Recommandations pour la collecte des données de performances

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S’applique à cette recommandation de liste de vérification de l’efficacité des performances d’Azure Well-Architected Framework :

PE :04 collecte les données de performances. Les composants et les flux de charge de travail doivent fournir des métriques et des journaux automatiques, continus et significatifs. Collectez des données à différents niveaux de la charge de travail, tels que l’application, la plateforme, les données et le système d’exploitation.

La collecte de données de performances est le processus de collecte de métriques et de journaux qui fournissent des informations sur les performances d’une charge de travail. Ces données incluent des valeurs numériques, appelées métriques. Les métriques décrivent l’état du système à un moment donné. Il inclut également des journaux qui contiennent différents types de données organisées en enregistrements.

En collectant des données de performances, vous pouvez surveiller et analyser les performances d’une charge de travail. Vous pouvez utiliser ces informations pour identifier les goulots d’étranglement des performances, résoudre les problèmes, optimiser l’allocation des ressources et prendre des décisions pilotées par les données afin d’améliorer l’efficacité globale des performances de la charge de travail.

Sans insights pilotés par les données, vous ne connaissez peut-être pas les problèmes de performances sous-jacents ou les opportunités d’optimisation. Les résultats potentiels incluent des temps de réponse plus lents, un débit réduit, une utilisation accrue des ressources et, au final, une expérience utilisateur non optimale. En outre, le manque de données de performances rend difficile le diagnostic et la résolution des problèmes en temps opportun, ce qui entraîne des temps d’arrêt prolongés et une réduction de la productivité.

Définitions

Terme Définition
Journaux d’activité Journaux qui effectuent le suivi des opérations de gestion sur les ressources, telles que la suppression d’une ressource.
Journaux d’activité d’application Les journaux qui effectuent le suivi des informations sur les événements d’application, les erreurs et d’autres activités, par exemple, utilisent des connexions et des échecs de connexion à la base de données.
Outil d’analyse des performances des applications (APM) Outil qui surveille et signale les performances d’une application.
Instrumentation du code Capture directe ou indirecte des métriques de performances du point de vue du code de l’application. Les métriques capturées incluent les métriques de flux, l’utilisation des ressources et les métriques spécifiques au langage ou au runtime.
Traçage distribué Collecte et mise en corrélation des métriques entre les composants de charge de travail distribués.
Récepteur de métriques Destination de stockage pour vos métriques qui met en corrélation les données de série chronologique à des fins d’analyse.
Journaux de plateforme Données de diagnostic et d’audit qui incluent les journaux de ressources, les journaux d’activité et les journaux d’audit.
Métriques de plateforme Valeurs numériques qui enregistrent les performances de la charge de travail à un moment donné.
Journaux d’activité de ressources Données générées par un système. Il fournit des informations sur l’état du système.
Erreurs Rx/Tx Nombre d’erreurs de réception et d’erreurs de transmission sur une interface réseau.
Journalisation structurée Définition d’un format significatif pour journaliser les messages, généralement sous forme de paires clé-valeur.

Stratégies de conception

L’optimisation des performances nécessite des données pour mesurer les performances actuelles d’une charge de travail ou d’un flux par rapport à ses objectifs de performances. Vous devez collecter la quantité et la diversité appropriées de données pour mesurer les performances du code et de l’infrastructure par rapport aux objectifs de performances. Vérifiez que chaque composant et flux de la charge de travail génère automatiquement des métriques et des journaux continus et significatifs. Vous devez sourcer ces données à partir de différents niveaux, comme l’application, la plateforme, le stockage et le système d’exploitation. La collecte complète des données de performances permet une compréhension globale des performances, ce qui permet d’identifier avec précision les inefficacités et les possibilités d’amélioration.

