Usar o Azure Monitor para analisar as métricas dos Arquivos do Azure

2025-04-15

Entender como monitorar o desempenho do compartilhamento de arquivos é fundamental para garantir que seu aplicativo seja executado da forma mais eficiente possível. Este artigo mostra como usar o Azure Monitor para analisar as métricas dos Arquivos do Azure, como disponibilidade, latência e utilização.

Consulte Monitorar Arquivos do Azure para obter detalhes sobre os dados de monitoramento que você pode coletar para os Arquivos do Azure e como usá-los.

Aplica-se a

Modelo de gestão	Modelo de cobrança	Camada de mídia	Redundância
Microsoft.Storage	Provisionado v2	HDD (padrão)	Local (LRS)
Microsoft.Storage	Provisionado v2	HDD (padrão)	Zona (ZRS)
Microsoft.Storage	Provisionado v2	HDD (padrão)	Localização geográfica (GRS)
Microsoft.Storage	Provisionado v2	HDD (padrão)	GeoZone (GZRS)
Microsoft.Storage	Provisionado v1	SSD (de alta qualidade)	Local (LRS)
Microsoft.Storage	Provisionado v1	SSD (de alta qualidade)	Zona (ZRS)
Microsoft.Storage	Pago conforme o uso	HDD (padrão)	Local (LRS)
Microsoft.Storage	Pago conforme o uso	HDD (padrão)	Zona (ZRS)
Microsoft.Storage	Pago conforme o uso	HDD (padrão)	Localização geográfica (GRS)
Microsoft.Storage	Pago conforme o uso	HDD (padrão)	GeoZone (GZRS)

Métricas com suporte

As métricas para os Arquivos do Azure estão nestes namespaces:

Microsoft.Storage/storageAccounts
Microsoft.Storage/storageAccounts/fileServices

Para obter uma lista das métricas disponíveis para os Arquivos do Azure, confira Referência de dados de monitoramento dos Arquivos do Azure.

Para obter uma lista de todas as métricas compatíveis com o Azure Monitor, que inclui Arquivos do Azure, consulte métricas com suporte do Azure Monitor.

Exibir dados de métricas dos Arquivos do Azure

Você pode exibir as métricas dos Arquivos do Azure usando o portal do Azure, o PowerShell, a CLI do Azure ou o .NET.

Você pode analisar as métricas do Armazenamento do Microsoft Azure com métricas de outros serviços do Azure usando o Gerenciador de Métricas do Azure Monitor. Abra o Gerenciador de Métricas escolhendo Métricas no menu do Azure Monitor. Para obter detalhes, confira Análise de métricas com o explorador de métricas do Azure Monitor.

Para métricas com suporte para dimensões, você pode filtrar a métrica com valor da dimensão desejado. Para ver uma lista completa das dimensões compatíveis com o Armazenamento do Microsoft Azure, consulte Dimensões de métricas.

Listar a definição de métrica

É possível listar a definição de métrica da conta de armazenamento ou do serviço de Arquivos do Azure. Use o cmdlet Get-AzMetricDefinition.

Neste exemplo, substitua o espaço reservado <resource-ID> pela ID do recurso de toda a conta de armazenamento ou pela ID do recurso do serviço de Arquivos do Azure. Você pode encontrar essas IDs de recurso nas página de propriedades da sua conta de armazenamento no portal do Azure.

   $resourceId = "<resource-ID>"
   Get-AzMetricDefinition -ResourceId $resourceId

Leitura de valores de métrica

É possível ler os valores de métrica no nível da sua conta de armazenamento ou do serviço de Arquivos do Azure. Use o cmdlet Get-AzMetric.

   $resourceId = "<resource-ID>"
   Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -MetricNames "UsedCapacity" -TimeGrain 01:00:00

Lendo valores de métricas com dimensões

Quando uma métrica dá suporte a dimensões, é possível ler os valores de métrica e filtrá-los usando os valores de dimensão. Use o cmdlet Get-AzMetric.

   $resourceId = "<resource-ID>"
   Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -MetricNames "UsedCapacity" -TimeGrain 01:00:00

$resourceId = "<resource-ID>"
$dimFilter = [String](New-AzMetricFilter -Dimension ApiName -Operator eq -Value "GetFile" 3> $null)
Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -MetricName Transactions -TimeGrain 01:00:00 -MetricFilter $dimFilter -AggregationType "Total"

Listar a definição de métrica no nível de conta

É possível listar a definição de métrica da conta de armazenamento ou do serviço de Arquivos do Azure. Use o comando az monitor metrics list-definitions.

   az monitor metrics list-definitions --resource <resource-ID>

Ler os valores de métrica no nível de conta

É possível ler os valores de métrica da sua conta de armazenamento ou do serviço de Arquivos do Azure. Use o comando az monitor metrics list.

