Monitorare un cluster Azure Cosmos DB basato su vCore per MongoDB

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Il monitoraggio del cluster Azure Cosmos DB for MongoDB basato su vCore consente di mantenerne l'integrità e le prestazioni. Monitoraggio di Azure, combinato con un'area di lavoro Log Analytics di Azure o un account di Archiviazione di Azure, consente di acquisire e archiviare i log di diagnostica che offrono chiarezza sulle operazioni del database.

Utilizzare Monitoraggio di Azure con Azure Log Analytics o Archiviazione di Azure

L'area di lavoro Log Analytics di Azure e l'account di Archiviazione di Azure offrono diversi vantaggi per il monitoraggio di Azure Cosmos DB for MongoDB basato su vCore:

Area di lavoro Azure Log Analytics consente l'analisi in tempo reale e complessa dei dati di log e offre:

  • Analisi dettagliata e visualizzazione dei dati per comprendere le operazioni e le prestazioni del database.
  • Funzionalità avanzate di query per analizzare problemi specifici o identificare le tendenze operative.

L'account di Archiviazione di Azure offre una soluzione affidabile per la conservazione dei dati a lungo termine, essenziale per:

  • Archiviazione sicura dei log per periodi prolungati, supporto della conformità e analisi cronologica.
  • Accesso ai dati cronologici per analizzare le tendenze delle prestazioni ed eseguire controlli.

Monitorare il cluster con Monitoraggio di Azure

I log di diagnostica di Azure Monitor dettagliano le operazioni all'interno di Azure Cosmos DB per MongoDB basato su vCore. Questi log sono fondamentali per:

  • Rilevamento delle richieste e analisi delle metriche delle prestazioni.
  • Identificazione e risoluzione di anomalie operative o delle prestazioni.

Utilizzare i log di diagnostica

Con un'area di lavoro Log Analytics o una configurazione dell'account di Archiviazione di Azure, è possibile configurare le impostazioni di diagnostica per i log dei canali di tali servizi, consentendo di:

  • Monitorare e gestire continuamente le prestazioni e l'integrità del cluster Azure Cosmos DB for MongoDB basato su vCore.
  • Rispondere in modo proattivo alle modifiche apportate al comportamento del database e ai modelli di utilizzo.

Esplorare le query di monitoraggio Kusto

Usare Il linguaggio di query Kusto (KQL) nell'area di lavoro Log Analytics per un'analisi approfondita. È possibile eseguire queste query nel portale di Azure nella pagina MonitoraggioLog del cluster.

Screenshot della pagina query di log.

Verranno ora esaminate alcune query KQL di esempio:

  1. Numero di richieste non riuscite per codice di errore:

    VCoreMongoRequests
| where ErrorCode != 0
| summarize count() by bin(TimeGenerated, 5m), ErrorCode=tostring(ErrorCode)

  2. Prestazioni delle richieste API:

    VCoreMongoRequests
| summarize percentile(DurationMs, 99) by bin(TimeGenerated, 1h), OperationName

  3. Distribuzione delle richieste per agente utente:

    VCoreMongoRequests
| summarize count() by bin(TimeGenerated, 1h), UserAgent

Queste query forniscono informazioni dettagliate interattive, che consentono di ottimizzare le operazioni e risolvere i problemi in modo efficace. Per altre informazioni sul linguaggio di query Kusto, vedere la documentazione del linguaggio di query Kusto.

Un monitoraggio efficace è fondamentale per la gestione di Azure Cosmos DB for MongoDB basato su vCore. L'uso di Azure Monitor aiuta a garantire che il database funzioni in modo efficiente. La configurazione dei log di diagnostica tramite Azure Log Analytics o Archiviazione di Azure consente di mantenere prestazioni ottimali.