Pemantauan penskalaan otomatis

  • 2 menit

Di unit ini, kita akan melihat konsep pemantauan skala otomatis.

Pemantauan

Mirip dengan sumber daya Azure lainnya, tindakan penskalaan otomatis Azure Spring Apps membuat log. Ada dua kategori log yang dapat dibuat:

  • Evaluasi Skala Otomatis: Mesin skala otomatis mencatat entri log untuk setiap evaluasi kondisi setiap kali melakukan pemeriksaan. Entri ini mencakup detail tentang nilai metrik yang diamati, aturan yang dievaluasi, dan apakah evaluasi menghasilkan tindakan skala atau tidak.

  • Tindakan Skala Otomatis: Mesin merekam peristiwa tindakan skala yang dimulai oleh layanan skala otomatis dan hasil tindakan skala tersebut (keberhasilan, kegagalan, dan berapa banyak penskalaan yang terjadi seperti yang dilihat oleh layanan skala otomatis).

Memahami peristiwa penskalaan otomatis

Di layar pengaturan skala otomatis, Anda dapat masuk ke tab Jalankan riwayat untuk melihat tindakan skala terbaru. Tab juga memperlihatkan perubahan Kapasitas yang Diamati dari waktu ke waktu. Ini juga menunjukkan detail selengkapnya tentang semua tindakan skala otomatis, termasuk operasi seperti memperbarui dan menghapus pengaturan skala otomatis. Layar Pengaturan juga menunjukkan log aktivitas dan memungkinkan Anda memfilter menurut operasi skala otomatis.

Skala otomatis akan memposting ke Log Aktivitas jika salah satu kondisi berikut muncul:

  • Skala otomatis mengeluarkan operasi penskalaan.
  • Layanan skala otomatis berhasil menyelesaikan tindakan penskalaan.
  • Layanan skala otomatis gagal mengambil tindakan skalakan.
  • Skala otomatis mendeteksi flapping dan membatalkan upaya penskalaan. Anda akan melihat jenis log Flapping dalam situasi ini. Jika Anda melihat Flapping, pertimbangkan apakah ambang Anda terlalu sempit.
  • Skala otomatis mendeteksi flapping, tetapi masih dapat berhasil menskalakan. Anda akan melihat jenis log FlappingOccurred dalam situasi ini. Jika Anda melihat FlappingOccurred, mesin skala otomatis telah mencoba untuk menskalakan (misalnya, dari empat instans menjadi dua), tetapi telah menentukan bahwa tindakan ini akan menyebabkan flapping. Sebagai gantinya, mesin skala otomatis telah diskalakan ke jumlah instans yang berbeda (misalnya, menggunakan tiga instans alih-alih dua), yang tidak lagi menyebabkan flapping, sehingga diskalakan ke jumlah instans ini.

Memantau penskalaan otomatis aplikasi dengan Log Analytics

Seperti halnya layanan yang didukung Azure Monitor, Anda dapat menggunakan Setelan Diagnostik untuk merutekan log ini:

  • Ke ruang kerja Azure Log Analytics Anda untuk analitik terperinci.
  • Ke Azure Event Hubs lalu ke alat non-Azure.
  • Ke akun penyimpanan Azure Anda untuk pengarsipan.

Anda dapat memvalidasi evaluasi dan menskalakan tindakan dengan lebih baik menggunakan Analitik Log. Dalam aplikasi contoh Anda, kami telah merutekan log penskalaan otomatis Anda ke Log Azure Monitor (Log Analytics) melalui ruang kerja saat Anda membuat pengaturan penskalaan otomatis.

Data diambil dari ruang kerja Log Analytics menggunakan kueri log yang merupakan permintaan baca-saja untuk memproses data dan menampilkan hasil. Kueri log ditulis dalam Bahasa Kueri Kusto (KQL), yang merupakan bahasa kueri yang sama yang digunakan oleh Azure Data Explorer.

Catatan

Untuk informasi selengkapnya tentang sintaks KQL , lihat unit Ringkasan di akhir modul ini.

Pada latihan berikutnya, Anda akan menggunakan analitik log untuk mengetahui lebih lanjut tentang peristiwa penskalaan otomatis.