Centraliser les données de performances

La centralisation des métriques et des journaux de performances est le processus de collecte des métriques de performances et des journaux d’activité à partir de différentes sources et de leur stockage dans un emplacement central. Créez un récepteur de métriques central et un récepteur de journaux central. Cette centralisation permet d’accéder, d’analyser et de surveiller facilement les métriques de performances et les journaux d’activité sur différents systèmes et composants. En centralisant les métriques et les journaux, vous obtenez une visibilité sur les performances de votre charge de travail. Choisissez une plateforme ou un outil approprié qui peut agréger et stocker des métriques et des journaux de performances de charge de travail.

Compromis : comprendre le coût de la collecte des métriques et des journaux. En général, plus vous collectez de métriques et de journaux, plus le coût est élevé.

Segmenter les données de performances

La segmentation des données de performances implique l’organisation et la catégorisation des métriques et des journaux en fonction de leur origine, de leur objectif ou de leur environnement. Par exemple, vous devez séparer les données de production des données de non-production ou faire la distinction entre les cibles de performances et les métriques métier. La segmentation des données permet d’optimiser des environnements spécifiques, facilite la résolution des problèmes et limite les inexactitudes dans l’analyse des performances. En maintenant une distinction claire entre les différents types de données, vous pouvez capturer, analyser et répondre aux métriques pertinentes plus efficacement et mieux aligner l’intégrité de la charge de travail avec les objectifs de charge de travail. Pour segmenter les données de performances, tenez compte des recommandations suivantes :

  • Séparez les données de production et les données de non-production. En séparant les données par environnement, vous pouvez garantir une surveillance et une optimisation ciblées de chaque environnement. Dans les environnements de production, vous pouvez mieux identifier et résoudre les problèmes de performances qui affectent directement les utilisateurs et les opérations de l’entreprise. Dans les environnements hors production, la séparation des données facilite la résolution des problèmes et le réglage précis efficaces pendant la phase de test avant le déploiement en production.

  • Utilisez un jeu de données dans chaque environnement. N’utilisez pas un ensemble de données pour les cibles de performances et un autre ensemble de données pour les alertes liées aux cibles de performances. L’utilisation de différents ensembles de données entraîne des alertes inexactes qui minent l’efficacité de la surveillance des performances.

  • Séparez les cibles de performances et les métriques métier. Les équipes d’exploitation et de développement utilisent des cibles de performances pour surveiller l’intégrité de la charge de travail et atteindre les objectifs métier. Les métriques métier se rapportent aux objectifs métier ou aux rapports clients. Capturez les métriques métier dans un flux de données distinct, même si les données se chevauchent directement. La séparation vous permet de capturer les données appropriées et d’analyser les données de manière indépendante.

Définir des stratégies de rétention

Les stratégies de rétention déterminent la durée pendant laquelle les données de performances doivent être conservées. L’établissement de ces stratégies permet de gérer efficacement le stockage et garantit que seules les données nécessaires sont accessibles à des fins d’analyse. Ces stratégies prennent en charge de meilleures performances et répondent aux normes de conformité. Vous devez configurer des stratégies de rétention pour les données de journal et de métriques afin de permettre un dépannage et une surveillance efficaces dans tous les environnements. Par exemple, les journaux et les métriques peuvent devoir être conservés plus longtemps dans un environnement de production que dans l’environnement de test. La période de rétention doit correspondre aux exigences et aux réglementations de conformité de votre organization. Déterminez la durée de conservation des données à des fins d’analyse et d’audit. Archivez les données dont vous n’avez pas besoin pour une analyse immédiate.

Collecter des données de performances d’application

La collecte des données d’application implique la supervision et l’analyse des métriques de performances d’une application, telles que le débit, la latence et les temps d’achèvement, principalement collectées par le biais du code d’instrumentation. Les données de performances d’une application fournissent des informations précieuses sur l’intégrité et les performances d’une application. En surveillant et en analysant les données de performances, vous pouvez identifier et résoudre les problèmes, optimiser les performances de l’application et prendre des décisions éclairées pour votre application.

