Unity AI Gateway の可観測性
Unity AI Gateway の可観測性により、Unity Catalog システムテーブルを基盤として、すべての AI サービスのコスト、使用状況、パフォーマンス、アクセスを単一のコントロールプレーンから監視できます。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の導入が進むにつれ、誰がどのモデルやツールにアクセスしているか、それらにいくらかかっているか、Endpoint が正常かどうかを把握することが困難になっています。すべてのリクエストが Unity AI Gateway を経由するため、これらの疑問を一箇所で解決できます。
これらのシステムテーブルへのアクセスには、defaultでアカウント管理者ロールとメタストア管理者ロールの両方が必要です。管理者は システムテーブルへのアクセスを管理 するか、AIゲートウェイ使用状況ダッシュボード を公開することで、テーブルへのアクセス権を付与せずに使用状況分析を共有できます。
要件
- お客様のアカウントでUnity AI Gatewayのプレビュー版が有効になりました。「Databricks プレビューの管理」を参照してください。
- Unity AI Gateway がサポートされるリージョン内のDatabricksワークスペース。
- 組み込みの Unity AI Gateway 使用状況ダッシュボード。アカウント管理者は、 AI Gateway > Govern > Create Usage Dashboard を使用して作成できます。組み込みの使用状況ダッシュボードの作成を参照してください。
コストの監視
ワークスペースUIから、 AI Gateway > Govern > Usage Dashboard > Cost Analysis に移動し、Endpoint、Databricks提供の基盤モデル、またはユーザーごとのドル建ての支出を時系列で追跡します。組み込みダッシュボードは、使用状況テーブルと課金テーブルを利用します：
system.ai_gateway.usageは、ゲートウェイを経由するすべてのリクエストについて、トークン数やリクエスターの詳細などの使用メトリクスをLogssystem.billing.usageおよびsystem.billing.list_pricesは、Databricks の消費量をそれぞれ Databricks ユニット (DBU) と定価で追跡します。これらを結合することで、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してください）。system.ai_gateway.external_model_spendは、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の推定USD支出を1時間ごとに集計して記録します。
外部モデルの利用料金は、各プロバイダーの公開価格に基づいて計算されており、参考情報です。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配分するには、リクエストタグまたはサービスタグを使用して、ビジネスユニット、プロジェクト、または組織が関心を持つ任意のディメンション別にコストをグループ化します（ユーザー、チーム、またはプロジェクト別の基盤モデル支出の追跡を参照してください）。
Unity AIゲートウェイのコストを監視するを参照してください。
使用状況とパフォーマンスを監視
Unity AI Gateway の使用状況ダッシュボード ( 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Endpointのリクエスト数、トークン消費量、およびレイテンシを追跡します。各モデルまたは MCP サービスには、Catalog Explorer UI を離れることなく正常性をモニタリングできる、組み込みの メトリクス tabも用意されています。より詳細な分析を行うには、system.ai_gateway.usage テーブルをクエリーして、ゲートウェイを経由するすべてのリクエストのトークン数、レイテンシ、リクエスター、リクエストタグなどの使用状況メトリクスを分析します（使用状況テーブルのスキーマを参照してください）。
Unity AI GatewayのEndpointはsystem.ai_gateway.usageにログを記録しますが、モデルサービングEndpoint（レガシー）はsystem.serving.endpoint_usageにログを記録します。
一般的な用途：
- AIスタック全体にわたるすべてのAIサービスを1か所で監視および最適化します
- チーム全体でのコーディングエージェントの採用状況とモデルの人気度を追跡します
- 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す
Unity AI Gateway サービスのモデル使用状況 をご覧ください。
リクエストと応答を検査する
モデルサービスで 推論テーブル を有効にして、リクエストと応答のペイロードを Unity Catalog テーブルに記録します。推論テーブルを使用して、次のことを行います：
- 失敗した応答や予期しない応答のトラブルシューティング
- PIIのマスキングなど、ガードレールが機能していることを確認します。
- 機密データの露出の監査
「推論テーブルを使用したモデルサービスの監視」を参照してください。
監査アクセス
system.access.audit テーブルをクエリーして、誰がいつどの AI サービスにアクセスしたかを証明します。人間の呼び出し元と、その代理として行動するエージェントを区別するには、identity_metadata 内の run_by フィールドと run_as 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証跡を作成する
- 人間の呼び出し元と、その代理として行動するエージェントを区別します
- チームが使用するコーディングエージェント全体で、監査証跡を一元的に維持します
監査ログシステムテーブルリファレンスを参照してください。
依存関係を追跡する
リネージは、基盤モデルとモデルサービス間の依存関係、およびその下流のコンシューマーを追跡します。リネージを使用して、モデルまたは MCP サービスの廃止や変更の影響範囲を特定し、その所有者に通知します。
Unity Catalogのリネージを参照してください。