Überwachen von Metriken in Azure Database for PostgreSQL Flexible Server
GILT FÜR:
Azure Database for PostgreSQL – Flexible Server
Die Überwachung der Daten zu Ihren Servern unterstützt Sie bei der Problembehandlung und der Optimierung Ihrer Workloads. Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server bietet verschiedene Überwachungsoptionen, um Einblicke in die Leistung Ihres Servers zu erhalten.
Metriken
Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server bietet verschiedene Metriken, die Einblicke in das Verhalten der Ressourcen gewähren, die der Instanz von Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server zugrunde liegen. Jede Metrik wird mit einem Intervall von 1 Minute ausgegeben und verfügt über einen Verlauf von bis zu 93 Tagen. Sie können Warnungen für die Metriken konfigurieren. Darüber hinaus sind weitere Optionen wie das Einrichten automatisierter Aktionen, Durchführen erweiterter Analysen und Archivieren des Verlaufs verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über Metriken in Microsoft Azure.
Hinweis
Obwohl Metriken 93 Tage lang gespeichert werden, können Sie (in der Kachel „Metriken“) nur maximal 30 Tage lang Daten für ein einzelnes Diagramm abfragen. Wenn Sie ein leeres Diagramm sehen oder Ihr Diagramm nur einen Teil der Metrikdaten anzeigt, vergewissern Sie sich, dass die Differenz zwischen Start- und Enddatum in der Zeitauswahl das 30-Tage-Intervall nicht überschreitet. Nachdem Sie ein 30-Tage-Intervall ausgewählt haben, können Sie das Diagramm Schwenken verschieben, um das gesamte Aufbewahrungsfenster anzuzeigen.
Standardmetriken
Die folgenden Metriken stehen für eine Instanz von Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server zur Verfügung:
| Anzeigename | Metrik-ID | Einheit | BESCHREIBUNG | Standardmäßig aktiviert |
|---|---|---|---|---|
| Die aktiven Verbindungen. | active_connections |
Anzahl | Die Gesamtzahl der Verbindungen mit dem Datenbankserver, einschließlich aller Verbindungsstatus wie „Aktiv“, „Im Leerlauf“ und andere, wie in der pg_stat_activity-Ansicht angezeigt. Diese Zahl stellt die Gesamtanzahl der Verbindungen in allen Status dar, ohne zwischen bestimmten Status zu unterscheiden. Informationen zu einer tiefer gehenden Analyse eines bestimmten Status, z. B. von aktiven Verbindungen, finden Sie unter der Metrik „Sitzungen nach Status“. |
Ja |
| Verwendeter Sicherungsspeicher | backup_storage_used |
Byte | Die Menge des verwendeten Sicherungsspeichers. Diese Metrik stellt den gesamten Speicherplatz dar, der von allen vollständigen Sicherungen, differenziellen Sicherungen und Protokollsicherungen beansprucht wird, die auf Grundlage des für den Server festgelegten Aufbewahrungszeitraums für Sicherungen gespeichert werden. Die Häufigkeit der Sicherungen wird durch den Dienst verwaltet. Bei georedundantem Speicher wird doppelt so viel Sicherungsspeicher genutzt wie bei lokal redundantem Speicher. | Yes |
| Verbindungsfehler | connections_failed |
Anzahl | Die Anzahl der fehlerhaften Verbindungen. | Yes |
| Erfolgreiche Verbindungen | connections_succeeded |
Anzahl | Die Anzahl der erfolgreichen Verbindungen. | Yes |
