Вопрос или проблема
Google Cloud Platform показывает некоторые статистические данные о задержке на https://console.cloud.google.com/apis/dashboard?project=[PROJECT_ID]&show=all:
Предлагает ли Microsoft Azure что-то подобное? Я бы предпочел не отслеживать это на стороне клиента.
Ответ или решение
Вопрос о том, где можно просматривать статистику задержек (latency) для моделей OpenAI в Microsoft Azure, действительно актуален для специалистов в области информационных технологий. Это позволяет не только оптимизировать работу с моделями, но и предоставлять гарантии качества сервиса.
Теория (Theory):
Microsoft Azure предоставляет ряд инструментов и сервисов для мониторинга, которые могут помочь в отслеживании производительности и метрик задержек для различных сервисов, включая интеграцию с моделями OpenAI. Наиболее способный инструмент в Azure для мониторинга и анализа метрик — это Azure Monitor. Azure Monitor позволяет собирать, анализировать и обрабатывать телеметрию практически в реальном времени.
С помощью Azure Monitor можно отслеживать производительность приложений, выявлять и устранять проблемы, оптимизировать ресурсы и получать полное представление о состоянии вашей ИТ-инфраструктуры. Кроме того, Azure Monitor позволяет задавать оповещения и получать их по электронной почте, в мессенджерах или других каналах связи.
Еще одним важным компонентом Azure является Application Insights — это подмножество инструментов Azure Monitor, которое разработано для мониторинга веб-приложений и представляет собой агент, который собирает телеметрию и отправляет ее в Azure для дальнейшего анализа.
Пример (Example):
Предположим, вы используете OpenAI модели, развернутые через Azure OpenAI Service. Для отслеживания задержек, ваша архитектура может использовать Azure Application Insights, чтобы измерять следующие метрики:
-
Запросы и Задержки (Requests and Latency): Application Insights позволяет отслеживать количество входящих запросов и их время обработки, что может непосредственно свидетельствовать о задержках.
-
Индикаторы производительности (Performance Counters): Эти индикаторы могут помочь обнаружить узкие места и повышение времени задержки в сценариях использования модели.
-
Кастомные события (Custom Events): Позволяют отслеживать специфические действия и задержки, вызванные определенными операциями внутри приложения.
Кроме того, Azure предоставляет возможности для анализа логов с помощью Log Analytics, где вы можете писать специальные запросы для создания отчетов о задержках.
Применение (Application):
Для практического применения мониторинга задержек в Azure с использованием OpenAI моделей, выполните следующие шаги:
-
Включите Application Insights: На этапе разработки или реализации развертывания включите Application Insights в свой проект. Это позволит автоматически собирать метрики производительности и задержек.
-
Конфигурируйте Azure Monitor: Настройте Azure Monitor для сбора различных данных о производительности. Включите мониторинг метрик задержки, установите пороговые значения и настройте оповещения для уведомлений о превышении заданных значений.
-
Используйте Log Analytics для глубокого анализа: Разработайте специфичные запросы для Log Analytics, которые помогут детализировать информацию о задержках. Это позволит детально анализировать причины и условия, при которых возникают увеличенные задержки.
-
Автоматизируйте процессы отчетности и реагирования: Система уведомлений и отчетности в Azure Monitor и Log Analytics снизит необходимость в постоянном ручном контроле за метриками, облегчая быстрое выявление и исправление проблем.
Вся вышеуказанная информация свидетельствует, что Azure предоставляет комплексный и гибкий набор инструментов для управления производительностью и задержками, обеспечивая полный контроль над моделями OpenAI, развернутыми на их платформе. В то время как GCP предлагает свой API Dashboard, Azure предлагает более широкий спектр мониторинга через специализированные сервисы, что может быть даже более полезным в комплексных системах.