Surveiller les clusters Big Data à l’aide d’azdata et du tableau de bord Grafana
Important
Le module complémentaire Clusters Big Data Microsoft SQL Server 2019 sera mis hors service. La prise en charge de la plateforme Clusters Big Data Microsoft SQL Server 2019 se terminera le 28 février 2025. Tous les utilisateurs existants de SQL Server 2019 avec Software Assurance seront entièrement pris en charge sur la plateforme, et le logiciel continuera à être maintenu par les mises à jour cumulatives SQL Server jusqu’à ce moment-là. Pour plus d’informations, consultez le billet de blog d’annonce et les Options Big Data sur la plateforme Microsoft SQL Server.
Cet article explique comment analyser une application à l’intérieur de Clusters Big Data SQL Server. Les clusters Big Data SQL Server 2019 exposent le tableau de bord Grafana pour la surveillance, et ces métriques sont stockées dans influxDB. Ces métriques sont classées comme suit :
- Métriques relatives à l’hôte Kubernetes collectées par Telegraf, agent pour la collecte, le traitement, l’agrégation et l’écriture de métriques.
- Métriques relatives à la charge de travail : ces métriques relatives à SQL Server, Spark et HDFS sont collectées par CollectD, notamment les métriques DMV SQL Server et les Événements Étendus SQL Server (XEvents).
Important
Le navigateur Internet Explorer et les navigateurs Microsoft Edge plus anciens ne sont pas compatibles avec Grafana. Dans Grafana, vous verrez une page noire avec des erreurs quand vous utilisez un navigateur non pris en charge. Envisagez d’utiliser Microsoft Edge basé sur Chromium ou passez en revue les navigateurs pris en charge pour Grafana.
Métriques disponibles
Les métriques suivantes sont disponibles dans Clusters Big Data SQL Server :
| Catégories | Description | Mesures |
|---|---|---|
| Métriques de nœud hébergé | Métriques relatives à l’hôte Kubernetes | Processeur, utilisation de la RAM, IOPS du disque, moyennes de charge, etc. |
| Métriques des pods et des conteneurs | Métriques relatives aux pods et aux conteneurs Kubernetes, Grafana permet de filtrer ces métriques par pod ou même par conteneur spécifique. | Utilisation du processeur, de la RAM, du disque et du réseau. |
| Métriques SQL Server | Métriques relatives à SQL Server | Transactions/s, demandes de lots/s, Activité de la base de données, Activité SQL Server, etc., en particulier lorsque ContainerAG est activé, vous pouvez également surveiller AlwaysOn à partir d’ici. |
| Métriques Spark | Métriques relatives aux applications Spark. | Écritures hdfs de l’exécuteur, heure du GC JVM, utilisation des tas JVM, etc. |
| Métriques des applications | Métriques relatives aux applications déployées sur Clusters Big Data SQL Server, Grafana permet de filtrer ces métriques par application et version d’application spécifiques. | État du processeur, de la RAM et des requêtes HTTP. |
Prérequis
Fonctionnalités
Dans SQL Server 2019, vous pouvez créer, supprimer, décrire, initialiser, lister, exécuter et mettre à jour votre application. Le tableau suivant décrit les commandes de déploiement d’application que vous pouvez utiliser avec azdata.
| Commande | Description |
|---|---|
azdata bdc endpoint list |
Liste les points de terminaison des clusters Big Data. |
Vous pouvez utiliser l’exemple suivant pour répertorier le point de terminaison du tableau de bord Grafana :
azdata bdc endpoint list --endpoint-name metricsui
La sortie vous donnera le point de terminaison, que vous pouvez utiliser pour vous connecter en utilisant le nom d’utilisateur et le mot de passe de votre cluster.
Les valeurs nodeMetricsUrl et sqlMetricsUrl sont liées à un tableau de bord Grafana pour superviser les métriques de nœuds Kubernetes et les métriques de service des clusters Big Data :