   az monitor metrics list --resource <resource-ID> --metric "UsedCapacity" --interval PT1H

Lendo valores de métricas com dimensões

Quando uma métrica dá suporte a dimensões, é possível ler os valores de métrica e filtrá-los usando os valores de dimensão. Use o comando az monitor metrics list.

az monitor metrics list --resource <resource-ID> --metric "Transactions" --interval PT1H --filter "ApiName eq 'GetFile' " --aggregation "Total"

O Azure Monitor fornece o SDK do .NET para ler valores e definição de métricas. O código de exemplo mostra como usar o SDK com parâmetros diferentes. Você precisa usar 0.18.0-preview ou uma versão posterior para métricas de armazenamento.

Nestes exemplos, substitua o espaço reservado <resource-ID> pela ID do recurso de toda a conta de armazenamento ou pelo serviço de Arquivos do Azure. Você pode encontrar essas IDs de recurso nas página de propriedades da sua conta de armazenamento no portal do Azure.

Substitua a variável <subscription-ID> pela ID da sua assinatura. Para saber como obter valores para <tenant-ID>, <application-ID> e <AccessKey>, veja Usar o portal para criar um aplicativo e uma entidade de serviço do Microsoft Entra que possa acessar recursos.

Listar a definição de métrica no nível de conta

Os exemplos a seguir mostram como listar a definição de uma métrica no nível da conta:

    public static async Task ListStorageMetricDefinition()
    {
        var resourceId = "<resource-ID>";
        var subscriptionId = "<subscription-ID>";
        var tenantId = "<tenant-ID>";
        var applicationId = "<application-ID>";
        var accessKey = "<AccessKey>";


        MonitorManagementClient readOnlyClient = AuthenticateWithReadOnlyClient(tenantId, applicationId, accessKey, subscriptionId).Result;
        IEnumerable<MetricDefinition> metricDefinitions = await readOnlyClient.MetricDefinitions.ListAsync(resourceUri: resourceId, cancellationToken: new CancellationToken());

        foreach (var metricDefinition in metricDefinitions)
        {
            // Enumerate metric definition:
            //    Id
            //    ResourceId
            //    Name
            //    Unit
            //    MetricAvailabilities
            //    PrimaryAggregationType
            //    Dimensions
            //    IsDimensionRequired
        }
    }

Leitura dos valores de métrica no nível de conta

O exemplo a seguir mostra como ler os dados UsedCapacity no nível da conta:

    public static async Task ReadStorageMetricValue()
    {
        var resourceId = "<resource-ID>";
        var subscriptionId = "<subscription-ID>";
        var tenantId = "<tenant-ID>";
        var applicationId = "<application-ID>";
        var accessKey = "<AccessKey>";

        MonitorClient readOnlyClient = AuthenticateWithReadOnlyClient(tenantId, applicationId, accessKey, subscriptionId).Result;

        Microsoft.Azure.Management.Monitor.Models.Response Response;

        string startDate = DateTime.Now.AddHours(-3).ToUniversalTime().ToString("o");
        string endDate = DateTime.Now.ToUniversalTime().ToString("o");
        string timeSpan = startDate + "/" + endDate;

        Response = await readOnlyClient.Metrics.ListAsync(
            resourceUri: resourceId,
            timespan: timeSpan,
            interval: System.TimeSpan.FromHours(1),
            metricnames: "UsedCapacity",

            aggregation: "Average",
            resultType: ResultType.Data,
            cancellationToken: CancellationToken.None);

        foreach (var metric in Response.Value)
        {
            // Enumerate metric value
            //    Id
            //    Name
            //    Type
            //    Unit
            //    Timeseries
            //        - Data
            //        - Metadatavalues
        }
    }

Leitura de valores métricos multidimensionais

Para métricas multidimensionais, você precisa definir os filtros de metadados se você quiser ler dados da métrica nos valores de dimensão específica.

O exemplo a seguir mostra como ler dados de métrica na métrica que dá suporte a valores multidimensionais:

    public static async Task ReadStorageMetricValueTest()
    {
        // Resource ID for Azure Files
        var resourceId = "/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/{storageAccountName}/fileServices/default";
        var subscriptionId = "<subscription-ID}";
        // How to identify Tenant ID, Application ID and Access Key: https://azure.microsoft.com/documentation/articles/resource-group-create-service-principal-portal/
        var tenantId = "<tenant-ID>";
        var applicationId = "<application-ID>";
        var accessKey = "<AccessKey>";

        MonitorManagementClient readOnlyClient = AuthenticateWithReadOnlyClient(tenantId, applicationId, accessKey, subscriptionId).Result;

