Menganalisis metrik Azure Files menggunakan Azure Monitor

Memahami cara memantau performa berbagi file sangat penting untuk memastikan bahwa aplikasi Anda berjalan seefisien mungkin. Artikel ini memperlihatkan kepada Anda cara menggunakan Azure Monitor untuk menganalisis metrik Azure Files seperti ketersediaan, latensi, dan pemanfaatan.

Lihat Memantau Azure Files untuk detail tentang data pemantauan yang dapat Anda kumpulkan untuk Azure Files dan cara menggunakannya.

Berlaku untuk

Jenis berbagi File SMB NFS
Berbagi file standar (GPv2), LRS/ZRS Yes No
Berbagi file standar (GPv2), GRS/GZRS Yes No
Berbagi file premium (FileStorage), LRS/ZRS Yes Yes

Metrik yang didukung

Metrik untuk Azure Files berada di namespace ini:

  • Microsoft.Storage/storageAccounts
  • Microsoft.Storage/storageAccounts/fileServices

Untuk daftar metrik yang tersedia untuk Azure Files, lihat Referensi data pemantauan Azure Files.

Untuk daftar semua metrik yang didukung Azure Monitor, yang menyertakan Azure Files, lihat Metrik yang didukung Azure Monitor.

Menampilkan data metrik Azure Files

Anda dapat melihat metrik Azure Files dengan menggunakan portal Azure, PowerShell, Azure CLI, atau .NET.

Anda dapat menganalisis metrik untuk Azure Storage dengan metrik dari layanan Azure lainnya dengan menggunakan Azure Monitor Metrics Explorer. Buka penjelajah metrik dengan memilih Metrik dari menu Azure Monitor . Untuk detail tentang menggunakan alat ini, lihat Menganalisis metrik dengan penjelajah metrik Azure Monitor.

Untuk metrik yang mendukung dimensi, Anda dapat memfilter metrik dengan nilai dimensi yang dikehendaki. Untuk daftar lengkap dimensi yang didukung Azure Storage, lihat Dimensi metrik.

Memantau performa beban kerja

Anda dapat menggunakan Azure Monitor untuk menganalisis beban kerja yang menggunakan Azure Files. ikuti langkah berikut.

  1. Buka akun penyimpanan Anda di portal Azure.
  2. Dari navigasi kiri, pilih Berbagi file penyimpanan data>. Pilih berbagi file yang ingin Anda pantau.
  3. Dari navigasi kiri, pilih Metrik Pemantauan>.
  4. Saat menggunakan Azure Monitor untuk Azure Files, penting untuk selalu memilih namespace metrik File . Pilih Tambahkan metrik.
  5. Di bawah Namespace metrik pilih File.

Screenshot showing how to select the Files metric namespace.

Ketersediaan monitor

Di Azure Monitor, metrik Ketersediaan dapat berguna ketika ada sesuatu yang terlihat salah dari perspektif aplikasi atau pengguna, atau saat memecahkan masalah pemberitahuan.

Saat menggunakan metrik ini dengan Azure Files, penting untuk selalu melihat agregasi sebagai Rata-rata dibandingkan dengan Max atau Min. Menggunakan Rata-rata akan membantu Anda memahami persentase permintaan Anda yang mengalami kesalahan, dan jika berada dalam SLA untuk Azure Files.

Screenshot showing the available transaction metrics in Azure Monitor.

Memantau latensi

Dua metrik latensi yang paling penting adalah Latensi E2E Keberhasilan dan Latensi Server Keberhasilan. Ini adalah metrik ideal untuk dipilih saat memulai investigasi performa apa pun. Rata-rata adalah agregasi yang direkomendasikan. Seperti yang disebutkan sebelumnya, Max dan Min terkadang bisa menyesatkan.

Dalam bagan berikut, garis biru menunjukkan berapa banyak waktu yang dihabiskan dalam latensi total (Latensi E2E Keberhasilan), dan garis merah muda menunjukkan waktu yang dihabiskan hanya dalam layanan Azure Files (Latensi Server Keberhasilan).

Bagan ini adalah contoh komputer klien yang telah memasang berbagi file Azure dari lingkungan lokal. Ini kemungkinan akan mewakili pengguna umum yang terhubung dari kantor, rumah, atau lokasi jarak jauh lainnya. Anda akan melihat bahwa jarak fisik antara klien dan wilayah Azure berkorelasi erat dengan latensi sisi klien yang sesuai, yang mewakili perbedaan antara latensi E2E dan Server.

Screenshot showing latency metrics with a remote user connecting to an Azure file share.

Sebagai perbandingan, bagan berikut menunjukkan situasi di mana klien dan berbagi file Azure berada dalam wilayah yang sama. Perhatikan bahwa latensi sisi klien hanya 0,17ms dibandingkan dengan 43,9ms di bagan pertama. Ini menggambarkan mengapa meminimalkan latensi sisi klien sangat penting untuk mencapai performa yang optimal.