| Verbrauchte CPU-Guthaben | cpu_credits_consumed |
Anzahl | Menge des vom flexiblen Server genutzten Guthabens. Gilt für die Ebene „Burstfähig“. | Yes |
| Verbleibende CPU-Guthaben | cpu_credits_remaining |
Anzahl | Gesamtmenge des Guthabens, das für den Burst verfügbar ist. Gilt für die Ebene „Burstfähig“. | Yes |
| CPU in Prozent | cpu_percent |
Percent | Die CPU-Auslastung in Prozent. | Ja |
| Datenbankgröße (Vorschau) | database_size_bytes |
Byte | Datenbankgröße in Bytes. | Ja |
| Warteschlangentiefe für Datenträger | disk_queue_depth |
Anzahl | Anzahl offener E/A-Vorgänge für den Datenträger. | Yes |
| IOPS | iops |
Anzahl | Anzahl der E/A-Vorgänge für den Datenträger pro Sekunde. | Yes |
| Maximale Anzahl von verwendeten Transaktions-IDs | maximum_used_transactionIDs |
Anzahl | Die maximale Anzahl von verwendeten Transaktions-IDs. | Yes |
| Arbeitsspeicher in Prozent | memory_percent |
Percent | Die Arbeitsspeicherauslastung in Prozent. | Yes |
| Netzwerk ausgehend | network_bytes_egress |
Byte | Menge des ausgehenden Netzwerkdatenverkehrs. | Yes |
| Netzwerk eingehend | network_bytes_ingress |
Byte | Menge des eingehenden Netzwerkdatenverkehrs. | Yes |
| Lese-IOPS | read_iops |
Anzahl | Anzahl der E/A-Lesevorgänge für den Datenträger pro Sekunde. | Yes |
| Lesedurchsatz | read_throughput |
Byte | Vom Datenträger pro Sekunde gelesene Byte. | Yes |
| Freier Speicher | storage_free |
Byte | Die Menge des verfügbaren Speichers. | Yes |
| Speicher in Prozent | storage_percent |
Prozentwert | Die Menge des verwendeten Speichers in Prozent. Der vom Dienst verwendete Speicher kann die Datenbankdateien, Transaktionsprotokolle und Serverprotokolle umfassen. | Yes |
| Verwendeter Speicher | storage_used |
Byte | Die Menge des verwendeten Speichers. Der vom Dienst verwendete Speicher kann die Datenbankdateien, Transaktionsprotokolle und Serverprotokolle umfassen. | Yes |
| Verwendeter Transaktionsprotokollspeicher | txlogs_storage_used |
Byte | Die Menge des von den Transaktionsprotokollen belegten Speichers. | Yes |
| Schreibdurchsatz | write_throughput |
Byte | Pro Sekunde auf den Datenträger geschriebene Bytes. | Yes |
| Schreib-IOPS | write_iops |
Anzahl | Anzahl der E/A-Schreibvorgänge für den Datenträger pro Sekunde. | Yes |
Erweiterte Metriken
Sie können erweiterte Metriken für Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server verwenden, um eine präzisere Überwachung und Warnung für Datenbanken zu ermöglichen. Sie können Warnungen für die Metriken konfigurieren. Einige erweiterte Metriken umfassen einen Dimension-Parameter, mit dem Sie Metrikdaten aufteilen und filtern können, indem Sie eine Dimension wie Datenbankname oder -status verwenden.
Aktivieren von erweiterten Metriken
- Die meisten dieser neuen Metriken sind standardmäßig deaktiviert. Es gibt jedoch einige Ausnahmen, die standardmäßig aktiviert sind. In der Spalte ganz rechts in der Tabelle ist angegeben, ob die Metrik standardmäßig aktiviert ist.
- Um die Metriken zu aktivieren, die standardmäßig nicht aktiviert sind, legen Sie den Serverparameter
metrics.collector_database_activityaufONfest. Dieser Parameter ist dynamisch und erfordert keinen Neustart der Instanz.
