Überwachung und Optimierung in Azure Cosmos DB for PostgreSQL
GILT FÜR: Azure Cosmos DB for PostgreSQL (unterstützt von der Citus-Datenbankerweiterung auf PostgreSQL)
Die Überwachung der Daten zu Ihren Servern unterstützt Sie bei der Problembehandlung und der Optimierung Ihrer Workloads. Azure Cosmos DB for PostgreSQL bietet verschiedene Überwachungsoptionen, um Einblicke in das Verhalten von Knoten in einem Cluster zu gewähren.
Metriken
Azure Cosmos DB für PostgreSQL stellt Metriken für Knoten in einem Cluster bereit und aggregiert Metriken für die Gruppe als Ganzes. Die Metriken bieten Einblicke in das Verhalten der unterstützenden Ressourcen. Jede Metrik wird mit einer Frequenz von einer Minute ausgegeben und verfügt über einen Verlauf von bis zu 30 Tagen.
Zusätzlich zum Anzeigen von Diagrammen der Metriken können Sie Warnungen konfigurieren. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie unter Einrichten von Warnungen. Darüber hinaus können weitere Aufgaben wie das Einrichten automatisierter Aktionen, das Ausführen erweiterter Analysen und das Archivieren des Verlaufs ausgeführt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Überblick über Metriken in Microsoft Azure.
Metriken pro Knoten und aggregierte Metriken
Standardmäßig werden im Azure-Portal knotenübergreifende Metriken in einer Servergruppe aggregiert. Einige Metriken, etwa der Prozentsatz der Datenträgernutzung, sind jedoch pro Knoten aussagekräftiger. Wenn Sie Metriken für Knoten einzeln anzeigen möchten, verwenden Sie die Metrikteilung von Azure Monitor nach Servername.
Hinweis
Einige Cluster unterstützen die Metrikteilung nicht. In diesen Clustern können Sie Metriken für einzelne Knoten anzeigen, indem Sie auf der Seite Übersicht des Clusters auf den Knotennamen klicken. Öffnen Sie anschließend die Seite Metriken für den Knoten.
Liste der Metriken
Diese Metriken stehen für Knoten zur Verfügung:
Metrik | Metrikanzeigename | Einheit | BESCHREIBUNG |
---|---|---|---|
active_connections | Die aktiven Verbindungen. | Anzahl | Die Anzahl aktiver Verbindungen mit dem Server |
apps_reserved_memory_percent | Reservierter Arbeitsspeicher in Prozent | Percent | Berechnet aus dem Verhältnis von Committed_AS/CommitLimit, wie in /proc/meminfo gezeigt. |
cpu_credits_consumed | Verbrauchtes CPU-Guthaben | Mitwirkende | Gesamtmenge des vom Knoten verbrauchten Guthabens (Nur verfügbar, wenn burstfähiges Computing auf dem Knoten bereitgestellt wurde.) |
cpu_credits_remaining | Verbleibendes CPU-Guthaben | Mitwirkende | Gesamtmenge von Guthaben, die für den Burst verfügbar sind. (Nur verfügbar, wenn burstfähiges Computing auf dem Knoten bereitgestellt wurde.) |
cpu_percent | CPU in Prozent | Percent | Die CPU-Auslastung in Prozent |
iops | IOPS | Anzahl | Siehe IOPS-Definition und Azure Cosmos DB for PostgreSQL: Durchsatz. |
memory_percent | Arbeitsspeicher in Prozent | Percent | Die Arbeitsspeicherauslastung in Prozent |
network_bytes_ingress | Netzwerk eingehend | Byte | Eingehender Netzwerkdatenverkehr über aktive Verbindungen. |
network_bytes_egress | Netzwerk ausgehend | Byte | Ausgehender Netzwerkdatenverkehr über aktive Verbindungen. |
replication_lag | Verzögerung bei der Replikation | Sekunden | Wie weit Lesereplikatknoten hinter ihren Gegenstücken im primären Cluster liegen. |
storage_percent | Speicher in Prozent | Percent | Der verwendete Speicher relativ zum Maximalwert des Servers (in Prozent) |
storage_used | Verwendeter Speicher | Byte | Die Menge des verwendeten Speichers. Der vom Dienst verwendete Speicher kann die Datenbankdateien, Transaktionsprotokolle und Serverprotokolle umfassen. |
Azure liefert keine aggregierten Metriken für den Cluster als Ganzes, aber Metriken für mehrere Knoten können im selben Diagramm dargestellt werden.
Nächste Schritte
- Erfahren Sie, wie Sie für einen Cluster Metriken anzeigen können.
- Anleitungen zum Erstellen einer Warnung zu einer Metrik finden Sie unter Einrichten von Warnungen.
- Erfahren Sie, wie Sie die Metrikteilung anwenden, um Metriken pro Knoten in einem Cluster zu überprüfen.
- Sehen Sie sich weitere Measures zur Datenbank-Integrität mit nützlichen Diagnoseabfragen an.