Monitoraggio della scalabilità automatica
In questa unità vengono esaminati i concetti di monitoraggio della scalabilità automatica.
Monitoraggio
Analogamente ad altre risorse di Azure, le azioni di scalabilità automatica di App Spring di Azure creano log. È possibile creare due categorie di log:
Valutazioni della scalabilità automatica: il motore di scalabilità automatica registra le voci di log per ogni singola valutazione della condizione ogni volta che esegue un controllo. La voce include informazioni dettagliate sui valori osservati delle metriche, sulle regole valutate e se la valutazione ha generato o meno un'azione di scalabilità.
Azioni di scalabilità automatica: il motore registra gli eventi di azione di scalabilità avviati dal servizio di scalabilità automatica e i risultati di tali azioni di scalabilità (esito positivo, negativo e quantità di ridimensionamento rilevata dal servizio di scalabilità automatica).
Informazioni sugli eventi di scalabilità automatica
Nella schermata delle impostazioni di scalabilità automatica passare alla scheda Cronologia di esecuzione per visualizzare le azioni di ridimensionamento più recenti. La scheda mostra anche le modifiche in Capacità osservata nel tempo. Vengono inoltre mostrati altri dettagli su tutte le azioni di scalabilità automatica, incluse operazioni come l'aggiornamento e l'eliminazione delle impostazioni di scalabilità automatica. La schermata Impostazioni mostra anche il log attività e consente di filtrare in base alle operazioni di scalabilità automatica.
La scalabilità automatica esegue la registrazione sul log attività se si verifica una delle condizioni seguenti:
- La scalabilità automatica esegue un'operazione di scalabilità.
- Il servizio di scalabilità automatica esegue correttamente un'azione di scalabilità.
- Il servizio di scalabilità automatica non riesce a eseguire un'azione di scalabilità.
- La scalabilità automatica rileva l'instabilità e interrompe il tentativo di ridimensionamento. In questa situazione viene visualizzato un tipo di log di
Flapping. Se viene visualizzatoFlapping, valutare se le soglie sono troppo strette. - La scalabilità automatica rileva l'instabilità, ma è comunque in grado di eseguire correttamente il ridimensionamento. In questa situazione viene visualizzato un tipo di log di
FlappingOccurred. Se si visualizzaFlappingOccurred, il motore di scalabilità automatica ha tentato di eseguire il ridimensionamento (ad esempio, da quattro istanze a due), ma ha determinato che questa azione provocherebbe un'instabilità. Al contrario, il motore di scalabilità automatica ha eseguito il ridimensionamento a un numero diverso di istanze (ad esempio, usando tre istanze invece di due), che non causa più instabilità, quindi ha eseguito il ridimensionamento a questo numero di istanze.
Monitorare la scalabilità automatica dell'applicazione con Log Analytics
Come per qualsiasi servizio supportato da Monitoraggio di Azure, è possibile usare Impostazioni di diagnostica per instradare questi log:
- Verso l'area di lavoro Log Analytics di Azure per l'analisi dettagliata.
- Verso Hub eventi di Azure e quindi verso strumenti non di Azure.
- Nell'account di archiviazione di Azure per l'archiviazione.
È possibile convalidare meglio le valutazioni e le azioni di scalabilità usando Log Analytics. Nell'applicazione di esempio i log di scalabilità automatica sono stati instradati verso i log di Monitoraggio di Azure (Log Analytics) tramite un'area di lavoro quando è stata creata l'impostazione di scalabilità automatica.
I dati vengono recuperati da un'area di lavoro Log Analytics usando una query su log, ovvero una richiesta di sola lettura per elaborare i dati e restituire risultati. Le query su log sono scritte in KQL (Kusto Query Language), lo stesso linguaggio di query usato da Esplora dati di Azure.
Nota
Per altre informazioni sulla sintassi KQL, vedere l'unità Riepilogo alla fine di questo modulo.
Nell'esercizio successivo si userà Log Analytics per altre informazioni sugli eventi di scalabilità automatica.