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Monitorare Azure Data Factory

  • Articolo

L'articolo illustra:

  • I tipi di dati di monitoraggio che è possibile raccogliere per questo servizio.
  • Modi per analizzare i dati.

Nota

Se si ha già familiarità con questo servizio e/o il Monitoraggio di Azure e si vuole solo sapere come analizzare i dati di monitoraggio, vedere la sezione Analizza alla fine di questo articolo.

Quando si hanno applicazioni e processi di business critici che si basano sulle risorse di Azure, è necessario monitorare e ricevere avvisi per il sistema. Il servizio Monitoraggio di Azure raccoglie e aggrega metriche e log da ogni componente del sistema. Il Monitoraggio di Azure offre una visione sulla disponibilità, le prestazioni e la resilienza e notifica i problemi. È possibile usare il portale di Azure, PowerShell, l'interfaccia della riga di comando di Azure, l'API REST o le librerie client per configurare e visualizzare i dati di monitoraggio.

Metodi di monitoraggio

Esistono diversi modi per monitorare Azure Data Factory.

Azure Data Factory Studio

È possibile monitorare tutte le esecuzioni della pipeline di Data Factory in modo nativo in Azure Data Factory Studio. Per aprire l'esperienza di monitoraggio, selezionare Avvia Studio dalla pagina Data Factory nel portale di Azure e in Azure Data Factory Studio selezionare Monitoraggio dal menu a sinistra.

Per altre informazioni sul monitoraggio in Azure Data Factory Studio, vedere gli articoli seguenti:

Azure portal

È anche possibile monitorare Azure Data Factory direttamente dal portale di Azure. Diversi grafici delle metriche vengono visualizzati nella pagina Panoramica del portale di Azure per Data Factory. Nel menu della barra laterale sinistra è possibile accedere al Log attività di Azure oppure selezionare Avvisi, Metriche, Impostazioni di diagnostica o Log dalla sezione Monitoraggio.

Monitorare a livello di codice

È possibile monitorare le pipeline di Data Factory a livello di codice usando .NET, PowerShell, Python o l'API REST. Per altre informazioni, vedere gli articoli seguenti:

Tipi di risorsa

Azure usa il concetto di tipi di risorse e ID per identificare tutti gli elementi in una sottoscrizione. I tipi di risorse fanno anche parte degli ID della risorsa per ogni risorsa in esecuzione in Azure. Ad esempio, un tipo di risorsa per una macchina virtuale è Microsoft.Compute/virtualMachines. Per un elenco dei servizi e dei relativi tipi di risorse associati, vedere Provider di risorse.

Il Monitoraggio di Azure organizza in modo analogo i dati di monitoraggio di base in metriche e log in base ai tipi di risorse, detti anche spazi dei nomi. Sono disponibili metriche e log diversi per diversi tipi di risorse. Il servizio potrebbe essere associato a più tipi di risorse.

Per altre informazioni sui tipi di risorse per Azure Data Factory, vedere Informazioni di riferimento sui dati di monitoraggio di Data Factory.

Archiviazione di dati

Per il Monitoraggio di Azure:

  • I dati delle metriche vengono archiviati dal database di metriche del Monitoraggio di Azure.
  • I dati di log vengono archiviati nell'archivio dei log del Monitoraggio di Azure. Log Analytics è uno strumento nel portale di Azure in grado di eseguire query su questo archivio.
  • Il log attività di Azure è un archivio separato con la propria interfaccia nel portale di Azure.

Facoltativamente, è possibile instradare i dati delle metriche e dei log attività all'archivio dei log di Monitoraggio di Azure. È quindi possibile usare Analisi dei log per eseguire query sui dati e correlarli con altri dati di log.

Molti servizi possono usare le impostazioni di diagnostica per inviare i dati delle metriche e dei log ad altre posizioni di archiviazione all'esterno di Monitoraggio di Azure. Gli esempi includono Archiviazione di Azure, sistemi partner ospitati e sistemi partner non Azure usando Hub eventi.

Per informazioni dettagliate su come il Monitoraggio di Azure archivia i dati, vedere la piattaforma dati del Monitoraggio di Azure.

Archiviare i dati di esecuzione della pipeline di Data Factory

Data Factory archivia i dati di esecuzione della pipeline solo per 45 giorni. Usare Monitoraggio di Azure per instradare i log di diagnostica se si vogliono mantenere i dati più a lungo.

