Überwachen von Big Data-Clustern mit azdata und Grafana-Dashboard
Wichtig
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 in einem Big Data-Cluster für SQL Server überwachen. SQL Server 2019-Big Data-Cluster machen ein Grafana-Dashboard zur Überwachung verfügbar, und diese Metriken werden in influxDB gespeichert. Diese Metriken werden so kategorisiert:
- Hostbezogene Kubernetes-Metriken, die von Telegraf – einem Agent zum Sammeln, Verarbeiten, Aggregieren und Schreiben von Metriken – gesammelt werden.
- Workloadbezogene Metriken: Diese Metriken im Zusammenhang mit SQL Server, Spark und HDFS werden von CollectD gesammelt, darunter beispielsweise SQL Server DMV-Metriken und SQL Server Extended Events (XEvents).
Wichtig
Der Internet Explorer-Browser und ältere Microsoft Edge-Browser sind nicht mit Grafana kompatibel. In Grafana wird eine schwarze Seite mit Fehlern angezeigt, wenn ein nicht unterstützter Browser verwendet wird. Nutzen Sie eine Chromium-basierte Microsoft Edge-Instanz, oder sehen Sie sich für Grafana unterstützte Browser an.
Verfügbare Metriken
In Big Data-Cluster für SQL Server sind die folgenden Metriken verfügbar:
| Kategorien | BESCHREIBUNG | metrics |
|---|---|---|
| Metriken für gehostete Knoten | Metriken im Zusammenhang mit dem Kubernetes-Host | CPU, RAM-Auslastung, Datenträger-IOPS, durchschnittliche Auslastung usw. |
| Pods und Containermetriken | Bei Metriken im Zusammenhang mit Kubernetes-Pods und -Containern ermöglicht Grafana deren Filterung nach Pods oder sogar bestimmten Containern. | CPU-, RAM-, Datenträger- und Netzwerkauslastung. |
| SQL Server-Metriken | Metriken im Zusammenhang mit SQL Server | Bei Transaktion/Sekunde, Batchanforderungen/Sekunde, Datenbankaktivität, SQL Server-Aktivität usw. – insbesondere, wenn ContainerAG aktiviert ist, – können Sie „Always On“ auch von hier aus überwachen. |
| Spark-Metriken | Metriken im Zusammenhang mit Spark-Apps. | Executor.hdfs-Schreibvorgänge, JVM GC-Zeit, JVM-Heapnutzung usw. |
| Apps-Metriken | Bei Metriken im Zusammenhang mit den unter Big Data-Cluster für SQL Server bereitgestellten Apps ermöglicht Grafana deren Filterung nach einer bestimmten App und App-Version. | Status der CPU-, RAM- und HTTP-Anforderungen. |
Voraussetzungen
Funktionen
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.
| Get-Help | BESCHREIBUNG |
|---|---|
azdata bdc endpoint list |
Listet die Endpunkte für Big Data-Cluster auf. |
Sie können das folgende Beispiel verwenden, um den Endpunkt des Grafana-Dashboards aufzulisten:
azdata bdc endpoint list --endpoint-name metricsui
In der Ausgabe wird der Endpunkt angegeben, den Sie für die Anmeldung mit dem Benutzernamen und dem Kennwort Ihres Clusters verwenden können.
Die Werte für nodeMetricsUrl und sqlMetricsUrl verweisen auf ein Grafana-Dashboard zur Überwachung von Kubernetes-Knotenmetriken und Big Data-Cluster-Dienstmetriken:
