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使用 Windows Azure 诊断扩展进行性能监视

项目
10/15/2024

本文档介绍通过 Windows 群集的 Windows Azure 诊断 (WAD) 扩展设置性能计数器集合所需的步骤。对于 Linux 群集，设置 Log Analytics 代理来收集节点的性能计数器。

注意

应针对适用于你的这些步骤在群集上部署 WAD 扩展。如果还未设置，请查看使用 Windows Azure 诊断的事件聚合和集合。

注意

建议使用 Azure Az PowerShell 模块与 Azure 交互。若要开始，请参阅安装 Azure PowerShell。若要了解如何迁移到 Az PowerShell 模块，请参阅将 Azure PowerShell 从 AzureRM 迁移到 Az。

通过 WadCfg 收集性能计数器

若要通过 WAD 收集性能计数器，则需要修改群集“资源管理器”模板中的相应配置。请按照下列步骤将要收集的性能计数器添加到模板，并运行资源管理器资源升级。

在群集模板中找到 WAD 配置 - 查找 WadCfg。你将在 DiagnosticMonitorConfiguration 下添加性能计数器以收集数据。
通过将以下部分添加到 DiagnosticMonitorConfiguration，设置你的配置，以收集性能计数器。
```
"PerformanceCounters": {
    "scheduledTransferPeriod": "PT1M",
    "PerformanceCounterConfiguration": []
}
```
scheduledTransferPeriod 定义所收集的计数器值传输到 Azure 存储表和任何已配置接收器的频率。
添加要收集到上一步中声明的 PerformanceCounterConfiguration 中的性能计数器。要收集的每个计数器都通过 counterSpecifier、sampleRate、unit、annotation 和任何相关的 sinks 来定义。

下面是一个配置示例，其中有总处理器时间（CPU 处理操作所用的时间）的计数器和每秒 Service Fabric 执行组件方法调用数的计数器（Service Fabric 的自定义性能计数器之一）。若要获取 Service Fabric 自定义性能计数器的完整列表，请参考 Reliable Actor 性能计数器和 Reliable Service 性能计算器。

"WadCfg": {
        "DiagnosticMonitorConfiguration": {
          "overallQuotaInMB": "50000",
          "EtwProviders": {
            "EtwEventSourceProviderConfiguration": [
              {
                "provider": "Microsoft-ServiceFabric-Actors",
                "scheduledTransferKeywordFilter": "1",
                "scheduledTransferPeriod": "PT5M",
                "DefaultEvents": {
                  "eventDestination": "ServiceFabricReliableActorEventTable"
                }
              },
              {
                "provider": "Microsoft-ServiceFabric-Services",
                "scheduledTransferPeriod": "PT5M",
                "DefaultEvents": {
                  "eventDestination": "ServiceFabricReliableServiceEventTable"
                }
              }
            ],
            "EtwManifestProviderConfiguration": [
              {
                "provider": "cbd93bc2-71e5-4566-b3a7-595d8eeca6e8",
                "scheduledTransferLogLevelFilter": "Information",
                "scheduledTransferKeywordFilter": "4611686018427387904",
                "scheduledTransferPeriod": "PT5M",
                "DefaultEvents": {
                  "eventDestination": "ServiceFabricSystemEventTable"
                }
              }
            ]
          },
          "PerformanceCounters": {
                "scheduledTransferPeriod": "PT1M",
                "PerformanceCounterConfiguration": [
                    {
                        "counterSpecifier": "\\Processor(_Total)\\% Processor Time",
                        "sampleRate": "PT1M",
                        "unit": "Percent",
                        "annotation": [
                        ],
                        "sinks": ""
                    },
                    {
                        "counterSpecifier": "\\Service Fabric Actor Method(*)\\Invocations/Sec",
                        "sampleRate": "PT1M",
                    }
                ]
            }
        }
      },

计数器的采样率可根据需要进行修改。格式为 PT<time><unit>，如果你想要每秒收集一次计数器，则应设置 "sampleRate": "PT15S"。

还可在 ARM 模板中使用变量来收集一组性能计数器，为每个进程收集性能计数器时，这些计数器可以派上用场。在以下示例中，我们将使用变量收集每个进程的处理器时间和垃圾回收器时间，然后在节点本身上收集两个性能计数器。

