Поделиться через

Изучение Azure Monitor в Azure Cosmos DB на основе виртуальных ядер для MongoDB (vCore)

  • Статья

Область применения: Виртуальные ядра MongoDB

Azure Monitor для виртуальных ядер Azure Cosmos DB для MongoDB предоставляет представление метрик для мониторинга учетной записи и создания панелей мониторинга. Метрики Azure Cosmos DB собираются по умолчанию, однако эта функция доступна только для уровней кластера M40 и выше. Метрика процента ЦП используется для получения потребления для различных типов операций. Позже вы можете проанализировать, какие операции используют большую часть зафиксированной памяти. По умолчанию данные потребления агрегируются в пятиминутном интервале. Однако интервал агрегации можно изменить с помощью параметра степени детализации.

Введение

Прежде чем начать, необходимо понять, как представлена и визуализирована информация.

Отображаются следующие сведения:

  • Масштабируемая перспектива ресурсов Azure Cosmos DB для MongoDB (vCore) во всех подписках в одном расположении. Вы можете выборочно ограничить только интересующие вас подписки и ресурсы.
  • Анализ детализации определенного ресурса Azure Cosmos DB для MongoDB (vCore). Вы можете диагностировать проблемы или выполнять подробный анализ с помощью категорий использования, сбоев, емкости и операций. Выбор любого из параметров предоставляет подробное представление соответствующих метрик Azure Cosmos DB для MongoDB (vCore).
  • Настраиваемый интерфейс, основанный на шаблонах книг Azure Monitor. Вы можете изменить отображаемые метрики, изменить или задать пороговые значения, которые соответствуют вашим ограничениям, а затем сохранить в настраиваемую книгу. Диаграммы из книги можно закрепить на информационных панелях Azure.

Доступные сегодня метрики

Системные метрики (доступны на всех уровнях кластера)

  • Процент зафиксированной памяти: отображает процент выделенного ограничения памяти, выделенного приложениями в сегменте. Эта метрика помогает отслеживать использование памяти по выделенному пределу.
  • Процент ЦП: указывает использование ЦП на сегменте.
    • Высокая загрузка ЦП. Если вы заметили всплеск использования ЦП в среднем, лучший вариант повышения производительности — увеличить уровень кластера. После увеличения уровня отслеживайте использование, чтобы узнать, стабилизировалась ли она.
    • Низкая загрузка ЦП. И наоборот, если загрузка ЦП постоянно низка, рекомендуется сократить масштаб до более низкого уровня кластера, чтобы сэкономить на затратах.
  • Процент памяти: показывает использование памяти в сегменте. Для рабочих нагрузок с большим объемом чтения рекомендуется использовать уровни кластера с большим объемом ОЗУ для оптимизации производительности и обеспечения более плавной работы.
  • Процент хранения: отображает доступный процент хранения на сегменте.
  • Используемое хранилище: представляет фактический объем хранилища, используемого в сегменте. Эта метрика имеет решающее значение для понимания тенденций потребления хранилища и управления ресурсами хранилища.
    • Мониторинг и управление. Если использование хранилища увеличивается выше 80%, пользователи должны следить за этим более подробно. Рекомендуется увеличить размер SKU диска для более эффективного управления хранилищем.
    • Оптимизация производительности. Если производительность записи не соответствует требуемому уровню, особенно при большом масштабе, увеличение размера диска может повысить производительность записи.
  • Операций ввода-вывода в секунду: измеряет операции ввода-вывода на диске в сегменте. Он предоставляет аналитические сведения о производительности операций чтения и записи системы хранения, помогая оптимизировать использование дисков.
    • Запись тяжелых рабочих нагрузок: операции ввода-вывода в секунду особенно важны для рабочих нагрузок с высокой нагрузкой на запись, особенно при масштабировании. Если необходимо улучшить производительность записи, рекомендуется обновить размер SKU диска хранилища, а не увеличить уровень кластера.

Метрики базы данных

  • Длительность запроса Mongo: фиксирует сквозную длительность в миллисекундах запросов клиента MongoDB, обрабатываемых кластером Mongo, обновляется каждые 60 секунд. Эта метрика важна для оценки скорости реагирования и задержки операций базы данных.

Примечание.

Нет платы за доступ к метрикам базы данных. Однако для доступа к метрикам необходимо будет находиться на уровне кластера M40 или выше. Дополнительные сведения об обновлении см. в этом руководстве.

Просмотр метрик

  1. Войдите на портал Azure.

  2. Перейдите на существующую страницу кластера виртуальных ядер Azure Cosmos DB для MongoDB.

  3. На странице кластера виртуальных ядер Azure Cosmos DB для MongoDB выберите пункт меню навигации по метрикам .

    Снимок экрана: колонка метрик в Azure Cosmos DB.

  4. Затем выберите метрику длительности запроса Monogo из списка доступных метрик. В этом примере выберите длительность запроса Mongo и Avg в качестве значения агрегирования. Помимо этих сведений, можно также выбрать диапазон времени и степень детализации времени для метрик. Вы можете просмотреть метрики максимум за последние 30 дней. После применения фильтра отображается диаграмма на его основе. На ней можно увидеть среднее количество единиц запросов, употреблявшихся в минуту за выбранный период.

    Снимок экрана: выбор метрики из портал Azure.

Фильтры для метрик базы данных

  • Вы также можете отфильтровать метрики и получить диаграммы, отображаемые определенным имям коллекции, databaseName, Operation и StatusCode. Параметр "Добавить фильтр " и "Применить разделение " позволяет фильтровать использование и группировать метрики.

  • Если вы хотите просмотреть использование по коллекции, выберите "Применить разделение " и выберите имя коллекции в качестве фильтра. Вы увидите диаграмму, как показано ниже, с выбором коллекций на панели мониторинга. Выберите имя интересующей вас коллекции, чтобы просмотреть дополнительные сведения:

    Длительность запроса памяти Azure Cosmos DB для всех операций коллекции в Azure Monitor

Следующие шаги