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. |
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.
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.
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.
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
Pasos siguientes
- Métricas de trabajo de Azure Stream Analytics
- Análisis del rendimiento del trabajo de Azure Stream Analytics mediante métricas y dimensiones
- Depuración con el diagrama de trabajo físico (versión preliminar) en Azure Portal
- Depuración con el diagrama de trabajo lógico (versión preliminar) en Azure Portal
- Supervisión de los trabajos de Stream Analytics con Azure Portal
- Descripción y ajuste de las unidades de streaming