Code de l’instrument

L’instrumentation fait référence au processus d’incorporation d’extraits de code ou d’intégration d’outils dans un code d’application. L’objectif de l’instrumentation est de capturer les données de performances pendant l’exécution de l’application. Il est essentiel de collecter des métriques qui mettent en évidence les opérations critiques de l’application. Concentrez-vous sur les métriques telles que le débit, la latence et le temps d’achèvement. Il est important de faire la distinction entre les opérations liées à l’entreprise et les opérations qui ne le sont pas. Pour les données relatives aux opérations métier, assurez-vous que leurs métadonnées sont structurées de manière à permettre un suivi et un stockage distincts. La principale raison de l’instrumentation du code est de collecter des données sur la façon dont l’application gère sa charge de travail. Elle vous permet de bénéficier des avantages suivants :

  • Identification des goulots d’étranglement des performances : En effectuant le suivi des métriques telles que l’utilisation du processeur et de la mémoire, vous pouvez identifier les goulots d’étranglement et optimiser le code en conséquence.

  • Évaluation du comportement du système sous une charge : Vous pouvez voir comment l’application fonctionne dans différents scénarios de charge de travail et de stress. Ces données peuvent vous aider à identifier les problèmes liés à la scalabilité, à la concurrence et à l’utilisation des ressources.

  • Suivi de l’intégrité et de la disponibilité des applications : Étant donné que les indicateurs de performances clés sont surveillés en temps réel, vous pouvez recevoir des alertes sur les problèmes potentiels qui affectent les performances et la disponibilité de l’application.

  • Améliorer l’expérience utilisateur : Vous pouvez obtenir des insights sur la façon dont les utilisateurs interagissent avec l’application. Utilisez ces informations pour optimiser l’expérience utilisateur et identifier les domaines à améliorer.

  • Planifier la capacité et allouer des ressources : Les données de performances collectées par l’instrumentation peuvent fournir des informations précieuses sur les besoins en ressources d’une application. Ces informations peuvent vous guider dans vos décisions concernant la planification de la capacité et l’allocation des ressources.

Lorsque vous instrumentez du code pour l’analyse des performances, tenez compte des stratégies suivantes :

  • Utiliser des outils APM : les outils APM peuvent collecter et analyser des données de performances, notamment des métriques, des traces et des journaux. Les outils APM offrent des fonctionnalités telles que l’instrumentation au niveau du code, le suivi des transactions et le profilage des performances.

  • Utiliser des infrastructures de journalisation et de suivi : les infrastructures de journalisation et de suivi sont des outils ou des bibliothèques que les développeurs intègrent à leurs applications pour faciliter la journalisation et le suivi. Ces infrastructures fournissent des fonctions permettant de générer des journaux d’activité, des demandes de suivi et parfois même de formater ou de transporter les données générées. En incorporant des infrastructures de journalisation et de suivi dans la base de code, les développeurs peuvent capturer des données pertinentes pendant l’exécution. Les données peuvent inclure des informations sur le chemin d’exécution, les E/S et les performances.

  • Instrumentation personnalisée : les développeurs peuvent ajouter du code personnalisé pour collecter des métriques de performances propres à leur application et charge de travail. L’instrumentation personnalisée peut mesurer les runtimes, suivre l’utilisation des ressources ou capturer des événements spécifiques. Écrire une instrumentation de code personnalisée uniquement lorsque les métriques de plateforme sont insuffisantes. Dans certaines situations, la ressource de plateforme peut mesurer les perspectives agrégées ou même granulaires de votre application. Évaluez la question de savoir s’il faut dupliquer cet effort à l’aide de code personnalisé par rapport aux compromis de code excessifs ou à la dépendance vis-à-vis d’une fonctionnalité de plateforme.

  • Capturez les temps de transaction. La capture des temps de transaction concerne la mesure des temps de bout en bout pour les fonctions techniques clés dans le cadre de la surveillance des performances. Les métriques au niveau de l’application doivent inclure des temps de transaction de bout en bout. Ces temps de transaction doivent couvrir des fonctions techniques clés telles que les requêtes de base de données, les temps de réponse pour les appels d’API externes et les taux d’échec des étapes de traitement.

