Überwachen der automatischen Skalierung

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In dieser Lerneinheit befassen wir uns mit Überwachungskonzepten für die Autoskalierung.

Überwachung

Ähnlich wie bei anderen Azure-Ressourcen erstellen Azure Spring Apps-Aktionen für die Autoskalierung entsprechende Protokolle. Es gibt zwei Kategorien von Protokollen, die erstellt werden können:

  • Bewertungen der Autoskalierung: Die Autoskalierungs-Engine zeichnet bei jeder Überprüfung Protokolleinträge für die einzelnen Bedingungsauswertungen auf. Der Eintrag enthält Details zu den beobachteten Werten der Metriken, zu den ausgewerteten Regeln sowie Angaben dazu, ob die Bewertung zu einer Skalierungsaktion geführt hat.

  • Skalierungsaktionen für die Autoskalierung: Die Engine zeichnet Skalierungsaktionsereignisse auf, die vom Dienst für die Autoskalierung gestartet wurden, sowie die Ergebnisse dieser Skalierungsaktionen (Erfolg, Fehler und Umfang der Skalierung, die vom Dienst für die Autoskalierung erkannt wurde).

Grundlegendes zu Ereignissen der Autoskalierung

Auf dem Bildschirm mit der Einstellung für die Autoskalierung können Sie zur Registerkarte Ausführungsverlauf wechseln, um die neuesten Skalierungsaktionen anzuzeigen. Auf der Registerkarte wird auch die Änderung des Werts von Beobachtete Kapazität im Lauf der Zeit angezeigt. Außerdem werden weitere Details zu allen Aktionen für die Autoskalierung angezeigt, einschließlich Vorgängen wie dem Aktualisieren und Löschen von Einstellungen für die Autoskalierung. Der Einstellungsbildschirm zeigt auch das Aktivitätsprotokoll an und ermöglicht es Ihnen, nach Vorgängen für die Autoskalierung zu filtern.

Die automatische Skalierung schreibt in das Aktivitätsprotokoll, wenn eine der folgenden Bedingungen eintritt:

  • Die Autoskalierung gibt einen Skalierungsvorgang aus.
  • Der Autoskalierungsdienst schließt eine Skalierungsaktion erfolgreich ab.
  • Bei einer Skalierungsaktion der automatischen Skalierung tritt ein Fehler auf.
  • Die automatische Skalierung erkennt eine Fluktuation und bricht den Skalierungsversuch ab. In dieser Situation wird der Protokolltyp Flapping angezeigt. Wenn Flapping angezeigt wird, sollten Sie überlegen, ob die Schwellenwerte zu niedrig sind.
  • Die automatische Skalierung erkennt eine Fluktuation, kann aber immer noch erfolgreich skalieren. In dieser Situation wird der Protokolltyp FlappingOccurred angezeigt. Wenn FlappingOccurred angezeigt wird, hat die Engine für die Autoskalierung versucht, eine Skalierung vorzunehmen (z. B. von vier Instanzen auf zwei), aber dabei festgestellt, dass diese Aktion zu einer Fluktuation führen würde. Stattdessen hat die Engine für die Autoskalierung auf eine andere Anzahl von Instanzen skaliert (z. B. drei Instanzen anstelle von zwei), was keine Fluktuation mehr verursacht, sodass eine Skalierung auf diese Anzahl von Instanzen erfolgt ist.

Überwachen der Autoskalierung der Anwendung mit Log Analytics

Wie bei jedem von Azure Monitor unterstützten Dienst können Sie diese Protokolle mit Diagnoseeinstellungen weiterleiten:

  • In Ihren Azure Log Analytics-Arbeitsbereich für detaillierte Analysen
  • In Azure Event Hubs und dann in Nicht-Azure-Tools
  • In Ihr Azure-Speicherkonto zur Archivierung

Sie können die Auswertungen und Skalierungsaktionen besser mit Log Analytics überprüfen. In Ihrer Beispielanwendung haben wir Ihre Protokolle für die Autoskalierung über einen Arbeitsbereich an Azure Monitor-Protokolle (Log Analytics) weitergeleitet, als Sie die Einstellung für die Autoskalierung erstellt haben.

Daten werden mithilfe einer Protokollabfrage aus einem Log Analytics-Arbeitsbereich abgerufen. Hierbei handelt es sich um eine schreibgeschützte Anforderung zum Verarbeiten von Daten und Zurückgeben von Ergebnissen. Protokollabfragen werden in der Kusto-Abfragesprache (KQL) geschrieben – derselben Abfragesprache, die von Azure Data Explorer verwendet wird.

Hinweis

Weitere Informationen zur KQL-Syntax erhalten Sie in der Lerneinheit „Zusammenfassung“ am Ende dieser Schulung.

In der nächsten Übung verwenden Sie Log Analytics, um mehr über die Ereignisse der Autoskalierung zu erfahren.