InsightsMetrics 테이블에 대한 쿼리
Azure Portal에서 이러한 쿼리를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Log Analytics 자습서를 참조하세요. REST API는 쿼리를 참조 하세요.
IoT Edge: 디바이스가 오프라인 상태이거나 예상 속도로 업스트림으로 메시지를 보내지 않음
지난 2일 동안 D2C 메시지를 30분 동안 예상 속도로 IoT Hub에 보내지 않는 IoT Edge 디바이스를 식별합니다.
// To create an alert for this query, click '+ New alert rule'
let targetReceiver = "upstream";
InsightsMetrics
| where Origin == "iot.azm.ms" and Namespace == "metricsmodule"
| where Name == "edgehub_messages_sent_total"
| extend dimensions=parse_json(Tags)
| extend device = tostring(dimensions.edge_device)
| extend target = trim_start(@"[^/]+/", extractjson("$.to",
tostring(dimensions), typeof(string)))
| where target contains targetReceiver
| extend source = strcat(device, "::", trim_start(@"[^/]+/",
tostring(dimensions.from)))
| extend messages = toint(Val)
| extend timeUtc = TimeGenerated
| extend sourceTarget = strcat(source, "::", target)
| project timeUtc, source, sourceTarget, messages, device, _ResourceId
| order by device, sourceTarget, timeUtc
| serialize
| extend nextCount = next(messages, 1)
| extend nextSourceTarget= next(sourceTarget, 1)
| extend diff = iff((messages - nextCount) >= 0, messages - nextCount, 0)
| where sourceTarget == nextSourceTarget and diff >= 0
| project TimeGenerated = timeUtc, source, sourceTarget, messages, diff,
device, _ResourceId
| make-series sum(diff) default=0 on TimeGenerated from ago(2d) to now()
step 30m by device, _ResourceId
| mv-expand sum_diff, TimeGenerated
| project TimeGenerated=todatetime(TimeGenerated), device,
AggregatedValue=toint(sum_diff), _ResourceId
IoT Edge: Edge Hub 큐 크기 임계값 초과
평가 기간 동안 디바이스의 Edge Hub 큐 크기(합계)가 구성된 임계값을 초과한 횟수입니다.
// To create an alert for this query, click '+ New alert'
let qlenThreshold = 100;
InsightsMetrics
| where Origin == "iot.azm.ms" and Namespace == "metricsmodule"
| where Name == "edgehub_queue_length"
| extend dimensions=parse_json(Tags)
| extend device = tostring(dimensions.edge_device)
| extend ep = tostring(dimensions.endpoint)
| extend qlen = toint(Val)
| project device, qlen, ep, TimeGenerated, _ResourceId
| summarize sum(qlen) by TimeGenerated, device, _ResourceId
| where sum_qlen >= qlenThreshold
| project-away sum_qlen
최대 노드 디스크
최대 노드 디스크 사용량은 평균 30분 간격 이상입니다.
// To create an alert for this query, click '+ New alert rule'
//InsightMetrics contains all the custom metrics for Container Insights solution
InsightsMetrics // Replace Name with your custom metric
| where Name == "used_percent" and Namespace == "container.azm.ms/disk"
| summarize val= max(Val) by bin(TimeGenerated, 15m), _ResourceId
| render timechart
노드당 초당 Prometheus 디스크 읽기
기본 kubernetes 네임스페이스의 Prometheus 디스크 읽기 메트릭을 시간 차트로 봅니다.
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// Update TimeGenerated field for custom time range
InsightsMetrics
| where Namespace == 'container.azm.ms/diskio'
| where TimeGenerated > ago(1h)
| where Name == 'reads'
| extend Tags = todynamic(Tags)
| extend HostName = tostring(Tags.hostName), Device = Tags.name
| extend NodeDisk = strcat(Device, "/", HostName)
| order by NodeDisk asc, TimeGenerated asc
| serialize //calculating the PreVal, PrevTimeGenerated to render the chart.
