Google Machine Learning

概要

Google Cloud Machine Learning は、あらゆるサイズおよび種類のデータに対して機能する機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド型のサービスです。

Google Machine Learning からメトリクスを取得して、以下のことができます。

  • Machine Learning (ML) サービスのパフォーマンスを視覚化。
  • Machine Learning (ML) サービスのパフォーマンスをアプリケーションと関連付け。

セットアップ

インストール

Google Cloud Platform インテグレーション をまだセットアップしていない場合は、最初にセットアップします。これ以外に必要なインストール手順はありません。

ログの収集

Google Cloud Machine Learning のログは Google Cloud Logging により収集され、HTTP プッシュフォワーダーを使用して Cloud Pub/Sub へ送信されます。HTTP プッシュフォワーダーを使用した Cloud Pub/Sub をまだセットアップしていない場合は、これをセットアップしてください。

これが完了したら、Google Cloud Machine Learning のログを Google Cloud Logging から Pub/Sub へエクスポートします。

  1. Google Cloud Logging のページ に移動し、Google Cloud Machine Learning のログを絞り込みます。
  2. Create Export をクリックし、シンクに名前を付けます。
  3. エクスポート先として「Cloud Pub/Sub」を選択し、エクスポート用に作成された Pub/Sub を選択します。注: この Pub/Sub は別のプロジェクト内に配置することもできます。
  4. 作成をクリックし、確認メッセージが表示されるまで待ちます。

収集データ

メトリクス

gcp.ml.error_count
(count)		Cumulative count of prediction errors.
Shown as error
gcp.ml.latency
(gauge)		Latency of a certain type.
Shown as millisecond
gcp.ml.prediction_count
(count)		Cumulative count of predictions.
Shown as prediction
gcp.ml.response_count
(count)		Cumulative count of different response codes.
Shown as response
gcp.ml.cpu_utilization
(gauge)		Fraction of the allocated CPU that is currently in use.
Shown as percent
gcp.ml.memory_utilization
(gauge)		Fraction of the allocated memory that is currently in use.
Shown as percent

イベント

Google Cloud Machine Learning インテグレーションには、イベントは含まれません。

サービスのチェック

Google Cloud Machine Learning インテグレーションには、サービスのチェック機能は含まれません。

トラブルシューティング

ご不明な点は、Datadog のサポートチーム までお問合せください。