Instradare i dati a Log Analytics se si vogliono analizzare i dati con query complesse, creare avvisi personalizzati o monitorarli tra data factory. È possibile instradare i dati da più data factory a una singola area di lavoro Log Analytics.

È possibile usare un account di archiviazione o uno spazio dei nomi di Hub eventi che non si trova nella sottoscrizione della risorsa che genera i log. L'utente che configura l'impostazione deve avere l'accesso appropriato per il controllo degli accessi in base al ruolo di Azure a entrambe le sottoscrizioni.

Metriche della piattaforma del Monitoraggio di Azure

Il Monitoraggio di Azure fornisce metriche della piattaforma per la maggior parte dei servizi. Le metriche sono:

  • Definite singolarmente per ogni spazio dei nomi.
  • Archiviate in un database delle metriche di serie temporali del Monitoraggio di Azure.
  • Leggere e in grado di creare avvisi in tempo quasi reale.
  • Usate per tenere traccia delle prestazioni di una risorsa nel tempo.

Raccolta: il Monitoraggio di Azure raccoglie automaticamente le metriche della piattaforma. Non è richiesta alcuna configurazione.

Routing: è anche possibile instradare alcune metriche della piattaforma ai log di Monitoraggio di Azure/Log Analytics per poterle eseguire query con altri dati di log. Controllare l'impostazione di esportazione DS per ogni metrica per verificare se è possibile usare un'impostazione di diagnostica per instradare la metrica ai log di Monitoraggio di Azure/Log Analytics.

Per un elenco di tutte le metriche che è possibile raccogliere per tutte le risorse nel Monitoraggio di Azure, vedere Metriche supportate nel Monitoraggio di Azure.

Per un elenco delle metriche disponibili per Data Factory, vedere Informazioni di riferimento sui dati di monitoraggio di Data Factory.

Log delle risorse di Monitoraggio di Azure

I log delle risorse forniscono informazioni dettagliate sulle operazioni eseguite da una risorsa di Azure. I log vengono generati automaticamente, ma è necessario indirizzarli verso i log del Monitoraggio di Azure per salvarli o interrogarli. I log sono organizzati in categorie. Uno specifico spazio dei nomi potrebbe avere più categorie di log delle risorse.

Raccolta: i log delle risorse non vengono raccolti e archiviati fino a quando non si crea un'impostazione di diagnostica e li si instrada verso una o più posizioni. Quando si crea un'impostazione di diagnostica, si specificano quali categorie di log raccogliere. Esistono diversi modi per creare e gestire le impostazioni di diagnostica, tra cui il portale di Azure, il livello programmatico e anche i Criteri di Azure.

Pianificazione percorso: l'impostazione predefinita consigliata consiste nell'instradare i log delle risorse verso i log del Monitoraggio di Azure in modo da poterli interrogare con altri dati di log. Sono disponibili anche altre posizioni, ad esempio Archiviazione di Azure, Hub eventi di Azure e alcuni partner di monitoraggio Microsoft. Per altre informazioni, vedere Log delle risorse di Azure e Destinazioni del log delle risorse.

Per informazioni dettagliate sulla raccolta, l'archiviazione e la pianificazione percorso dei log delle risorse, vedere Impostazioni di diagnostica nel Monitoraggio di Azure.

Per un elenco di tutte le categorie di log delle risorse disponibili nel Monitoraggio di Azure, vedere Log delle risorse supportati nel Monitoraggio di Azure.

Tutti i log delle risorse nel Monitoraggio di Azure hanno gli stessi campi d'intestazione, seguiti da campi specifici del servizio. Lo schema comune è descritto in Schema dei log delle risorse di Monitoraggio di Azure.

Finestra Log attività di Azure

Il log attività contiene eventi a livello di sottoscrizione che tengono traccia delle operazioni per ogni risorsa di Azure vista dall'esterno, ad esempio la creazione di una nuova risorsa o l'avvio di una macchina virtuale.

Raccolta: gli eventi del log attività vengono generati e raccolti automaticamente in un archivio separato per la visualizzazione nel portale di Azure.

Pianificazione percorso: è possibile inviare i dati del log attività ai log di Monitoraggio di Azure in modo da poterli analizzare insieme ad altri dati di log. Sono disponibili anche altre posizioni, ad esempio Archiviazione di Azure, Hub eventi di Azure e alcuni partner di monitoraggio Microsoft. Per altre informazioni su come instradare i log attività, vedere Informazioni generali sul log attività di Azure.