Screenshot showing latency metrics when the client and Azure file share are located in the same region.

Indikator latensi lain untuk mencari bahwa mungkin menunjukkan masalah adalah peningkatan frekuensi atau lonjakan abnormal dalam Latensi Server Keberhasilan. Hal ini biasanya disebabkan oleh pembatasan karena melebihi batas skala Azure Files untuk berbagi file standar, atau Berbagi Premium Azure Files yang kurang disediakan.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Memecahkan masalah latensi tinggi, throughput rendah, atau IOPS rendah.

Memantau pemanfaatan

Metrik pemanfaatan yang mengukur jumlah data yang dikirimkan (throughput) atau operasi yang dilayankan (IOPS) biasanya digunakan untuk menentukan berapa banyak pekerjaan yang dilakukan oleh aplikasi atau beban kerja. Metrik transaksi dapat menentukan jumlah operasi atau permintaan terhadap layanan Azure Files selama berbagai granularitas waktu.

Jika Anda menggunakan metrik Egress atau Ingress untuk menentukan volume data masuk atau keluar, gunakan agregasi Jumlah untuk menentukan jumlah total data yang dikirimkan ke dan dari berbagi file selama granularitas waktu 1 menit hingga 1 hari. Agregasi lain seperti Rata-rata, Maks, dan Min hanya menampilkan nilai ukuran I/O individual. Inilah sebabnya mengapa sebagian besar pelanggan biasanya akan melihat 1 MiB saat menggunakan agregasi Maks . Meskipun dapat berguna untuk memahami ukuran ukuran I/O terbesar, terkecil, atau bahkan rata-rata Anda, tidak mungkin untuk menampilkan distribusi ukuran I/O yang dihasilkan oleh pola penggunaan beban kerja.

Anda juga dapat memilih Terapkan pemisahan pada jenis respons (berhasil, kegagalan, kesalahan) atau operasi API (baca, tulis, buat, tutup) untuk menampilkan detail tambahan seperti yang ditunjukkan pada bagan berikut.

Screenshot showing utilization metrics split by API name.

Untuk menentukan rata-rata I/O per detik (IOPS) untuk beban kerja Anda, pertama-tama tentukan jumlah total transaksi selama satu menit lalu bagi angka tersebut dengan 60 detik. Misalnya, 120.000 transaksi dalam 1 menit / 60 detik = 2.000 IOPS rata-rata.

Untuk menentukan throughput rata-rata untuk beban kerja Anda, ambil jumlah total data yang dikirimkan dengan menggabungkan metrik Ingress dan Egress (throughput total) dan bagi dengan 60 detik. Misalnya, total throughput 1 GiB selama 1 menit / 60 detik = throughput rata-rata 17 MiB.

Memantau pemanfaatan dengan IOPS dan bandwidth maksimum (khusus premium)

Karena berbagi file Azure Premium ditagih pada model yang disediakan di mana setiap GiB kapasitas penyimpanan yang Anda provisikan memberi Anda lebih banyak IOPS dan throughput, sering kali berguna untuk menentukan IOPS dan bandwidth maksimum. Sedangkan throughput mengukur jumlah aktual data yang berhasil ditransmisikan, bandwidth mengacu pada tingkat transfer data maksimum.

Dengan berbagi file Azure Premium, Anda dapat menggunakan metrik Transactions by Max IOPS dan Bandwidth by Max MiB/s untuk menampilkan apa yang dicapai beban kerja Anda pada waktu sibuk. Menggunakan metrik ini untuk menganalisis beban kerja Anda akan membantu Anda memahami kemampuan sejati dalam skala besar, serta menetapkan garis besar untuk memahami dampak lebih banyak throughput dan IOPS sehingga Anda dapat secara optimal menyediakan berbagi file Azure Premium Anda.

Bagan berikut menunjukkan beban kerja yang menghasilkan 2,63 juta transaksi selama 1 jam. Ketika 2,63 juta transaksi dibagi 3.600 detik, kita mendapatkan rata-rata 730 IOPS.

Screenshot showing the transactions generated by a workload over one hour.

Sekarang ketika kita membandingkan IOPS rata-rata dengan Transaksi oleh Max IOPS, kita melihat bahwa di bawah beban puncak kita mencapai 1.840 IOPS, yang merupakan representasi yang lebih baik dari kemampuan beban kerja dalam skala besar.

Screenshot showing transactions by max IOPS.

Pilih Tambahkan metrik untuk menggabungkan metrik Ingress dan Egress pada satu grafik. Ini menampilkan bahwa 76,2 GiB (78.028 MiB) ditransfer selama satu jam, yang memberi kita throughput rata-rata 21,67 MiB selama jam yang sama.

Screenshot showing how to combine ingress and egress metrics into a single graph.

Dibandingkan dengan Bandwidth oleh Max MiB/dtk, kami mencapai 123 MiB/dtk pada puncaknya.

Screenshot showing bandwidth by max MIBS.