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Überwachen von Azure Data Factory

  • Artikel

Dieser Artikel beschreibt Folgendes:

  • Die Arten von Überwachungsdaten, die Sie für diesen Dienst sammeln können
  • Möglichkeiten zum Analysieren dieser Daten.

Hinweis

Wenn Sie bereits mit diesem Dienst und/oder Azure Monitor vertraut sind und nur wissen möchten, wie Überwachungsdaten analysiert werden, lesen Sie den Abschnitt Analysieren am Ende dieses Artikels.

Wenn Sie über unternehmenskritische Anwendungen und Geschäftsprozesse verfügen, die auf Azure-Ressourcen basieren, müssen Sie diese überwachen und Warnungen für Ihr System abrufen. Der Azure Monitor-Dienst sammelt und aggregiert Metriken und Protokolle aus jeder Komponente Ihres Systems. Azure Monitor bietet Ihnen eine Übersicht über Verfügbarkeit, Leistung und Resilienz und benachrichtigt Sie über Probleme. Sie können das Azure-Portal, PowerShell, die Azure CLI, die REST-API oder Clientbibliotheken verwenden, um Überwachungsdaten einzurichten und anzuzeigen.

Überwachungsmethoden

Azure Data Factory kann auf verschiedene Arten überwacht werden.

Azure Data Factory Studio

Sie können Ihre gesamten Data Factory-Pipelineausführungen nativ in Azure Data Factory Studio überwachen. Um die Überwachungsumgebung zu öffnen, wählen Sie Studio starten auf Ihrer Data Factory-Seite im Azure-Portal aus. Wählen Sie dann in Azure Data Factory Studio im linken Menü Überwachen aus.

Weitere Informationen zur Überwachung von Azure Data Factory Studio finden Sie in den folgenden Artikeln:

Azure-Portal

Sie können Azure Data Factory auch direkt über das Azure-Portal überwachen. Im Azure-Portal werden auf der Seite Übersicht mehrere Metrikdiagramme für Ihre Data Factory angezeigt. Im linken Seitenleistenmenü können Sie auf das Azure-Aktivitätsprotokollzugreifen oder Warnungen, Metriken, Diagnoseeinstellungenoder Protokolle im Abschnitt Überwachung auswählen.

Programmgesteuerte Überwachung

Sie können Data Factory-Pipelines programmgesteuert mithilfe von .NET, PowerShell, Python oder der REST-API überwachen. Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Artikeln:

Ressourcentypen

Azure verwendet das Konzept von Ressourcentypen und IDs, um alles in einem Abonnement zu identifizieren. Ressourcentypen sind auch Teil der Ressourcen-IDs für jede Ressource, die in Azure ausgeführt wird. Beispiel: Ein Ressourcentyp für eine VM ist Microsoft.Compute/virtualMachines. Eine Liste der Dienste und ihrer zugehörigen Ressourcentypen finden Sie unter Ressourcenanbieter.

Ähnliche organisiert Azure Monitor die Kernüberwachungsdaten in Metriken und Protokollen basierend auf Ressourcentypen, die auch als Namespaces bezeichnet werden. Für unterschiedliche Ressourcentypen stehen unterschiedliche Metriken und Protokolle zur Verfügung. Ihr Dienst ist möglicherweise mehr als einem Ressourcentyp zugeordnet.

Weitere Informationen zu den Ressourcentypen für Azure Data Factory finden Sie unter Data Factory-Überwachungsdatenreferenz.

Datenspeicher

For Azure Monitor:

  • Metrikdaten werden in der Azure Monitor-Metrikendatenbank gespeichert.
  • Protokolldaten werden im Azure Monitor-Protokollspeicher gespeichert. Log Analytics ist ein Tool im Azure-Portal zum Abfragen dieses Speichers.
  • Das Azure-Aktivitätsprotokoll ist ein separater Speicher mit eigener Schnittstelle im Azure-Portal.

