Utilice Azure Monitor para analizar las métricas de Azure Files

2025-06-14

Comprender cómo supervisar el rendimiento del recurso compartido de archivos es fundamental para garantizar que la aplicación se ejecute de la forma más eficaz posible. En este artículo se muestra cómo usar Azure Monitor para analizar métricas de Azure Files, como la disponibilidad, la latencia y el uso.

Consulte Supervisión de Azure Files para más información sobre los datos de supervisión que puede recopilar para Azure Files y cómo usarlos.

Se aplica a

Modelo de administración	Modelo de facturación	Nivel multimedia	Redundancia
Microsoft.Storage	Aprovisionado v2	HDD (estándar)	Local (LRS)
Microsoft.Storage	Aprovisionado v2	HDD (estándar)	Zona (ZRS)
Microsoft.Storage	Aprovisionado v2	HDD (estándar)	Geo (GRS)
Microsoft.Storage	Aprovisionado v2	HDD (estándar)	GeoZone (GZRS)
Microsoft.Storage	Aprovisionado v1	SSD (Premium)	Local (LRS)
Microsoft.Storage	Aprovisionado v1	SSD (Premium)	Zona (ZRS)
Microsoft.Storage	Pago por uso	HDD (estándar)	Local (LRS)
Microsoft.Storage	Pago por uso	HDD (estándar)	Zona (ZRS)
Microsoft.Storage	Pago por uso	HDD (estándar)	Geo (GRS)
Microsoft.Storage	Pago por uso	HDD (estándar)	GeoZone (GZRS)

Métricas compatibles

Las métricas de Azure Files se encuentran en estos espacios de nombres:

Microsoft.Storage/storageAccounts
Microsoft.Storage/storageAccounts/fileServices

Para obtener una lista de las métricas disponibles para Azure Files, consulte Referencia de datos de supervisión de Azure Files.

Para obtener una lista de todas las métricas compatibles con Azure Monitor, lo que incluye Azure Files, consulte Métricas compatibles con Azure Monitor.

Visualización de datos de métricas de Azure Files

Puede ver las métricas de Azure Files mediante Azure Portal, PowerShell, la CLI de Azure o .NET.

Puede analizar las métricas de Azure Storage con métricas de otros servicios de Azure con el Explorador de métricas de Azure Monitor. Para abrir el Explorador de métricas, elija Métricas en el menú Azure Monitor. Para más información sobre cómo usar esta herramienta, vea Análisis de métricas con el explorador de métricas de Azure Monitor.

Para ver las métricas que admiten dimensiones, puede filtrar las métricas con el valor de dimensión deseado. Para obtener una lista completa de las dimensiones que admite Azure Storage, consulte Dimensiones de métricas.

Enumeración de la definición de métricas

Puede mostrar la definición de la métrica de la cuenta de almacenamiento o el servicio Azure Files. Use el cmdlet Get-AzMetricDefinition.

En este ejemplo, reemplace el marcador de posición <resource-ID> por el id. de recurso de la cuenta de almacenamiento completa o el del servicio Azure Files. Puede encontrar estos identificadores de recursos en las páginas Propiedades de su cuenta de almacenamiento en Azure Portal.

   $resourceId = "<resource-ID>"
   Get-AzMetricDefinition -ResourceId $resourceId

Lectura de valores de métricas

Puede leer valores de métricas de nivel de cuenta de la cuenta de almacenamiento o el servicio Azure Files. Use el cmdlet Get-AzMetric.

   $resourceId = "<resource-ID>"
   Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -MetricNames "UsedCapacity" -TimeGrain 01:00:00

Lectura de valores de métricas con dimensiones

Cuando una métrica admite dimensiones, puede leer los valores de las métricas y filtrarlos mediante valores de dimensión. Use el cmdlet Get-AzMetric.

   $resourceId = "<resource-ID>"
   Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -MetricNames "UsedCapacity" -TimeGrain 01:00:00

$resourceId = "<resource-ID>"
$dimFilter = [String](New-AzMetricFilter -Dimension ApiName -Operator eq -Value "GetFile" 3> $null)
Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -MetricName Transactions -TimeGrain 01:00:00 -MetricFilter $dimFilter -AggregationType "Total"

Enumeración de la definición de métricas a nivel de cuenta

Puede mostrar la definición de la métrica de la cuenta de almacenamiento o el servicio Azure Files. Use el comando az monitor metrics list-definitions.

   az monitor metrics list-definitions --resource <resource-ID>

Lectura de valores de métricas a nivel de cuenta

Puede leer los valores de métricas de la cuenta de almacenamiento o el servicio Azure Files. Use el comando az monitor metrics list.

   az monitor metrics list --resource <resource-ID> --metric "UsedCapacity" --interval PT1H

Lectura de valores de métricas con dimensiones

Cuando una métrica admite dimensiones, puede leer los valores de las métricas y filtrarlos mediante valores de dimensión. Use el comando az monitor metrics list.

az monitor metrics list --resource <resource-ID> --metric "Transactions" --interval PT1H --filter "ApiName eq 'GetFile' " --aggregation "Total"

Azure Monitor proporciona el SDK de .NET para leer la definición y los valores de las métricas. El código de ejemplo muestra cómo utilizar el SDK con parámetros diferentes. Debe usar 0.18.0-preview o una versión posterior para las métricas de almacenamiento.

