Supervisión del escalado automático

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En esta unidad, se examinan los conceptos de supervisión de escalabilidad automática.

Supervisión

Igual que otros recursos de Azure, las acciones de escalabilidad automática de Azure Spring Apps crean registros. Pueden crear dos categorías de registros:

  • Evaluaciones de escalabilidad automática: el motor de escalabilidad automática anota las entradas de registro de cada evaluación de condición única cada vez que se realiza una comprobación. La entrada incluye detalles sobre los valores observados de las métricas, las reglas evaluadas y si la evaluación ha dado como resultado una acción de escalado o no.

  • Acciones de escalado de escalabilidad automática: el motor registra los eventos de acción de escalado iniciados por el servicio de escalabilidad automática y los resultados de esas acciones de escalado (correcto, error y la cantidad de escalado observada por el servicio de escalabilidad automática).

Reconocimiento de eventos de escalabilidad automática

En la pantalla de configuración de escalabilidad automática, puede ir a la pestaña Historial de ejecución para ver las acciones de escalado más recientes. En la pestaña también se muestra el cambio en la Capacidad observada a lo largo del tiempo. También muestra más detalles sobre todas las acciones de escalabilidad automática, incluidas operaciones como la actualización o eliminación de la configuración de escalabilidad automática. La pantalla Configuración también muestra el registro de actividad y permite filtrar por operaciones de escalabilidad automática.

La escalabilidad automática se publica en el registro de actividad si se cumple alguna de las condiciones siguientes:

  • El escalado automático genera una operación de escala.
  • El servicio de escalado automático completa correctamente una acción de escalado.
  • El servicio de escalado automático no puede realizar una acción de escalado.
  • La escalabilidad automática detecta la oscilación y anula el intento de escalado. En esta situación, notará un tipo de registro Flapping. Si ve Flapping, piense si los umbrales son demasiado estrechos.
  • La escalabilidad automática detecta oscilaciones, pero sigue teniendo la capacidad de escalar correctamente. En esta situación, notará un tipo de registro FlappingOccurred. Si ve FlappingOccurred, el motor de escalabilidad automática intentó escalar (por ejemplo, de cuatro instancias a dos), pero determinó que esta acción provocaría oscilación. En su lugar, el motor de escalabilidad automática se escala a un número diferente de instancias (por ejemplo, con tres instancias en lugar de dos), lo que ya no provoca la oscilación, por lo que se escala a este número de instancias.

Supervisión de la escalabilidad automática de la aplicación con Log Analytics

Al igual que con cualquier servicio compatible con Azure Monitor, puede usar Configuración de diagnóstico para enrutar estos registros:

  • Al área de trabajo de Azure Log Analytics para análisis detallados.
  • A Azure Event Hubs y luego a herramientas que no son de Azure.
  • En la cuenta de almacenamiento de Azure, para el archivado.

Puede asegurarse de las acciones de evaluación y escalado mejor con Log Analytics. En la aplicación de ejemplo, enrutamos los registros de escalabilidad automática a registros de Azure Monitor (Log Analytics) a través de un área de trabajo al crear la configuración de escalabilidad automática.

Los datos se recuperan de un área de trabajo de Log Analytics mediante una consulta de registros, que es una solicitud de solo lectura para procesar datos y devolver resultados. Las consultas de registros se escriben en el lenguaje de consulta Kusto (KQL), que es el mismo lenguaje de consulta que usa Azure Data Explorer.

Nota:

Para más información sobre la sintaxis de KQL, vea la unidad Resumen al final de este módulo.

En el ejercicio siguiente se va a usar Log Analytics para obtener más información sobre los eventos de escalabilidad automática.