Optional können Sie Metrik- und Aktivitätsprotokolldaten an den Azure Monitor-Protokollspeicher weiterleiten. Anschließend können Sie Log Analytics verwenden, um die Daten abzufragen und mit anderen Protokolldaten zu korrelieren.

Viele Dienste können Diagnoseeinstellungen verwenden, um Metrik- und Protokolldaten an andere Speicherorte außerhalb von Azure Monitor zu senden. Beispiele umfassen Azure Storage, gehostete Partnersysteme und Nicht-Azure-Partnersysteme, die Event Hubs verwenden.

Detaillierte Informationen dazu, wie Azure Monitor Daten speichert, finden Sie unter Azure Monitor-Datenplattform.

Speichern von Data Factory-Pipelineausführungsdaten

Data Factory speichert Pipelineausführungsdaten nur 45 Tage lang. Verwenden Sie Azure Monitor, um Diagnoseprotokolle weiterzuleiten, wenn Sie die Daten länger aufbewahren möchten.

Leiten Sie Daten an Log Analytics weiter, wenn Sie sie mithilfe komplexer Abfragen analysieren, benutzerdefinierte Warnungen erstellen oder über Data Factorys hinweg überwachen möchten. Sie können Daten aus mehreren Data Factorys an einen einzigen Log Analytics-Arbeitsbereich weiterleiten.

Sie können ein Speicherkonto oder einen Event Hub-Namespace verwenden, der sich nicht im Abonnement der Ressource befindet, die Protokolle ausgibt. Der Benutzer, der die Einstellung konfiguriert, benötigt entsprechenden Zugriff gemäß der rollenbasierten Zugriffssteuerung in Azure (Azure RBAC) auf beide Abonnements.

Azure Monitor-Plattformmetriken

Azure Monitor stellt Plattformmetriken für die meisten Dienste bereit. Diese Metriken sind:

  • Einzeln für jeden Namespace definiert.
  • In der Azure Monitor-Datenbank für Zeitreihenmetriken gespeichert.
  • Einfach strukturiert und in der Lage, Warnmeldungen in Quasi-Echtzeit zu unterstützen.
  • Verwendet zum Nachverfolgen der Leistung einer Ressource im Zeitverlauf.

Erfassung: Azure Monitor sammelt Plattformmetriken automatisch. Es ist keine Konfiguration erforderlich.

Routing: Sie können einige Plattformmetriken auch an Azure Monitor-Protokolle/Log Analytics weiterleiten, damit Sie diese mit anderen Protokolldaten abfragen können. Überprüfen Sie anhand der Einstellung DS-Export für die einzelnen Metriken, ob Sie eine Diagnoseeinstellung zum Weiterleiten der jeweiligen Metrik an Azure Monitor-Protokolle/Log Analytics verwenden können.

Eine Liste aller Metriken, die für alle Ressourcen in Azure Monitor gesammelt werden können, finden Sie unter Unterstützte Metriken in Azure Monitor.

Eine Liste der verfügbaren Metriken für Data Factory finden Sie unter Data Factory-Überwachungsdatenreferenz.

Azure Monitor-Ressourcenprotokolle

Ressourcenprotokolle bieten Einblicke in Vorgänge, die von einer Azure-Ressourcen ausgeführt wurden. Protokolle werden automatisch generiert, aber Sie müssen sie an Azure Monitor-Protokolle weiterleiten, um sie zu speichern oder abzufragen. Protokolle sind in Kategorien organisiert. Ein bestimmter Namespace verfügt möglicherweise über mehrere Ressourcenprotokollkategorien.

Sammlung: Ressourcenprotokolle werden erst gesammelt und gespeichert, nachdem Sie eine Diagnoseeinstellung erstellt und die Protokolle an mindestens einen Speicherort weitergeleitet haben. Wenn Sie eine Diagnoseeinstellung erstellen, legen Sie fest, welche Kategorien von Protokollen gesammelt werden sollen. Es gibt mehrere Möglichkeiten zum Erstellen und Verwalten von Diagnoseeinstellungen, u. a. das Azure-Portal, programmgesteuert und über Azure Policy.

