As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # CloudWatch Métricas **nota** O Amazon SageMaker Model Monitor não está mais aberto a novos clientes. Os clientes existentes podem continuar usando o serviço normalmente. AWS continua investindo em melhorias de segurança e disponibilidade para o Model Monitor, mas não planejamos introduzir novos recursos. Para obter mais informações, consulte [Alteração na disponibilidade SageMaker do Amazon Model Monitor](model-monitor-availability-change.md). Você pode usar o contêiner integrado do Amazon SageMaker Model Monitor para CloudWatch métricas. Quando a `emit_metrics` opção está `Enabled` no arquivo de restrições da linha de base, a SageMaker IA emite essas métricas para cada feature/column observação no conjunto de dados no seguinte namespace: + `For real-time endpoints: /aws/sagemaker/Endpoints/data-metric` namespace com dimensões `EndpointName` e `ScheduleName`. + `For batch transform jobs: /aws/sagemaker/ModelMonitoring/data-metric` namespace com dimensão `MonitoringSchedule`. Para campos numéricos, o contêiner incorporado emite as seguintes métricas: CloudWatch + Métrica: Max → consulta para `MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: Max` + Métrica: Min → consulta para `MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: Min` + Métrica: Sum → consulta para `MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: Sum` + Métrica: SampleCount → consulta para `MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: SampleCount` + Métrica: Average → consulta para `MetricName: feature_data_{feature_name}, Stat: Average` Para campos numéricos e de string, o contêiner incorporado emite as seguintes métricas: CloudWatch + Métrica: Completeness → consulta para `MetricName: feature_non_null_{feature_name}, Stat: Sum` + Métrica: Baseline Drift → consulta para `MetricName: feature_baseline_drift_{feature_name}, Stat: Sum`