Dokumentacja danych monitorowania usługi Azure Stream Analytics
Ten artykuł zawiera wszystkie informacje referencyjne dotyczące monitorowania tej usługi.
Zobacz Monitorowanie usługi Azure Stream Analytics , aby uzyskać szczegółowe informacje na temat danych, które można zbierać w usłudze Azure Stream Analytics i jak z nich korzystać.
Metryki
W tej sekcji wymieniono wszystkie automatycznie zebrane metryki platformy dla tej usługi. Te metryki są również częścią globalnej listy wszystkich metryk platformy obsługiwanych w usłudze Azure Monitor.
Aby uzyskać informacje na temat przechowywania metryk, zobacz Omówienie metryk usługi Azure Monitor.
Obsługiwane metryki dla obiektów Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs
W poniższej tabeli wymieniono metryki dostępne dla typu zasobu Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs.
- Wszystkie kolumny mogą nie być obecne w każdej tabeli.
- Niektóre kolumny mogą wykraczać poza obszar wyświetlania strony. Wybierz pozycję Rozwiń tabelę , aby wyświetlić wszystkie dostępne kolumny.
Nagłówki tabeli
- Kategoria — grupa metryk lub klasyfikacja.
- Metryka — nazwa wyświetlana metryki wyświetlana wyświetlana w witrynie Azure Portal.
- Nazwa w interfejsie API REST — nazwa metryki określona w interfejsie API REST.
- Jednostka — jednostka miary.
- Agregacja — domyślny typ agregacji. Prawidłowe wartości: Średnia (średnia), Minimalna (Minimalna), Maksymalna (Maksymalna), Łączna (Suma), Liczba.
- - Wymiary dostępne dla metryki.
- Interwały ziarna - czasu, w których próbkowana jest metryka. Na przykład wskazuje,
PT1Mże metryka jest próbkowana co minutę,PT30Mco 30 minut,PT1Hco godzinę itd. - Eksportowanie ds — określa, czy metryka jest eksportowana do dzienników usługi Azure Monitor za pośrednictwem ustawień diagnostycznych. Aby uzyskać informacje na temat eksportowania metryk, zobacz Tworzenie ustawień diagnostycznych w usłudze Azure Monitor.
| Kategoria | Metric | Nazwa w interfejsie API REST | Jednostka | Agregacja | Wymiary | Ziarna czasu | Eksportowanie ds |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Żądania funkcji, które zakończyły się niepowodzeniem Żądania funkcji zakończone niepowodzeniem |
AMLCalloutFailedRequests |
Count | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Zdarzenia funkcji Zdarzenia funkcji |
AMLCalloutInputEvents |
Count | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Żądania funkcji Żądania funkcji |
AMLCalloutRequests |
Count | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Błędy konwersji danych Błędy konwersji danych |
ConversionErrors |
Count | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Błędy deserializacji danych wejściowych Błędy deserializacji danych wejściowych |
DeserializationError |
Count | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Zdarzenia poza kolejnością Zdarzenia poza kolejnością |
DroppedOrAdjustedEvents |
Count | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Zdarzenia wczesnego wprowadzania danych wejściowych Wczesne zdarzenia wejściowe |
EarlyInputEvents |
Count | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Błędy środowiska uruchomieniowego Błędy środowiska uruchomieniowego |
Errors |
Count | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Wejściowe bajty zdarzeń Zdarzenia wejściowe (bajty) |
InputEventBytes |
Bajty | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Zdarzenia wejściowe Zdarzenia wejściowe |
InputEvents |
Count | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Zdarzenia wejściowe z zaległych danych wejściowych Zaległe zdarzenia wejściowe |
InputEventsSourcesBacklogged |
Count | Średnia, Maksymalna, Minimalna | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Odebrane źródła danych wejściowych Odebrane źródła danych wejściowych |
InputEventsSourcesPerSecond |
Count | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Zdarzenia późnych danych wejściowych Opóźnione zdarzenia wejściowe |
LateInputEvents |
Count | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Zdarzenia wyjściowe Zdarzenia wyjściowe |
OutputEvents |
Count | Łącznie | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Opóźnienie znaku wodnego Opóźnienie znaku wodnego |
OutputWatermarkDelaySeconds |
Sekundy | Średnia, Maksymalna, Minimalna | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Procentowe wykorzystanie procesora CPU Procentowe wykorzystanie procesora CPU |
ProcessCPUUsagePercentage |
Procent | Średnia, Maksymalna, Minimalna | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak | |
| Wykorzystanie jednostek SU (pamięci) % Wykorzystanie jednostek SU (pamięci) % |
ResourceUtilization |
Procent | Średnia, Maksymalna, Minimalna | LogicalName, , PartitionId, , ProcessorInstanceNodeName |
PT1M | Tak |
Opisy metryk
Usługa Azure Stream Analytics udostępnia następujące metryki umożliwiające monitorowanie kondycji zadania.
