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Von Bedeutung
Das Microsoft SQL Server 2019-Big Data-Cluster-Add-On wird eingestellt. Der Support für SQL Server 2019-Big Data-Clusters endet am 28. Februar 2025. Alle vorhandenen Benutzer*innen von SQL Server 2019 mit Software Assurance werden auf der Plattform vollständig unterstützt, und die Software wird bis zu diesem Zeitpunkt weiterhin über kumulative SQL Server-Updates verwaltet. Weitere Informationen finden Sie im Ankündigungsblogbeitrag und unter Big Data-Optionen auf der Microsoft SQL Server-Plattform.
In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie eine Anwendung innerhalb von SQL Server Big Data Clustern überwachen. SQL Server 2019 Big Data Cluster stellen das Grafana-Dashboard für die Überwachung bereit, und diese Metriken werden in influxDB gespeichert. Diese Metriken werden als eine der folgenden Kategorien kategorisiert:
- Metriken im Zusammenhang mit Kubernetes-Hosts, die von Telegraf gesammelt werden, einem Agenten für die Erfassung, Verarbeitung, Aggregation und Speicherung von Metriken.
- Workloadbezogene Metriken: Diese Metriken im Zusammenhang mit SQL Server, Spark und HDFS werden von CollectD erfasst, z. B. SQL Server DMV-Metriken und erweiterte SQL Server-Ereignisse (XEvents).
Von Bedeutung
Der Internet Explorer-Browser und ältere Microsoft Edge-Browser sind nicht mit Grafana kompatibel. In Grafana wird eine schwarze Seite mit Fehlern angezeigt, wenn Sie einen nicht unterstützten Browser verwenden. Berücksichtigen Sie den Chromium-basierten Microsoft Edge, oder überprüfen Sie die unterstützten Browser für Grafana.
Verfügbare Metriken
Die folgenden Metriken sind in SQL Server Big Data Clustern verfügbar:
| Kategorien | BESCHREIBUNG | Metriken |
|---|---|---|
| Metriken für gehostete Knoten | Metriken im Zusammenhang mit Kubernetes-Host | CPU- und RAM-Auslastung, Datenträger-IOPS, Systemlastdurchschnitt, etc. |
| Metriken für Pods und Container | Metriken im Zusammenhang mit Kubernetes-Pods und -Containern, Grafana ermöglicht das Filtern dieser Metriken nach Pods oder sogar nach bestimmten Containern. | CPU-, RAM-, Datenträger- und Netzwerkauslastung. |
| SQL Server-Metriken | Metriken im Zusammenhang mit SQL Server | Transaktion/Sek., Batchanforderungen/Sek., Datenbankaktivität, SQL Server-Aktivität usw., insbesondere, wenn ContainerAG aktiviert ist, können Sie auch das alwaysOn von hier aus überwachen. |
| Spark-Metriken | Metriken im Zusammenhang mit Spark-Apps. | Executor HDFS-Schreibvorgänge, JVM-GC-Zeit, JVM-Heap-Nutzung usw. |
| Apps-Metriken | Metriken im Zusammenhang mit den auf SQL Server Big Data Clusters bereitgestellten Apps können in Grafana nach einer bestimmten App und App-Version gefiltert werden. | CPU-, RAM- und HTTP-Anforderungsstatus. |
Voraussetzungen
Fähigkeiten
In SQL Server 2019 können Sie Ihre Anwendung erstellen, löschen, beschreiben, initialisieren, auflisten, ausführen und aktualisieren. In der folgenden Tabelle werden die Befehle für die Anwendungsbereitstellung beschrieben, die Sie mit azdata verwenden können.
| Befehl | BESCHREIBUNG |
|---|---|
azdata bdc endpoint list |
Listet die Endpunkte für Big Data-Cluster auf. |
Mit dem folgenden Beispiel können Sie den Endpunkt des Grafana-Dashboards auflisten:
azdata bdc endpoint list --endpoint-name metricsui
Die Ausgabe gibt Ihnen den Endpunkt, den Sie zum Anmelden mit Ihrem Clusterbenutzernamen und Kennwort verwenden können.
Die Werte nodeMetricsUrl und sqlMetricsUrl verknüpfen sich mit einem Grafana-Dashboard zur Überwachung von Kubernetes-Knotenmetriken und Big Data-Cluster-Dienstmetriken.
