モニタリング#

Ultralytics Platform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ます。自動ポーリングにより、リクエストメトリクスの追跡、ログの表示、ヘルスステータスの確認を行います。

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、すべてのデプロイに対するモニタリングダッシュボードとして機能します。ワールドマップ、概要メトリクス、デプロイ管理を1つのビューに統合しています。デプロイ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 Ready 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：

ヘルスチェックは数ミリ秒で応答するため、中央値ではなく P95 が報告されます。中央値を使用すると、実際の推論遅延の全体像が歪められてしまいます。

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
• デプロイメントが準備完了している地域の Green pins
• 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

任意の地域をクリックして、New Deployment ダイアログを開きます。画面サイズが小さい場合、マップは非表示になります。

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（カードビュー）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、ヘルスチェック、および以下で説明する Logs、Code、Predict の各タブは、デプロイメントが Ready の間のみ表示されます。

メトリクス行#

メトリクスは自動的に更新されます。リクエストをまだ処理していないエンドポイントには「No traffic yet」と表示され、メトリクスは Ready 状態のデプロイメントに対してのみ収集されます。デプロイメントダッシュボードでは、最新の 20 件のデプロイメントのメトリクスが取得されます。

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、異常な状態の間は自動的に再試行され、エンドポイントが応答すると停止します。更新アイコンをクリックして手動でヘルスチェックをトリガーすることもできます。これは、トラフィックを送信する前に、スケールがゼロのエンドポイントをウォームアップする方法としても機能します。

ログ#

各デプロイカードには、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 には最新の 20 件のエントリが表示され、空のエントリは非表示になります。API はリクエストごとにデフォルトで 50 件のエントリ（最大 200 件）を返し、さらに過去のデータを取得するための nextPageToken を返します。

コード例#

各デプロイメントカードには、エンドポイント URL が入力されたすぐに使える API コードを表示する Code タブが含まれています。ワークスペースの所有者向けには、デプロイメントにバインドされた API キーが挿入され、すぐにコピーして実行できます。所有者以外には、YOUR_API_KEY プレースホルダーが表示されます：

import requests

# Deployment endpoint
url = "https://YOUR_DEPLOYMENT_URL.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#

各デプロイカードのPredictタブには、インライン予測パネル（共有サービスではなくデプロイエンドポイントを介して推論を実行する点を除き、モデルのPredictタブと同じインターフェース）が用意されています。これは、ブラウザからデプロイされたエンドポイントを直接テストする際に便利です。パラメータの詳細とレスポンスフォーマットについては、Inferenceを参照してください。

API エンドポイント#

すべてのデプロイメントは所有者名とデプロイメント名によって指定され、各ルートには API キーが必要です。認証の詳細については、API reference を参照してください。

デプロイメントメトリクス#

GET /api/deployments/{owner}/{deployment}/metrics?range=24h

Python SDK: client.deployments.metrics(owner, deployment, range="24h")

デプロイメントの完全なメトリクスペイロードを返します：総リクエスト数、エラー数とエラー率、平均、P50、P95、P99 の遅延を含む summary ブロックに加え、リクエスト、エラー、P50 および P95 の遅延、CPU とメモリの使用率、インスタンス数の timeSeries 配列が含まれます。

sparkline=true を使用すると、レスポンスはデプロイメントカードで使用されるコンパクトな形式になります（24 時間ごとのリクエスト数、総リクエスト数、エラー率、平均遅延）。これは 60 秒ごとに更新を行う呼び出しです。

デプロイメントログ#

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

Python SDK: client.deployments.logs(owner, deployment, 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/{owner}/{deployment}/health

Python SDK: client.deployments.health(owner, deployment)

デプロイメントに ping を実行し、測定されたラウンドトリップ遅延とともにヘルス状態を返します：

{
    "healthy": true,
    "status": 200,
    "latencyMs": 142
}

エンドポイントにまったく到達できなかった場合、異常な状態のレスポンスから status が省略され、error メッセージが追加されます。

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)#