Unity AIゲートウェイの可観測性により、Unityカタログのシステムテーブルを裏付けた1つの制御面から、すべてのAIサービスのコスト、使用状況、パフォーマンス、アクセスを監視できます。 チームが組織全体でコーディングエージェント、コパイロット、カスタムエージェントを採用していく中で、誰がどのモデルやツールにアクセスし、どれだけコストがかかるか、エンドポイントが健全かどうかを見極めるのが難しくなっています。 すべてのリクエストがUnity AI Gatewayを経由するため、これらの質問に一か所で答えることができます。
Note
これらのシステムテーブルへのアクセスには、デフォルトでアカウント管理者とメタストア管理者の両方の役割が必要です。 管理者は システムテーブルへのアクセスを管理 したり、テーブルへのアクセスを許可せずに利用分析を共有する ためにAIゲートウェイ使用ダッシュボード を公開できます。
Requirements
- Unity AI Gateway でサポートされているリージョン内のAzure Databricks ワークスペース。
- 組み込みのUnity AIゲートウェイ使用ダッシュボード。 アカウント管理者は AIゲートウェイ > Govern > Create Usage Dashboardを使って作成できます。 「 組み込み使用ダッシュボードを作成」をご覧ください。
コストの監視
ワークスペースUIから、AIゲートウェイ>Govern > Usage Dashboard >コスト分析にアクセスし、エンドポイントごとの支出、Azure Databricks提供の基盤モデル、またはユーザーの経過ごとの支出を追跡できます。 内蔵ダッシュボードは使用量と請求表を活用しています:
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system.ai_gateway.usageゲートウェイを経由するすべてのリクエストに対して、トークン数やリクエスターの詳細などの使用指標を記録します -
system.billing.usageとsystem.billing.list_pricesは、それぞれ Databricks ユニット (DBU) とリスト価格で Azure Databricks の使用量を追跡し、これらを結合して基盤モデルのコストを見積もることができます（基盤モデルのコストを見積もる方法を参照）。 -
system.ai_gateway.external_model_spendモデルプロバイダー サービスを通じて外部モデルにルーティングされたリクエストについて、1時間ごとに集計された推定USD支出額を記録します
Note
外部モデル支出は各提供者の公表価格から算出され、情報提供のみです。 外部モデルを参照してください。
カスタムディメンションに沿って支出を割り当てるには、リクエストタグやサービスタグを使って、事業部門、プロジェクト、または組織が重視するあらゆる次元ごとにコストをグループ化してください(ユーザー 、チーム、プロジェクトごとの財団モデル支出の追跡を参照)。
詳細は 「UnityのAIゲートウェイ費用を分析する」をご覧ください。
使用状況とパフォーマンスのモニター
Unity AIゲートウェイ使用ダッシュボード(AI Gateway > Govern > Usage Dashboard)は、ゲートウェイを通じて管理されるすべてのエンドポイントのリクエスト量、トークン消費量、遅延を追跡します。 各モデルまたはMCPサービスには、カタログエクスプローラーUIから離れずに健康状態を監視するための組み込み のメトリクス タブも備えています。 より深い分析のために、 system.ai_gateway.usage テーブルをクエリして、ゲートウェイを経由するすべてのリクエストに対してトークン数、レイテンシ、リクエスター、リクエストタグなどの使用指標を解析してください( 使用テーブルスキーマを参照)。
Note
Unity AI Gateway のエンドポイントはsystem.ai_gateway.usageにログを記録しますが、モデル サービング エンドポイント（レガシー）はsystem.serving.endpoint_usageにログを記録します。
一般的な用途:
- すべてのAIサービスを一か所から監視し、AIスタック全体で最適化しましょう
- チーム間でのコーディングエージェントの採用とモデルの人気を追跡
- 最もアクティブなユーザー、サービス、モデルを特定し、最適化の機会を見つけましょう
トラック モデルの使用例を参照してください。
リクエストと回答を検査する
モデルサービス上で 推論テーブル を有効にし、Unityカタログテーブルへのリクエストおよびレスポンスペイロードをログに記録します。 推論表を以下に使います:
- 失敗や予期しない応答のトラブルシューティング
- PIIの編集など、ガードレールが機能しているか確認してください
- 機密データの露出状況を監査
推 論テーブルへのログリクエストおよびレスポンスを参照してください。
監査アクセス
system.access.auditテーブルをクエリして、誰がどのAIサービスをいつアクセスしたかを証明します。 人間の発信者と代理エージェントを区別するために、run_byのrun_asフィールドとidentity_metadataフィールドを使用します。
一般的な用途:
- コンプライアンスおよび規制報告のためのアクセストレイルを作成する
- 人間の発信者と代理のエージェントを区別する
- チームが使用するコーディングエージェント全体で中央監査の記録を維持しましょう
「監査ログシステムテーブル参照を参照してください。」
依存関係の追跡
Lineage は、基礎モデルとモデルサービス、およびその下流の消費者間の依存関係を追跡します。 系譜を用いて、モデルサービスの廃止や変更の影響を範囲で把握し、その所有者に通知しましょう。
Unity カタログの系列を参照してください。
