Mesures de performances
Les mesures doivent être collectées pour comprendre les performances de votre cluster, et des applications qu’il prend en charge. Pour les clusters Service Fabric, nous vous recommandons de collecter les compteurs de performances suivants.
Nœuds
Pour les ordinateurs de votre cluster, veuillez collecter les compteurs de performances suivants afin de mieux comprendre la charge de chaque ordinateur et de prendre les meilleures décisions quant à la mise à l’échelle des clusters.
Catégorie de compteur | Nom de compteur |
---|---|
Logical Disk | Espace libre du disque logique |
PhysicalDisk(per Disk) | Avg. de file d’attente lecture disque |
PhysicalDisk(per Disk) | Avg. de file d’attente écriture disque |
PhysicalDisk(per Disk) | Avg. Disk sec/Read |
PhysicalDisk(per Disk) | Avg. Disk sec/Write |
PhysicalDisk(per Disk) | Nb d’opérations de lectures de disque/s |
PhysicalDisk(per Disk) | Nb d’octets de lecture de disque/s |
PhysicalDisk(per Disk) | Nb d’opération d’écriture de disque/s |
PhysicalDisk(per Disk) | Nb d’octets d’écriture de disque/s |
Mémoire | Nombre d’octets disponibles |
PagingFile | % utilisation |
Processor(Total) | % temps processeur |
Processus (par service) | % temps processeur |
Processus (par service) | Traitement ID |
Processus (par service) | Octets privés |
Processus (par service) | Nombre de threads |
Processus (par service) | Octets virtuels |
Processus (par service) | Plage de travail |
Processus (par service) | Plage de travail - Privée |
Network Interface(all-instances) | Octets enreg. |
Network Interface(all-instances) | Octets envoyés |
Network Interface(all-instances) | Total des octets |
Network Interface(all-instances) | Longueur de la file d’attente de sortie |
Network Interface(all-instances) | Paquets sortants rejetés |
Network Interface(all-instances) | Paquets reçus et rejetés |
Network Interface(all-instances) | Paquets sortants, erreurs |
Network Interface(all-instances) | Paquets reçus, erreurs |
Applications et services .NET
Collectez les compteurs suivants si vous déployez des services .NET dans votre cluster.
Catégorie de compteur | Nom de compteur |
---|---|
.NET CLR Memory (par service) | ID du processus |
.NET CLR Memory (par service) | Nombre total d’octets dédiés |
.NET CLR Memory (par service) | Nombre total d’octets réservés |
.NET CLR Memory (par service) | Nombre d’octets dans tous les tas |
.NET CLR Memory (par service) | Taille du tas d’objets volumineux |
.NET CLR Memory (par service) | Nombre de handles GC |
.NET CLR Memory (par service) | Nombre de collections de génération 0 |
.NET CLR Memory (par service) | Nombre de collections de génération 1 |
.NET CLR Memory (par service) | Nombre de collections de génération 2 |
.NET CLR Memory (par service) | % de temps dans GC |
Compteurs de performances personnalisés de Service Fabric
Service Fabric génère une quantité importante de compteurs de performance personnalisés. Si le kit de développement SDK est installé, vous pouvez voir la liste complète sur votre ordinateur Windows dans l’Analyseur de performances (Démarrer > Analyseur de performances).
Dans les applications que vous déployez sur votre cluster, si vous utilisez Reliable Actors, ajoutez des compteurs des catégories Service Fabric Actor
et Service Fabric Actor Method
(consultez Diagnostics Service Fabric Reliable Actors.
Si vous utilisez Reliable Services ou la communication à distance du service, nous disposons également des catégories de compteur Service Fabric Service
et Service Fabric Service Method
à partir desquelles vous devez collecter les compteurs. Reportez-vous à la surveillance via la communication à distance du service et aux compteurs de performances de services fiables.
Si vous utilisez Reliable Collections, nous vous recommandons d’ajouter Avg. Transaction ms/Commit
depuis le Service Fabric Transactional Replicator
pour collecter la latence moyenne de validation par mesure de transaction.
Étapes suivantes
- En savoir plus sur la génération d’événements au niveau de la plateforme dans Service Fabric
- Collecter des métriques de performance via l’agent Log Analytics