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使用計量監視 Azure 數據總管的效能、健康情況和使用方式

  • 發行項

Azure 數據總管計量提供 Azure 數據總管叢集資源健康情況和效能的重要指標。 使用本文中詳述的計量，將特定案例中的 Azure 數據總管叢集使用量、健康情況和效能監視為獨立計量。 您也可以使用計量作為操作 Azure 儀錶板 和 Azure 警示的基礎。

如需 Azure 計量總管的詳細資訊，請參閱 計量總管。

必要條件

使用計量來監視 Azure 數據總管資源

  1. 登入 Azure 入口網站。
  2. 在 Azure 數據總管叢集的左側窗格中，搜尋 計量。
  3. 選取 [計量] 以開啟 [計量] 窗格，並開始分析叢集。 搜尋並選取 Azure 入口網站 中的計量。

在 [計量] 窗格中工作

在 [計量] 窗格中，選取要追蹤的特定計量、選擇如何匯總您的數據，以及建立要在儀錶板上檢視的計量圖表。

系統會針對 Azure 資料總管叢集預先選取 [資源和計量命名空間選擇器]。 下圖中的數字會對應至下列編號清單。 他們會引導您完成設定和檢視計量的不同選項。

[計量] 窗格。

  1. 若要建立計量圖表，請選取 [計量 名稱和每個計量的相關 匯總 ]。 如需不同計量的詳細資訊，請參閱 支援的 Azure 數據總管計量。
  2. 選取 [新增計量 ]，以查看在同一張圖表中繪製的多個計量。
  3. 選取 [+ 新增圖表 ]，即可在一個檢視中查看多個圖表。
  4. 使用時間選擇器來變更時間範圍（預設值：過去 24 小時）。
  5. 針對具有維度的計量，使用 [新增篩選 ] 和 [套用分割 ]。
  6. 選取 [ 釘選到儀錶板 ] 以將圖表組態新增至儀錶板，讓您可以再次檢視它。
  7. 設定 [新增警示規則 ] 以使用設定準則將計量可視化。 新的警示規則會包含您的目標資源、計量、分割和篩選圖表維度。 在 [警示規則建立] 窗格中修改這些設定。

支援的 Azure 數據總管計量

Azure 數據總管計量可讓您深入了解整體效能和使用資源，以及擷取或查詢等特定動作的相關信息。 本文中的計量已依使用類型分組。

計量的類型如下：

如需 Azure 資料總管的 Azure 監視器計量依字母順序排列的清單，請參閱 支援的 Azure 資料總管叢集計量。

叢集計量

叢集計量會追蹤叢集的一般健康情況。 例如，資源和擷取使用和回應性。

計量 單位 彙總 計量描述 維度
快取使用率 （已淘汰） Percent Avg、Max、Min 叢集目前使用的已配置快取資源百分比。 快取是根據定義的快取原則，為用戶活動配置的 SSD 大小。

平均快取使用率為 80% 或更少，是叢集的可持續狀態。 如果平均快取使用率高於80%，叢集應該是
相應增加 至記憶體優化定價層或
向外 延展至更多實例。 或者，將快取原則調整為快取中的天數較少。 如果快取使用率超過 100%，則快取的數據大小大於叢集上快取的總大小。
此計量已被取代，並僅針對回溯相容性呈現。 請改用「快取使用率因數」計量。		 無
快取使用率因數 Percent Avg、Max、Min 叢集中經常性快取專用的已使用磁碟空間百分比。
100% 表示指派給經常性數據的磁碟空間會得到最佳利用。 不需要採取任何動作，而且叢集完全沒問題。
小於 100% 表示為經常性數據指派的磁碟空間未完全使用。
超過 100% 表示叢集的磁碟空間不夠大，無法容納熱數據，如快取原則所定義。 為了確保有足夠的空間可供所有熱數據使用，需要減少經常性數據量，或需要相應放大叢集。建議您啟用自動調整。		 無
CPU Percent Avg、Max、Min 叢集中計算機目前使用的已配置計算資源百分比。

叢集的平均 CPU 為 80% 或更少。 CPU 的最大值為 100%，這表示沒有額外的計算資源可處理數據。
當叢集效能不佳時，請檢查 CPU 的最大值，以判斷是否有封鎖的特定 CPU。		 無
擷取使用率 Percent Avg、Max、Min 用來從容量原則中配置的總資源擷取數據的實際資源百分比，以執行擷取。 默認容量原則不超過 512 個並行擷取作業，或 75% 用於擷取的叢集資源。

平均擷取使用率為 80% 或更少，是叢集的可持續狀態。 擷取使用率的最大值為 100%，這表示會使用所有叢集擷取功能，而且擷取佇取佇列可能會產生。		 無
InstanceCount 計數 Avg 實例總數。
保持運作 計數 Avg 追蹤叢集的回應性。