Liste der erweiterten Metriken
Sie können aus den folgenden Kategorien erweiterter Metriken auswählen:
- Aktivität
- Datenbank
- Logische Replikation
- Replikation
- Sättigung
- Verkehr
Aktivität
| Anzeigename | Metrik-ID | Einheit | BESCHREIBUNG | Dimension | Standardmäßig aktiviert |
|---|---|---|---|---|---|
| Sitzungen nach Status | sessions_by_state |
Anzahl | Sitzungen nach Status, wie in der pg_stat_activity-Ansicht angezeigt. Diese Metrik kategorisiert Client-Back-Ends in verschiedene Status, z. B. aktiv oder im Leerlauf. |
State | No |
| Sitzungen nach WaitEventType | sessions_by_wait_event_type |
Anzahl | Sitzungen nach Typ des Ereignisses, auf das das Client-Back-End wartet. | Warteereignistyp | No |
| Ältestes Back-End | oldest_backend_time_sec |
Sekunden | Das Alter des ältesten Back-Ends in Sekunden (unabhängig vom Status). | Nicht zutreffend | No |
| Älteste Abfrage | longest_query_time_sec |
Sekunden | Das Alter der längsten Abfrage, die derzeit ausgeführt wird, in Sekunden. | Nicht zutreffend | No |
| Älteste Transaktion | longest_transaction_time_sec |
Sekunden | Das Alter der längsten Transaktion in Sekunden (einschließlich inaktiver Transaktionen). | Nicht zutreffend | No |
| Älteste XMin | oldest_backend_xmin |
Anzahl | Der tatsächliche Wert des ältesten xmin. Wenn xmin nicht zunimmt, deutet dies darauf hin, dass einige Transaktionen mit langer Ausführungsdauer möglicherweise das Entfernen toter Tupel verhindern. |
Nicht zutreffend | No |
| Alter der ältesten XMin | oldest_backend_xmin_age |
Anzahl | Alter des ältesten xmin in Einheiten. Gibt an, wie viele Transaktionen seit dem ältesten xmin übergeben wurden. |
Nicht zutreffend | Nein |
Datenbank
| Anzeigename | Metrik-ID | Einheit | BESCHREIBUNG | Dimension | Standardmäßig aktiviert |
|---|---|---|---|---|---|
| Back-Ends | numbackends |
Anzahl | Die Anzahl der Back-Ends, die mit dieser Datenbank verbunden sind. | DatabaseName | No |
| Deadlocks | deadlocks |
Anzahl | Die Anzahl der in dieser Datenbank erkannten Deadlocks. | DatabaseName | No |
| Getroffene Datenträgerblöcke | blks_hit |
Anzahl | Gibt an, wie oft Datenträgerblöcke bereits im Puffercache gefunden wurden, sodass kein Lesevorgang erforderlich war. | DatabaseName | No |
| Gelesene Datenträgerblöcke | blks_read |
Anzahl | Die Anzahl der in dieser Datenbank gelesenen Datenträgerblöcke. | DatabaseName | No |
| Temporäre Dateien | temp_files |
Anzahl | Die Anzahl der in dieser Datenbank von Abfragen erstellten temporären Dateien. | DatabaseName | No |
| Temporäre Dateigröße | temp_bytes |
Byte | Die Gesamtmenge von Daten, die von Abfragen in dieser Datenbank in temporäre Dateien geschrieben wurden. | DatabaseName | No |
| Transaktionen gesamt | xact_total |
Anzahl | Die Anzahl der in dieser Datenbank insgesamt ausgeführten Transaktionen. | DatabaseName | No |
| Committete Transaktionen | xact_commit |
Anzahl | Die Anzahl der in dieser Datenbank committeten Transaktionen. | DatabaseName | No |
| Transaktionen pro Sekunde (Vorschau) | tps |
Anzahl | Anzahl der innerhalb einer Sekunde ausgeführten Transaktionen. | DatabaseName | No |
| Transaktionsrollbacks | xact_rollback |
Anzahl | Die Anzahl der Transaktionen in dieser Datenbank, für die ein Rollback ausgeführt wurde. | DatabaseName | No |
| Gelöschte Tupel | tup_deleted |
Anzahl | Die Anzahl der in dieser Datenbank von Abfragen gelöschten Zeilen. | DatabaseName | No |
| Abgerufene Tupel | tup_fetched |
Anzahl | Die Anzahl der in dieser Datenbank von Abfragen abgerufenen Zeilen. | DatabaseName | No |
| Eingefügte Tupel | tup_inserted |
Anzahl | Die Anzahl der in dieser Datenbank von Abfragen eingefügten Zeilen. | DatabaseName | No |
| Zurückgegebene Tupel | tup_returned |