        Microsoft.Azure.Management.Monitor.Models.Response Response;

        string startDate = DateTime.Now.AddHours(-3).ToUniversalTime().ToString("o");
        string endDate = DateTime.Now.ToUniversalTime().ToString("o");
        string timeSpan = startDate + "/" + endDate;
        // It's applicable to define meta data filter when a metric support dimension
        // More conditions can be added with the 'or' and 'and' operators, example: BlobType eq 'BlockBlob' or BlobType eq 'PageBlob'
        ODataQuery<MetadataValue> odataFilterMetrics = new ODataQuery<MetadataValue>(
            string.Format("BlobType eq '{0}'", "BlockBlob"));

        Response = readOnlyClient.Metrics.List(
                        resourceUri: resourceId,
                        timespan: timeSpan,
                        interval: System.TimeSpan.FromHours(1),
                        metricnames: "BlobCapacity",
                        odataQuery: odataFilterMetrics,
                        aggregation: "Average",
                        resultType: ResultType.Data);

        foreach (var metric in Response.Value)
        {
            //Enumerate metric value
            //    Id
            //    Name
            //    Type
            //    Unit
            //    Timeseries
            //        - Data
            //        - Metadatavalues
        }
    }

Monitorar desempenho da carga de trabalho

Você pode usar o Azure Monitor para analisar cargas de trabalho que usam Arquivos do Azure. Siga estas etapas.

Navegue até sua conta de armazenamento no portal do Azure.
No menu de serviço, em Monitoramento, selecione Métricas.
Em Namespace de métrica, selecione Arquivo.

Agora você pode selecionar uma métrica dependendo do que deseja monitorar.

Monitorar a disponibilidade

No Azure Monitor, a métrica de Disponibilidade pode ser útil quando algo está visivelmente errado da perspectiva de um aplicativo ou de usuário ou ao solucionar problemas de alertas.

Ao usar essa métrica com Arquivos do Azure, é importante sempre exibir a agregação como Média em vez de Máxima ou Mínima. O uso de Média ajudará você a entender qual percentual das solicitações estão apresentando erros e se elas estão dentro do SLA de Arquivos do Azure.

Monitorar a latência

As duas métricas de latência mais importantes são Latência E2E de Sucesso e Latência de Sucesso do Servidor. Essas são as métricas ideais para selecionar ao iniciar qualquer investigação de desempenho. Média é a agregação recomendada. Como mencionado anteriormente, Máxima e Mínima às vezes podem ser confusos.

Nos gráficos a seguir, a linha azul indica quanto tempo é gasto na latência total (Latência de Sucesso E2E) e a linha rosa indica o tempo gasto apenas no serviço de Arquivos do Azure (Latência de Sucesso do Servidor).

Este gráfico mostra um cliente local com um compartilhamento de arquivos do Azure montado, representando, por exemplo, um usuário típico que se conecta de um local remoto. A distância física entre o cliente e a região do Azure está intimamente correlacionada à latência correspondente do lado do cliente, o que representa a diferença entre a latência E2E e do Servidor.

Em comparação, o gráfico a seguir mostra uma situação em que o cliente e o compartilhamento de arquivo do Azure estão localizados na mesma região. Observe que a latência do lado do cliente é de apenas 0,17 ms em comparação com 43,9 ms no primeiro gráfico. Isso ilustra por que minimizar a latência do lado do cliente é necessário para obter o desempenho ideal.

Outro indicador de latência a ser analisado que pode sugerir um problema é um aumento de frequência ou picos anormais na Latência de Sucesso do Servidor. Isso geralmente ocorre devido à limitação devido a exceder o limite provisionado para um compartilhamento de arquivos provisionado (ou um limite de escala geral de um compartilhamento de arquivos pago conforme o uso). Consulte Noções básicas sobre a cobrança de Arquivos do Azure e os destinos de escalabilidade e desempenho dos Arquivos do Azure.

Para obter mais informações, consulte Solucionar problemas de alta latência, baixa taxa de transferência ou IOPS baixo.

Monitorar o uso

As métricas de uso que medem a quantidade de dados que estão sendo transmitidos (taxa de transferência) ou as operações que estão sendo atendidas (IOPS) são comumente usadas para determinar a quantidade de trabalho que está sendo executado pelo aplicativo ou pela carga de trabalho. As métricas de transação podem determinar o número de operações ou solicitações no serviço de Arquivos do Azure em várias granularidades de tempo.

Se você estiver usando as métricas de Saída ou de Entrada para determinar o volume de dados de entrada ou saída, use a agregação Soma para determinar a quantidade total de dados que estão sendo transmitidos de e para o compartilhamento de arquivos em uma granularidade de 1 minuto a 1 dia. Outras agregações, como Média, Máxima e Mínima, exibem apenas o valor do tamanho de E/S individual. É por isso que a maioria dos clientes normalmente vê 1 MiB ao usar a agregação Máxima. Embora possa ser útil entender o tamanho do seu tamanho maior, menor ou até mesmo médio de E/S, não é possível exibir a distribuição do tamanho de E/S gerado pelo padrão de uso da carga de trabalho.

