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Métricas

  • Artigo

A tabela de métricas contém os detalhes de ingestões, exibições materializadas e exportações contínuas de um banco de dados KQL do Eventhouse que é parte da Inteligência em Tempo Real. Para cada métrica, um registro de evento de log é armazenado na tabela EventhouseMetrics.

Logs de operação de métrica

Use as métricas para:

  • Analisar o desempenho e as tendências de ingestão.
  • Monitorar ingestões de lote versus streaming.
  • Solucionar problemas de falhas de ingestão.
  • Aprofundamento nos fluxos de ingestão.
  • Exibições materializadas monitoramento e integridade.
  • Monitoramento de exportações contínuas.

A tabela a seguir descreve as colunas armazenadas na tabela EventhouseMetrics:

Nome da coluna Type Descrição
CapacityId string O identificador de capacidade do Fabric.
CustomerTenantId string O identificador de locatário do cliente.
DurationMs longo Não aplicável.
ItemId string O identificador do item do Fabric Eventhouse
ItemKind string O tipo do item do Fabric. Valores válidos: Eventhouse.
ItemName string O nome do item do Fabric Eventhouse.
Nível string Não aplicável.
MetricCount longo O valor da contagem de métricas.
MetricMaxValue longo O valor máximo da métrica.
MetricMinValue longo O valor mínimo da métrica.
MetricName string O nome da métrica.
MetricSpecificDimensions dinâmico As dimensões específicas de cada métrica, conforme descrito em Coluna de Dimensão Específica da Métrica. Quando relevantes, as descrições de dimensão são fornecidas como parte da descrição da métrica.
MetricSumValue longo O valor da soma da métrica.
OperationName string O nome da operação executada.
Region string A região em que o banco de dados KQL do Fabric está localizado.
Timestamp datetime A hora (UTC) em que o evento foi gerado.
espaços de trabalhoId string O identificador do workspace.
WorkspaceMonitoringTableName string O nome da tabela de monitoramento do workspace. Valores válidos: EventhouseQueryLogs
WorkspaceName string O nome do workspace.

Coluna de dimensão específica da métrica

A tabela a seguir contém uma lista de todas as métricas reportadas do Eventhouse e as dimensões específicas relatadas para cada métrica.

