Detectie van geheugenlekken (preview)

Notitie

U kunt uw Application Insight-resources migreren naar slimme detectie op basis van waarschuwingen (preview). De migratie maakt waarschuwingsregels voor de verschillende modules voor slimme detectie. Nadat u de regels hebt gemaakt, kunt u deze beheren en configureren zoals alle andere Azure Monitor-waarschuwingsregels. U kunt ook actiegroepen voor deze regels configureren om meerdere methoden in te schakelen voor het uitvoeren van acties of het activeren van meldingen voor nieuwe detecties.

Zie Migratie van waarschuwingen voor slimme detectie voor meer informatie.

Slimme detectie analyseert automatisch het geheugenverbruik van elk proces in uw toepassing. Het kan u waarschuwen voor mogelijke geheugenlekken of een verhoogd geheugenverbruik.

Voor deze functie is geen andere speciale installatie vereist dan het configureren van prestatiemeteritems voor uw app. Deze is actief wanneer uw app voldoende telemetriegegevens voor geheugenprestatiemeteritems genereert (bijvoorbeeld privébytes).

Wanneer krijg ik een melding voor dit type slimme detectie?

Een typische melding volgt op een consistente toename:

• In geheugenverbruik gedurende een lange periode.
• In een of meer processen of machines die deel uitmaken van uw toepassing.

Machine learning-algoritmen worden gebruikt om een verhoogd geheugenverbruik te detecteren dat overeenkomt met het patroon van een geheugenlek.

Heeft mijn app echt een probleem?

Een melding betekent niet dat uw app zeker een probleem heeft. Hoewel geheugenlekpatronen kunnen duiden op een toepassingsprobleem, kunnen deze patronen typisch zijn voor uw specifieke proces. Geheugenlekpatronen kunnen ook een natuurlijke zakelijke reden hebben. In dergelijke gevallen kunt u de melding negeren.

Hoe kan ik dit probleem oplossen?

De meldingen bevatten diagnostische gegevens ter ondersteuning van het diagnostische analyseproces:

1. Triage: In de melding ziet u de hoeveelheid geheugentoename (in GB) en het tijdsbereik waarin het geheugen is toegenomen. Deze informatie kan u helpen bij het toewijzen van een prioriteit aan het probleem.
2. Scope: Hoeveel machines vertoonden het geheugenlekpatroon? Hoeveel uitzonderingen zijn geactiveerd tijdens het potentiële geheugenlek? U kunt deze informatie verkrijgen via de melding.
3. Diagnosticeren: De detectie bevat het geheugenlekpatroon en toont het geheugenverbruik van het proces in de loop van de tijd. U kunt ook de gerelateerde items en rapporten gebruiken die zijn gekoppeld aan ondersteunende informatie om u te helpen het probleem verder te diagnosticeren.