仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB クラスターを監視する

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仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB の監視は、その正常性とパフォーマンスを維持するのに役立ちます。 Azure Monitor を Azure Log Analytics ワークスペースまたは Azure Storage アカウントと組み合わせることで、データベース操作を明確化する診断ログをキャプチャして保存することが可能になります。

Azure Monitor を Azure Log Analytics または Azure Storage と共に利用する

Azure Log Analytics ワークスペースと Azure Storage アカウントには、仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB を監視する上での以下のような異なる利点があります。

Azure Log Analytics ワークスペースを使用すると、ログデータのリアルタイムかつ複雑な分析が可能になり、これによって以下のことが実現できます。

データベースの操作とパフォーマンスを理解するためのデータの詳細な分析と視覚化。
特定の問題を調査したり、運用上の傾向を特定したりするための高度なクエリ機能。

Azure Storage アカウントは、以下の場合に重要となる長期的なデータ保持のための信頼性の高いソリューションを提供します。

長期間にわたるログの安全な保存、コンプライアンスのサポート、履歴分析。
パフォーマンスの傾向を分析して監査を実施するための履歴データへのアクセス。

Azure Monitor を使用してクラスターを監視する

Azure Monitor の診断ログには、仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB 内の操作の詳細が記述されます。これらのログは以下で役に立ちます。

要求の追跡とパフォーマンスメトリックの分析。
運用上またはパフォーマンスの異常の特定と解決。

診断ログを利用する

Log Analytics ワークスペースまたは Azure Storage アカウントのセットアップでは、これらのサービスにログを伝達するように診断設定を構成することで、以下を実現できます。

仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB クラスターのパフォーマンスと正常性を継続的に監視して保守する。
データベースの動作と使用パターンの変化に積極的に対応する。

Kusto モニタークエリを調べる

徹底的な分析のためには Log Analytics ワークスペース内で Kusto 照会言語 (KQL) を使用します。これらのクエリは、Azure portal 内のクラスターの "監視" [ログ] ページで実行できます。

以下で KQL クエリの例をいくつか見てみましょう。

エラーコードによる失敗した要求のカウント:

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

API 要求のパフォーマンス:

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

ユーザーエージェントごとの要求の分布:

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

これらのクエリはアクションにつながる分析情報を提供し、操作を最適化して効率的に問題のトラブルシューティングを行うのに役立ちます。 Kusto 照会言語の詳細については、「Kusto 照会言語のドキュメント」を参照してください。

効果的な監視は、仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB を管理する上で重要です。 Azure Monitor を使用することは、データベースを効率的に実行する上で役に立ちます。 Azure Log Analytics または Azure Storage を通した診断ログを設定すると、最適なパフォーマンスを維持できます。

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