Tipo de métrica MetricName Unidade Agregação Descrição Dimensões específicas da métrica
Ingestão BatchBlobCount Count Avg, Max, Min O número de fontes de dados ingeridas em um lote concluído. Banco de dados, Tabela
Ingestão BatchDurationSec Segundos Avg, Max, Min A duração da fase de envio em lote dentro do fluxo de ingestão. Banco de dados, Tabela
Ingestão BatchSizeBytes Bytes Avg, Max, Min O tamanho de dados não compactado esperado em um lote de ingestão agregada. Banco de dados, Tabela
Ingestão BatchesProcessed Count Sum, Max, Min O número de lotes de ingestão concluídos. Banco de dados, tabela, tipo de lote
Ingestão BlobsDropped Count Sum, Max, Min O número de blobs descartados permanentemente por um componente, com cada motivo de falha registrado na métrica IngestionResult. Banco de dados, tabela, ComponentType, ComponentName
Ingestão BlobsProcessed Count Sum, Max, Min O número de blobs processados por um componente. Banco de dados, tabela, ComponentType, ComponentName
Ingestão BlobsReceived Count Sum, Max, Min O número de blobs recebidos de um fluxo de entrada por um componente. Banco de dados, ComponentType, ComponentName
Export ContinuousExportRecordsCount Count Sum O número de registros exportados em todos os trabalhos de exportação contínua. Banco de dados, ContinuousExportName
Export ContinuousExportMaxLateness Count Max O atraso (minutos) relatado pelos trabalhos de exportação contínua no Banco de dados KQL.
Export ContinousExportPendingCount Count Max O número de trabalhos de exportação contínua pendentes que estão prontos para serem executados, mas estão aguardando em uma fila, possivelmente devido à capacidade insuficiente.
Export ContinuousExportResult O resultado de falha/êxito de cada execução de exportação contínua. ContinuousExportName O resultado de cada execução de exportação contínua, indicando falha ou êxito. ContinuousExportName
Ingestão DiscoveryLatencyInSeconds Segundos Avg A hora de quando os dados são enfileirados até serem descobertos por conexões de dados. Esse tempo não está incluído nas métricas Latência de preparo ou Latência de ingestão. A latência de descoberta pode aumentar nas seguintes situações:
  • Quando conexões de dados entre regiões são usadas.
  • Em conexões de dados do Hub de Eventos, se o número de partições dos Hubs de Eventos não for suficiente para o volume de saída de dados.
    		•  ComponentType, ComponentName
    Ingestão EventsDropped Count Sum, Max, Min O número de eventos removidos pelas conexões de dados. ComponentType, ComponentName
    Ingestão EventsProcessed Count Sum, Max, Min O número de eventos processados por conexões de dados. ComponentType, ComponentName
    Ingestão EventsReceived Count Sum, Max, Min O número de eventos recebidos por conexões de dados de um fluxo de entrada. ComponentType, ComponentName
    Ingestão IngestionLatencyInSeconds Segundos Avg, Max, Min O tempo gasto de quando os dados são recebidos no cluster até que estejam prontos para consulta. O tempo depende do tipo de ingestão, como ingestão de streaming ou ingestão em fila. IngestionKind
    Ingestão IngestionResult Count Sum O número total de fontes que foram ingeridas com êxito ou não foram ingeridas. Para obter mais informações, consulte Descrições de dimensão Banco de dados, Tabela, IngestionResultDetails, FailureKind, ViaUpdatePolicy
    Ingestão IngestionVolumeInBytes Count Max, Sum O tamanho total dos dados ingeridos para o banco de dados KQL (Bytes) antes da compactação. Banco de dados, Tabela
    Exibição Materializada MaterializedViewAgeSeconds Segundos Avg A idade da exibição (minutos) é definido pela hora atual menos o último tempo de ingestão processado pela exibição. Um valor menor indica uma exibição mais saudável. Banco de Dados, MaterializedViewName
    Exibição Materializada MaterializedViewHealth 1, 0 Avg Um valor de 1 indica que o modo de exibição é considerado íntegro; caso contrário, o valor é 0. Banco de Dados, MaterializedViewName
    Exibição Materializada MaterializedViewResult 1 Avg O valor da métrica é sempre 1. Result indica o resultado do último ciclo de materialização. Para saber os valores possíveis, consulte MaterializedViewResult. Banco de Dados, MaterializedViewName, Resultado
    Ingestão QueueLength Count Avg O número de mensagens pendentes na fila de entrada de um componente. O componente de envio em lote processa uma mensagem por blob, enquanto o componente de ingestão manipula uma mensagem por lote. Um lote consiste em um único comando de ingestão que inclui um ou mais blobs. ComponentType
    Ingestão QueueOldestMessage Segundos Avg O tempo (segundos) a partir do momento da inserção da mensagem mais antiga na fila de entrada de um componente. ComponentType
    Ingestão ReceivedDataSizeBytes Bytes Avg, Sum O tamanho dos dados recebidos por conexões de dados de um fluxo de entrada. ComponentType, ComponentName
    StreamingIngestion StreamingIngestDataRate Bytes Count, Avg, Max, Min, Sum O volume total de dados ingeridos pela ingestão de streaming. Banco de dados, Tabela
    StreamingIngestion StreamingIngestDuration Milissegundos Avg, Max, Min A duração total de todas as solicitações de ingestão de streaming. Nenhum

    Descrições da dimensão

    A lista a seguir descreve as dimensões relatadas na métrica de IngestionResult:

    • IngestionResultDetails: êxito para ingestão bem-sucedida ou a categoria de falha para falhas. Para ver uma lista completa das possíveis categorias de falha, consulte Códigos de erro de ingestão.
    • FailureKind: se a falha é permanente ou transitória. O valor é None para uma ingestão bem-sucedida.
    • ViaUpdatePolicy: True, se a ingestão foi disparada por uma Política de Atualização.

    Observação

    • Os eventos de ingestão dos Hubs de Eventos e do Hub IoT são pré-agregados em um blob e tratados como uma única fonte de ingestão. Eles são exibidos como um só resultado de ingestão após a pré-agregação.
    • As falhas transitórias são repetidas automaticamente em um número limitado de tentativas. Cada falha transitória é relatada como um resultado de ingestão transitória, o que significa que uma única ingestão pode gerar vários resultados de ingestão.

    Consultas de exemplo

    Encontre consultas de amostra no repositório GitHub de exemplos de malha.

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