Compartir a través de

Métricas

  • Artículo

La tabla de métricas contiene los detalles de las ingestas, las vistas materializadas y las exportaciones continuas de una base de datos KQL de Eventhouse, que forma parte de la inteligencia en tiempo real. Para cada métrica, un registro de eventos de registro se almacena en la tabla EventhouseMetrics.

Registros de operaciones de métricas

Use las métricas para:

  • Analice el rendimiento y las tendencias de la ingesta.
  • Supervise las ingestas por lotes frente a ingestas de streaming.
  • Solución de problemas de errores de ingesta.
  • Profundización en los flujos de ingesta.
  • Supervisión y mantenimiento de vistas materializadas.
  • Supervisión de exportaciones continua.

En la tabla siguiente se describen las columnas almacenadas en la tabla EventhouseMetrics:

Nombre de la columna Tipo Descripción
CapacityId string Identificador de capacidad de Fabric.
CustomerTenantId string Identificador de inquilino del cliente.
DurationMs long No aplicable.
ItemId string Identificador del elemento fabric Eventhouse
ItemKind string Tipo del elemento Fabric. Valores válidos: Eventhouse.
ItemName string El nombre del elemento Fabric Eventhouse.
Nivel string No aplicable.
MetricCount long Valor de recuento de métricas.
MetricMaxValue long Valor máximo de métrica.
MetricMinValue long Valor mínimo de la métrica.
MetricName string Nombre de la métrica.
MetricSpecificDimensions dinámico Dimensiones específicas de cada métrica, como se describe en Columna de dimensión específica de métrica. Si procede, se proporcionan descripciones de dimensiones como parte de la descripción de la métrica.
MetricSumValue long Valor de suma de métrica.
OperationName string Nombre de la operación realizada.
Region string Región donde se encuentra la base de datos de KQL de Fabric.
Marca de tiempo datetime La hora (UTC) a la que se generó el evento.
WorkspaceId string El identificador del área de trabajo.
WorkspaceMonitoringTableName string Nombre de la tabla de supervisión del área de trabajo. Valores válidos: EventhouseQueryLogs
WorkspaceName string El nombre del área de trabajo.

Columna de dimensión específica de métrica

La tabla siguiente contiene una lista de todas las métricas de Eventhouse notificadas y las dimensiones específicas notificadas para cada métrica.