| Jednostki metryczne | Definicja |
|---|---|
| Zdarzenia wejściowe z zaległych danych wejściowych | Liczba zdarzeń wejściowych, które są zaległe. Wartość niezerowa dla tej metryki oznacza, że zadanie nie może nadążyć za liczbą zdarzeń przychodzących. Jeśli ta wartość powoli rośnie lub stale niezerowa, należy skalować zadanie w poziomie. Aby dowiedzieć się więcej, zobacz Omówienie i dostosowywanie jednostek przesyłania strumieniowego. |
| Błędy konwersji danych | Liczba zdarzeń wyjściowych, których nie można przekonwertować na oczekiwany schemat wyjściowy. Aby usunąć zdarzenia napotkane w tym scenariuszu, możesz zmienić zasady błędów na Drop. |
| Procentowe wykorzystanie procesora CPU (wersja zapoznawcza) | Procent użycia procesora CPU przez zadanie. Nawet jeśli ta wartość jest bardzo wysoka (90 procent lub więcej), nie należy zwiększać liczby jednostek jednostki SU na podstawie samej tej metryki. Jeśli liczba zdarzeń wejściowych wstecznych lub opóźnień znaku wodnego wzrasta, możesz użyć tej metryki, aby określić, czy procesor jest wąskim gardłem. Ta metryka może mieć sporadyczne skoki. Zalecamy przeprowadzenie testów skalowania w celu określenia górnej granicy zadania, po którym dane wejściowe są opóźnione lub opóźnienia znaku wodnego zwiększają się z powodu wąskiego gardła procesora CPU. |
| Zdarzenia wczesnego wprowadzania danych wejściowych | Zdarzenia, których sygnatura czasowa aplikacji jest wcześniejsza niż czas ich przybycia do ponad 5 minut. |
| Żądania funkcji, które zakończyły się niepowodzeniem | Liczba zakończonych niepowodzeniem wywołań funkcji usługi Azure Machine Edukacja (jeśli istnieje). |
| Zdarzenia funkcji | Liczba zdarzeń wysyłanych do funkcji usługi Azure Machine Edukacja (jeśli istnieje). |
| Żądania funkcji | Liczba wywołań funkcji Edukacja maszyny platformy Azure (jeśli jest obecna). |
| Błędy deserializacji danych wejściowych | Liczba zdarzeń wejściowych, których nie można zdeserializować. |
| Wejściowe bajty zdarzeń | Ilość danych odbieranych przez zadanie usługi Stream Analytics w bajtach. Za pomocą tej metryki można sprawdzić, czy zdarzenia są wysyłane do źródła danych wejściowych. |
| Zdarzenia wejściowe | Liczba rekordów zdeserializowanych ze zdarzeń wejściowych. Ta liczba nie obejmuje zdarzeń przychodzących, które powodują błędy deserializacji. Usługa Stream Analytics może pozyskiwać te same zdarzenia wiele razy w scenariuszach, takich jak operacje odzyskiwania wewnętrznego i samosprzężenia. Nie oczekuj , że metryki Zdarzenia wejściowe i Zdarzenia wyjściowe będą zgodne, jeśli zadanie ma proste zapytanie przekazywane. |
| Odebrane źródła danych wejściowych | Liczba komunikatów odbieranych przez zadanie. W przypadku usługi Azure Event Hubs komunikat jest pojedynczym EventData elementem. W przypadku usługi Azure Blob Storage komunikat jest pojedynczym obiektem blob. Należy pamiętać, że źródła wejściowe są liczone przed deserializacji. Jeśli występują błędy deserializacji, źródła wejściowe mogą być większe niż zdarzenia wejściowe. W przeciwnym razie źródła wejściowe mogą być mniejsze lub równe zdarzeń wejściowych, ponieważ każdy komunikat może zawierać wiele zdarzeń. |
| Zdarzenia późnych danych wejściowych | Zdarzenia, które przybyły później niż skonfigurowane okno tolerancji dla późnych przyjazdów. Dowiedz się więcej o zagadnieniach dotyczących kolejności zdarzeń usługi Azure Stream Analytics. |
