Windows Azure Diagnostics 拡張機能を使用したパフォーマンスの監視

[アーティクル]
10/15/2024

このドキュメントでは、Windows Azure Diagnostics (WAD) 拡張機能を使用して Windows クラスター用のパフォーマンスカウンターの収集を設定するために必要な手順について説明します。 Linux クラスターの場合は、Log Analytics エージェントを設定して、ノードのパフォーマンスカウンターを収集します。

Note

これらの手順が機能するように、WAD 拡張機能をクラスターにデプロイする必要があります。セットアップが目的でなければ、Windows Azure Diagnostics を使用したイベントの集計と収集をご覧ください。

Note

Azure を操作するには、Azure Az PowerShell モジュールを使用することをお勧めします。作業を始めるには、「Azure PowerShell をインストールする」を参照してください。 Az PowerShell モジュールに移行する方法については、「AzureRM から Az への Azure PowerShell の移行」を参照してください。

WadCfg を介してパフォーマンスカウンターを収集する

WAD を介してパフォーマンスカウンターを収集するには、クラスターの Resource Manager テンプレートで構成を適切に変更する必要があります。次の手順に従って、収集するパフォーマンスカウンターをテンプレートに追加し、Resource Manager リソースのアップグレードを実行します。

クラスターのテンプレートで WAD の構成を検索します (WadCfg を検索)。収集するパフォーマンスカウンターは、DiagnosticMonitorConfiguration の下に追加します。
DiagnosticMonitorConfiguration に次のセクションを追加することにより、パフォーマンスカウンターを収集するように構成を設定します。
```
"PerformanceCounters": {
    "scheduledTransferPeriod": "PT1M",
    "PerformanceCounterConfiguration": []
}
```
scheduledTransferPeriod は、収集されたカウンターの値が Azure ストレージテーブルと構成された任意のシンクに転送される頻度を定義します。
収集するパフォーマンスカウンターを、前の手順で宣言した PerformanceCounterConfiguration に追加します。収集する各カウンターは、counterSpecifier、sampleRate、unit、annotation、および関連する任意の sinks を使用して定義されます。

Total Processor Time (CPU が処理操作に使用された時間の合計) のカウンターと、Service Fabric カスタムパフォーマンスカウンターの 1 つである Service Fabric Actor Method Invocations per Second (1 秒あたりの Service Fabric アクターメソッドの呼び出し数) がある構成の例を示します。 Service Fabric カスタムパフォーマンスカウンターの完全な一覧については、信頼性の高いアクターパフォーマンスカウンターと信頼性の高いサービスパフォーマンスカウンターの記事を参照してください。

"WadCfg": {
        "DiagnosticMonitorConfiguration": {
          "overallQuotaInMB": "50000",
          "EtwProviders": {
            "EtwEventSourceProviderConfiguration": [
              {
                "provider": "Microsoft-ServiceFabric-Actors",
                "scheduledTransferKeywordFilter": "1",
                "scheduledTransferPeriod": "PT5M",
                "DefaultEvents": {
                  "eventDestination": "ServiceFabricReliableActorEventTable"
                }
              },
              {
                "provider": "Microsoft-ServiceFabric-Services",
                "scheduledTransferPeriod": "PT5M",
                "DefaultEvents": {
                  "eventDestination": "ServiceFabricReliableServiceEventTable"
                }
              }
            ],
            "EtwManifestProviderConfiguration": [
              {
                "provider": "cbd93bc2-71e5-4566-b3a7-595d8eeca6e8",
                "scheduledTransferLogLevelFilter": "Information",
                "scheduledTransferKeywordFilter": "4611686018427387904",
                "scheduledTransferPeriod": "PT5M",
                "DefaultEvents": {
                  "eventDestination": "ServiceFabricSystemEventTable"
                }
              }
            ]
          },
          "PerformanceCounters": {
                "scheduledTransferPeriod": "PT1M",
                "PerformanceCounterConfiguration": [
                    {
                        "counterSpecifier": "\\Processor(_Total)\\% Processor Time",
                        "sampleRate": "PT1M",
                        "unit": "Percent",
                        "annotation": [
                        ],
                        "sinks": ""
                    },
                    {
                        "counterSpecifier": "\\Service Fabric Actor Method(*)\\Invocations/Sec",
                        "sampleRate": "PT1M",
                    }
                ]
            }
        }
      },

カウンターのサンプルレートは、ニーズに応じて変更できます。形式は PT<time><unit> です。カウンターを 1 秒ごとに収集する場合は、"sampleRate": "PT15S" と設定します。