完全回應式叢集會傳回值 1，而封鎖或中斷連線的叢集會傳回 0。
節流命令總數 計數 Avg、Max、Min、Sum 叢集中節流（已拒絕）命令的數目，因為達到並行 （parallel） 命令的最大允許數目。 無
範圍總數 計數 Avg、Max、Min、Sum 叢集中的數據範圍總數。

此計量中的變更可能表示叢集上的大量數據結構變更和高負載，因為合併數據範圍是CPU繁重的活動。		 無
追蹤者延遲 毫秒 Avg、Max、Min 追蹤者資料庫會同步處理領導者資料庫中的變更。 由於同步處理，數據可用性會有幾秒鐘到幾分鐘的數據延遲。

此計量會測量時間延遲的長度。 時間延遲取決於數個因素，例如：將數據內嵌到領導者的整體大小和速率、追蹤的資料庫數目、對領導者執行的內部作業速率（合併/重建作業）。

這是叢集層級計量：追隨者會攔截所有後續資料庫的元數據。 此計量代表進程的延遲。		 無

匯出計量

匯出計量會追蹤匯出作業的一般健康情況和效能，例如延遲、結果、記錄數目和使用率。

計量 單位 彙總 計量描述 維度
匯出記錄的連續匯出數目 計數 Sum 所有連續匯出作業中導出的記錄數目。 ContinuousExportName
連續匯出最大延遲 計數 最大值 叢集中連續匯出作業所報告的延遲時間（以分鐘為單位）。 無
連續匯出擱置計數 計數 最大值 暫止連續匯出作業的數目。 這些作業已準備好執行，但在佇列中等候，可能是因為容量不足）。
連續匯出結果 Count Count 每個連續匯出執行的失敗/成功結果。 ContinuousExportName
匯出使用率 Percent 最大值 使用的導出容量，超過叢集中的總導出容量（介於0到100之間）。 無

擷取計量

擷取計量會追蹤擷取作業的一般健康情況和效能，例如延遲、結果和磁碟區。 若要精簡分析：

  • 將篩選套用至圖表 ，以依維度繪製部分數據。 例如，探索擷取至特定 Database。
  • 將分割套用至圖表 ，以透過不同的元件將數據可視化。 此程式適用於分析擷取管線的每個步驟所報告的計量，例如 Blobs received。
計量 單位 彙總 計量描述 維度
Batch Blob 計數 計數 Avg、Max、Min 要擷取之已完成批次中的數據源數目。 Database
批次持續時間 秒 Avg、Max、Min 擷取流程中批處理階段的持續時間。 Database
批次大小 Bytes Avg、Max、Min 擷取的匯總批次中未壓縮的預期數據大小。 Database
已處理的批次 計數 Sum、Max、Min 擷取完成的批次數目。
Batching Type：密封批次的觸發程式。
如需批處理類型的完整清單，請參閱 批處理類型。		 資料庫、批處理類型
已接收的 Blob 計數 Sum、Max、Min 元件從輸入數據流接收的 Blob 數目。

使用 套用分割 來分析每個元件。		 資料庫、元件類型、元件名稱
已處理的 Blob 計數 Sum、Max、Min 元件處理的 Blob 數目。

使用 套用分割 來分析每個元件。		 資料庫、元件類型、元件名稱
已卸除的 Blob 計數 Sum、Max、Min 元件永久卸除的 Blob 數目。 針對每個這類 Blob， Ingestion result 會傳送失敗原因的計量。

使用 套用分割 來分析每個元件。		 資料庫、元件類型、元件名稱
探索延遲 秒 Avg 從數據佇列到數據連線探索的時間。 這次不會包含在 階段延遲 或 擷取延遲 計量中。

在下列情況下，探索延遲可能會增加：
  • 使用跨區域數據連線時。

  • 在事件中樞數據連線中，如果事件中樞數據分割數目不足以供數據輸出磁碟區使用，或事件是否不平均分散於分割區。
 元件類型、元件名稱
已接收的事件 計數 Sum、Max、Min 來自輸入數據流的數據連線所接收的事件數目。 元件類型、元件名稱
已處理的事件 計數 Sum、Max、Min 數據連線所處理的事件數目。 元件類型、元件名稱
捨棄的事件 計數 Sum、Max、Min 數據連線永久卸除的事件數目。 針對每個這類事件， Ingestion result 會傳送失敗原因的計量。 元件類型、元件名稱
擷取延遲 秒 Avg、Max、Min 數據擷取的延遲，從叢集中收到數據到準備好進行查詢的時間。 擷取延遲期間取決於擷取案例。
Ingestion Kind：串流擷取或佇列擷取		 擷取種類
擷取結果 計數 Sum 失敗或成功擷取的來源總數。
Status： 成功擷取成功 或失敗的失敗類別。 如需可能失敗類別的完整清單，請參閱 Azure 數據總管中的擷取錯誤碼。
Failure Status Type：失敗是永久性還是暫時性的。 若要成功擷取，此維度為 None。