| Zdarzenia poza kolejnością | Liczba zdarzeń odebranych z zamówienia, które zostały porzucone lub podane dostosowane sygnatury czasowe, na podstawie zasad porządkowania zdarzeń. Ta metryka może mieć wpływ na konfigurację ustawienia Okna Tolerancja poza kolejnością. |
| Zdarzenia wyjściowe | Ilość danych wysyłanych przez zadanie usługi Stream Analytics do miejsca docelowego danych wyjściowych w liczbie zdarzeń. |
| Błędy środowiska uruchomieniowego | Łączna liczba błędów związanych z przetwarzaniem zapytań. Wyklucza on błędy znalezione podczas pozyskiwania zdarzeń lub generowania wyników. |
| Wykorzystanie jednostek SU (pamięci) % | Procent pamięci używanej przez zadanie. Jeśli ta metryka stale rośnie o ponad 80 procent, opóźnienie limitu rośnie, a liczba zdarzeń zaległych rośnie, rozważ zwiększenie liczby jednostek przesyłania strumieniowego (SU). Wysokie wykorzystanie wskazuje, że zadanie używa blisko maksymalnych przydzielonych zasobów. |
| Opóźnienie znaku wodnego | Maksymalne opóźnienie limitu we wszystkich partycjach wszystkich danych wyjściowych zadania. |
Wymiary metryk
Aby uzyskać informacje na temat wymiarów metryk, zobacz Metryki wielowymiarowe.
Ta usługa ma następujące wymiary skojarzone z jej metrykami.
- Nazwa logiczna: nazwa danych wejściowych lub wyjściowych zadania usługi Azure Stream Analytics.
- Identyfikator partycji: identyfikator partycji danych wejściowych ze źródła wejściowego.
- Nazwa węzła: identyfikator węzła przesyłania strumieniowego, który jest aprowizowany podczas uruchamiania zadania.
Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Wymiary metryk usługi Azure Stream Analytics.
Dzienniki zasobów
W tej sekcji wymieniono typy dzienników zasobów, które można zbierać dla tej usługi. Sekcja pobiera z listy wszystkich typów kategorii dzienników zasobów obsługiwanych w usłudze Azure Monitor.
Obsługiwane dzienniki zasobów dla obiektów Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs
| Kategoria | Nazwa wyświetlana kategorii | Tabela dzienników | Obsługuje podstawowy plan dziennika | Obsługuje transformację czasu pozyskiwania | Przykładowe zapytania | Koszty eksportowania |
|---|---|---|---|---|---|---|
Authoring |
Tworzenie | AzureDiagnostics Dzienniki z wielu zasobów platformy Azure. |
Nie | Nie. | Zapytania | Nie. |
Execution |
Wykonanie | AzureDiagnostics Dzienniki z wielu zasobów platformy Azure. |
Nie | Nie. | Zapytania | Nie. |
Aby zapoznać się ze schematem dzienników zasobów i właściwościami błędów i zdarzeń danych, zobacz Schemat dzienników zasobów.
Tabele dzienników usługi Azure Monitor
W tej sekcji wymieniono tabele dzienników usługi Azure Monitor dotyczące tej usługi, które są dostępne do wykonywania zapytań przez usługę Log Analytics przy użyciu zapytań Kusto. Tabele zawierają dane dziennika zasobów i prawdopodobnie więcej w zależności od tego, co jest zbierane i kierowane do nich.
Zadania usługi Stream Analytics
microsoft.streamanalytics/streamingjobs
Dziennik aktywności
Tabela połączona zawiera listę operacji, które można zarejestrować w dzienniku aktywności dla tej usługi. Te operacje są podzbiorem wszystkich możliwych operacji dostawcy zasobów w dzienniku aktywności.
Aby uzyskać więcej informacji na temat schematu wpisów dziennika aktywności, zobacz Schemat dziennika aktywności.