Routing: Der vorgeschlagene Standard besteht darin, Ressourcenprotokolle an Azure Monitor-Protokolle weiterzuleiten, damit Sie diese mit anderen Protokolldaten abfragen können. Andere Speicherorte wie z. B. Azure Storage, Azure Event Hubs und bestimmte Microsoft-Überwachungspartner sind ebenfalls verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Azure-Ressourcenprotokolle und Ressourcenprotokollziele.

Ausführliche Informationen zum Sammeln, Speichern und Weiterleiten von Ressourcenprotokollen finden Sie unter Diagnoseeinstellungen in Azure Monitor.

Eine Liste aller verfügbaren Ressourcenprotokollkategorien in Azure Monitor finden Sie unter Unterstützte Ressourcenprotokolle in Azure Monitor.

Alle Ressourcenprotokolle in Azure Monitor enthalten dieselben Headerfelder, gefolgt von dienstspezifischen Feldern. Das allgemeine Schema wird in Azure Monitor-Ressourcenprotokollschema beschrieben.

Azure-Aktivitätsprotokoll

Das Aktivitätsprotokoll enthält Ereignisse auf Abonnementebene, die Vorgänge für jede Azure-Ressource nachverfolgen, so wie sie von außerhalb dieser Ressource gesehen werden, z. B. das Erstellen einer neuen Ressource oder das Starten einer VM.

Sammlung: Aktivitätsprotokollereignisse werden automatisch generiert und in einem separaten Speicher für die Anzeige im Azure-Portal gesammelt.

Routing: Sie können Aktivitätsprotokolldaten an Azure Monitor-Protokolle senden, damit Sie diese zusammen mit anderen Protokolldaten analysieren können. Andere Speicherorte wie z. B. Azure Storage, Azure Event Hubs und bestimmte Microsoft-Überwachungspartner sind ebenfalls verfügbar. Weitere Informationen zum Weiterleiten von Aktivitätsprotokollen finden Sie unter Übersicht über das Azure-Aktivitätsprotokoll.

Überwachen von Integration Runtimes

Bei der Integration Runtime handelt es sich um die Computeinfrastruktur, mit deren Hilfe Data Factory Datenintegrationsfunktionen übergreifend für verschiedene Netzwerkumgebungen bereitstellt. Data Factory bietet mehrere Arten von Integration Runtimes:

  • Azure-Integrationslaufzeit
  • Selbstgehostete Integrationslaufzeit
  • Azure-SQL Server Integration Services (SSIS) Integration Runtime
  • Apache Airflow Integration Runtime

Azure Monitor sammelt Metriken und Diagnoseprotokolle für alle Arten von Integration Runtimes. Ausführliche Anweisungen zur Überwachung von Integration Runtimes finden Sie in den folgenden Artikeln:

Analysieren von Überwachungsdaten

Es gibt viele Tools zum Analysieren von Überwachungsdaten.

Azure Monitor-Tools

Azure Monitor unterstützt die folgenden grundlegenden Tools:

Zu den Tools, die eine komplexere Visualisierung ermöglichen, gehören:

  • Dashboards, mit denen Sie verschiedene Typen von Daten in einen einzelnen Bereich im Azure-Portal kombinieren können.
  • Arbeitsmappen, anpassbare Berichte, die Sie im Azure-Portal erstellen können. Arbeitsmappen können Text, Metriken und Protokollabfragen enthalten.
  • Grafana, ein Tool auf einer offenen Plattform, das für operationale Dashboards ideal ist. Sie können Grafana verwenden, um Dashboards zu erstellen, die Daten aus mehreren anderen Quellen als Azure Monitor enthalten.
  • Power BI ist ein Geschäftsanalysedienst, der interaktive Visualisierungen für verschiedene Datenquellen bereitstellt. Sie können Power BI für den automatischen Import von Protokolldaten aus Azure Monitor konfigurieren, um diese Visualisierungen zu nutzen.

