Monitoramento

Ultralytics Platform fornece monitoramento para endpoints implantados. Acompanhe as métricas de solicitação, visualize logs e verifique o status de saúde com sondagem automática.

Painel de Implantações

O Deploy página na barra lateral serve como painel de monitoramento para todas as suas implantações. Ela combina o mapa-múndi, métricas de visão geral e gerenciamento de implantações em uma única visualização. Veja Endpoints Dedicados para criar e gerenciar implementações.

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

Cartões de Visão Geral

Quatro cartões de resumo no topo da página mostram:

Mapa Mundi

O mapa-múndi interativo mostra:

• Pinos de região para todas as 43 regiões disponíveis
• Pinos verdes para regiões implantadas
• Pinos azuis animados para regiões com implantações ativas em andamento
• Tamanho do pino varia com base no status de implantação e latência

Lista de Implantações

Abaixo dos cartões de visão geral, a lista de implantações mostra todos os endpoints em seus projetos. Use o alternador de modo de visualização para alternar entre:

Métricas por Implantação

Cada cartão de implantação (na visualização de cartões) exibe métricas em tempo real:

Linha de Métricas

As métricas são obtidas do endpoint da API sparkline e atualizam a cada 60 segundos.

Verificação de Saúde

Implantações em execução mostram um indicador de verificação de integridade:

As verificações de integridade são automaticamente repetidas a cada 20 segundos quando o sistema está em estado não saudável. Clique no ícone de atualização para acionar manualmente uma verificação de integridade. A verificação de integridade utiliza um tempo limite de 55 segundos para acomodar inicializações a frio em endpoints com escala para zero.

Logs

Cada cartão de implantação inclui um Logs guia para visualização de entradas de log recentes:

Entradas de Log

Cada entrada de log exibe:

A UI mostra as 20 entradas mais recentes. A API assume 50 entradas por pedido (máximo 200).

Exemplos de Código

Cada cartão de implantação inclui um Code o separador que mostra código de API pronto a usar com o seu URL de endpoint real e chave de API:

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"

Previsão de Implantação

O Predict guia em cada cartão de implantação fornece um painel de previsão embutido — a mesma interface do modelo Predict separador, mas a executar inferência através do endpoint de implementação em vez do serviço partilhado. Isto é útil para testar um endpoint implementado diretamente a partir do navegador. Ver Inferência para detalhes de parâmetros e formatos de resposta.

Endpoints da API

Visão Geral do Monitoramento

GET /api/monitoring

Retorna métricas agregadas para todas as implantações de propriedade do usuário autenticado. Compatível com workspace via opcional owner parâmetro de consulta.

Métricas de Implantação

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

Retorna dados de sparkline e métricas de resumo para uma implantação específica. Intervalo de atualização: 60 segundos.

Registros de Implantação

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

Retorna entradas de log recentes com filtro de severidade opcional e paginação.

Saúde da Implantação

GET /api/deployments/{deploymentId}/health

Retorna o status da verificação de saúde com a latência de resposta.

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

Otimização de Desempenho

Utilize dados de monitoramento para otimizar suas implantações:

FAQ

Por quanto tempo os dados são retidos?

Posso configurar monitoramento externo?

Sim, URLs de endpoint funcionam com ferramentas de monitoramento externas:

• Monitoramento de disponibilidade (Pingdom, UptimeRobot)
• Ferramentas APM (Datadog, New Relic)
• Verificações de integridade personalizadas via o /health endpoint

Qual a precisão dos números de latência?

As métricas de latência medem:

• P50: Tempo médio de resposta
• P95: Percentil 95
• P99: Percentil 99

Estes representam o tempo de processamento do lado do servidor, não incluindo a latência de rede para os seus usuários.

Por que minhas métricas estão atrasadas?

As métricas têm um atraso de aproximadamente 2 minutos devido a:

• Pipeline de agregação de métricas
• Janelas de agregação
• Cache do dashboard

Para depuração em tempo real, verifique os logs, que são quase instantâneos.

Posso monitorar múltiplos endpoints simultaneamente?

Sim, a página de implementações mostra todos os endpoints com cartões de visão geral agregados. Utilize a vista de tabela para comparar o desempenho entre as implementações.

📅 Criado há 2 meses ✏️ Atualizado há 24 dias

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