モニタリング#

Ultralytics Platformでは、デプロイ済みエンドポイントのモニタリングを提供しています。自動ポーリングを使用して、リクエストメトリクスの追跡、ログの表示、およびヘルスステータスの確認が可能です。

デプロイメントダッシュボード#

サイドバーのDeployページは、すべてのデプロイメントのモニタリングダッシュボードとして機能します。世界地図、概要メトリクス、デプロイメント管理が1つの画面に集約されています。デプロイメントの作成と管理については、Dedicated Endpointsを参照してください。

graph TB
    subgraph Dashboard
        Map[World Map]:::proc --- Cards[Overview Cards]:::proc
        Cards --- List[Deployments List]:::decide
    end
    subgraph "Per Deployment"
        Metrics[Metrics Row]:::out
        Health[Health Check]:::out
        Logs[Logs Tab]:::out
        Code[Code Tab]:::out
        Predict[Predict Tab]:::out
    end
    List --> Metrics
    List --> Health
    List --> Logs
    List --> Code
    List --> Predict

    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

概要カード#

ページ上部の4つのサマリーカードには以下が表示されます：

世界地図#

インタラクティブな世界地図には以下が表示されます：

• 利用可能な全42リージョンのリージョンピン
• デプロイ済みのリージョンを示す緑色のピン
• 現在デプロイ実行中のリージョンを示すアニメーション付き青いピン
• デプロイメントのステータスとレイテンシに基づいてサイズが変化するピンのサイズ

デプロイメントリスト#

概要カードの下には、プロジェクト全体のすべてのエンドポイントが表示されるデプロイメントリストがあります。表示モードの切り替えにより、以下を選択できます：

デプロイメントごとのメトリクス#

各デプロイメントカード（カード表示）にはリアルタイムのメトリクスが表示されます：

メトリクス行#

メトリクスはスパークラインAPIエンドポイントから取得され、60秒ごとに更新されます。

ヘルスチェック#

実行中のデプロイメントにはヘルスチェックインジケーターが表示されます：

ヘルスチェックは異常時に20秒間隔で自動再試行されます。更新アイコンをクリックすると手動でヘルスチェックを実行できます。ヘルスチェックは、スケール・トゥ・ゼロ対応エンドポイントでのコールドスタートを考慮し、55秒のタイムアウトを設定しています。

ログ#

各デプロイメントカードには、最近のログエントリを表示するためのLogsタブが含まれています：

ログエントリ#

各ログエントリには以下が表示されます：

UIには直近の20エントリが表示されます。APIはデフォルトでリクエストごとに50エントリ（最大200）を返します。

コード例#

各デプロイメントカードには、実際のエンドポイントURLとAPIキーが設定された、すぐに使えるAPIコードが表示されるCodeタブが含まれています：

import requests

# Deployment endpoint
url = "https://predict-abc123.run.app/predict"

# Headers with your deployment API key
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

# Inference parameters
data = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

# Send image for inference
with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(url, headers=headers, data=data, files={"file": f})

print(response.json())

デプロイメント予測#

各デプロイメントカードの Predict タブでは、インライン予測パネルを提供しています。これはモデルの Predict タブと同じインターフェースですが、共有サービスではなくデプロイメントエンドポイントを通じて推論を実行します。これは、デプロイされたエンドポイントをブラウザから直接テストするのに便利です。パラメータの詳細とレスポンス形式については、Inference を参照してください。

API エンドポイント#

監視の概要#

GET /api/monitoring

認証されたユーザーが所有するすべてのデプロイメントの集計メトリクスを返します。オプションの owner クエリパラメータを使用してワークスペースを認識します。

デプロイメントメトリクス#

GET /api/deployments/{deploymentId}/metrics?sparkline=true&range=24h

特定のデプロイメントのスパークラインデータとサマリーメトリクスを返します。更新間隔は 60 秒です。

デプロイメントログ#

GET /api/deployments/{deploymentId}/logs?limit=50&severity=ERROR,WARNING

オプションの重要度フィルタとページネーションを備えた最近のログエントリを返します。

デプロイメントの健全性#

GET /api/deployments/{deploymentId}/health

レスポンスレイテンシを含むヘルスチェックステータスを返します。

{
    "healthy": true,
    "status": 200,
    "latencyMs": 142,
    "serverTiming": { "db": 8, "ping": 142, "total": 150 }
}

パフォーマンスの最適化#

監視データを使用してデプロイメントを最適化する方法:

よくある質問 (FAQ)#

データはどのくらいの期間保持されますか？#

メトリクスAPIは、1時間から30日までの選択可能なウィンドウをサポートしています。デプロイカードには最新の20件のログエントリーが表示されます。ログAPIはリクエストごとに最大200件のエントリーを返すことができ、ページネーションをサポートしています。

複数のエンドポイントをまとめて監視できますか？#

はい、デプロイメントページには、集計された概要カードとともにすべてのエンドポイントが表示されます。テーブルビューを使用して、デプロイメント全体のパフォーマンスを比較してください。