注意：
  • 事件中樞和 IoT 中樞 擷取事件會預先匯總成一個 Blob，然後視為要擷取的單一來源。 因此，預先匯總的事件會在預先匯總之後顯示為單一擷取結果。

  • 暫時性失敗會在內部重試次數有限。 每個暫時性失敗都會回報為暫時性擷取結果。 因此，單一擷取可能會導致多個擷取結果。
狀態、失敗狀態類型
擷取磁碟區 （以位元組為單位） 計數 最大值、總和 壓縮之前，擷取至叢集的數據大小總計（以位元組為單位）。 Database
佇列長度 計數 Avg 元件輸入佇列中暫止的訊息數目。 批處理管理員元件每個 Blob 有一則訊息。 擷取管理員元件每個批次有一則訊息。 批次是具有一或多個 Blob 的單一內嵌命令。 元件類型
將最舊的訊息排入佇列 秒 Avg 插入元件輸入佇列中最舊訊息的時間，以秒為單位。 元件類型
已接收的數據大小位元組 Bytes 平均值、總和 來自輸入數據流的數據連接所接收的數據大小。 元件類型、元件名稱
階段延遲 秒 Avg 從 Azure 數據總管接受訊息的時間，直到擷取元件收到其內容進行處理為止。

使用 套用篩選 並選取 [ 元件類型 > StorageEngine ] 以顯示總擷取延遲。		 資料庫、元件類型

串流內嵌計量

串流內嵌計量會追蹤串流擷取數據和要求速率、持續時間和結果。

計量 單位 彙總 計量描述 維度
串流擷取數據速率 計數 RateRequestsPerSecond 擷取至叢集的數據總量。 無
串流擷取持續時間 毫秒 Avg、Max、Min 所有串流擷取要求的總持續時間。 無
串流擷取要求速率 計數 Count、Avg、Max、Min、Sum 串流擷取要求的總數。 無
串流內嵌結果 計數 Avg 依結果類型串流擷取要求的總數。 結果

查詢計量

查詢效能計量會追蹤查詢持續時間和並行或節流查詢的總數。

計量 單位 彙總 計量描述 維度
查詢持續時間 毫秒 Avg、Min、Max、Sum 收到查詢結果的總時間（不包含網路等待時間）。 QueryStatus
QueryResult Count Count 查詢總數。 QueryStatus
並行查詢總數 計數 Avg、Max、Min、Sum 叢集中平行執行的查詢數目。 此計量是估計叢集負載的好方法。 無
節流查詢總數 計數 Avg、Max、Min、Sum 叢集中節流（已拒絕）查詢的數目。 要求速率限制原則中定義了允許的並行（平行）查詢數目上限。 無
弱式一致性延遲 毫秒 Avg、Max、Min 執行弱式一致性服務的節點所使用的元數據快照集存留期。 資料庫、節點

具體化檢視計量

計量 單位 彙總 計量描述 維度
MaterializedViewHealth 1, 0 Avg 如果檢視視為狀況良好，則值為 1，否則為 0。 Database、MaterializedViewName
MaterializedViewAgeSeconds 秒 Avg age檢視的 定義是由目前時間減去檢視所處理的最後一個擷取時間。 計量值是以秒為單位的時間（值越低，檢視會「更健康」。 Database、MaterializedViewName
MaterializedViewResult 1 Avg 計量包含一個維度，指出最後一個 Result 具體化週期的結果（如需可能值的詳細數據，請參閱 MaterializedViewResult 計量 ）。 計量值一律等於 1。 Database、MaterializedViewName、Result
MaterializedViewRecordsInDelta 記錄計數 Avg 源數據表中目前未處理部分的記錄數目。 如需詳細資訊，請參閱 具體化檢視的運作方式 Database、MaterializedViewName
MaterializedViewExtentsRebuild 範圍計數 Avg 具體化週期中需要更新的範圍數目。 Database、MaterializedViewName
MaterializedViewDataLoss 1 最大值 當未處理的源數據接近保留期時，就會引發計量。 表示具體化檢視狀況不良。 Database， MaterializedViewName， Kind

數據分割計量

數據分割計量會監視具有 數據分割原則之數據表的數據分割程式。

計量 單位 彙總 計量描述 維度
PartitioningPercentage Percent Avg、Min、Max 相對於記錄總數分割的記錄百分比。 資料庫、數據表
PartitioningPercentageHot Percent Avg、Min、Max 與記錄總數相關的分割記錄百分比（僅限「經常性」快取中）。 資料庫、數據表
ProcessedPartitionedRecords Percent Avg、Min、Max、Sum 在測量時間範圍中分割的記錄數目。 資料庫、數據表

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