Anzahl | Die Anzahl der in dieser Datenbank von Abfragen zurückgegeben Zeilen. | DatabaseName | No |
| Aktualisierte Tupel | tup_updated |
Anzahl | Die Anzahl der in dieser Datenbank von Abfragen aktualisierten Zeilen. | DatabaseName | Nein |
Logische Replikation
| Anzeigename | Metrik-ID | Einheit | BESCHREIBUNG | Dimension | Standardmäßig aktiviert |
|---|---|---|---|---|---|
| Maximale Verzögerung logischer Replikationen | logical_replication_delay_in_bytes |
Byte | Die maximale Verzögerung in allen logischen Replikationsslots. | Nicht zutreffend | Ja |
Replikation
| Anzeigename | Metrik-ID | Einheit | BESCHREIBUNG | Dimension | Standardmäßig aktiviert |
|---|---|---|---|---|---|
| Maximale Verzögerung physischer Replikationen | physical_replication_delay_in_bytes |
Byte | Die maximale Verzögerung in allen asynchronen physischen Replikationsslots. | Nicht zutreffend | Ja |
| Verzögerung beim Lesereplikat | physical_replication_delay_in_seconds |
Sekunden | Die Verzögerung beim Lesen von Replikaten in Sekunden. | Nicht zutreffend | Ja |
Sättigung
| Anzeigename | Metrik-ID | Einheit | BESCHREIBUNG | Dimension | Standardmäßig aktiviert |
|---|---|---|---|---|---|
| Beanspruchte Datenträgerbandbreite in Prozent | disk_bandwidth_consumed_percentage |
Percent | Pro Minute beanspruchte Datenträgerbandbreite in Prozent. | Nicht zutreffend | Ja |
| Beanspruchte Datenträger-IOPS in Prozent | disk_iops_consumed_percentage |
Percent | Pro Minute beanspruchte Datenträger-E/A-Vorgänge in Prozent. | Nicht zutreffend | Ja |
Verkehr
| Anzeigename | Metrik-ID | Einheit | BESCHREIBUNG | Dimension | Standardmäßig aktiviert |
|---|---|---|---|---|---|
| Max. Anzahl von Verbindungen ^ | max_connections |
Anzahl | Die maximale Anzahl von Verbindungen. | Nicht zutreffend | Ja |
^ Max. Anzahl von Verbindungen stellt den konfigurierten Wert für den max_connections-Parameter dar. Diese Metrik wird alle 30 Minuten abgefragt.
Überlegungen zur Verwendung der erweiterten Metriken
- Für erweiterte Metriken, die die DatabaseName-Dimension verwenden, gilt ein Limit von 50 Datenbanken.
- Bei der burstfähigen SKU beträgt das Limit 10 Datenbanken für Metriken, die die DatabaseName-Dimension verwenden.
- Das Limit für die DatabaseName-Dimension wird auf die Spalte mit dem Datenbankbezeichner (datid) der pg_stat_database-Systemansicht angewendet, die die Reihenfolge der Erstellung für die Datenbank widerspiegelt.
- Bei
DatabaseNamein der Metrikendimension wird die Groß-/Kleinschreibung nicht beachtet. Das bedeutet, dass nach dem Abfragen derpg_stat_database-Ansicht, dem Herausfiltern der Zeilen, in denendatnameentwedertemplate1odertemplate0ist, dem Sortieren nachdatidund Beschränken der zurückgegebenen Zeilen auf die ersten 50 (oder 10 im Fall von Burstfähige SKU) die Metriken für Datenbanknamen in diesem Resultset, die mit Ausnahme der Groß-/Kleinschreibung identisch sind (z. B.contoso_databaseundContoso_database), zusammengeführt werden und möglicherweise keine genauen Daten anzeigen.
Autovacuum-Metriken
Mit Autovacuum-Metriken kann die Autovacuum-Leistung von Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server überwacht und optimiert werden. Jede Metrik wird mit einem Intervall von 30 Minuten ausgegeben und verfügt über eine Aufbewahrungsdauer von bis zu 93 Tagen. Sie können Warnungen für bestimmte Metriken erstellen und Metrikdaten mithilfe der DatabaseName-Dimension aufteilen und filtern.
Aktivieren von Autovacuum-Metriken
- Autovacuum-Metriken sind standardmäßig deaktiviert.
- Legen Sie zum Aktivieren dieser Metriken den Serverparameter
metrics.autovacuum_diagnosticsaufONfest. - Dieser Parameter ist dynamisch und erfordert keinen Neustart der Instanz.
