# サービスの正常性タブ

> サービスの正常性タブ - デプロイが予測リクエストに応答する速度の指標を追跡する「サービスの正常性」タブを使用して、ボトルネックの特定とキャパシティの評価を行う方法。

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## Primary page

- [サービスの正常性タブ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/service-health.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [時間範囲および期間ドロップダウンの使用](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/service-health.html.md#use-the-time-range-and-resolution-dropdowns): In-page section heading.
- [指標タイルの理解](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/service-health.html.md#understand-the-metric-tiles): In-page section heading.
- [サービスの正常性チャートの理解](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/service-health.html.md#understand-the-service-health-chart): In-page section heading.
- [MLOpsログを表示](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/service-health.html.md#view-mlops-logs): In-page section heading.

## Documentation content

サービスの正常性 タブでは、予測リクエストに迅速かつ確実に応答するデプロイの能力に関する指標を追跡します。 これは、ボトルネックを特定し、適切なプロビジョニングに不可欠なキャパシティを評価するのに役立ちます。

たとえば、全般的にモデルのレスポンス時間が遅く感じられる場合、モデルのデプロイの サービスの正常性 タブが役に立ちます。 このタブで予測リクエストの増加に応じてレイテンシーの中央値が上昇することが確認できる場合があります。 新しいモデルに切り替えたときレイテンシーが増える場合、パフォーマンスが優れている別のモデルで新しいモデルを置き換えることが可能かどうかを検討できます。

サービスの正常性 にアクセスするには、デプロイインベントリぺージから1つのデプロイを選択して、次に表示される 概要 ページで サービス正常性 タブを選択します。 このタブには、デプロイのアクティビティレベルと正常性の評価に役立つ情報 [タイル](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/service-health.html.md#understanding-the-metric-tiles) と [チャート](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/service-health.html.md#understanding-the-service-health-chart) が表示されます。

> [!NOTE] 予測の時間
> 予測の時間 の値は、 [データドリフト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md) タブと [精度](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-accuracy.html.md) タブ、および [サービスの正常性](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/service-health.html.md) タブで異なります。
> 
> [サービスの正常性]タブの「予測リクエストの日時」は、
> 常に
> 予測サーバーが予測リクエストを
> 受信した
> 日時です。 この予測リクエストの追跡方法は、診断目的で予測サービスの正常性を正確に示しています。
> データドリフトタブと精度タブについて
> デフォルトで
> 、「予測リクエストの時間」は、予測リクエストを
> 送信した
> 時刻になります。これは、
> 予測履歴とサービスの正常性
> 設定で、予測タイムスタンプでオーバーライドできます。

## 時間範囲および期間ドロップダウンの使用

コントロール（モデルバージョンおよびデータ時間範囲セレクター）は、 [データドリフト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/data-drift.html.md#use-the-time-range-and-resolution-dropdowns) タブのコントロールと同様に機能します。 サービスの正常性 タブも [セグメント化された分析](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/monitor/deploy-segment.html.md) をサポートするので、サービスの正常性の統計を表示して個々のセグメント属性と値を確認できます。

## 指標タイルの理解

DataRobotには、モデルおよび時間枠の現在の設定に基づいて情報統計が表示されます。 したがって、タイル値は、スライダーで選択された単位に対応します。 スライダーの間隔値が週の場合、表示されるタイル指標は週に対応します。 指標タイルをクリックすると、下のチャートが更新されます。

サービスの正常性 タブでは、ダッッシュボード上で以下の指標をレポートします。

> [!NOTE] 外部モデルと監視ジョブのサービス正常性に関する情報
> サービス正常性の情報は、 [エージェントによって監視される](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/mlops/deployment/mlops-agent/monitoring-agent/index.html.md) 外部のデプロイでは入手できません。また、 [予測監視ジョブ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/classic-ui/predictions/batch/pred-monitoring-jobs/index.html.md) を介して予測がアップロードされるデプロイでも入手できません。

| 統計 | 選択した時間枠のレポート... |
| --- | --- |
| 予測の合計数 | デプロイで行われた予測の回数（予測ノードごと）。 |
| リクエストの合計数 | デプロイが受信した予測リクエストの数（単一のリクエストに複数の予測リクエストが含まれる場合があります）。 |
| 次の時間以上のリクエスト | 指定されたミリ秒よりもレスポンス時間が長かったリクエストの数。 デフォルトは2000msです。ボックスをクリックして10～100,000msの時間を入力するか、コントロールを使用して値を調整します。 |
| レスポンス時間 | DataRobotが予測リクエストの受信、リクエストの計算、およびユーザーへの応答に要した時間（ミリ秒）。 レポートにはネットワークレイテンシーの時間は含まれません。 予測リクエスト時間の中央値、あるいは90番目、95番目、または99番目のパーセンタイルを選択します。 リクエストがなかったデプロイや外部デプロイの場合は、ダッシュ（-）が表示されます。 |
| 実行時間 | DataRobotが予測リクエストの計算に要した時間（ミリ秒）。 予測リクエスト時間の中央値、あるいは90番目、95番目、または99番目のパーセンタイルを選択します。 |
| 負荷(コール数/分)の中央値 / 最高値 | 1分あたりの要求数の中央値と最大値。 |
| データエラーの割合 | 4xxエラーが発生したリクエストの割合（予測リクエスト送信の問題）。 これは、デプロイページのトップバナーのサービスの正常性サマリーとしてレポートされる値の要素です。 |
| システムエラーの割合 | 5xxエラーが発生した適切な形式のリクエストのパーセンテージ（DataRobot予測サーバーの問題）。 これは、デプロイページのトップバナーのサービスの正常性サマリーとしてレポートされる値の要素です。 |
| コンシューマー数 | このデプロイに対して予測リクエストを行った個々のユーザー（APIキーによって識別）の数。 |
| キャッシュヒット率 | キャッシュされたモデルを使用したリクエストのパーセンテージ（その他の予測で最近使用されたモデル）。 キャッシュされていない場合、モデルのルックアップが行われるので、遅延が発生することがあります。 デフォルトで予測サーバーのキャッシュには16のモデルが保持され、制限に達した場合は最も使用頻度が低いモデルが破棄されます。 |

