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Dimensiones de las métricas de Azure Stream Analytics

Azure Stream Analytics proporciona un servicio de procesamiento de streaming distribuido sin servidor. Los trabajos se pueden ejecutar en uno o varios nodos de streaming distribuidos, que el servicio administra automáticamente. Los datos de entrada se particionan y se asignan a distintos nodos de streaming para su procesamiento.

Stream Analytics tiene muchas métricas disponibles para supervisar el estado de un trabajo. Para solucionar problemas de rendimiento con el trabajo, puede dividir y filtrar las métricas mediante las dimensiones siguientes.

Dimensión Definición
Nombre lógico Nombre de entrada o salida de un trabajo de Stream Analytics.
Identificador de la partición Identificador de la partición de datos de entrada de un origen de entrada. Por ejemplo, si el origen de entrada es un centro de eventos, el identificador de partición es el identificador de partición del centro de eventos. Para trabajos perfectamente paralelos, el identificador de partición de la salida es el mismo que en la entrada.
Nombre del nodo El identificador de un nodo de streaming que se aprovisiona cuando se ejecuta el trabajo. Un nodo de streaming representa la cantidad de recursos de proceso y memoria asignados al trabajo.

Captura de pantalla de un gráfico que muestra el área para seleccionar la dimensión de las métricas de un trabajo de Stream Analytics.

Captura de pantalla que muestra la división de una métrica por dimensión.

Captura de pantalla que muestra el filtrado de una métrica por dimensión.

Dimensión de Nombre lógico

Nombre lógico es el nombre de entrada o salida de un trabajo de Stream Analytics. Por ejemplo, supongamos que un trabajo de Stream Analytics tiene cuatro entradas y cinco salidas. Verá las cuatro entradas lógicas individuales y cinco salidas lógicas individuales al dividir las métricas relacionadas con la entrada y las relacionadas con la salida en esta dimensión.

Captura de pantalla que muestra múltiples entradas y salidas en un trabajo de Stream Analytics.

Captura de pantalla de un gráfico que muestra la división de la métrica de Eventos de salida por Nombre lógico.

La dimensión de Nombre lógico está disponible para filtrar y dividir las métricas siguientes:

  • Eventos de entrada pendientes
  • Errores de conversión de datos
  • Primeros eventos de entrada
  • Errores de deserialización de entrada
  • Bytes del evento de entrada
  • Eventos de entrada
  • Origen de entrada recibido
  • Eventos de entrada retrasada
  • Eventos desordenados
  • Eventos de salida
  • Retraso de la marca de agua

Dimensión de Nombre del nodo

Un nodo de streaming representa un conjunto de recursos de proceso que se usa para procesar los datos de entrada. Cada seis unidades de streaming (SU) se traducen en un nodo, que el servicio administra automáticamente por su parte. Para más información sobre la relación entre las unidades de streaming y los nodos de streaming, consulte Descripción y ajuste de unidades de streaming.

Nombre del nodo es una dimensión en el nivel de nodo de streaming. Puede ayudarle a explorar en profundidad algunas métricas en el nivel de nodo de streaming específico. Por ejemplo, se pueden dividir las métricas de uso de CPU en el nivel de nodo de streaming comprobando el uso de CPU de un nodo de streaming individual.

Captura de pantalla de un gráfico que muestra la división del uso medio de CPU por la dimensión de Nombre del nodo.

La dimensión de Nombre lógico está disponible para filtrar y dividir las métricas siguientes:

  • Eventos de entrada pendientes
  • Porcentaje de uso de CPU (versión preliminar)
  • Eventos de entrada
  • Eventos de salida
  • % de uso de SU (memoria)
  • Retraso de la marca de agua

Dimensión de id. de partición

Cuando los datos de streaming se ingieren en el servicio Azure Stream Analytics para su procesamiento, los datos de entrada se distribuyen a los nodos de streaming según las particiones del origen de entrada. La dimensión de id. de partición es el identificador de la partición de datos de entrada del origen de entrada.

Por ejemplo, si el origen de entrada es un centro de eventos, el identificador de partición es el identificador de partición del centro de eventos. El identificador de partición de la entrada es el mismo que en la salida.

Diagrama que muestra la división del retraso de la marca de agua por la dimensión de id. de partición.

La dimensión de id. de partición está disponible para filtrar y dividir las métricas siguientes:

  • Eventos de entrada pendientes
  • Errores de conversión de datos
  • Primeros eventos de entrada
  • Errores de deserialización de entrada
  • Bytes del evento de entrada
  • Eventos de entrada
  • Origen de entrada recibido
  • Eventos de entrada retrasada
  • Eventos de salida
  • Retraso de la marca de agua

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