Az Azure Monitor felfedezése a MongoDB-hez készült vCore-alapú Azure Cosmos DB-ben (vCore)

A következőkre vonatkozik: MongoDB virtuális processzormag (vCore)

Az Azure Monitor for vCore-alapú Azure Cosmos DB for MongoDB metrikanézetet biztosít a fiók figyeléséhez és irányítópultok létrehozásához. Az Azure Cosmos DB-metrikákat alapértelmezés szerint gyűjti a rendszer. A processzorszázad metrika a különböző típusú műveletek fogyasztásának lekérésére szolgál. Később elemezheti, hogy mely műveletek használták a legtöbb lekötött memóriát. Alapértelmezés szerint a használati adatok ötperces időközönként összesítve lesznek. Az összesítési egységet azonban módosíthatja az időrészletesség beállításának módosításával.

Bevezetés

Mielőtt hozzákezdene, tisztában kell lennie az információk megjelenítésének és vizualizálásának módjával.

A következőket biztosítja:

• Az Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore) erőforrásainak nagy léptékű perspektívája egyetlen helyen található összes előfizetésében. Csak a kiértékelni kívánt előfizetésekre és erőforrásokra terjedhet ki szelektíven.
• Egy adott Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore) erőforrás részletezési elemzése . A problémákat diagnosztizálhatja, vagy részletes elemzést végezhet a kihasználtság, a hibák, a kapacitás és a műveletek kategóriáinak használatával. A lehetőségek bármelyikének kiválasztása részletes áttekintést nyújt a MongoDB-hez készült Azure Cosmos DB (vCore) metrikákról.
• Az Azure Monitor-munkafüzetsablonokra épülő testreszabható felület. Módosíthatja a megjelenített metrikákat, módosíthatja vagy beállíthatja a korlátoknak megfelelő küszöbértékeket, majd mentheti őket egy egyéni munkafüzetbe. A munkafüzetek diagramjai ezután rögzíthetők az Azure-irányítópultokon.

Ma elérhető metrikák

Rendszermetrikák (minden fürtszinten elérhető)

• Lekötött memória százalékos aránya: A szegmensen lévő alkalmazások által lefoglalt lekötött memóriakorlát százalékos aránya. Ez a metrika segít a memóriahasználat figyelésében a lefoglalt korláton.
• CPU-százalék: Egy szegmens cpu-kihasználtságát jelzi.
  • Magas CPU-kihasználtság: Ha átlagosan kiugró processzorhasználatot észlel, a legjobb megoldás a fürtszint növelése a teljesítmény maximalizálására. A szint növelése után figyelje meg a használatot, és ellenőrizze, hogy stabilizálódik-e.
  • Alacsony CPU-kihasználtság: Ezzel szemben, ha a processzor kihasználtsága folyamatosan alacsony, javasoljuk, hogy alacsonyabb fürtszintre skálázza le a költségeket.
• Memóriaszázalék: Egy szegmens memóriakihasználtságát jeleníti meg. Az írásvédett számítási feladatokhoz érdemes lehet több RAM-mal rendelkező fürtrétegeket használni a teljesítmény optimalizálásához és a zökkenőmentesebb műveletek biztosításához.
• Tárolási százalék: Megjeleníti a rendelkezésre álló tárolási százalékot egy szegmensen.
• Felhasznált tárterület: A szegmenseken használt tárterület tényleges mennyiségét jelöli. Ez a metrika elengedhetetlen a tárolási használati trendek megértéséhez és a tárolási erőforrások kezeléséhez.
  • Figyelés és felügyelet: Ha a tárterület kihasználtsága 80% fölé nő, a felhasználóknak ezt jobban figyelniük kell. Javasoljuk, hogy növelje a lemez termékváltozatának méretét a tároló hatékonyabb kezelése érdekében.
  • Teljesítményoptimalizálás: Ha az írási teljesítmény nem a kívánt szinten van, különösen nagy léptékű futtatás esetén, a lemez méretének növelése növelheti az írási teljesítményt.
• IOPS: Másodpercenként méri a lemez I/O-műveleteit egy szegmensen. Betekintést nyújt a tárolórendszer olvasási és írási teljesítményébe, segít optimalizálni a lemezhasználatot.
  • Nehéz számítási feladatok írása: Az IOPS különösen fontos az írási nehéz számítási feladatokhoz, különösen nagy léptékű üzemeltetés esetén. Ha javítani kell az írási teljesítményt, javasoljuk, hogy a fürtszint növelése helyett frissítse a tárolólemez termékváltozatának méretét.

Adatbázismetrikák

• Mongo-kérelmek időtartama: A teljes időtartamot rögzíti a Mongo-fürt által kezelt ügyfél MongoDB-kérelmek ezredmásodpercében, 60 másodpercenként frissítve. Ez a metrika elengedhetetlen az adatbázis-műveletek válaszképességének és késésének felméréséhez.

Feljegyzés

Az adatbázismetrikák elérése díjmentes. A metrikák eléréséhez azonban az M40-fürt szintjén vagy annál magasabb szinten kell lennie. A frissítésről további információt ebben az útmutatóban talál.

Metrikák megtekintése

1. Jelentkezzen be az Azure Portalra.

2. Nyissa meg a mongoDB-hez készült Azure Cosmos DB virtuális magfürt meglévő lapját.

3. A MongoDB-hez készült Azure Cosmos DB virtuális magfürt lapján válassza a Metrikák navigációs menüt.

   

4. Ezután válassza ki a Monogo-kérelem időtartamának metrikáját az elérhető metrikák listájából. Ebben a példában a Mongo-kérések időtartamát és az Avg-t jelöljük ki összesítési értékként. Ezen részletek mellett kiválaszthatja a metrikák időtartományát és időrészletességét is. Legfeljebb az elmúlt 30 nap metrikáit tekintheti meg. A szűrő alkalmazása után egy diagram jelenik meg a szűrő alapján. Láthatja a kiválasztott időszakhoz percenként felhasznált kérelemegységek átlagos számát.

   

Adatbázismetrikák szűrői

• A metrikákat szűrheti is, és lekérheti az adott CollectionName, DatabaseName, Operation és StatusCode által megjelenített diagramokat. A Szűrő hozzáadása és az Alkalmaz felosztási lehetőségek lehetővé teszik a használat szűrését és a metrikák csoportosítását.

• Ha gyűjtemény szerint szeretné megtekinteni a használatot, válassza a Felosztás alkalmazása lehetőséget, és válassza ki szűrőként a gyűjtemény nevét. Az alábbihoz hasonló diagramot fog látni, amelyen az irányítópulton belül számos gyűjtemény található. Ezután kiválaszthat egy adott gyűjteménynevet a további részletek megtekintéséhez:

  

Következő lépések

• A metrikariasztásokat úgy konfigurálhatja, hogy automatikus riasztásokat állítson be a problémák észleléséhez.

Migrálási lehetőségek a MongoDB virtuális maghoz készült Azure Cosmos DB-hez