## サービスの正常性チャートの理解

タイル化された指標の下のチャートには、時間経過に伴う個々の指標が表示されるので、サービス品質のパターンを特定するのに役立ちます。 指標タイルをクリックすると、その情報を表すチャートが更新されます。エクスポートすることもできます。 特定の期間に設定するには、データ範囲スライダーを調整します。

チャートによっては複数の指標が表示される場合があります。

## MLOpsログを表示

MLOpsログタブでは、重要なデプロイイベントを表示できます。 これらのイベントによって、デプロイの問題を診断したり、デプロイが現在の状態になるまでの操作の記録を提供したりすることができます。 各イベントには、タイプとステータスがあります。 イベントログは、イベントタイプ、イベントステータス、または発生時刻でフィルターできます。また、「イベントの詳細」パネルでイベントの詳細を確認できます。

1. デプロイのサービスの正常性ページで、ページ下部の最近のアクティビティセクションまでスクロールします。
2. 最近のアクティビティセクションで、MLOpsログをクリックします。
3. MLOpsログで、次のいずれかのフィルターを設定します。 要素説明1カテゴリーフィルターを設定して、デプロイ特徴量ごとにログイベントを表示します。精度：実測値の処理に関連するイベント。チャレンジャー：チャレンジャーの機能性に関連するイベント。監視：一般的なデプロイアクションに関連するイベント。たとえば、モデルの置換やデプロイ統計のクリアなど。予測：予測処理に関連するイベント。再トレーニング：デプロイの再トレーニング機能に関連するイベント。デフォルトのフィルターには、すべてのイベントカテゴリーが表示されます。2ステータスタイプフィルターを設定すると、ステータスごとにイベントを表示します。成功注意失敗情報デフォルトのフィルターには、任意のステータスタイプが表示されます。3範囲（UTC）フィルターを設定すると、指定範囲内（UTC）に記録されたイベントを表示します。 デフォルトのフィルターには、現在の日付と時刻までの過去7日間が表示されます。 MLOpsログではどんなエラーが表示されますか？欠損値のある実測値重複する関連付けIDを持つ実測値無効なペイロードを含む実測値チャレンジャーが作成されましたチャレンジャーが削除されましたチャレンジャーの再実行エラーチャレンジャーモデルの検定エラーカスタムモデルのデプロイ作成が開始されましたカスタムモデルのデプロイ作成が完了しましたカスタムモデルのデプロイ作成に失敗しましたデプロイ履歴統計のリセットトレーニングデータのベースラインを確立できませんでしたモデル置換の検定警告予測処理速度の上限に達しました必要な関連付けIDが欠損している予測理由コード（予測の説明）のプレビューに失敗しました理由コード（予測の説明）のプレビューが開始されました再トレーニングポリシーが成功しました再トレーニングポリシーエラートレーニングデータのベースライン計算が開始されました
4. 左側のパネルには、MLOpsログリストに、選択したフィルターが適用されたデプロイイベントが表示されます。 イベントごとに、イベント名とステータスアイコン、タイムスタンプ、およびイベントメッセージのプレビューを含むサマリーを確認できます。
5. 調べたいイベントをクリックし、右側のイベントの詳細パネルを確認します。 一般的なイベント詳細イベント固有の詳細このパネルには、以下の詳細が含まれます。タイトルステータスタイプ（成功、注意、失敗、または情報ラベル付き）タイムスタンプメッセージ（イベントを説明するテキストを含む）現在のイベントに適用される場合、以下の詳細を表示することもできます。モデルIDモデルパッケージID/登録されているモデルバージョンID（MLOpsが有効な場合、モデル登録内のパッケージへのリンクを含む）カタログID（AIカタログ内のデータセットへのリンクを含む）チャレンジャーID予測ジョブID（関連するバッチ予測ジョブ用）影響を受けるインデックス（エラーイベントに関連するインデックスのリストを含む）開始日/終了日（デプロイ統計のリセットなど、指定された期間をカバーするイベントの場合） ヒントリンクのないIDフィールドの場合、コピーボタンをクリックしてIDをコピーできます。