Experiencia de métricas para máquinas virtuales en Azure Monitor

Al habilitar la supervisión mejorada para máquinas virtuales de Azure o servidores habilitados para Arc en Azure Monitor, elija entre dos experiencias para recopilar y visualizar datos de rendimiento del sistema operativo invitado: supervisión basada en métricas (versión preliminar) y supervisión basada en registros (clásico). En este artículo se describen las diferencias entre estas experiencias y se proporcionan instrucciones sobre cómo seleccionar.

Comparación de experiencias

En la tabla siguiente se comparan las experiencias de supervisión basadas en registros y basadas en OpenTelemetry para máquinas virtuales de Azure en Azure Monitor.

Feature	Basado en métricas (versión preliminar)	Basado en registros (clásico)
Almacenamiento de datos	Área de trabajo de Azure Monitor	Área de trabajo de Log Analytics
Se aplica a	Máquinas virtuales de Azure Servidores habilitados para Arc	Máquinas virtuales de Azure Servidores habilitados para Arc Conjuntos de escalado de máquinas virtuales
Modelo de datos	Métricas del sistema OpenTelemetry con nomenclatura multiplataforma coherente	Contadores de rendimiento específicos de la plataforma
Lenguaje de consulta	PromQL (lenguaje de consulta Prometheus)	KQL (lenguaje de consulta Kusto)
Latencia	Casi en tiempo real con baja latencia	Normalmente, de 1 a 3 minutos
Costo	Métricas predeterminadas gratuitas	Costos estándar de ingesta y retención de Log Analytics
Vistas de varias máquinas virtuales	Actualmente limitado	Paneles y libros completos de VM Insights con varias máquinas virtuales
Correlación con registros	Requiere consultas independientes	Un área de trabajo única para métricas y registros permite la correlación en una consulta

Cuándo habilitar la experiencia basada en registros

Debe habilitar la experiencia basada en métricas en todos los casos, ya que la recopilación de métricas predeterminadas es gratuita. Elija también habilitar las métricas basadas en registros si:

• Debe supervisar los conjuntos de escalado de máquinas virtuales (VM Scale Sets).
• Necesita usar paneles integrados de varias máquinas virtuales y vistas de tendencias.
• Quiere correlacionar métricas y registros en una sola consulta.
• Ya usa consultas, paneles o alertas en función de la tabla InsightsMetrics.

Ventajas de OpenTelemetry

Observabilidad entre sistemas operativos
La convención semántica de OpenTelemetry para las métricas del sistema simplifica la experiencia del usuario final mediante la convergencia de contadores de rendimiento del sistema en Windows y Linux con una nomenclatura y un modelo de datos de métricas consistentes. Esto facilita la administración de todas las máquinas virtuales con un único conjunto de consultas usadas para sistemas operativos Windows o Linux. Los mismos métodos de implementación de configuración como código y las mismas consultas de PromQL se pueden usar para cualquier recurso de hospedaje que adopte las métricas del sistema OpenTelemetry.

Más contadores de rendimiento
El módulo de extracción de métricas sobre el host del recopilador de OpenTelemetry (OpenTelemetry Collector Host Metrics Receiver) recopila más indicadores de rendimiento que Azure Monitor actualmente pone a disposición para la recopilación basada en registros. Por ejemplo, puede supervisar el uso de CPU por proceso, la E/S de disco y el uso de memoria.

Modelo de métrica más sencillo

En muchos casos, varios indicadores de rendimiento se asignan a una única métrica del sistema OpenTelemetry (OTel) con dimensiones de métricas, también conocidas como atributos de recursos. Esto simplifica tanto la recopilación como la consulta.

Por ejemplo, OTel incluye una system.cpu.time métrica. Puede filtrar por la State dimensión los valores como usuario, sistema e inactivo. Con la recopilación basada en registros, tendría que recopilar y consultar los siguientes indicadores de rendimiento.

• Windows: \Processor Information(_Total)\% Processor Time, \Processor Information(_Total)\% Privileged Time, \Processor Information(_Total)\% User Time
• Linux: Cpu/usage_user, Cpu/usage_system, Cpu/usage_idle, Cpu/usage_active, Cpu/usage_nice, , Cpu/usage_iowaitCpu/usage_irq

Ventajas de las áreas de trabajo de Azure Monitor

Las métricas almacenadas en áreas de trabajo de Azure Monitor son más baratas y rápidas de consultar que los mismos datos almacenados en áreas de trabajo de Log Analytics, ya que las áreas de trabajo de Azure Monitor están optimizadas para la recuperación de series temporales. El uso de métricas de OTel en un área de trabajo de Azure Monitor también evita los varios esquemas usados en la colección basada en registros. Las métricas predeterminadas basadas en registros se almacenan en la InsightsMetrics tabla, mientras que las métricas habilitadas adicionales se almacenan en la Perf tabla, que usa un esquema diferente.

La supervisión mejorada con OpenTelemetry usa un subconjunto de las métricas del sistema disponibles, lo que ayuda a estandarizar paneles, alertas y consultas de PromQL en todos los equipos.

Limitaciones de la recopilación basada en métricas

• La recopilación basada en métricas solo está disponible actualmente para máquinas virtuales individuales y servidores habilitados para Arc. La colección basada en registros también se puede usar para conjuntos de escalado de máquinas virtuales.
• No puede realizar una sola consulta entre los datos de un área de trabajo de Log Analytics y un área de trabajo de Azure Monitor. Con la recopilación basada en registros, los registros y las métricas de las máquinas virtuales se almacenan juntos, lo que le permite correlacionar entre ellas en una sola consulta KQL. Con la recopilación basada en métricas, las métricas se almacenan en un área de trabajo de Azure Monitor y los registros se almacenan en un área de trabajo de Log Analytics, lo que requiere consultas independientes para cada una.
• Puede crear sus propios libros y paneles para ver gráficos de varias máquinas virtuales mediante métricas de OpenTelemetry, pero no hay una funcionalidad integrada en Azure Portal como la disponible para la recopilación basada en registros.

Sugerencia

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