Supervisión de un clúster de Azure Cosmos DB for MongoDB basado en núcleo virtual

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La supervisión de Azure Cosmos DB for MongoDB basada en núcleo virtual ayuda a mantener su estado y rendimiento. Azure Monitor, combinado con un área de trabajo de Azure Log Analytics o una cuenta de Azure Storage, permite capturar y almacenar registros de diagnóstico que proporcionan claridad en las operaciones de base de datos.

Uso de Azure Monitor con Azure Log Analytics o Azure Storage

El área de trabajo de Azure Log Analytics y la cuenta de Azure Storage proporcionan diferentes ventajas para supervisar la instancia de Azure Cosmos DB for MongoDB basada en núcleo virtual:

El área de trabajo de Azure Log Analytics permite el análisis en tiempo real y complejo de los datos de registro, que proporciona lo siguiente:

  • Análisis detallado y visualización de datos para comprender las operaciones y el rendimiento de la base de datos.
  • Funcionalidades avanzadas de consulta para investigar problemas específicos o identificar tendencias operativas.

La cuenta de Azure Storage ofrece una solución confiable para la retención de datos a largo plazo, esencial para:

  • Almacenar registros de forma segura durante períodos prolongados, admitir el cumplimiento y el análisis histórico.
  • Acceso a datos históricos para analizar las tendencias de rendimiento y realizar auditorías.

Supervisión de clústeres con Azure Monitor

Los registros de diagnóstico de Azure Monitor detallan las operaciones dentro de Azure Cosmos DB for MongoDB basado en núcleo virtual. Estos registros son fundamentales para:

  • Seguimiento de solicitudes y análisis de métricas de rendimiento.
  • Identificación y resolución de anomalías operativas o de rendimiento.

Uso de registros de diagnóstico

Con un área de trabajo de Log Analytics o una configuración de la cuenta de Azure Storage, puede configurar las opciones de diagnóstico para canalizar los registros a estos servicios, lo que le permite:

  • Supervisar y mantener continuamente el rendimiento y el estado del clúster de Azure Cosmos DB for MongoDB basado en núcleo virtual.
  • Responder proactivamente a los cambios en el comportamiento de la base de datos y los patrones de uso.

Explorar consultas de supervisión de Kusto

Use el lenguaje de consulta Kusto (KQL) en el área de trabajo de Log Analytics para realizar un análisis exhaustivo. Puede ejecutar estas consultas en Azure Portal en la página Registros de supervisión del clúster.

Captura de pantalla de la página de consulta de registro.

Vamos a revisar algunos ejemplos de consultas KQL:

  1. Recuento de solicitudes con error por código de error:

    VCoreMongoRequests
| where ErrorCode != 0
| summarize count() by bin(TimeGenerated, 5m), ErrorCode=tostring(ErrorCode)

  2. Rendimiento de las solicitudes de API:

    VCoreMongoRequests
| summarize percentile(DurationMs, 99) by bin(TimeGenerated, 1h), OperationName

  3. Distribución de solicitudes por agente de usuario:

    VCoreMongoRequests
| summarize count() by bin(TimeGenerated, 1h), UserAgent

Estas consultas proporcionan información útil, lo que le ayuda a optimizar las operaciones y a solucionar problemas de forma eficaz. Para obtener más información sobre el lenguaje de consulta kusto, revise la documentación del lenguaje de consulta kusto.

La supervisión eficaz es fundamental para administrar Azure Cosmos DB for MongoDB basado en núcleo virtual. El uso de Azure Monitor ayuda a garantizar que la base de datos se ejecute de forma eficaz. La configuración de registros de diagnóstico a través de Azure Log Analytics o Azure Storage le permite mantener un rendimiento óptimo.