"variables": {
  "copy": [
      {
        "name": "processorTimeCounters",
        "count": "[length(parameters('monitoredProcesses'))]",
        "input": {
          "counterSpecifier": "\\Process([parameters('monitoredProcesses')[copyIndex('processorTimeCounters')]])\\% Processor Time",
          "sampleRate": "PT1M",
          "unit": "Percent",
          "sinks": "applicationInsights",
          "annotation": [
            {
              "displayName": "[concat(parameters('monitoredProcesses')[copyIndex('processorTimeCounters')],' Processor Time')]",
              "locale": "en-us"
            }
          ]
        }
      },
      {
        "name": "gcTimeCounters",
        "count": "[length(parameters('monitoredProcesses'))]",
        "input": {
          "counterSpecifier": "\\.NET CLR Memory([parameters('monitoredProcesses')[copyIndex('gcTimeCounters')]])\\% Time in GC",
          "sampleRate": "PT1M",
          "unit": "Percent",
          "sinks": "applicationInsights",
          "annotation": [
            {
              "displayName": "[concat(parameters('monitoredProcesses')[copyIndex('gcTimeCounters')],' Time in GC')]",
              "locale": "en-us"
            }
          ]
        }
      }
    ],
    "machineCounters": [
      {
        "counterSpecifier": "\\Memory\\Available Bytes",
        "sampleRate": "PT1M",
        "unit": "KB",
        "sinks": "applicationInsights",
        "annotation": [
          {
            "displayName": "Memory Available Kb",
            "locale": "en-us"
          }
        ]
      },
      {
        "counterSpecifier": "\\Memory\\% Committed Bytes In Use",
        "sampleRate": "PT15S",
        "unit": "percent",
        "annotation": [
          {
            "displayName": "Memory usage",
            "locale": "en-us"
          }
        ]
      }
    ]
  }
....
"WadCfg": {
    "DiagnosticMonitorConfiguration": {
      "overallQuotaInMB": "50000",
      "Metrics": {
        "metricAggregation": [
          {
            "scheduledTransferPeriod": "PT1M"
          }
        ],
        "resourceId": "[resourceId('Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets', variables('vmNodeTypeApp2Name'))]"
      },
      "PerformanceCounters": {
        "scheduledTransferPeriod": "PT1M",
        "PerformanceCounterConfiguration": "[concat(variables ('processorTimeCounters'), variables('gcTimeCounters'),  variables('machineCounters'))]"
      },
....

在添加需要收集的适当性能计数器后，需要升级群集资源，以让这些更改反映到正在运行的群集中。保存已修改的 template.json 并打开 PowerShell。可以使用 New-AzResourceGroupDeployment 升级群集。该调用需要资源组的名称、更新的模板文件和参数文件，并提示资源管理器对你更新的资源进行相应更改。登录到帐户并进入正确的订阅后，使用以下命令来运行升级：
```
New-AzResourceGroupDeployment -ResourceGroupName <ResourceGroup> -TemplateFile <PathToTemplateFile> -TemplateParameterFile <PathToParametersFile> -Verbose
```
升级完成后（需要 15-45 分钟，具体取决于是否为首次部署以及资源组的大小），WAD 应收集性能计数器，并将其发送到与群集关联的存储帐户中的 WADPerformanceCountersTable 表中。通过将 AI 接收器添加到资源管理器模板，查看 Application Insights 中的性能计数器。

后续步骤

收集群集的更多性能计数器。有关应收集的计数器列表，请参阅性能指标。
将监视和诊断与 Windows VM 和 Azure 资源管理器模板配合使用，以进一步修改 WadCfg，包括配置向其发送诊断数据的其他存储帐户。
访问 WadCfg 生成器以从头开始构建模板并确保语法正确，以从头开始构建模板并确保语法正确。

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使用 Windows Azure 诊断扩展进行性能监视

通过 WadCfg 收集性能计数器

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