Você também pode selecionar Aplicar divisão em tipos de resposta (sucesso, falhas, erros) ou operações de API (ler, gravar, criar, fechar) para exibir detalhes adicionais, conforme mostrado no gráfico a seguir.

Para determinar a média de E/S por segundo (IOPS) para sua carga de trabalho, primeiro determine o número total de transações em um minuto e, em seguida, divida esse número por 60 segundos. Por exemplo, 120.000 transações em 1 minuto/60 segundos = 2.000 IOPS médios.

Para determinar a taxa de transferência média para sua carga de trabalho, use a quantidade total de dados transmitidos combinando as métricas de entrada e de saída (taxa de transferência total) e divida isso por 60 segundos. Por exemplo, taxa de transferência total de 1 GiB ao longo de 1 minuto/60 segundos = taxa de transferência média de 17 MiB.

Monitorar o uso por IOPS e largura de banda máximas (somente provisionado)

Os compartilhamentos de arquivos provisionados fornecem métricas de Transações por IOPS máximo e Largura de banda por MiB/s máximo para exibir o que sua carga de trabalho está atingindo nos horários de pico. O uso dessas métricas para analisar sua carga de trabalho ajuda a entender a verdadeira capacidade em escala, além de estabelecer uma linha de base para entender o impacto de mais taxa de transferência e IOPS, para que você possa provisionar de forma ideal seu compartilhamento de arquivos do Azure.

O gráfico a seguir mostra uma carga de trabalho que gerou 2,63 milhões de transações em 1 hora. Quando 2,63 milhões de transações são divididas por 3.600 segundos, obtemos uma média de 730 IOPS.

Agora, quando comparamos a média de IOPS com as Transações por IOPS Máximo, vemos que, sob a carga de pico, estávamos alcançando 1.840 IOPS, o que é uma representação melhor da capacidade da carga de trabalho em escala.

Selecione Adicionar métrica para combinar as métricas de entrada e de saída em um único gráfico. Isso mostra que 76,2 GiB (78.028 MiB) foram transferidos ao longo de uma hora, o que nos dá uma taxa de transferência média de 21,67 MiB na mesma hora.

Em comparação com a Largura de banda por MiB/s máximo, alcançamos 123 MiB/s no pico.

Monitorar a utilização por IOPS de metadados

Nos compartilhamentos de arquivos do Azure, expanda até 12 MIL IOPS de metadados. Isso significa que a execução de uma carga de trabalho pesada de metadados com um alto volume de operações abertas, fechadas ou de exclusão aumenta a probabilidade de limitação de IOPS de metadados. Essa limitação é independente do IOPS geral provisionado do compartilhamento de arquivos.

Como não há duas cargas de trabalho com muitos metadados que sigam o mesmo padrão de uso, pode ser um desafio para os clientes monitorar proativamente a carga de trabalho e definir alertas precisos.

Para resolver isso, introduzimos duas métricas específicas de metadados para compartilhamentos de arquivos do Azure:

Êxito com o aviso de metadados: indica que o IOPS de metadados está se aproximando do limite e pode ser limitado se eles permanecerem altos ou continuarem aumentando. Um aumento no volume ou na frequência desses avisos sugere um risco crescente de limitação de metadados.
Êxito com a Limitação de Metadados: indica que o IOPS de metadados excedeu a capacidade do compartilhamento de arquivos, resultando em limitação. Embora as operações de IOPS nunca falhem e, eventualmente, tenham êxito após novas tentativas, a latência é afetada durante a limitação.

Para visualizar no Azure Monitor, selecione a métrica Transações e Aplicar divisão em tipos de resposta. Os tipos de resposta de metadados só aparecerão na lista suspensa se a atividade ocorrer dentro do período selecionado.

O gráfico a seguir ilustra uma carga de trabalho que experimentou um aumento repentino no IOPS de metadados (transações), disparando o êxito com avisos de metadados, o que indica um risco de limitação de metadados. Neste exemplo, a carga de trabalho posteriormente reduziu seu volume de transação, impedindo que a limitação de metadados ocorresse.

Se sua carga de trabalho encontrar os tipos de resposta Avisos de Sucesso com Metadados ouSucesso com Limitação de Metadados, considere implementar uma ou mais das seguintes recomendações:

Para compartilhamentos de arquivos SMB SSD, ative o Cache de metadados.
Distribua (fragmentar) sua carga de trabalho em vários compartilhamentos de arquivos.
Reduzir o volume de IOPS de metadados.