Exporttools für Azure Monitor

Sie können Daten aus Azure Monitor in andere Tools abrufen, indem Sie die folgenden Methoden verwenden:

Informationen zu den ersten Schritten mit der REST-API für Azure Monitor finden Sie in der exemplarischen Vorgehensweise für die Azure-Überwachungs-REST-API.

Ausführliche Anweisungen zum Konfigurieren von Diagnoseprotokollen mithilfe der REST-API finden Sie unter Einrichten von Diagnoseprotokollen über die Azure Monitor-REST-API.

Kusto-Abfragen

Sie können Überwachungsdaten im Azure Monitor Logs / Log Analytics Store mithilfe der Kusto-Abfragesprache (KQL) analysieren.

Wichtig

Wenn Sie Protokolle im Menü des Diensts im Portal auswählen, wird Log Analytics geöffnet, wobei der Abfragebereich auf den aktuellen Dienst festgelegt ist. Dieser Bereich bedeutet, dass Protokollabfragen nur Daten aus diesem Ressourcentyp umfassen. Wenn Sie eine Abfrage durchführen möchten, die Daten aus anderen Azure-Diensten enthält, wählen Sie im Menü Azure Monitor die Option Protokolle aus. Ausführliche Informationen finden Sie unter Protokollabfragebereich und Zeitbereich in Azure Monitor Log Analytics.

Eine Liste häufiger Abfragen für alle Dienste finden Sie unter Log Analytics-Abfrageschnittstelle.

Für Beispielabfragen wählen Sie Protokolle unterÜberwachung im linken Navigationsbereich Ihrer Data Factory-Seite im Azure-Portal und dann die Registerkarte Abfragen aus. Hier sehen Sie einige Beispielabfragen:

Verfügbarkeit von PipelineRuns: Liefert die Verfügbarkeit der Pipelineausführungen.

ADFPipelineRun
| where Status != 'InProgress' and Status != 'Queued'
| where FailureType != 'UserError'
| summarize availability = 100.00 - (100.00*countif(Status != 'Succeeded') / count())  by bin(TimeGenerated, 1h)), _ResourceId
| order by TimeGenerated asc
| render timechart

Die Aktivität führt die fünf häufigsten Fehler aus: Gibt die fünf häufigsten Aktivitäten zurück, die mit Systemfehlern fehlschlagen.

ADFActivityRun 
| where TimeGenerated >= ago(24h)
| where Status != 'InProgress' and Status != 'Queued'
| where FailureType != 'UserError'
| where ActivityName  in (name)
| summarize failureCount = countif(Status != 'Succeeded') by bin(TimeGenerated, 1h), ActivityName
| top 5 by failureCount desc nulls last
| order by TimeGenerated asc
| render timechart

Aktueller Status der Pipelineausführungen: Gibt den aktuellen Status der Pipelineausführungen zurück.

ADFPipelineRun
| summarize argmax(TimeGenerated, * ) by RunId, Status, _ResourceId

Alerts

Azure Monitor-Warnungen informieren Sie proaktiv, wenn bestimmte Bedingungen in Ihren Überwachungsdaten auftreten. Warnungen ermöglichen Ihnen, Probleme in Ihrem System zu identifizieren und zu beheben, bevor Ihre Kunden sie bemerken. Weitere Informationen finden Sie unter Azure Monitor-Warnungen.

Es gibt viele Quellen allgemeiner Warnungen für Azure-Ressourcen. Beispiele für häufige Warnungen für Azure-Ressourcen finden Sie in den Beispielabfragen für Protokollwarnungen. Die Website Azure Monitor-Baselinewarnungen (Azure Monitor Baseline Alerts, AMBA) stellt eine halbautomatisierte Methode für die Implementierung wichtiger Metrikwarnungen der Plattform, Dashboards und Richtlinien bereit. Die Website gilt für eine fortlaufend erweiterte Teilmenge von Azure-Diensten, einschließlich aller Dienste, die Teil der Azure-Zielzone (Azure Landing Zone, ALZ) sind.

