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Superviser Azure Data Factory

  • Article

Cet article aborde les points suivants :

  • Types de données de monitoring que vous pouvez collecter pour ce service.
  • Comment analyser ces données.

Remarque

Si vous connaissez déjà ce service et/ou Azure Monitor et que vous voulez simplement savoir comment analyser les données de monitoring, consultez la section Analyser vers la fin de cet article.

Quand vous avez des applications critiques et des processus métier qui s’appuient sur des ressources Azure, vous devez monitorer votre système et obtenir des alertes. Le service Azure Monitor collecte et agrège les métriques et les journaux de chaque composant de votre système. Azure Monitor vous fournit une vue de la disponibilité, des performances et de la résilience, et vous avertit des problèmes. Vous pouvez utiliser le portail Azure, PowerShell, Azure CLI, l’API REST ou des bibliothèques de client pour configurer et visualiser les données de monitoring.

Méthodes de supervision

Il existe plusieurs façons de superviser Azure Data Factory.

Azure Data Factory Studio

Vous pouvez superviser toutes vos exécutions de pipeline Data Factory en mode natif dans Azure Data Factory Studio. Pour ouvrir l’expérience de supervision, sélectionnez Lancer Studio depuis votre page Data Factory dans le portail Azure puis, dans Azure Data Factory Studio, sélectionnez Superviser dans le menu de gauche.

Pour plus d’informations sur la supervision dans Azure Data Factory Studio, consultez les articles suivants :

Portail Azure

Vous pouvez également superviser Azure Data Factory directement à partir du portail Azure. Plusieurs graphiques de métriques apparaissent dans la page Vue d’ensemble du portail Azure pour votre instance Data Factory. Dans le menu de la barre latérale gauche, vous pouvez accéder au Journal d’activité d’Azure, ou sélectionner Alertes, Métriques, Paramètres de diagnostic ou Journaux dans la section Supervision.

Surveiller par programmation

Vous pouvez superviser les pipelines Data Factory par programmation en utilisant .NET, PowerShell, Python ou l’API REST. Pour plus d’informations, consultez les articles suivants :

Types de ressource

Azure utilise le concept de types de ressources et d’ID pour identifier tout dans un abonnement. Les types de ressource font également partie des ID de ressource pour chaque ressource exécutée dans Azure. Par exemple, le type de ressource pour une machine virtuelle peut être Microsoft.Compute/virtualMachines. Pour obtenir la liste des services et leurs types de ressource associés, consultez Fournisseurs de ressources.

Azure Monitor organise de même manière les données de supervision de base en métriques et journaux en fonction des types de ressources, également appelés espaces de noms. Différentes métriques et journaux sont disponibles pour les différents types de ressource. Votre service peut être associé à plusieurs types de ressource.

Pour plus d’informations sur les types de ressources pour Azure Data Factory, consultez Informations de référence sur les données de supervision de Data Factory.

Stockage des données

Pour Azure Monitor :

  • Les données de métriques sont stockées dans la base de données des métriques Azure Monitor.
  • Les données de journal sont stockées dans le magasin de journaux Azure Monitor. Log Analytics est un outil du portail Azure qui peut interroger ce magasin.
  • Le journal d’activité Azure est un magasin distinct avec sa propre interface dans le portail Azure.

Vous pouvez aussi envoyer les données des métriques et des journaux d’activité vers le magasin de journaux Azure Monitor. Vous pouvez ensuite utiliser Log Analytics pour interroger les données et les mettre en corrélation avec d’autres données de journal.

De nombreux services peuvent utiliser les paramètres de diagnostic pour envoyer les données des métriques et des journaux vers d’autres emplacements de stockage en dehors d’Azure Monitor. Il peut ainsi s’agit du Stockage Azure, des systèmes partenaires hébergés et des systèmes partenaires non-Azure, en utilisant Event Hubs.

Pour plus d’informations sur la façon dont Azure Monitor stocke les données, consultez Plateforme de données Azure Monitor.

Stocker les données d’exécution d’un pipeline Data Factory

Data Factory stocke les données d’exécution d’un pipeline pendant seulement 45 jours. Utilisez Azure Monitor pour router les journaux de diagnostic si vous souhaitez conserver les données plus longtemps.