Liste der Autovacuum-Metriken
| Anzeigename | Metrik-ID | Einheit | BESCHREIBUNG | Dimension | Standardmäßig aktiviert |
|---|---|---|---|---|---|
| Analysieren von Benutzertabellenzählern | analyze_count_user_tables |
Anzahl | Anzahl, wie oft Nur-Benutzer-Tabellen in dieser Datenbank manuell analysiert wurden. | DatabaseName | No |
| Automatisches Analysieren von Benutzertabellenzählern | autoanalyze_count_user_tables |
Anzahl | Anzahl, wie oft Nur-Benutzer-Tabellen in dieser Datenbank durch den Autovacuum-Daemon analysiert wurden. | DatabaseName | No |
| Automatisches Bereinigen von Benutzertabellenzählern | autovacuum_count_user_tables |
Anzahl | Anzahl, wie oft Nur-Benutzer-Tabellen in dieser Datenbank durch den Autovacuum-Daemon bereinigt wurden. | DatabaseName | No |
| Überfrachtungsanteil (Vorschau) | bloat_percent |
Prozent | Tabellen des geschätzten Überfrachtungsanteils nur für Benutzer. | DatabaseName | No |
| Geschätzte tote Zeilen für Benutzertabellen | n_dead_tup_user_tables |
Anzahl | Geschätzte Anzahl toter Zeilen für Nur-Benutzer-Tabellen in dieser Datenbank. | DatabaseName | No |
| Geschätzte aktive Zeilen für Benutzertabellen | n_live_tup_user_tables |
Anzahl | Geschätzte Anzahl aktiver Zeilen für Nur-Benutzer-Tabellen in dieser Datenbank. | DatabaseName | No |
| Geschätzte Änderungen für Benutzertabellen | n_mod_since_analyze_user_tables |
Anzahl | Geschätzte Anzahl von Zeilen, die seit der letzten Analyse von Nur-Benutzer-Tabellen geändert wurden. | DatabaseName | No |
| Analysierte Benutzertabellen | tables_analyzed_user_tables |
Anzahl | Anzahl der Nur-Benutzer-Tabellen, die in dieser Datenbank analysiert wurden. | DatabaseName | No |
| Automatisch analysierte Benutzertabellen | tables_autoanalyzed_user_tables |
Anzahl | Anzahl der Nur-Benutzer-Tabellen, die vom Autovacuum-Daemon in dieser Datenbank analysiert wurden. | DatabaseName | No |
| Automatisch bereinigte Benutzertabellen | tables_autovacuumed_user_tables |
Anzahl | Anzahl der Nur-Benutzer-Tabellen, die vom Autovacuum-Daemon in dieser Datenbank bereinigt wurden. | DatabaseName | No |
| Benutzertabellenzähler | tables_counter_user_tables |
Anzahl | Anzahl der Nur-Benutzer-Tabellen in dieser Datenbank. | DatabaseName | No |
| Bereinigte Benutzertabellen | tables_vacuumed_user_tables |
Anzahl | Anzahl der Nur-Benutzer-Tabellen, die in dieser Datenbank mittels Vacuum-Vorgangs bereinigt wurden. | DatabaseName | No |
| Bereinigen von Benutzertabellenzählern | vacuum_count_user_tables |
Anzahl | Anzahl, wie oft Nur-Benutzer-Tabellen in dieser Datenbank mittels Vacuum-Vorgangs manuell bereinigt wurden (ohne VACUUM FULL. |
DatabaseName | Nein |
Überlegungen zur Verwendung der Autovacuum-Metriken
- Für Autovacuum-Metriken, die die DatabaseName-Dimension verwenden, gilt ein Limit von 30 Datenbanken.
- Bei der burstfähigen SKU beträgt das Limit 10 Datenbanken für Metriken, die die DatabaseName-Dimension verwenden.
- Das Limit für die DatabaseName-Dimension wird auf die OID-Spalte angewendet, die die Reihenfolge der Erstellung für die Datenbank widerspiegelt.
