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Unity Gateway のオブザーバビリティ

Unity Gatewayの可観測性により、Unity Catalogの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、およびアクセスを1つ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 Gatewayを経由するため、それらの疑問を一箇所で解決できます。

注記

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ことや、Unity Gateway使用状況ダッシュボードを公開して、テーブルアクセスを付与せずに使用状況分析を共有することができます。

要件​

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：

注記

外部モデルの利用料金は、各プロバイダーが公開している価格に基づき、モデルプロバイダーサービスで設定された価格乗数によって調整して算出されるものであり、参考情報としてのみ提供されます。「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 Gatewayのコストを分析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 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、レイテンシーを追跡します。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、ゲートウェイ経由でルーティングされるすべてのリクエストのトークン数、レイテンシー、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（使用テーブルのスキーマを参照）。

メトリクス tab​

各モデルまたはMCPサービスには、 メトリクス tabがあります。これを開くには：

  1. サイドバーで、 AI Gateway をクリックします。
  2. モデルまたはサービスを開きます。
  3. 「 メトリクス 」tabをクリックします。

Databricksホスト型のトークン単位の従量課金モデルの場合、 クォータ制限 に、入力トークン/分、出力トークン/分、リクエスト/秒、およびリクエスト/時のこのワークスペースの現在の制限が表示されます。これらの制限はワークスペースに適用され、そのモデルのすべての使用で共有されます。各カードには、ページで選択された期間のピーク使用量と p90 使用量も表示されます。

これらのワークスペース クォータは、モデル サービスで構成するレート制限とは別です。defaultの制限と強制方法については、基盤モデル APIs の制限とクォータを参照してください。

モデルサービスメトリクス の下のチャートは、このサービスへのトラフィックのリクエスト量、トークン消費量、エラー、およびレイテンシを示しています。

注記

Unity 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

モデル使用状況の追跡を参照してください。

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

推論テーブルへのリクエストと応答のLogs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。

Unity Gateway は、次の監査イベントをLogsに記録します。

  • MCP リクエスト: MCPへの各リクエスト (ツールのリスト化や呼び出しなど) は、 mcpService サービスの下で mcpCall としてログに記録されます。Unity Gateway MCP イベントを参照してください。
  • スキルの使用： スキルの読み込み、ファイルのフェッチ、およびリストは、aiGatewaySkills サービスの下でログに記録されます。Unity Gateway スキル イベントを参照してください。
  • サービス変更： モデル・サービスと MCP の作成、更新、削除は、unityCatalog サービスに記録されます。Unity Catalog イベントをご覧ください。

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、モデルサービスを廃止または変更した場合の影響範囲を特定し、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。

その他のリソース​

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