Routez les données vers Log Analytics si vous souhaitez les analyser avec des requêtes complexes, créer des alertes personnalisées ou superviser des fabriques de données. Vous pouvez router les données provenant de plusieurs espaces de travail vers un même espace de travail Log Analytics.

Vous pouvez utiliser un compte de stockage ou un espace de noms Event Hub qui ne se trouve pas dans l’abonnement de la ressource émettrice des journaux. L'utilisateur qui configure le paramètre doit disposer d'un accès Azure RBAC (Contrôle d'accès en fonction du rôle Azure) approprié pour les deux abonnements.

Métriques de plateforme Azure Monitor

Azure Monitor fournit des métriques de plateforme pour la plupart des services. Ces mesures sont :

  • Définies individuellement pour chaque espace de noms.
  • Stockées dans la base de données de métriques de série chronologique Azure Monitor.
  • Légères et capables de prendre en charge les alertes en quasi-temps réel.
  • Utilisées pour suivre les performances d’une ressource au fil du temps.

Collecte : Azure Monitor collecte automatiquement les métriques de plateforme. Aucune configuration n'est requise.

Routage : vous pouvez également acheminer des métriques de plateforme vers les journaux Azure Monitor/Log Analytics afin de pouvoir les interroger avec d’autres données de journal. Vérifiez les paramètres d’exportation DS pour chaque métrique pour voir si vous pouvez utiliser un paramètre de diagnostic pour acheminer la métrique vers les journaux Azure Monitor / Log Analytics.

Pour obtenir la liste de toutes les métriques qu’il est possible de collecter pour toutes les ressources dans Azure Monitor, consultez Métriques prises en charge dans Azure Monitor.

Pour obtenir la liste des métriques disponibles pour Data Factory, consultez Informations de référence sur les données de supervision de Data Factory.

Journaux de ressources Azure Monitor

Les journaux de ressource fournissent des insights sur les opérations effectuées par une ressource Azure. Les journaux sont générés automatiquement, mais vous devez les router vers les journaux Azure Monitor pour les enregistrer ou les interroger. Les journaux d’activité sont organisés en catégories. Un espace de noms donné peut avoir plusieurs catégories de journal de ressource.

Collecte : les journaux de ressource ne sont pas collectés ni stockés tant que vous n’avez pas créé un paramètre de diagnostic et routé les journaux vers un ou plusieurs emplacements. Lorsque vous créez un paramètre de diagnostic, vous spécifiez les catégories de journaux à collecter. Il existe plusieurs façons de créer et gérer des paramètres de diagnostic, notamment le portail Azure, programmatiquement et avec Azure Policy.

Routage : la valeur par défaut suggérée est le routage des journaux de ressource vers les journaux Azure Monitor afin de pouvoir les interroger avec d’autres données de journal. D’autres emplacements comme le Stockage Azure, Azure Event Hubs et certains partenaires de monitoring de Microsoft sont également disponibles. Pour plus d’informations, consultez Journaux de ressource Azure et Destinations des journaux de ressource.

Pour plus d’informations sur la collecte, le stockage et le routage des journaux de ressource, consultez Paramètres de diagnostic dans Azure Monitor.

Pour obtenir la liste de toutes les catégories de journal de ressource disponibles dans Azure Monitor, consultez Journaux de ressource pris en charge dans Azure Monitor.

Tous les journaux de ressource dans Azure Monitor ont les mêmes champs d’en-tête, suivis de champs propres au service. Le schéma commun est décrit dans Schéma des journaux des ressources Azure Monitor.

Journal des activités Azure

Le journal d’activité contient des évènements au niveau de l’abonnement qui suivent les opérations sur chaque ressource Azure qui sont vues comme extérieures à cette ressource, par exemple, la création d’une ressource ou le démarrage d’une machine virtuelle.

Collecte : les évènements de journal d’activité sont générés et collectés automatiquement dans un magasin distinct pour leur consultation dans le portail Azure.

Routage : vous pouvez envoyer les données de journal d’activité aux journaux Azure Monitor afin de pouvoir les analyser en même temps que d’autres données de journal. D’autres emplacements comme le Stockage Azure, Azure Event Hubs et certains partenaires de monitoring de Microsoft sont également disponibles. Pour plus d’informations sur le routage du journal d’activité, consultez Vue d’ensemble du journal d’activité Azure.

