Explorar o Azure Monitor no Azure Cosmos DB for MongoDB baseado em vCore (vCore)
APLICA-SE AO: 
MongoDB vCore
O Azure Monitor para Azure Cosmos DB for MongoDB baseado em vCore fornece uma exibição de métricas para monitorar sua conta e criar painéis. As métricas do Azure Cosmos DB são coletadas por padrão, no entanto, esse recurso só é acessível para os níveis de cluster M40 e superiores. A métrica de porcentagem da CPU é usada para obter o consumo de diferentes tipos de operações. Posteriormente, você pode analisar quais operações usaram a maior parte da memória comprometida. Por padrão, os dados de consumo são agregados em um intervalo de cinco minutos. No entanto, você pode alterar a unidade de agregação alterando a opção de granularidade do tempo.
Introdução
Antes de começar, você deve entender como as informações são apresentadas e visualizadas.
Ela oferece:
- Perspectiva em escala dos recursos do Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore) em todas as suas assinaturas em um único local. Você pode definir o escopo seletivamente apenas para as assinaturas e os recursos que está interessado em avaliar.
- Análise detalhada de um recurso específico do Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore). Você pode diagnosticar problemas ou executar uma análise detalhada usando as categorias de utilização, falhas, capacidade e operações. Selecionar qualquer uma das opções fornece uma exibição detalhada das métricas relevantes do Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore).
- Experiência personalizável criada com base em modelos de pasta de trabalho do Azure Monitor. Você pode mudar quais métricas são exibidas, modificar ou definir patamares que se alinhem com seus limites e salvá-los em uma pasta de trabalho personalizada. Os gráficos nas pastas de trabalho podem ser fixados a painéis do Azure.
Métricas disponíveis hoje
Métricas do sistema (disponíveis em todas os níveis de cluster)
- Porcentagem de memória comprometida: mostra o percentual do limite de memória comprometida alocado por aplicativos em um shard. Essa métrica ajuda a monitorar o uso de memória em relação ao limite alocado.
- Porcentagem da CPU: indica a utilização da CPU em um shard.
- Alta utilização da CPU: se você observar um pico na utilização média da CPU, a melhor opção para maximizar o desempenho é aumentar o nível do cluster. Depois de aumentar o nível, monitore o uso para ver se ele se estabiliza.
- Baixa utilização da CPU: por outro lado, se a utilização da CPU for consistentemente baixa, é recomendável reduzir verticalmente para um nível de cluster mais baixo para economizar no custo.
- Porcentagem de memória: mostra a utilização da memória em um shard. Para cargas de trabalho intensivas em leitura, considere usar níveis de cluster com mais RAM para otimizar o desempenho e garantir operações mais suaves.
- Porcentagem de armazenamento: exibe o percentual de armazenamento disponível em um shard.
- Armazenamento usado: representa a quantidade real de armazenamento usada em um shard. Essa métrica é crucial para entender as tendências de consumo de armazenamento e gerenciar os recursos de armazenamento.
- Monitoramento e gerenciamento: se a utilização do armazenamento aumentar acima de 80%, os usuários deverão monitorar isso mais de perto. É recomendável aumentar o tamanho da SKU do disco para gerenciar o armazenamento com mais eficiência.
- Otimização de desempenho: se o desempenho de gravação não estiver no nível desejado, especialmente ao executar em escala, aumentar o tamanho do disco poderá melhorar o desempenho de gravação.
- IOPS: mede as operações de E/S de disco por segundo em um shard. Ela fornece insights sobre o desempenho de leitura e gravação do sistema de armazenamento, ajudando a otimizar o uso do disco.
- Cargas de trabalho intensivas em gravação: o IOPS é particularmente importante para cargas de trabalho intensivas em gravação, especialmente ao operar em escala. Se o desempenho de gravação precisar melhorar, é recomendável atualizar o tamanho da SKU do disco de armazenamento em vez de aumentar o nível do cluster.
Métrica de banco de dados
- Duração da solicitação do Mongo: captura a duração de ponta a ponta em milissegundos das solicitações do MongoDB do cliente manipuladas pelo cluster Mongo, atualizadas a cada 60 segundos. Essa métrica é vital para avaliar a capacidade de resposta e a latência das operações de banco de dados.
Observação
Não há cobrança para acessar as métricas do banco de dados. No entanto, você precisará estar nível de cluster M40 ou superior para acessar as métricas. Para obter mais informações sobre como atualizar, consulte este guia.
Métricas de exibição
Entre no portal do Azure.
Navegue até a página da conta do Azure Cosmos DB for MongoDB existente.
Na página do cluster do Azure Cosmos DB for MongoDB vCore, selecione a opção Métricas no menu de navegação.
Em seguida, selecione a métrica de Duração da solicitação do Mongo na lista de métricas disponíveis. Neste exemplo, vamos selecionar Duração da solicitação do mongo e Média como o valor de agregação. Além desses detalhes, você também pode selecionar o Intervalo de tempo e a Granularidade de tempo das métricas. Você pode exibir as métricas de, no máximo, os últimos 30 dias. Depois que você aplicar o filtro, um gráfico será exibido com base no seu filtro. Você pode ver o número médio de unidades de solicitação consumidas por minuto pelo período selecionado.
Filtros para métricas de banco de dados
Você também pode filtrar as métricas e obter os gráficos exibidos por um CollectionName, DatabaseName, Operation e StatusCode específicos. As opções Adicionar filtro e Aplicar divisão permitem filtrar o uso e agrupar as métricas.
Se você quiser ver o uso por coleção, selecione Aplicar divisão e escolha o nome da coleção como um filtro. Você verá um gráfico semelhante ao mostrado a seguir, com uma opção de coleções no painel. Em seguida, você pode selecionar um nome de coleção específico para exibir mais detalhes:
Próximas etapas
- Configure alertas de métricas para criar alertas automáticos que ajudem na detecção de problemas.