Métricas de trabalho do Azure Stream Analytics
O Azure Stream Analytics fornece muitas métricas que você pode usar para monitorar e solucionar problemas de desempenho de consultas e trabalhos. Você pode exibir dados dessas métricas na página Visão geral do portal do Azure, na seção Monitoramento .
Se quiser verificar uma métrica específica, selecione Métricas na seção Monitoramento. Na página exibida, selecione a métrica.
Métricas disponíveis para o Stream Analytics
O Azure Stream Analytics fornece as seguintes métricas para você monitorar a integridade do seu trabalho.
| Métrico | Definição |
|---|---|
| Eventos de entrada em atraso | Número de eventos de entrada que estão em atraso. Um valor diferente de zero para essa métrica implica que seu trabalho não pode acompanhar o número de eventos recebidos. Se esse valor estiver aumentando lentamente ou for consistentemente diferente de zero, você deverá expandir seu trabalho. Para saber mais, consulte Compreender e ajustar unidades de streaming. |
| Erros de conversão de dados | Número de eventos de saída que não puderam ser convertidos para o esquema de saída esperado. Para descartar eventos que encontram esse cenário, você pode alterar a política de erro para Drop. |
| % de utilização da CPU (visualização) | Porcentagem de CPU que seu trabalho utiliza. Mesmo que esse valor seja muito alto (90% ou mais), você não deve aumentar o número de SUs apenas com base nessa métrica. Se o número de eventos de entrada em backlog ou atrasos de marca d'água aumentar, você poderá usar essa métrica para determinar se a CPU é o gargalo. Essa métrica pode ter picos intermitentes. Recomendamos que você faça testes de escala para determinar o limite superior do seu trabalho após o qual as entradas são acumuladas ou os atrasos da marca d'água aumentam devido a um afunilamento da CPU. |
| Eventos de entrada antecipada | Eventos cujo carimbo de hora de aplicação é anterior à sua hora de chegada em mais de 5 minutos. |
| Solicitações de função com falha | Número de chamadas de função do Azure Machine Learning com falha (se houver). |
| Eventos de função | Número de eventos enviados para a função Azure Machine Learning (se houver). |
| Solicitações de função | Número de chamadas para a função Azure Machine Learning (se presente). |
| Erros de desserialização de entrada | Número de eventos de entrada que não puderam ser desserializados. |
| Bytes de evento de entrada | Quantidade de dados que o trabalho do Stream Analytics recebe, em bytes. Você pode usar essa métrica para validar que os eventos estão sendo enviados para a fonte de entrada. |
| Eventos de entrada | Número de registros desserializados dos eventos de entrada. Essa contagem não inclui eventos de entrada que resultam em erros de desserialização. O Stream Analytics pode ingerir os mesmos eventos várias vezes em cenários como recuperações internas e auto-junções. Não espere que as métricas de Eventos de Entrada e Eventos de Saída correspondam se o seu trabalho tiver uma consulta de passagem simples. |
| Fontes de entrada recebidas | Número de mensagens que o trabalho recebe. Para Hubs de Eventos do Azure, uma mensagem é um único EventData item. Para o Armazenamento de Blobs do Azure, uma mensagem é um único blob. Observe que as fontes de entrada são contadas antes da desserialização. Se houver erros de desserialização, as fontes de entrada podem ser maiores do que os eventos de entrada. Caso contrário, as fontes de entrada podem ser menores ou iguais aos eventos de entrada, pois cada mensagem pode conter vários eventos. |
| Eventos de entrada tardia | Eventos que chegaram depois da janela de tolerância configurada para chegadas tardias. Saiba mais sobre as considerações sobre a ordem de eventos do Azure Stream Analytics. |
| Eventos fora de ordem | Número de eventos recebidos fora de ordem que foram descartados ou receberam um carimbo de data/hora ajustado, com base na política de pedidos de eventos. Essa métrica pode ser afetada pela configuração da configuração da Janela de tolerância fora de ordem. |
| Eventos de saída | Quantidade de dados que o trabalho do Stream Analytics envia para o destino de saída, em número de eventos. |
| Erros de tempo de execução | Número total de erros relacionados ao processamento de consultas. Exclui erros encontrados durante a ingestão de eventos ou resultados de saída. |
| SU (memória) % de utilização | Percentagem de memória que o seu trabalho utiliza. Se essa métrica estiver consistentemente acima de 80%, o atraso da marca d'água estiver aumentando e o número de eventos em atraso estiver aumentando, considere aumentar as unidades de streaming (SUs). Alta utilização indica que o trabalho está usando perto do máximo de recursos alocados. |
| Atraso da marca d'água | Atraso máximo de marca d'água em todas as partições de todas as saídas no trabalho. |
Cenários a monitorizar
O Azure Stream Analytics fornece um serviço de processamento de streaming distribuído sem servidor. Os trabalhos podem ser executados em um ou mais nós de streaming distribuídos, que o serviço gerencia automaticamente. Os dados de entrada são particionados e alocados a diferentes nós de streaming para processamento.
| Metric | Condição | Agregação de tempo | Threshold | Medidas corretivas |
|---|---|---|---|---|
| SU (memória) % de utilização | Maior que | Média | 80 | Múltiplos fatores aumentam a utilização de SUs. Você pode dimensionar com paralelização de consulta ou aumentar o número de SUs. Para obter mais informações, veja Leverage query parallelization in Azure Stream Analytics (Tirar partido da paralelização de consultas no Azure Stream Analytics). |
| % de utilização da CPU | Maior que | Média | 90 | Isso provavelmente significa que algumas operações (como funções definidas pelo usuário, agregações definidas pelo usuário ou desserialização de entrada complexa) estão exigindo muitos ciclos de CPU. Normalmente, você pode superar esse problema aumentando o número de SUs para o trabalho. |
| Erros de tempo de execução | Maior que | Total | 0 | Examine os logs de atividade ou recursos e faça as alterações apropriadas nas entradas, consultas ou saídas. |
| Atraso da marca d'água | Maior que | Média | Quando o valor médio desta métrica nos últimos 15 minutos é maior do que a tolerância de chegada tardia (em segundos). Se você não tiver modificado a tolerância de chegada tardia, o padrão será definido como 5 segundos. | Tente aumentar o número de SUs ou paralelizar sua consulta. Para obter mais informações sobre SUs, consulte Compreender e ajustar unidades de streaming. Para obter mais informações sobre como paralelizar sua consulta, consulte Aproveitar a paralelização de consultas no Azure Stream Analytics. |
| Erros de desserialização de entrada | Maior que | Total | 0 | Examine os logs de atividade ou recursos e faça as alterações apropriadas na entrada. Para obter mais informações sobre logs de recursos, consulte Solucionar problemas do Azure Stream Analytics usando logs de recursos. |
Obter ajuda
Para obter mais assistência, tente a página de Perguntas e Respostas da Microsoft para o Azure Stream Analytics.
Próximos passos
- Introdução ao Azure Stream Analytics
- Dimensões para métricas do Azure Stream Analytics
- Compreender e ajustar as unidades de streaming
- Analise o desempenho do trabalho do Stream Analytics usando métricas e dimensões
- Monitorar um trabalho do Stream Analytics com o portal do Azure
- Introdução ao Azure Stream Analytics