En estos ejemplos, reemplace el marcador de posición <resource-ID> por el id. de recurso de la cuenta de almacenamiento completa o del servicio Azure Files. Puede encontrar estos identificadores de recursos en las páginas Propiedades de su cuenta de almacenamiento en Azure Portal.

Reemplace la variable <subscription-ID> por el identificador de la suscripción. Para obtener una guía sobre cómo obtener los valores para <tenant-ID>, <application-ID> y <AccessKey>, consulte Uso del portal para crear una aplicación de Microsoft Entra y una entidad de servicio con acceso a los recursos.

Enumeración de la definición de métricas a nivel de cuenta

En el ejemplo siguiente se muestra cómo enumerar la definición de una métrica a nivel de cuenta:

    public static async Task ListStorageMetricDefinition()
    {
        var resourceId = "<resource-ID>";
        var subscriptionId = "<subscription-ID>";
        var tenantId = "<tenant-ID>";
        var applicationId = "<application-ID>";
        var accessKey = "<AccessKey>";


        MonitorManagementClient readOnlyClient = AuthenticateWithReadOnlyClient(tenantId, applicationId, accessKey, subscriptionId).Result;
        IEnumerable<MetricDefinition> metricDefinitions = await readOnlyClient.MetricDefinitions.ListAsync(resourceUri: resourceId, cancellationToken: new CancellationToken());

        foreach (var metricDefinition in metricDefinitions)
        {
            // Enumerate metric definition:
            //    Id
            //    ResourceId
            //    Name
            //    Unit
            //    MetricAvailabilities
            //    PrimaryAggregationType
            //    Dimensions
            //    IsDimensionRequired
        }
    }

Lectura de valores de métricas a nivel de cuenta

En el ejemplo siguiente se muestra cómo leer los datos de UsedCapacity a nivel de cuenta:

    public static async Task ReadStorageMetricValue()
    {
        var resourceId = "<resource-ID>";
        var subscriptionId = "<subscription-ID>";
        var tenantId = "<tenant-ID>";
        var applicationId = "<application-ID>";
        var accessKey = "<AccessKey>";

        MonitorClient readOnlyClient = AuthenticateWithReadOnlyClient(tenantId, applicationId, accessKey, subscriptionId).Result;

        Microsoft.Azure.Management.Monitor.Models.Response Response;

        string startDate = DateTime.Now.AddHours(-3).ToUniversalTime().ToString("o");
        string endDate = DateTime.Now.ToUniversalTime().ToString("o");
        string timeSpan = startDate + "/" + endDate;

        Response = await readOnlyClient.Metrics.ListAsync(
            resourceUri: resourceId,
            timespan: timeSpan,
            interval: System.TimeSpan.FromHours(1),
            metricnames: "UsedCapacity",

            aggregation: "Average",
            resultType: ResultType.Data,
            cancellationToken: CancellationToken.None);

        foreach (var metric in Response.Value)
        {
            // Enumerate metric value
            //    Id
            //    Name
            //    Type
            //    Unit
            //    Timeseries
            //        - Data
            //        - Metadatavalues
        }
    }

Lectura de valores de métricas multidimensionales

En el caso de las métricas multidimensionales, debe definir el filtro de metadatos si desea leer datos de métricas sobre valores de dimensión específicos.

En el ejemplo siguiente se muestra cómo leer datos de métricas en la métrica que admite valores multidimensionales:

    public static async Task ReadStorageMetricValueTest()
    {
        // Resource ID for Azure Files
        var resourceId = "/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/{storageAccountName}/fileServices/default";
        var subscriptionId = "<subscription-ID}";
        // How to identify Tenant ID, Application ID and Access Key: https://azure.microsoft.com/documentation/articles/resource-group-create-service-principal-portal/
        var tenantId = "<tenant-ID>";
        var applicationId = "<application-ID>";
        var accessKey = "<AccessKey>";

        MonitorManagementClient readOnlyClient = AuthenticateWithReadOnlyClient(tenantId, applicationId, accessKey, subscriptionId).Result;