  • Utilisez des normes de télémétrie. Envisagez d’utiliser des bibliothèques d’instrumentation d’outil APM et des outils basés sur une norme de télémétrie, comme OpenTelemetry.

Activer le suivi distribué

Le suivi distribué est une technique utilisée pour suivre et surveiller les demandes à mesure qu’elles transitent par un système distribué. Il vous permet de suivre le chemin d’une requête au fur et à mesure qu’elle traverse plusieurs services et composants, fournissant des informations précieuses sur les performances et l’efficacité de votre charge de travail. Le suivi distribué est important pour l’efficacité des performances, car il permet d’identifier les goulots d’étranglement, les problèmes de latence et les zones d’optimisation au sein d’un système distribué. Vous pouvez identifier les retards ou les inefficacités et prendre les mesures appropriées pour améliorer les performances en visualisant le flux d’une requête. Pour activer le suivi distribué, procédez comme suit :

  1. Commencez par instrumenter vos applications et services pour générer des données de trace. Utilisez des bibliothèques ou des infrastructures qui prennent en charge le suivi distribué, comme OpenTelemetry.

  2. Vérifiez que les informations de trace sont propagées au-delà des limites du service. Vous devez généralement transmettre un ID de trace unique et d’autres informations contextuelles à chaque demande.

  3. Configurez un système de collecte de traces centralisé. Ce système collecte et stocke les données de trace générées par vos applications et services.

  4. Utilisez les données de trace collectées pour visualiser le flux de demandes de bout en bout et analyser les caractéristiques de performances de votre système distribué.

Collecter les journaux des applications

Lorsque vous instrumentez du code, l’une des principales sorties doit être les journaux d’application. La journalisation vous aide à comprendre comment l’application s’exécute dans différents environnements. Les journaux d’activité des applications enregistrent les conditions qui produisent des événements d’application. Collectez les journaux d’application dans tous les environnements d’application. Les entrées de journal correspondantes dans l’application doivent capturer un ID de corrélation pour leurs transactions respectives. L’ID de corrélation doit mettre en corrélation les événements du journal des applications entre les flux d’application critiques tels que la connexion utilisateur. Utilisez cette corrélation pour évaluer l’intégrité des scénarios clés dans le contexte des cibles et des exigences non fonctionnelles.

Vous devez utiliser la journalisation structurée. La journalisation structurée accélère l’analyse et l’analyse des journaux. Cela facilite l’indexation, l’interrogation et la création de rapports des journaux sans complexité. Ajoutez et utilisez une bibliothèque de journalisation structurée dans le code de votre application. Parfois, les entrées de journal peuvent vous aider à mettre en corrélation des données que vous n’avez pas pu mettre en corrélation par d’autres moyens.

Collecter les données de performances des ressources

En collectant les données de performances des ressources, vous pouvez obtenir des insights sur l’intégrité et le comportement de votre charge de travail. Les données de performances des ressources fournissent des informations sur l’utilisation des ressources, ce qui est essentiel pour la planification de la capacité. Ces données fournissent également des insights sur l’intégrité d’une charge de travail et peuvent vous aider à détecter les problèmes et à résoudre les problèmes. Tenez compte des recommandations suivantes :

  • Collectez des métriques et des journaux pour chaque ressource. Chaque service Azure a un ensemble de métriques propres à la fonctionnalité de la ressource. Ces métriques vous aident à comprendre l’intégrité et les performances de la ressource. Ajoutez un paramètre de diagnostic pour chaque ressource afin d’envoyer des métriques à un emplacement auquel votre équipe de charge de travail peut accéder au fur et à mesure qu’elle crée des alertes et des tableaux de bord. Les données de métriques sont disponibles pour un accès à court terme. Pour un accès à long terme ou un accès à partir d’un système qui se trouve en dehors d’Azure Monitor, envoyez les données de métriques à votre récepteur unifié à l’emplacement d’accès.