| extend PrevVal = iif(prev(NodeDisk) != NodeDisk, 0.0, prev(Val)), PrevTimeGenerated = iif(prev(NodeDisk) != NodeDisk, datetime(null), prev(TimeGenerated))
| where isnotnull(PrevTimeGenerated) and PrevTimeGenerated != TimeGenerated
//Calculating the rate for disk using PreVal
| extend Rate = iif(PrevVal > Val, Val / (datetime_diff('Second', TimeGenerated, PrevTimeGenerated) * 1), iif(PrevVal == Val, 0.0, (Val - PrevVal) / (datetime_diff('Second', TimeGenerated, PrevTimeGenerated) * 1)))
| where isnotnull(Rate)
| project TimeGenerated, NodeDisk, Rate, _ResourceId
| render timechart
InsightsMetrics에서 찾기
InsightsMetrics 테이블에서 특정 값을 검색하려면 InsightsMetrics에서 찾습니다./n이 쿼리를 수행하려면 결과를 생성하기 위해 SeachValue> 매개 변수를 업데이트<해야 합니다.
// This query requires a parameter to run. Enter value in SearchValue to find in table.
let SearchValue = "<SearchValue>";//Please update term you would like to find in the table.
InsightsMetrics
| where * contains tostring(SearchValue)
| take 1000
수집되는 데이터는 무엇인가요?
수집된 성능 카운터 및 개체 유형을 나열합니다.
InsightsMetrics
| where Origin == "vm.azm.ms"
| summarize by Namespace, Name
가상 머신 사용 가능한 메모리
가상 머신 가용 메모리입니다.
InsightsMetrics
| where TimeGenerated > ago(1h)
| where Origin == "vm.azm.ms"
| where Namespace == "Memory"
| where Name == "AvailableMB"
| summarize avg(Val) by bin(TimeGenerated, 5m), Computer
| render timechart
컴퓨터별 차트 CPU 사용량 추세
지난 1시간 동안의 CPU 사용 패턴을 백분위수 차트로 계산합니다.
InsightsMetrics
| where TimeGenerated > ago(1h)
| where Origin == "vm.azm.ms"
| where Namespace == "Processor"
| where Name == "UtilizationPercentage"
| summarize avg(Val) by bin(TimeGenerated, 5m), Computer //split up by computer
| render timechart
가상 머신 사용 가능한 디스크 공간
인스턴스별 사용 가능한 디스크 공간의 최신 보고서를 표시합니다.
InsightsMetrics
| where TimeGenerated > ago(1h)
| where Origin == "vm.azm.ms"
| where Namespace == "LogicalDisk"
| where Name == "FreeSpaceMB"
| extend t=parse_json(Tags)
| summarize arg_max(TimeGenerated, *) by tostring(t["vm.azm.ms/mountId"]), Computer // arg_max over TimeGenerated returns the latest record
| project Computer, TimeGenerated, t["vm.azm.ms/mountId"], Val
하트비트를 사용하여 VM 가용성 추적
지난 1시간 동안 VM의 보고된 가용성을 표시합니다.
InsightsMetrics
| where TimeGenerated > ago(1h)
| where Origin == "vm.azm.ms"
| where Namespace == "Computer"
| where Name == "Heartbeat"
| summarize heartbeat_count = count() by bin(TimeGenerated, 5m), Computer
| extend alive=iff(heartbeat_count > 2, 1.0, 0.0) //computer considered "down" if it has 2 or fewer heartbeats in 5 min interval
| project TimeGenerated, alive, Computer
| render timechart with (ymin = 0, ymax = 1)
CPU 사용률별 상위 10개 가상 머신
CPU 사용률별 상위 10개 Virtual Machines입니다.
InsightsMetrics
| where TimeGenerated > ago(1h)
| where Origin == "vm.azm.ms"
| where Namespace == "Processor" and Name == "UtilizationPercentage"
| summarize P90 = percentile(Val, 90) by Computer
| top 10 by P90
하위 10개의 사용 가능한 공간(%)
컴퓨터별 하위 10개의 사용 가능한 디스크 공간(%)입니다.
InsightsMetrics
| where TimeGenerated > ago(24h)
| where Origin == "vm.azm.ms"
| where Namespace == "LogicalDisk" and Name == "FreeSpacePercentage"
| summarize P90 = percentile(Val, 90) by Computer
| top 10 by P90 asc