ARM テンプレートの変数を使って、パフォーマンスカウンターの配列を収集することもできます。これは、プロセスごとにパフォーマンスカウンターを収集するときに役に立つことがあります。次の例では、プロセッサ時間とガベージコレクター時間をプロセスごとに収集した後、ノード自体で 2 つのパフォーマンスカウンターを収集しています。すべて、変数を使用して行っています。

"variables": {
  "copy": [
      {
        "name": "processorTimeCounters",
        "count": "[length(parameters('monitoredProcesses'))]",
        "input": {
          "counterSpecifier": "\\Process([parameters('monitoredProcesses')[copyIndex('processorTimeCounters')]])\\% Processor Time",
          "sampleRate": "PT1M",
          "unit": "Percent",
          "sinks": "applicationInsights",
          "annotation": [
            {
              "displayName": "[concat(parameters('monitoredProcesses')[copyIndex('processorTimeCounters')],' Processor Time')]",
              "locale": "en-us"
            }
          ]
        }
      },
      {
        "name": "gcTimeCounters",
        "count": "[length(parameters('monitoredProcesses'))]",
        "input": {
          "counterSpecifier": "\\.NET CLR Memory([parameters('monitoredProcesses')[copyIndex('gcTimeCounters')]])\\% Time in GC",
          "sampleRate": "PT1M",
          "unit": "Percent",
          "sinks": "applicationInsights",
          "annotation": [
            {
              "displayName": "[concat(parameters('monitoredProcesses')[copyIndex('gcTimeCounters')],' Time in GC')]",
              "locale": "en-us"
            }
          ]
        }
      }
    ],
    "machineCounters": [
      {
        "counterSpecifier": "\\Memory\\Available Bytes",
        "sampleRate": "PT1M",
        "unit": "KB",
        "sinks": "applicationInsights",
        "annotation": [
          {
            "displayName": "Memory Available Kb",
            "locale": "en-us"
          }
        ]
      },
      {
        "counterSpecifier": "\\Memory\\% Committed Bytes In Use",
        "sampleRate": "PT15S",
        "unit": "percent",
        "annotation": [
          {
            "displayName": "Memory usage",
            "locale": "en-us"
          }
        ]
      }
    ]
  }
....
"WadCfg": {
    "DiagnosticMonitorConfiguration": {
      "overallQuotaInMB": "50000",
      "Metrics": {
        "metricAggregation": [
          {
            "scheduledTransferPeriod": "PT1M"
          }
        ],
        "resourceId": "[resourceId('Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets', variables('vmNodeTypeApp2Name'))]"
      },
      "PerformanceCounters": {
        "scheduledTransferPeriod": "PT1M",
        "PerformanceCounterConfiguration": "[concat(variables ('processorTimeCounters'), variables('gcTimeCounters'),  variables('machineCounters'))]"
      },
....

収集が必要なパフォーマンスカウンターを適切に追加したら、クラスターリソースをアップグレードして、これらの変更を実行中のクラスターに反映させる必要があります。変更した template.json を保存して、PowerShell を開きます。 New-AzResourceGroupDeployment を使用すると、クラスターをアップグレードできます。呼び出しは、リソースグループ、更新したテンプレートファイル、パラメーターファイルの名前を必要とし、更新したリソースに適切な変更を加えるよう求めます。自分のアカウントでサインインし、適切なサブスクリプションがあれば、次のコマンドを使用してアップグレードを実行します。
```
New-AzResourceGroupDeployment -ResourceGroupName <ResourceGroup> -TemplateFile <PathToTemplateFile> -TemplateParameterFile <PathToParametersFile> -Verbose
```
アップグレードのロールアウトが完了したら (初めてのデプロイかどうか、およびリソースグループのサイズに応じて、15 ～ 45 分かかります)、WAD はパフォーマンスカウンターを収集し、クラスターに関連付けられているストレージアカウント内の WADPerformanceCountersTable という名前のテーブルにそれらを送信します。 Resource Manager テンプレートに AI シンクを追加することにより、Application Insights のパフォーマンスカウンターを確認します。

次のステップ

クラスターのその他のパフォーマンスカウンターを収集します。収集が必要なカウンターの一覧については、「パフォーマンスメトリック」を参照してください。
Windows VM と Azure Resource Manager テンプレートで監視と診断を利用して、WadCfg にさらに変更を加えます (診断データを送信する追加のストレージアカウントの構成など)。
WadCfg ビルダーにアクセスして最初からテンプレートを構築し、構文が正しいことを確認します (最初からテンプレートを構築し、構文が正しいことを確認します)。

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