  • Utilisez des outils de plateforme. Inspirez-vous des solutions de supervision intégrées et intégrées, telles qu’Azure Monitor Insights. Ces outils simplifient les opérations de performances. Envisagez d’utiliser des outils de plateforme lorsque vous sélectionnez une plateforme et investissez dans des outils ou des rapports personnalisés.

  • Surveiller le trafic réseau. La surveillance du trafic réseau permet de suivre et d’analyser le flux et les modèles des données à mesure qu’elles se déplacent sur les chemins réseau. Collectez l’analytique du trafic et surveillez le trafic qui traverse les limites du sous-réseau. Votre objectif est d’analyser et d’optimiser les performances du réseau.

Collecter des données de base de données et de stockage

De nombreux systèmes de stockage et de base de données fournissent leurs propres outils de supervision. Ces outils collectent des données de performances spécifiques à ces systèmes. Les systèmes de base de données et de stockage génèrent souvent des journaux qui contiennent des événements et des indicateurs liés aux performances. Collectez les données de base de données et les données de performances de stockage afin d’identifier les goulots d’étranglement, de diagnostiquer les problèmes et de prendre des décisions éclairées pour améliorer les performances globales et la fiabilité de votre charge de travail. Envisagez de collecter les types de données de performances suivants :

  • Débit : le débit mesure la quantité de données lues ou écrites dans le système de stockage sur une période donnée. Les données de débit indiquent les fonctionnalités de transfert de données.

  • Latence : la latence mesure la durée des opérations de stockage. Les données de latence indiquent la réactivité du système de stockage.

  • IOPS (opérations d’E/S par seconde) : données sur le nombre d’opérations de lecture ou d’écriture que le système de stockage peut effectuer en une seconde. Les données d’IOPS indiquent le débit et la réactivité du système de stockage.

  • Utilisation de la capacité : l’utilisation de la capacité correspond à la quantité de capacité de stockage utilisée et à la quantité disponible. Les données d’utilisation de la capacité aident les organisations à planifier leurs besoins de stockage futurs.

Pour les bases de données, vous devez également collecter des métriques spécifiques à la base de données :

  • Performances des requêtes : données sur le temps d’exécution, l’utilisation des ressources et l’efficacité des requêtes de base de données. Les requêtes de base de données lentes ou inefficaces peuvent ralentir considérablement une charge de travail. Recherchez les requêtes qui sont lentes et qui s’exécutent fréquemment.

  • Performances des transactions : données sur les performances des transactions de base de données, telles que la durée des transactions, l’accès concurrentiel et la contention de verrous.

  • Performances de l’index : données sur les performances des index de base de données, telles que la fragmentation des index, les statistiques d’utilisation et l’optimisation des requêtes.

  • Utilisation des ressources : données qui incluent le processeur, la mémoire, l’espace disque, les E/S et la bande passante réseau.

  • Métriques de connexion : métriques qui suivent le nombre de connexions actives, abandonnées et ayant échoué. Des taux d’échec élevés peuvent indiquer des problèmes réseau ou indiquer que la base de données a atteint son nombre maximal de connexions.

  • Taux de transaction : nombre de transactions qu’une base de données exécute par seconde. Une modification des taux de transaction peut indiquer des problèmes de performances.

  • Taux d’erreur : données qui indiquent les performances d’une base de données. Des taux d’erreur élevés peuvent indiquer un problème de performances. Collecter et analyser les erreurs de base de données.

Collecter les données du système d’exploitation (le cas échéant)

Une solution PaaS (Platform as a Service) élimine la nécessité de collecter des données de performances du système d’exploitation. Toutefois, si votre charge de travail s’exécute sur des machines virtuelles (infrastructure as a service), vous devez collecter des données de performances sur le système d’exploitation. Vous devez comprendre la demande sur votre système d’exploitation et votre machine virtuelle. Exemples fréquents de compteurs de performances du système d’exploitation. Par exemple, vous pouvez échantillonner les compteurs de performances toutes les minutes.