Supervision des runtimes d’intégration

Le runtime d’intégration est l’infrastructure de calcul utilisée par Data Factory pour fournir les capacités d’intégration de données entre différents environnements réseau. Data Factory offre plusieurs types de runtimes d’intégration :

  • Runtime d’intégration Azure
  • Runtime d’intégration auto-hébergé
  • Azure-SQL Server Integration Services (SSIS) Integration Runtime
  • Runtime d’intégration Apache Airflow

Azure Monitor collecte les journaux des métriques et des diagnostics pour tous les types de runtimes d’intégration. Pour obtenir des instructions détaillées sur la supervision des runtimes d’intégration, consultez les articles suivants :

Analyser les données de surveillance

Il existe de nombreux outils pour analyser les données de supervision.

Outils Azure Monitor

Azure Monitor prend en charge les outils de base suivants :

Les outils qui permettent une visualisation plus complexe sont notamment :

  • Les tableaux de bord, qui vous permettent de combiner différentes sortes de données dans un même volet du portail Azure.
  • Les workbooks, des rapports personnalisables que vous pouvez créer dans le portail Azure. Les workbooks peuvent inclure du texte, des métriques et des requêtes de journal.
  • Grafana, un outil de plateforme ouvert, parfait pour les tableaux de bord opérationnels. Vous pouvez utiliser Grafana pour créer des tableaux de bord à partir de données de plusieurs sources autres qu’Azure Monitor.
  • Power BI, un service d’analyse métier qui fournit des visualisations interactives pour diverses sources de données. Vous pouvez configurer Power BI pour importer automatiquement les données de journal à partir d’Azure Monitor afin de tirer parti de ces visualisations supplémentaires.

Outils d’exportation Azure Monitor

Vous pouvez extraire des données d’Azure Monitor dans d’autres outils en utilisant les méthodes suivantes :

Pour bien démarrer avec l’API REST pour Azure Monitor, consultez Procédure pas à pas de l’API REST d’analyse Azure.

Pour obtenir des instructions détaillées sur la configuration des journaux de diagnostic en utilisant l’API REST, consultez Configurer les journaux de diagnostic via l’API REST Azure Monitor.

Requêtes Kusto

Vous pouvez analyser les données de supervision dans les journaux Azure Monitor ou le magasin Log Analytics à l’aide du langage de requête Kusto (KQL).

Important

Quand vous sélectionnez Journaux dans le menu du service dans le portail, Log Analytics s’ouvre avec l’étendue de requête définie sur le service actuel. Cette étendue signifie que les requêtes de journal ont seulement des données de ce type de ressource. Si vous voulez exécuter une requête qui comprend des données d’autres services Azure, sélectionnez Journaux dans le menu Azure Monitor. Pour plus d’informations, consultez Étendue de requête de journal et intervalle de temps dans la fonctionnalité Log Analytics d’Azure Monitor.

Pour obtenir la liste des requêtes courantes pour n’importe quel service, consultez l’Interface de requêtes Log Analytics.

Pour obtenir des exemples de requêtes, sélectionnez Journaux sous Supervision dans le volet de navigation gauche de votre page Data Factory dans le portail Azure, puis sélectionnez l’onglet Requêtes. Voici quelques exemples de requêtes :

Disponibilité de PipelineRuns : indique la disponibilité des exécutions de pipeline.

ADFPipelineRun
| where Status != 'InProgress' and Status != 'Queued'
| where FailureType != 'UserError'
| summarize availability = 100.00 - (100.00*countif(Status != 'Succeeded') / count())  by bin(TimeGenerated, 1h)), _ResourceId
| order by TimeGenerated asc
| render timechart

5 principaux échecs des exécutions d’activité : retourne les cinq principales activités ayant échoué avec des erreurs système.

ADFActivityRun 
| where TimeGenerated >= ago(24h)
| where Status != 'InProgress' and Status != 'Queued'
| where FailureType != 'UserError'
| where ActivityName  in (name)
| summarize failureCount = countif(Status != 'Succeeded') by bin(TimeGenerated, 1h), ActivityName
| top 5 by failureCount desc nulls last
| order by TimeGenerated asc
| render timechart

État le plus récent des exécutions de pipeline : retourne l’état le plus récent des exécutions de pipeline.