Tipo de métrica MetricName Unidad Agregación Descripción Dimensiones específicas de métricas
Ingesta BatchBlobCount Count Media, máxima, mínima Número de orígenes de datos ingeridos en un lote completado. Base de datos, tabla
Ingesta BatchDurationSec Segundos Media, máxima, mínima Duración de la fase de procesamiento por lotes dentro del flujo de ingesta. Base de datos, tabla
Ingesta BatchSizeBytes Bytes Media, máxima, mínima Tamaño de datos no comprimido esperado en un lote de ingesta agregado. Base de datos, tabla
Ingesta BatchesProcessed Count Suma, máximo, mínimo Número de lotes de ingesta completados. Base de datos, tabla, tipo de procesamiento por lotes
Ingesta BlobsDropped Count Suma, máximo, mínimo Número de blobs eliminados permanentemente por un componente, con cada motivo de error registrado en la métrica IngestionResult. Database, Table, ComponentType, ComponentName
Ingesta BlobsProcessed Count Suma, máximo, mínimo Número de blobs procesados por un componente. Database, Table, ComponentType, ComponentName
Ingesta BlobsReceived Count Suma, máximo, mínimo Número de blobs recibidos de un flujo de entrada por un componente. Database, ComponentType, ComponentName
Exportación ContinuousExportRecordsCount Count Sum Número de registros exportados en todos los trabajos de exportación continua. Database, ContinuousExportName
Exportación ContinuousExportMaxLateness Count Max La latencia (minutos) notificada por los trabajos de exportación continua en la base de datos KQL.
Exportación ContinousExportPendingCount Count Max Número de trabajos de exportación continua pendientes que están listos para ejecutarse, pero que están esperando en una cola, posiblemente debido a una capacidad insuficiente.
Exportación ContinuousExportResult Resultado de error o correcto de cada ejecución de exportación continua. ContinuousExportName Resultado de cada ejecución de exportación continua, lo que indica un error o un éxito. ContinuousExportName
Ingesta DiscoveryLatencyInSeconds Segundos Avg Hora a partir de la que los datos se puestas en cola hasta que se detectan mediante conexiones de datos. Esta vez no se incluye en las métricas de Latencia de fase o latencia de ingesta. La latencia de detección puede aumentar en las situaciones siguientes:
  • Cuando se usan conexiones de datos entre regiones.
  • En las conexiones de datos de Event Hubs, si el número de particiones de Event Hubs no es suficiente para el volumen de salida de datos.
    		•  ComponentType, ComponentName
    Ingesta EventsDropped Count Suma, máximo, mínimo Número de eventos eliminados por conexiones de datos. ComponentType, ComponentName
    Ingesta EventsProcessed Count Suma, máximo, mínimo Número de eventos procesados por conexiones de datos. ComponentType, ComponentName
    Ingesta EventsReceived Count Suma, máximo, mínimo Número de eventos recibidos por conexiones de datos de un flujo de entrada. ComponentType, ComponentName
    Ingesta IngestionLatencyInSeconds Segundos Media, máxima, mínima Tiempo transcurrido desde el momento en que se reciben los datos en el clúster hasta que está listo para la consulta. El tiempo depende del tipo de ingesta, como la ingesta de streaming o la ingesta en cola. IngestaKind
    Ingesta IngestionResult Count Sum Número total de orígenes que se han ingerido correctamente o que no se han ingerido. Para obtener más información, consulte Descripciones de dimensiones. Database, Table, IngestionResultDetails, FailureKind, ViaUpdatePolicy
    Ingesta IngestaVolumeInBytes Count Máxima, suma Tamaño total de los datos ingeridos en la base de datos KQL (Bytes) antes de la compresión. Base de datos, tabla
    Materialized View MaterializedViewAgeSeconds Segundos Avg La antigüedad de la vista (minutos) se define mediante la hora actual menos la hora de la última ingesta procesada por la vista. Un valor inferior indica una vista más saludable. Database, MaterializedViewName
    Materialized View MaterializedViewHealth 1, 0 Avg Un valor de 1 indica que la vista se considera correcta; de lo contrario, el valor es 0. Database, MaterializedViewName
    Materialized View MaterializedViewResult 1 Avg El valor de la métrica siempre es 1. Result indica el resultado del último ciclo de materialización. Para conocer los valores posibles, consulte MaterializedViewResult. Database, MaterializedViewName, Result
    Ingesta QueueLength Count Avg Número de mensajes pendientes en la cola de entrada de un componente. El componente de procesamiento por lotes procesa un mensaje por blob, mientras que el componente de ingesta controla un mensaje por lote. Un lote consta de un único comando de ingesta que incluye uno o varios blobs. ComponentType
    Ingesta QueueOldestMessage Segundos Avg Tiempo (segundos) desde el momento en que se insertó el mensaje más antiguo en la cola de entrada de un componente. ComponentType
    Ingesta ReceivedDataSizeBytes Bytes Promedio, suma Tamaño de los datos recibidos por las conexiones de datos de un flujo de entrada. ComponentType, ComponentName
    StreamingIngestion StreamingIngestDataRate Bytes Recuento, media, máxima, mínima, suma Volumen total de datos ingeridos por ingesta de streaming. Base de datos, tabla
    StreamingIngestion StreamingIngestDuration Milisegundos Media, máxima, mínima Duración total de todas las solicitudes de ingesta de streaming. Ninguno

    Descripciones de dimensiones

    En la lista siguiente se describen las dimensiones notificadas en la métrica IngestionResult:

    • IngestionResultDetails: correcto para la ingesta correcta o la categoría de error de los errores. Para obtener una lista completa de posibles categorías de errores, consulte Códigos de error de ingesta.
    • FailureKind: indica si el error es permanente o transitorio. El valor es None para una ingesta correcta.
    • ViaUpdatePolicy: True, si una directiva de actualización de desencadenó la ingesta.

    Nota:

    • Los eventos de ingesta de Event Hubs e IoT Hub se agregan previamente en un blob y a continuación, se tratan como un único origen de ingesta. Aparecen como un único resultado de ingesta después de la agregación previa.
    • Los errores transitorios se reintentan automáticamente un número limitado de veces. Cada error transitorio se notifica como un resultado de ingesta transitorio, lo que significa que una única ingesta puede generar varios resultados de ingesta.

    Consultas de ejemplo

    Puede encontrar consultas de ejemplo en el repositorio de GitHub fabric-samples.

    Contenido relacionado