モニタリング

Ultralytics 、デプロイされたエンドポイントの監視を提供します。リクエストメトリクスの追跡、ログの閲覧、自動ポーリングによるヘルス状態の確認が可能です。

デプロイメントダッシュボード

The Deploy サイドバーのページは、すべてのデプロイメントの監視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を1つのビューに統合しています。参照 専用エンドポイント デプロイメントの作成および管理のため。

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

    style Dashboard fill:#f5f5f5,color:#333
    style Map fill:#2196F3,color:#fff
    style Cards fill:#FF9800,color:#fff
    style List fill:#4CAF50,color:#fff

概要カード

ページ上部の4枚の要約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43地域に対応した地域ピン
• 展開済み地域を示す緑色のピン
• アクティブなデプロイメントが進行中の地域を示すアニメーション付き青ピン
• ピンサイズはデプロイ状況とレイテンシに基づいて変動します

デプロイメント一覧

概要カードの下にあるデプロイメントリストには、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ます。表示モードの切り替えボタンで以下の表示を切り替えられます：

デプロイごとのメトリクス

各デプロイメントカード（カードビュー内）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状態の場合、20秒ごとに自動再試行されます。手動でヘルスチェックをトリガーするには更新アイコンをクリックしてください。スケールダウンされたエンドポイントのコールドスタートに対応するため、ヘルスチェックは55秒のタイムアウトを使用します。

ログ

各配備カードには以下が含まれます Logs 最近のログエントリを表示するタブ:

ログエントリ

各ログエントリの表示内容:

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

コード例

各配備カードには以下が含まれます Code 実際のエンドポイントURLとAPIキーを含む、すぐに使えるAPIコードを表示するタブ：

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())

// Build form data with image and parameters
const formData = new FormData();
formData.append("file", fileInput.files[0]);
formData.append("conf", "0.25");
formData.append("iou", "0.7");
formData.append("imgsz", "640");

// Send image for inference
const response = await fetch(
  "https://predict-abc123.run.app/predict",
  {
    method: "POST",
    headers: { Authorization: "Bearer YOUR_API_KEY" },
    body: formData,
  }
);

const result = await response.json();
console.log(result);

# Send image for inference
curl -X POST "https://predict-abc123.run.app/predict" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@image.jpg" \
  -F "conf=0.25" \
  -F "iou=0.7" \
  -F "imgsz=640"

展開予測

The Predict 各デプロイメントカードのタブには、インライン予測パネルが用意されています。これはモデルのインターフェースと同じものです。 Predict タブではなく、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、ブラウザから直接デプロイされたエンドポイントをテストするのに便利です。参照 推論 パラメータの詳細と応答形式については。

APIエンドポイント

監視の概要

GET /api/monitoring

認証済み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。オプションのワークスペース認識機能により owner クエリパラメータ

デプロイメント指標

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要約メトリクスを返します。更新間隔：60秒。

デプロイログ

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

最近のログエントリを返します。オプションで重大度フィルターとページネーションを指定できます。

デプロイメントの健全性

GET /api/deployments/{deploymentId}/health

ヘルスチェックのステータスと応答遅延を返します。

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

パフォーマンスの最適化

監視データを活用してデプロイを最適化してください：

よくある質問

データはどのくらいの期間保持されますか？

外部モニタリングを設定できますか？

はい、エンドポイントURLは外部モニタリングツールと連携します：

• 稼働時間監視（Pingdom、UptimeRobot）
• APMツール（Datadog、New Relic）
• カスタムヘルスチェック経由で /health エンドポイント

レイテンシーの数値はどのくらい正確ですか？

レイテンシメトリクス測定項目：

• P50：中央値応答時間
• P95：95パーセンタイル
• P99：99パーセンタイル

これらはサーバー側の処理時間を表し、ユーザーへのネットワークレイテンシは含まれません。

メトリクスが遅延するのはなぜですか？

メトリクスには以下の理由により約2分の遅延があります：

• メトリクス集計パイプライン
• 集計ウィンドウ
• ダッシュボードのキャッシュ

リアルタイムデバッグには、ほぼ瞬時に反映されるログを確認してください。

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付きの全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、デプロイメント間のパフォーマンスを比較してください。

📅 1ヶ月前に作成 ✏️ 5日前に更新

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