Monitorare i runtime di integrazione

Il runtime di integrazione è l'infrastruttura di calcolo usata da Data Factory per fornire funzionalità di integrazione dei dati in ambienti di rete diversi. Data Factory offre diversi tipi di runtime di integrazione:

  • Runtime di integrazione di Azure
  • Runtime di integrazione self-hosted
  • Runtime di integrazione di Azure-SQL Server Integration Services (SSIS)
  • Runtime di integrazione di Apache Airflow

Monitoraggio di Azure raccoglie metriche e log di diagnostica per tutti i tipi di runtime di integrazione. Per istruzioni dettagliate sul monitoraggio dei runtime di integrazione, vedere gli articoli seguenti:

Analizzare i dati di monitoraggio

Sono disponibili molti strumenti per l'analisi dei dati di monitoraggio.

Strumenti di Monitoraggio di Azure

Il Monitoraggio di Azure supporta gli strumenti di base seguenti:

Gli strumenti che consentono una visualizzazione più complessa includono:

  • I dashboard che consentono di combinare tipi di dati diversi in un singolo riquadro nel portale di Azure.
  • Cartelle di lavoro, report personalizzabili che è possibile creare nel portale di Azure. Le cartelle di lavoro possono includere testo, metriche e query di log.
  • Grafana è una piattaforma aperta, ideale per i dashboard operativi. È possibile usare Grafana per creare dashboard che includano dati da più origini diverse dal Monitoraggio di Azure.
  • Power BI, un servizio di analisi aziendale che fornisce visualizzazioni interattive per un'ampia varietà di origini dati. È possibile configurare per Power BI per importare automaticamente i dati di log da Monitoraggio di Azure per sfruttare i vantaggi di queste visualizzazioni.

Strumenti di esportazione del Monitoraggio di Azure

È possibile ottenere dati dal Monitoraggio di Azure in altri strumenti usando i metodi seguenti:

Per iniziare a usare l'API REST per il Monitoraggio di Azure, vedere Procedura dettagliata per l'API REST del Monitoraggio di Azure.

Per istruzioni dettagliate sulla configurazione dei log di diagnostica tramite l'API REST, vedere Configurare i log di diagnostica tramite l'API REST di Monitoraggio di Azure.

Query Kusto

È possibile analizzare i dati di monitoraggio nell'archivio dei Log/Log Analytics del Monitoraggio di Azure usando il linguaggio di query Kusto (KQL).

Importante

Quando si seleziona Log dal menu del servizio nel portale, Analisi dei log si apre con l'ambito della query impostato sul servizio corrente. Questo ambito fa sì che le query di log includano solo i dati di tale tipo di risorsa. Se si vuole eseguire una query che includa dati di altri servizi di Azure, selezionare Log nel menu di Monitoraggio di Azure. Per i dettagli, vedere Ambito e intervallo di tempo delle query su log in Log Analytics di Monitoraggio di Azure.

Per un elenco delle query comuni per qualsiasi servizio, vedere l'interfaccia query di Analisi dei log.

Per query di esempio, selezionare Log in Monitoraggio nel riquadro di spostamento sinistro della pagina Data Factory nel portale di Azure e quindi selezionare la scheda Query. Ecco alcune query di esempio:

Disponibilità di PipelineRuns: offre la disponibilità delle esecuzioni della pipeline.

ADFPipelineRun
| where Status != 'InProgress' and Status != 'Queued'
| where FailureType != 'UserError'
| summarize availability = 100.00 - (100.00*countif(Status != 'Succeeded') / count())  by bin(TimeGenerated, 1h)), _ResourceId
| order by TimeGenerated asc
| render timechart

5 errori principali delle esecuzioni di attività: restituisce le prime cinque attività che hanno esito negativo con errori di sistema.

ADFActivityRun 
| where TimeGenerated >= ago(24h)
| where Status != 'InProgress' and Status != 'Queued'
| where FailureType != 'UserError'
| where ActivityName  in (name)
| summarize failureCount = countif(Status != 'Succeeded') by bin(TimeGenerated, 1h), ActivityName
| top 5 by failureCount desc nulls last
| order by TimeGenerated asc
| render timechart

Stato più recente dell'esecuzione della pipeline: restituisce lo stato più recente delle esecuzioni della pipeline.