        Microsoft.Azure.Management.Monitor.Models.Response Response;

        string startDate = DateTime.Now.AddHours(-3).ToUniversalTime().ToString("o");
        string endDate = DateTime.Now.ToUniversalTime().ToString("o");
        string timeSpan = startDate + "/" + endDate;
        // It's applicable to define meta data filter when a metric support dimension
        // More conditions can be added with the 'or' and 'and' operators, example: BlobType eq 'BlockBlob' or BlobType eq 'PageBlob'
        ODataQuery<MetadataValue> odataFilterMetrics = new ODataQuery<MetadataValue>(
            string.Format("BlobType eq '{0}'", "BlockBlob"));

        Response = readOnlyClient.Metrics.List(
                        resourceUri: resourceId,
                        timespan: timeSpan,
                        interval: System.TimeSpan.FromHours(1),
                        metricnames: "BlobCapacity",
                        odataQuery: odataFilterMetrics,
                        aggregation: "Average",
                        resultType: ResultType.Data);

        foreach (var metric in Response.Value)
        {
            //Enumerate metric value
            //    Id
            //    Name
            //    Type
            //    Unit
            //    Timeseries
            //        - Data
            //        - Metadatavalues
        }
    }

Supervisión del rendimiento de la carga de trabajo

Puede usar Azure Monitor para analizar las cargas de trabajo que usan Azure Files. Siga estos pasos.

Vaya a la cuenta de almacenamiento en Azure Portal.
En el menú del servicio, en Supervisión, seleccione Métricas.
En Espacio de nombres de métrica, seleccione Archivo.

Ahora puede seleccionar una métrica en función de lo que desee supervisar.

Supervisión de la disponibilidad

En Azure Monitor, la métrica Disponibilidad puede ser útil cuando algo es visiblemente incorrecto desde la perspectiva de un usuario o una aplicación, o al solucionar problemas de alertas.

Al usar esta métrica con Azure Files, es importante ver siempre la agregación como Average en lugar de Max o Min. El uso de Average muestra qué porcentaje de las solicitudes están experimentando errores y si están dentro del Acuerdo de Nivel de Servicio para Azure Files.

Supervisión de la latencia

Las dos métricas de latencia más importantes son Latencia de E2E correcta y Latencia del servidor correcta. Estas son métricas ideales para seleccionar al iniciar cualquier investigación de rendimiento. El Promedio es la agregación recomendada. Como se mencionó anteriormente, Max y Min a veces pueden ser engañosas.

En los gráficos siguientes, la línea azul indica cuánto tiempo se dedica a la latencia total (latencia de E2E correcta) y la línea rosa indica el tiempo invertido solo en el servicio de Azure Files (latencia del servidor correcto).

Este gráfico muestra un cliente local con un recurso compartido de archivos de Azure montado, que representa, por ejemplo, un usuario típico que se conecta desde una ubicación remota. La distancia física entre el cliente y la región de Azure está estrechamente correlacionada con la latencia del lado cliente correspondiente, que representa la diferencia entre la latencia de E2E y el servidor.

En comparación, en el gráfico siguiente se muestra una situación en la que tanto el cliente como el recurso compartido de archivos de Azure se encuentran dentro de la misma región. Tenga en cuenta que la latencia del lado cliente es de solo 0,17 ms en comparación con 43,9 ms en el primer gráfico. Esto ilustra por qué minimizar la latencia del lado cliente es imprescindible para lograr un rendimiento óptimo.

Otro indicador de latencia que se debe buscar y podría sugerir un problema es una mayor frecuencia o picos anómalos en la Latencia del servidor correcta. Esto suele deberse a una limitación por exceder el límite establecido de un recurso compartido de archivos (o un límite de escala general de un recurso compartido de archivos de pago por uso). Consulte Descripción de la facturación de Azure Files y los objetivos de escalabilidad y rendimiento de Azure Files.

Para obtener más información, consulte Solución de problemas de alta latencia, bajo rendimiento o IOPS bajas.

Supervisión del uso

Las métricas de uso que miden la cantidad de datos que se transmiten (rendimiento) o las operaciones que se administran (IOPS) se usan normalmente para determinar la cantidad de trabajo que realiza la aplicación o la carga de trabajo. Las métricas de transacción pueden determinar el número de operaciones o solicitudes en el servicio de Azure Files en la granularidad en diversos momentos.

Si usa las métricas Salida o Entrada para determinar el volumen de datos entrantes o salientes, use la agregación Suma para determinar la cantidad total de datos que se transmiten hacia el recurso compartido de archivos y desde este durante una granularidad de un minuto a un día. Otras agregaciones como Promedio, Max y Min solo muestran el valor del tamaño de E/S individual. Este es el motivo por el que la mayoría de los clientes suelen ver 1 MiB al usar la agregación Max . Aunque puede ser útil comprender el tamaño de E/S más grande, menor o incluso el promedio, no es posible mostrar la distribución del tamaño de E/S generado por el patrón de uso de la carga de trabajo.