Au minimum, collectez des données sur les zones de performances suivantes.

Zone de performances Processus ou fonction
UC - Utilisation du processeur (mode utilisateur ou mode privilégié)
- Longueur de la file d’attente du processeur (nombre de processus en attente de temps processeur)
Processus - Nombre de threads de processus
- Nombre de handles de processus
Mémoire - Mémoire validée
- Mémoire disponible
- Pages par seconde
- Permuter l’utilisation de l’espace
Disque - Lecture sur disque
- Écritures sur disque
- Débit du disque
- Utilisation de l’espace disque
Réseau - Débit de l’interface réseau
- Erreurs Rx/Tx de l’interface réseau

Valider et analyser des données

Vos données de performances doivent être alignées sur les objectifs de performances. Les données doivent représenter les performances de charge de travail ou de flux de manière complète et précise en ce qui concerne les objectifs de performances. Par exemple, le temps de réponse d’un service web a une cible de performances de 500 ms. Effectuez une routine d’analyse des données, car les évaluations fréquentes permettent une détection et une atténuation précoces des problèmes de performances.

  • Créer des alertes. Il est avantageux d’avoir des alertes actionnables, ce qui permet d’identifier rapidement et de corriger les problèmes de performances. Ces alertes doivent indiquer clairement le seuil de performances violé, l’effet potentiel sur l’entreprise et les composants impliqués. Commencez par définir l’alerte courante et recommandée. Au fil du temps, vous pouvez modifier ces critères en fonction de vos besoins spécifiques. L’objectif principal de ces alertes doit être de prévoir les baisses de performances potentielles avant qu’elles ne dégénèrent en problèmes importants. Si vous ne pouvez pas définir d’alerte pour une dépendance externe, envisagez de concevoir une méthode pour collecter des mesures indirectes, comme la durée d’un appel de dépendance.

  • Définissez des limites de collecte de données. Déterminez et définissez des limites logiques sur le volume de données que vous collectez et leur durée de rétention. La télémétrie peut parfois produire des quantités écrasantes de données. Il est essentiel de se concentrer sur la capture uniquement des indicateurs de performance les plus vitaux ou d’avoir un système efficace en place pour extraire des insights significatifs de vos données de performances.

Animation Azure

Centralisation, segmentation et conservation des données de performances : Azure Monitor collecte et agrège les données de chaque couche et composant de votre charge de travail sur plusieurs locataires et abonnements Azure et non-Azure. Il stocke les données dans une plateforme de données commune à des fins de consommation par un ensemble commun d’outils qui peuvent mettre en corrélation, analyser, visualiser et/ou répondre aux données.

Vous avez besoin d’au moins un espace de travail Log Analytics pour activer les journaux Azure Monitor. Vous pouvez utiliser un seul espace de travail pour toute votre collecte de données. Vous pouvez également créer plusieurs espaces de travail en fonction de la configuration requise pour segmenter les données de performances. Il vous permet également de définir des stratégies de rétention.

Collecte des données de performances d’application : Application Insights est une fonctionnalité d’Azure Monitor qui vous permet de surveiller les performances et la disponibilité de votre application. Il fournit des insights au niveau de l’application en collectant des données de télémétrie telles que les taux de demandes, les temps de réponse et les détails des exceptions. Vous pouvez activer Application Insights pour votre application et la configurer pour collecter les données de performances nécessaires. Application Insights prend également en charge le suivi distribué. Configurez le suivi distribué pour tous les flux. Pour générer des flux de transactions de bout en bout, mettez en corrélation les événements qui proviennent de différents composants ou niveaux d’application.

Les compteurs de performances sont un moyen puissant de surveiller les performances de votre application. Azure fournit différents compteurs de performances que vous pouvez utiliser pour collecter des données sur l’utilisation du processeur, l’utilisation de la mémoire, les E/S de disque, le trafic réseau, etc. Si vous configurez votre application pour émettre des données de compteur de performances, Azure Monitor collecte et stocke les données à des fins d’analyse.