PgBouncer-Metriken
Sie können PgBouncer-Metriken verwenden, um die Leistung des PgBouncer-Prozesses zu überwachen, einschließlich Details zu aktiven Verbindungen, Verbindungen im Leerlauf, Poolverbindungen insgesamt und Anzahl der Verbindungspools. Jede Metrik wird mit einem Intervall von 1 Minute ausgegeben und verfügt über einen Verlauf von bis zu 93 Tagen. Kunden können Warnungen für die Metriken konfigurieren und auch auf die neuen Metrikdimensionen zugreifen, um die Metrikdaten nach Datenbanknamen aufzuteilen und zu filtern.
Aktivieren von PgBouncer-Metriken
- PgBouncer-Metriken sind standardmäßig deaktiviert.
- Damit PgBouncer-Metriken funktionieren, müssen die Serverparameter
pgbouncer.enabledundmetrics.pgbouncer_diagnosticsaktiviert werden. - Diese Parameter sind dynamisch und erfordern keinen Neustart der Instanz.
Liste der PgBouncer-Metriken
| Anzeigename | Metrik-ID | Einheit | BESCHREIBUNG | Dimension | Standardmäßig aktiviert |
|---|---|---|---|---|---|
| Aktive Clientverbindungen | client_connections_active |
Anzahl | Verbindungen von Clients, die einer Verbindung mit Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server zugeordnet sind | DatabaseName | No |
| Wartende Clientverbindungen | client_connections_waiting |
Anzahl | Verbindungen von Clients, die auf eine Verbindung mit Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server warten, um sie bedienen zu können | DatabaseName | No |
| Aktive Serververbindungen | server_connections_active |
Anzahl | Verbindungen mit Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server, die von einer Clientverbindung verwendet werden | DatabaseName | No |
| Serververbindungen im Leerlauf | server_connections_idle |
Anzahl | Verbindungen mit Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server, die sich im Leerlauf befinden und für die Verarbeitung einer neuen Clientverbindung verfügbar sind | DatabaseName | No |
| Gesamtanzahl von Poolverbindungen | total_pooled_connections |
Anzahl | Die aktuelle Anzahl von Poolverbindungen. | DatabaseName | No |
| Anzahl von Verbindungspools | num_pools |
Anzahl | Die Gesamtanzahl von Verbindungspools. | DatabaseName | Nein |
Überlegungen zur Verwendung der PgBouncer-Metriken
- Für PgBouncer-Metriken, die die DatabaseName-Dimension verwenden, gilt ein Limit von 30 Datenbanken.
- Für die burstfähige SKU beträgt das Limit 10 Datenbanken, die die DatabaseName-Dimension verwenden.
- Das Limit für die DatabaseName-Dimension wird auf die OID-Spalte angewendet, die die Reihenfolge der Erstellung für die Datenbank widerspiegelt.
Metrik zur Datenbankverfügbarkeit
„Is-db-alive“ ist eine Verfügbarkeitsmetrik für Datenbankserver für Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server, die [1 for available] und [0 for not-available] zurückgibt. Jede Metrik wird mit einer Frequenz von 1 Minute ausgegeben und verfügt über eine Aufbewahrungsdauer von bis zu 93 Tagen. Kunden können Warnungen für die Metrik konfigurieren.
| Anzeigename | Metrik-ID | Einheit | BESCHREIBUNG | Dimension | Standardmäßig aktiviert |
|---|---|---|---|---|---|
| Datenbank ist aktiv | is_db_alive |
Anzahl | Gibt an, ob die Datenbank aktiv ist. | Nicht zutreffend | Ja |
Überlegungen zur Verwendung der Datenbankverfügbarkeitsmetriken
- Durch das Aggregieren dieser Metrik mit
MAX()können Kunden feststellen, ob der Server in der letzten Minute aktiv war oder nicht. - Kunden haben die Möglichkeit, diese Metriken mit einer beliebigen Häufigkeit (5 Minuten, 10 Minuten, 30 Minuten usw.) weiter zu aggregieren, um ihre Warnungsanforderungen zu erfüllen und falsch positive Ergebnisse zu vermeiden.
- Die anderen möglichen Aggregationen sind
AVG()undMIN().
Filtern und Aufteilen nach Dimensionsmetriken
In den vorherigen Tabellen weisen einige Metriken Dimensionen wie „DatabaseName“ oder „State“ auf. Sie können Metriken mit Dimensionen filtern und aufteilen. Diese Funktionen zeigen, wie sich verschiedene Metriksegmente (Dimensionswerte) auf den Gesamtwert der Metrik auswirken. Sie können sie verwenden, um mögliche Ausreißer zu identifizieren.