También puede seleccionar Aplicar división en tipos de respuesta (correcto, errores) u operaciones de API (lectura, escritura, creación, cierre) para mostrar detalles adicionales, como se muestra en el gráfico siguiente.

Para determinar el promedio de E/S por segundo (IOPS) de la carga de trabajo, primero determine el número total de transacciones durante un minuto y, a continuación, divida ese número en 60 segundos. Por ejemplo, 120 000 transacciones en 1 minuto / 60 segundos = 2000 IOPS en promedio.

Para determinar el rendimiento promedio de la carga de trabajo, tome la cantidad total de datos transmitidos mediante la combinación de las métricas de Entrada y Salida (rendimiento total) y divida esa cantidad en 60 segundos. Por ejemplo, un rendimiento total de 1 GiB durante 1 minuto /60 segundos = 17 MiB de rendimiento promedio.

Supervisión del uso por número máximo de IOPS y ancho de banda (solo aprovisionado)

Los recursos compartidos de archivos aprovisionados proporcionan las métricas Transacciones por número máximo de IOPS y Ancho de banda por número máximo de MiB/s para mostrar lo que la carga de trabajo está logrando en horas pico. El uso de estas métricas para analizar la carga de trabajo le ayudará a comprender la verdadera funcionalidad a escala, así como a establecer una línea de base para comprender el impacto de más rendimiento e IOPS para que pueda aprovisionar el recurso compartido de archivos de Azure de forma óptima.

En el gráfico siguiente se muestra una carga de trabajo que generó 2,63 millones de transacciones durante 1 hora. Cuando 2,63 millones de transacciones se divide entre 3600 segundos, obtenemos un promedio de 730 IOPS.

Ahora, cuando comparamos las IOPS promedio con las Transacciones por número máximo de IOPS, vemos que en la carga máxima logramos 1840 IOPS, que es una mejor representación de la capacidad de la carga de trabajo a gran escala.

Seleccione Agregar métrica para combinar las Métricas de entrada y Salida en un solo gráfico. Esto muestra que 76,2 GiB (78 028 MiB) se transfirieron a lo largo de una hora, lo que nos proporciona un rendimiento promedio de 21,67 MiB durante esa misma hora.

Comparado con el Ancho de banda por número máximo de MiB/s, logramos 123 MiB/s en el pico.

Supervisión del uso por IOPS de metadatos

En los recursos compartidos de archivos de Azure, escale verticalmente hasta 12 000 IOPS de metadatos. Esto significa que la ejecución de una carga de trabajo con muchos metadatos con un gran volumen de operaciones abiertas, cerradas o de eliminación aumenta la probabilidad de limitación de IOPS de metadatos. Esta limitación es independiente de la IOPS aprovisionada general del recurso compartido de archivos.

Dado que ninguna carga de trabajo con muchos metadatos sigue el mismo patrón de uso, puede ser difícil para los clientes supervisar de forma proactiva su carga de trabajo y establecer alertas precisas.

Para solucionar esto, hemos introducido dos métricas específicas de metadatos para recursos compartidos de archivos de Azure:

Correcto con advertencia de metadatos: indica que las IOPS de metadatos se están aproximando a su límite y que podrían limitarse si permanecen altas o continúan aumentando. Un aumento del volumen o la frecuencia de estas advertencias sugiere un riesgo creciente de limitación de metadatos.
Correcto con limitación de metadatos: indica que las IOPS de metadatos han superado la capacidad del recurso compartido de archivos, lo que da lugar a una limitación. Aunque las operaciones de IOPS nunca generan errores y, finalmente, se realizan de manera correcta después de los reintentos, la latencia se ve afectada durante la limitación.

Para ver en Azure Monitor, seleccione la métrica Transacciones y Aplicar división en tipos de respuesta. Los tipos de respuesta de metadatos solo aparecen en la lista desplegable si la actividad se produce dentro del período de tiempo seleccionado.

En el gráfico siguiente, se muestra una carga de trabajo que experimentó un aumento repentino en las IOPS de metadatos (transacciones), lo que desencadena Correcto con advertencia de metadatos, lo que indica un riesgo de limitación de metadatos. En este ejemplo, la carga de trabajo redujo posteriormente su volumen de transacciones, lo que impide que se produzca la limitación de metadatos.

Si la carga de trabajo encuentra Correcto con advertencia de metadatos o Correcto con limitación de metadatos, considere la posibilidad de implementar una o varias de las siguientes recomendaciones:

En el caso de los recursos compartidos de archivos SMB de SSD, habilite el almacenamiento en caché de metadatos.
Distribuya (divida) la carga de trabajo entre varias comparticiones de archivos.
Reduzca el volumen de IOPS de metadatos.