Monitorowanie wykorzystania zasobów i aktywności zapytań w usłudze Azure Synapse Analytics
Usługa Azure Synapse Analytics zapewnia bogate środowisko monitorowania w ramach witryny Azure Portal, aby wyświetlić szczegółowe informacje dotyczące obciążenia magazynu danych. Witryna Azure Portal jest zalecanym narzędziem do monitorowania magazynu danych, ponieważ zapewnia konfigurowalne okresy przechowywania, alerty, zalecenia i dostosowywalne wykresy i pulpity nawigacyjne dla metryk i dzienników. Portal umożliwia również integrację z innymi usługami monitorowania platformy Azure, takimi jak Azure Monitor (dzienniki) z usługą Log Analytics, aby zapewnić całościowe środowisko monitorowania nie tylko dla magazynu danych, ale także całej platformy Azure Analytics na potrzeby zintegrowanego środowiska monitorowania. W tej dokumentacji opisano, jakie funkcje monitorowania są dostępne do optymalizacji platformy analitycznej i zarządzania nią za pomocą usługi Synapse SQL.
Wykorzystanie zasobów
Aby uzyskać listę i szczegółowe informacje o metrykach dostępnych dla dedykowanych pul SQL (dawniej SQL Data Warehouse), zobacz Obsługiwane metryki dla usługi Microsoft.Synapse/workspaces/sqlPools. Te metryki są udostępniane za pośrednictwem usługi Azure Monitor.
Kwestie, które należy wziąć pod uwagę podczas wyświetlania metryk i ustawiania alertów:
- Używana funkcja DWU reprezentuje tylko ogólną reprezentację użycia w puli SQL i nie ma być kompleksowym wskaźnikiem wykorzystania. Aby określić, czy skalowanie w górę czy w dół, należy wziąć pod uwagę wszystkie czynniki, które mogą mieć wpływ na jednostki DWU, takie jak współbieżność, pamięć,
tempdb
i adaptacyjna pojemność pamięci podręcznej. Zalecamy uruchamianie obciążenia w różnych ustawieniach jednostek DWU, aby określić, co najlepiej sprawdza się zgodnie z celami biznesowymi. - Nieudane i pomyślne połączenia są zgłaszane dla określonego magazynu danych — nie dla samego serwera.
- Procent pamięci odzwierciedla wykorzystanie, nawet jeśli magazyn danych jest w stanie bezczynności — nie odzwierciedla aktywnego użycia pamięci obciążenia. Użyj i śledź tę metrykę wraz z innymi (
tempdb
pamięcią podręczną Gen2), aby podjąć całościową decyzję, jeśli skalowanie dodatkowej pojemności pamięci podręcznej zwiększy wydajność obciążenia w celu spełnienia wymagań.
Aktywność zapytań
W przypadku programowego środowiska monitorowania usługi Synapse SQL za pośrednictwem języka T-SQL usługa udostępnia zestaw dynamicznych widoków zarządzania (DMV). Te widoki są przydatne podczas aktywnego rozwiązywania problemów i identyfikowania wąskich gardeł wydajności w obciążeniu.
Aby wyświetlić listę widoków DMV, które mają zastosowanie do usługi Synapse SQL, zapoznaj się z dedykowanymi widokami DMV puli SQL.
Uwaga
- Musisz wznowić dedykowaną pulę SQL, aby monitorować zapytania przy użyciu karty Działanie zapytania.
- Nie można użyć karty Działanie zapytania do wyświetlania wykonań historycznych.
- Na karcie Działanie zapytania nie będą wyświetlane zapytania, które są powiązane z deklarowanie zmiennych (na przykład
DECLARE @ChvnString VARCHAR(10)
), ustawianie zmiennych (na przykładSET @ChvnString = 'Query A'
) lub szczegółów partii. Możesz znaleźć różnice między całkowitą liczbą zapytań wykonywanych w witrynie Azure Portal a całkowitą liczbą zapytań zarejestrowanych w widokach DMV. - Aby sprawdzić historię zapytań pod kątem dokładnych przesłanych zapytań, włącz diagnostykę w celu wyeksportowania dostępnych widoków DMV do jednego z dostępnych miejsc docelowych (takich jak Log Analytics). Zgodnie z projektem dynamiczne widoki zarządzania zawierają tylko ostatnie 10 000 wykonanych zapytań. Po każdej operacji wstrzymywania, wznawiania lub skalowania dane dmv zostaną wyczyszczone.
Rejestrowanie metryk i informacji diagnostycznych
Zarówno metryki, jak i dzienniki można wyeksportować do usługi Azure Monitor, w szczególności składnik dzienników usługi Azure Monitor i można uzyskać do tego dostęp programowo za pośrednictwem zapytań dziennika. Opóźnienie dziennika dla usługi Synapse SQL wynosi około 10–15 minut.
Powiązana zawartość
W poniższych artykułach opisano typowe scenariusze i przypadki użycia podczas monitorowania magazynu danych i zarządzania nim: