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# CloudWatch Métriques
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**Note**  
Amazon SageMaker Model Monitor n'est plus ouvert aux nouveaux clients. Les clients existants peuvent continuer à utiliser le service normalement. AWS continue d'investir dans l'amélioration de la sécurité et de la disponibilité de Model Monitor, mais nous ne prévoyons pas d'introduire de nouvelles fonctionnalités. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Modification de la disponibilité d'Amazon SageMaker Model Monitor](model-monitor-availability-change.md). 

Vous pouvez utiliser le conteneur Amazon SageMaker Model Monitor intégré pour les CloudWatch métriques. Lorsque l'`emit_metrics`option se trouve `Enabled` dans le fichier de contraintes de référence, SageMaker AI émet ces métriques pour chaque feature/column observation dans l'ensemble de données dans l'espace de noms suivant :
+ Espace de noms `For real-time endpoints: /aws/sagemaker/Endpoints/data-metric` avec des dimensions `EndpointName` et `ScheduleName`.
+ Espace de noms `For batch transform jobs: /aws/sagemaker/ModelMonitoring/data-metric` avec une dimension `MonitoringSchedule`.

Pour les champs numériques, le conteneur intégré émet les CloudWatch mesures suivantes :
+ Métrique : Max → requête pour `MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: Max`
+ Métrique : Min → requête pour `MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: Min`
+ Métrique : Sum → requête pour `MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: Sum`
+ Métrique : SampleCount → requête pour `MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: SampleCount`
+ Métrique : Average → requête pour `MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: Average`

Pour les champs numériques et les champs de chaîne, le conteneur intégré émet les CloudWatch mesures suivantes :
+ Métrique : Exhaustivité → requête pour `MetricName: feature_non_null_{feature_name}, Stat: Sum`
+ Métrique : Dérive de la référence → requête pour `MetricName: feature_baseline_drift_{feature_name}, Stat: Sum`