Mit dem allgemeinen Warnungsschema wird die Benutzeroberfläche für Warnungsbenachrichtigungen in Azure Monitor standardisiert. Weitere Informationen finden Sie unter Allgemeines Warnungsschema.

Warnungstypen

Sie können zu jeder Metrik oder Protokolldatenquelle der Azure Monitor-Datenplattform Warnungen erhalten. Es gibt viele verschiedene Typen von Warnungen, abhängig von den Diensten, die Sie überwachen, und den Überwachungsdaten, die Sie sammeln. Verschiedene Typen von Warnungen haben jeweils ihre Vor- und Nachteile. Weitere Informationen finden Sie unter Auswählen des richtigen Warnungsregeltyps.

In der folgenden Liste werden die Typen von Azure Monitor-Warnungen beschrieben, die Sie erstellen können:

  • Metrikwarnungen bewerten Ressourcenmetriken in regelmäßigen Abständen. Metriken können Plattformmetriken, benutzerdefinierte Metriken, in Metriken konvertierte Protokolle aus Azure Monitor oder Application Insights-Metriken sein. Metrikwarnungen können auch mehrere Bedingungen und dynamische Schwellwerte anwenden.
  • Protokollwarnungen ermöglichen es Benutzern, eine Log Analytics-Abfrage zum Auswerten von Ressourcenprotokollen in vordefinierten Frequenz zu verwenden.
  • Aktivitätsprotokollwarnungen werden ausgelöst, wenn ein neues Aktivitätsprotokollereignis eintritt, das definierte Bedingungen erfüllt. Resource Health- und Service Health-Warnungen sind Aktivitätsprotokollwarnungen, die über die Dienst- und Ressourcenintegrität berichten.

Einige Azure-Dienste unterstützen auch intelligente Erkennungswarnungen, Prometheus-Warnungen oder empfohlene Warnungsregeln.

Einige Dienste können Sie im großen Stil überwachen, indem Sie dieselbe Metrikwarnungsregel auf mehrere Ressourcen desselben Typs anwenden, die sich in derselben Azure-Region befinden. Für jede überwachte Ressource werden einzelne Benachrichtigungen gesendet. Unterstützte Azure-Dienste und -Clouds finden Sie unter Überwachen mehrerer Ressourcen mit einer Warnungsregel.

Data Factory-Warnungsregeln

Um Warnungen zu erstellen und zu verwalten, wählen Sie Warnungen unter Überwachung im linken Navigationsbereich Ihrer Data Factory-Seite im Azure-Portal aus.

In der folgenden Tabelle sind einige gängige Warnungsregeln für Data Factory aufgeführt. Dies ist lediglich eine Liste mit Empfehlungen. Sie können Warnungen für alle Metriken, Protokolleinträge oder Aktivitätsprotokolleinträge festlegen, die in der Data Factory-Überwachungsdatenreferenz aufgeführt sind.

Warnungstyp Bedingung BESCHREIBUNG
Metrik Metriken zu fehlerhaften Pipelineausführungen Immer wenn die Gesamtanzahl der fehlgeschlagenen Pipelineausführungen größer als Null ist.
Metrik Gesamtzahl von Entitäten Immer wenn die maximale Anzahl der Entitäten größer als 1.700.000 ist
Metrik Anzahl maximal zulässiger Entitäten Immer wenn die maximale Gesamtgröße der Factory (in GB) größer als sechs ist.

Benachrichtigungen bieten proaktive Warnungen während oder nach der Ausführung einer Pipeline.

Advisor-Empfehlungen

Wenn in einigen Diensten während eines Ressourcenvorgangs kritische Bedingungen oder unmittelbar bevorstehende Änderungen auftreten, wird auf der Dienstseite Übersicht im Portal eine Warnung angezeigt. Weitere Informationen und empfohlene Korrekturen für die Warnung finden Sie in Advisor-Empfehlungen unter Überwachung im linken Menü. Während des normalen Betriebs werden keine Advisor-Empfehlungen angezeigt.

Weitere Informationen zu Azure Advisor finden Sie unter Azure Advisor – Übersicht.

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