ADFPipelineRun
| summarize argmax(TimeGenerated, * ) by RunId, Status, _ResourceId

Avvisi

Gli avvisi di Monitoraggio di Azure notificano in modo proattivo quando vengono riscontrate condizioni specifiche nei dati di monitoraggio. Consentono di identificare e risolvere i problemi del sistema prima che gli utenti li notino. Per altre informazioni, vedere Avvisi di Monitoraggio di Azure.

Esistono molte origini di avvisi comuni per le risorse di Azure. Per esempi di avvisi comuni per le risorse di Azure, vedere Query di avviso di log di esempio. Il sito Avvisi di base di Monitoraggio di Azure (AMBA) offre un metodo semi-automatizzato per implementare importanti avvisi, dashboard e linee guida per le metriche della piattaforma. Il sito si applica a un sottoinsieme di servizi di Azure in continua espansione, inclusi tutti i servizi che fanno parte della zona di destinazione di Azure.

Lo schema di avviso comune standardizza l'utilizzo delle notifiche di avviso di Monitoraggio di Azure. Per altre informazioni, vedere lo Schema degli avvisi comuni.

Tipi di avviso:

È possibile creare avvisi su qualsiasi metrica o fonte di dati di log nella piattaforma di dati di Monitoraggio di Azure. Esistono molti tipi diversi di avvisi a seconda dei servizi monitorati e dei dati di monitoraggio raccolti. Ogni tipo di avviso presenta vantaggi e svantaggi. Per altre informazioni, vedere Scegliere il tipo di avviso di monitoraggio corretto.

L'elenco seguente descrive i tipi di avvisi del Monitoraggio di Azure che è possibile creare:

  • Gli avvisi delle metriche valutano le metriche delle risorse a intervalli regolari. Le metriche possono essere metriche della piattaforma, metriche personalizzate, log di Monitoraggio di Azure convertiti in metriche o metriche di Application Insights. Gli avvisi delle metriche possono anche applicare più condizioni e soglie dinamiche.
  • Gli avvisi relativi ai log consentono agli utenti di utilizzare una query di Log Analytics per valutare i log delle risorse con una frequenza predefinita.
  • Gli avvisi dei log attività vengono attivati quando si verifica un nuovo evento del log attività che soddisfa le condizioni definite. Gli avvisi sull'integrità delle risorse e gli avvisi sull'integrità dei servizi sono avvisi di log delle attività che segnalano l'integrità dei servizi e delle risorse.

Alcuni servizi di Azure supportano anche avvisi di rilevamento intelligente, avvisi Prometheus o regole di avviso consigliate.

Per alcuni servizi, è possibile effettuare un monitoraggio su larga scala applicando la stessa regola di avviso delle metriche a più risorse dello stesso tipo presenti nella stessa area di Azure. Vengono inviate notifiche singole per ogni risorsa monitorata. Per i servizi e i cloud di Azure supportati, vedere Monitorare più risorse con una regola di avviso.

Regole di avviso di Data Factory

Per creare e gestire gli avvisi, selezionare Avvisi in Monitoraggio nel riquadro di spostamento sinistro della pagina Data Factory nel portale di Azure.

Nella tabella seguente sono elencate le regole di avviso comuni per Data Factory. Questo è solo un elenco consigliato. È possibile impostare avvisi per qualsiasi metrica, voce di log o voce di log attività elencata nelle Informazioni di riferimento sui dati di monitoraggio di Data Factory.

Tipo di avviso Condizione Descrizione
Metric Failed pipeline runs metrics (Metrica esecuzioni pipeline non riuscite) Ogni volta che la metrica relativa al totale di esecuzioni della pipeline non riuscite è maggiore di 0
Metric Total entities count (Conteggio totale entità) Ogni volta che il numero massimo di entità totali è maggiore di 1700000
Metric Maximum allowed entities count (Conteggio massimo consentito per le entità) Ogni volta che le dimensioni massime totali della factory (unità GB) sono maggiori di 6

Le notifiche forniscono avvisi proattivi durante o dopo l'esecuzione di una pipeline.

Elementi consigliati di Advisor

Per alcuni servizi, se si verificano condizioni critiche o modifiche imminenti durante le operazioni sulle risorse, viene visualizzato un avviso nella pagina Panoramica del servizio nel portale. È possibile trovare altre informazioni e correzioni consigliate per l'avviso in Consigli di Advisor in Monitoraggio nel menu a sinistra. Durante il normale funzionamento non viene visualizzato nessun consiglio di Advisor.

Per altre informazioni su Azure Advisor, vedere Informazioni generali su Azure Advisor.

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