- Filtern: Durch das Filtern können Sie entscheiden, welche Dimensionswerte im Diagramm enthalten sind. Sie können beispielsweise die Verbindungen im Leerlauf in einem Diagramm der Metrik
Sessions-by-Stateveranschaulichen. Sie legen den Filter für Leerlauf in der „State“-Dimension fest. - Aufteilen: Durch das Aufteilen können Sie steuern, ob das Diagramm separate Linien für jeden Wert einer Dimension anzeigt oder die Werte in einer Linie aggregiert. Sie können z. B. eine
Sessions-by-State-Metrik in einer Linie für alle Sitzungen anzeigen. Sie können auch separate Linien für jede Sitzung nach „State“ gruppiert anzeigen. Wenden Sie die Aufteilung auf die „State“-Dimension an, um separate Linien anzuzeigen.
Das folgende Beispiel veranschaulicht die Aufteilung nach der „State“-Dimension und das Filtern nach bestimmten „State“-Werten:
Weitere Informationen zum Einrichten von Diagrammen für dimensionsbasierte Metriken finden Sie unter Beispiele für Metrikdiagramme.
Metrikvisualisierung
Es gibt mehrere Optionen zum Visualisieren von Azure Monitor-Metriken
| Komponente | BESCHREIBUNG | Erforderliche Schulung und/oder Konfiguration |
|---|---|---|
| Seite „Übersicht“ | Die meisten Azure-Dienste verfügen im Azure-Portal über eine Übersichtsseite, die einen Abschnitt Monitor mit aktuellen Diagrammen für wichtige Metriken enthält. In diesem Abschnitt können Besitzer einzelner Dienste schnell die Leistung einer Ressource bewerten. | Diese Seite basiert auf Plattformmetriken, die automatisch gesammelt werden. Es ist keine Konfiguration erforderlich. |
| Metrik-Explorer | Sie können den Metrik-Explorer verwenden, um interaktiv mit Metrik-Daten zu arbeiten und Metrik-Warnungen zu erstellen. Sie benötigen nur eine minimale Schulung zur Verwendung des Metrik-Explorers, aber Sie müssen mit den Metriken vertraut sein, die Sie analysieren möchten. | - Nachdem die Datensammlung konfiguriert wurde, ist keine weitere Konfiguration erforderlich. - Plattformmetriken für Azure-Ressourcen sind automatisch verfügbar. - Gastmetriken für VMs sind verfügbar, nachdem auf der VM ein Azure Monitor-Agent bereitgestellt wurde. - Anwendungsmetriken sind verfügbar, nachdem Application Insights konfiguriert wurde. |
| Grafana | Sie können Grafana zum Erstellen von Visualisierungen und Warnungen zu Metriken verwenden. Alle Versionen von Grafana enthalten das Azure Monitor-Plug-In für Datenquellen, um Ihre Azure Monitor-Metriken und -Protokolle zu visualisieren. | Um sich mit Grafana-Dashboards vertraut zu machen, ist ein wenig Training erforderlich. Sie können den Prozess jedoch vereinfachen, indem Sie ein vordefiniertes Grafana-Überwachungsdashboard für Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server herunterladen, das eine einfache Überwachung aller Instanzen von Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server innerhalb Ihrer Organisation ermöglicht. |
Protokolle
Zusätzlich zu den Metriken können Sie mit Azure Database for PostgreSQL – Flexibler Server auch Azure Database for PostgreSQL-Standardprotokolle konfigurieren und darauf zugreifen. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel zu Protokollkonzepten.
Visualisieren von Protokollen
| Komponente | BESCHREIBUNG | Erforderliche Schulung und/oder Konfiguration |
|---|---|---|
| Log Analytics | Mit Log Analytics können Benutzer Protokollabfragen erstellen, um interaktiv mit Protokolldaten zu arbeiten und Protokollabfragewarnungen zu erstellen. | Es ist ein gewisser Trainingsaufwand erforderlich, bis Benutzer mit der Abfragesprache vertraut sind; für allgemeine Anforderungen können aber auch vordefinierte Abfragen verwendet werden. |