Collecte des données de performances des ressources : la plupart des services Azure génèrent des journaux et des métriques de plateforme qui fournissent des informations de diagnostic et d’audit. En activant les paramètres de diagnostic, vous pouvez spécifier les journaux et les métriques de plateforme à collecter et stocker. À des fins de corrélation, activez diagnostics pour tous les services pris en charge, puis envoyez les journaux à la même destination que vos journaux d’application.

Collecte des données de performances de base de données et de stockage : Azure Monitor vous permet de collecter des données de performances pour les bases de données dans Azure. Vous pouvez activer la surveillance pour Azure SQL base de données, Azure Database pour MySQL, Azure Database pour PostgreSQL et d’autres services de base de données. Azure Monitor fournit des métriques et des journaux pour surveiller les performances de la base de données, notamment l’utilisation du processeur, l’utilisation de la mémoire et les performances des requêtes. Pour être informé des problèmes, vous pouvez configurer des alertes en fonction des seuils de performances.

Azure propose des recommandations de performances pour les bases de données, telles que SQL Server sur Azure Machines Virtuelles. Ces recommandations vous aident à optimiser les performances de vos charges de travail de base de données. Ils incluent des suggestions pour collecter des compteurs de performances, capturer des statistiques d’attente et collecter des données de performances pendant les heures de pointe.

Azure Storage Analytics vous permet de collecter des données de performances pour les services de Stockage Azure tels que le Stockage Blob, le Stockage Table et le Stockage File d’attente. Vous pouvez activer la journalisation et les métriques pour vos comptes de stockage afin de surveiller les indicateurs de performances clés, tels que le nombre d’opérations de lecture/écriture, le débit et la latence.

Collecte des données de performances du système d’exploitation : L’extension Diagnostics Azure vous permet de collecter des données de performances détaillées à partir de vos machines virtuelles, y compris le processeur, la mémoire, les E/S de disque et le trafic réseau. Ces données peuvent être envoyées à Azure Monitor ou à d’autres services de stockage à des fins d’analyse et d’alerte.

Validation et analyse des données de performances : dans Azure Monitor, vous pouvez utiliser les journaux Azure Monitor pour collecter, analyser et visualiser les données de journal à partir de vos applications et systèmes. Vous pouvez configurer les journaux Azure Monitor pour ingérer les journaux de votre application, notamment les journaux d’activité au niveau de l’application et les journaux d’infrastructure. En agrégeant les journaux, vous pouvez interroger plusieurs événements et obtenir des insights sur les performances de votre application. Pour plus d’informations, consultez Calculs et options des coûts des journaux Azure Monitor etTarification pour Azure Monitor.

Dans Azure Monitor, vous pouvez définir des règles d’alerte pour surveiller des métriques de performances spécifiques et déclencher des alertes basées sur des conditions prédéfinies. Par exemple, vous pouvez créer une règle d’alerte pour vous avertir lorsque l’utilisation du processeur dépasse un certain seuil ou lorsque le temps de réponse dépasse une limite spécifiée. Configurez la règle d’alerte pour envoyer des notifications aux destinataires souhaités.

Lorsque vous créez une règle d’alerte, vous pouvez définir les critères qui déterminent quand une alerte doit être déclenchée. Vous pouvez définir des seuils, des méthodes d’agrégation, des fenêtres de temps et la fréquence d’évaluation. Définissez les critères en fonction de vos exigences de surveillance des performances. En plus d’envoyer des notifications, vous pouvez spécifier les actions à effectuer lorsqu’une alerte est déclenchée. Les actions peuvent inclure l’envoi d’e-mails, l’appel de webhooks ou l’exécution de fonctions Azure. Choisissez les actions appropriées pour répondre au scénario d’alerte spécifique.

Exemples

Liste de contrôle d’efficacité des performances

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