ADFPipelineRun
| summarize argmax(TimeGenerated, * ) by RunId, Status, _ResourceId

Alertes

Azure Monitor vous alerte de façon proactive quand des conditions spécifiques sont détectées dans vos données de monitoring. Les alertes permettent d’identifier et de résoudre les problèmes affectant votre système avant que vos clients ne les remarquent. Pour plus d’informations, consultez Alertes Azure Monitor.

Il existe de nombreuses sources d’alertes courantes pour les ressources Azure. Pour obtenir des exemples d’alertes courantes pour les ressources Azure, consultez Exemples de requêtes d’alerte de journal. Le site Azure Monitor Baseline Alerts (AMBA) fournit une méthode semi-automatisée pour implémenter les alertes, les tableaux de bord et les recommandations associés·es les plus importants·es aux métriques de plateforme. Le site s’applique à un sous-ensemble des services Azure en constante expansion, y compris tous les services qui font partie de la zone d’atterrissage Azure (ALZ).

Le schéma d’alerte commun standardise la consommation de notifications d'alerte pour Azure Monitor. Pour plus d’informations, consultez Schéma d’alerte courant.

Types d'alertes

Vous pouvez définir une alerte sur n’importe quelle source de données de métrique ou de journal dans la plateforme de données Azure Monitor. Il existe de nombreux types d’alertes différents en fonction des services que vous monitorez et des données de monitoring que vous collectez. Les différents types d’alertes ont divers avantages et inconvénients. Pour plus d’informations, consultez Choisir le bon type d’alerte de monitoring.

La liste suivante décrit les types d’alertes Azure Monitor que vous pouvez créer :

  • Les alertes de métrique évaluent les métriques de ressource à intervalles réguliers. Les métriques peuvent être des métriques de plateforme, des métriques personnalisées, des journaux provenant d’Azure Monitor convertis en métriques ou des métriques Application Insights. Les alertes de métriques peuvent également appliquer plusieurs conditions et seuils dynamiques.
  • Les alertes de journal permettent aux utilisateurs d’utiliser une requête Log Analytics pour évaluer les journaux de ressource à une fréquence prédéfinie.
  • Les alertes de journal d’activité sont déclenchées quand un nouvel événement de journal d’activité correspond à des conditions définies. Les alertes Resource Health et les alertes Service Health sont des alertes de journal d’activité qui concernent l’intégrité de votre service et de vos ressources.

Certains services Azure prennent également en charge les alertes de détection intelligente, les alertes Prometheus ou les règles d’alerte recommandées.

Pour certains services, vous pouvez opérer une surveillance à grande échelle en appliquant la même règle d’alerte de métrique à plusieurs ressources du même type qui existent dans la même région Azure. Les notifications individuelles sont envoyées pour chaque ressource supervisée. Pour connaître les services et clouds Azure pris en charge, consultez Monitorer plusieurs ressources avec une seule règle d’alerte.

Règles d’alerte Data Factory

Pour créer et gérer des alertes, sélectionnez Alertes sous Supervision dans le volet de navigation gauche de votre page Data Factory dans le portail Azure.

Le tableau suivant liste les règles d’alerte courantes pour Data Factory. Il s’agit simplement d’une liste recommandée. Vous pouvez définir des alertes pour n’importe quelle métrique, entrée de journal ou entrée de journal d’activité listée dans Informations de référence sur les données de supervision de Data Factory.

Type d’alerte Condition Description
Mesure Métriques d’exécutions de pipeline ayant échoué Quand le total des métriques d’exécution de pipeline ayant échoué est supérieur à 0
Mesure Nombre total d’entités Quand le nombre maximal total d’entités est supérieur à 1 700 000
Mesure Nombre maximal d’entités autorisées Quand la taille maximale totale des fabriques (unité en Go) est supérieure à 6

Les notifications fournissent des alertes proactives pendant ou après l’exécution d’un pipeline.

Recommandations d’Advisor

Pour certains services, si des conditions critiques ou des changements imminents se produisent pendant des opérations de ressources, une alerte s’affiche dans la page Vue d’ensemble du service concerné dans le portail. Des informations supplémentaires et les correctifs recommandés pour l’alerte sont disponibles dans les Recommandations Advisor sous Surveillance dans le menu de gauche. Pendant les opérations normales, aucune recommandation Advisor ne s’affiche.

Pour plus d’informations sur Azure Advisor, consultez Vue d’ensemble d’Azure Advisor.

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