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Recomendações para recolher dados de desempenho

  • Artigo

Aplica-se a esta recomendação da lista de verificação de Eficiência de Desempenho do Azure Well-Architected Framework:

PE:04 Recolher dados de desempenho. Os componentes e fluxos de carga de trabalho devem fornecer métricas e registos automáticos, contínuos e significativos. Recolha dados em diferentes níveis da carga de trabalho, como a aplicação, a plataforma, os dados e os níveis do sistema operativo.

Recolher dados de desempenho é o processo de recolha de métricas e registos que fornecem informações sobre o desempenho de uma carga de trabalho. Estes dados incluem valores numéricos, conhecidos como métricas. As métricas descrevem o estado do sistema num determinado momento. Também inclui registos que contêm diferentes tipos de dados organizados em registos.

Ao recolher dados de desempenho, pode monitorizar e analisar o desempenho de uma carga de trabalho. Pode utilizar estas informações para identificar estrangulamentos de desempenho, resolver problemas, otimizar a alocação de recursos e tomar decisões condicionadas por dados para melhorar a eficiência de desempenho geral da carga de trabalho.

Sem informações condicionadas por dados, poderá não ter conhecimento dos problemas de desempenho subjacentes ou das oportunidades de otimização. Os potenciais resultados incluem tempos de resposta mais lentos, débito reduzido, aumento da utilização de recursos e, em última análise, uma experiência de utilizador inferior ao ideal. Além disso, a falta de dados de desempenho dificulta o diagnóstico e a resolução de problemas em tempo útil, o que leva a um período de indisponibilidade prolongado e a uma redução da produtividade.

Definições

Termo Definição
Registos de atividade Registos que controlam as operações de gestão nos recursos, como eliminar um recurso.
Registos de aplicações Registos que controlam informações sobre eventos de aplicações, erros e outras atividades, tais como falhas de inícios de sessão e ligação de base de dados.
Ferramenta de monitorização do desempenho de aplicações (APM) Uma ferramenta que monitoriza e reporta o desempenho de uma aplicação.
Instrumentação de código A captura direta ou indireta das métricas de desempenho na perspetiva do código da aplicação. As métricas capturadas incluem métricas de fluxo, utilização de recursos e métricas específicas do idioma ou runtime.
Rastreio distribuído Recolher e correlacionar métricas entre componentes de cargas de trabalho distribuídos.
Sink de métricas Um destino de armazenamento para as suas métricas que correlaciona os dados de série temporal para análise.
Registos da plataforma Dados de diagnóstico e auditoria que incluem registos de recursos, registos de atividades e registos de auditoria.
Métricas de plataforma Valores numéricos que registam o desempenho da carga de trabalho num determinado momento.
Registos do recurso Dados gerados por um sistema. Fornece informações sobre o estado do sistema.
Erros Rx/Tx O número de erros de receção e transmissão de erros numa interface de rede.
Registos estruturados Definir um formato significativo para registar mensagens, normalmente como pares chave-valor.

Principais estratégias de conceção

A otimização do desempenho requer dados para medir o desempenho atual de uma carga de trabalho ou um fluxo em relação aos respetivos objetivos de desempenho. Tem de recolher a quantidade e a diversidade de dados certas para medir o desempenho do código e da infraestrutura em relação aos destinos de desempenho. Certifique-se de que todos os componentes e fluxos dentro da carga de trabalho geram automaticamente métricas e registos contínuos e significativos. Tem de obter estes dados a partir de diversos níveis, como a aplicação, a plataforma, o armazenamento e o sistema operativo. A recolha abrangente de dados de desempenho permite uma compreensão holística do desempenho, permitindo uma identificação precisa de ineficiências e vias para melhorar.

Centralizar dados de desempenho

Centralizar métricas e registos de desempenho é o processo de recolha de métricas e registos de desempenho de várias origens e de os armazenar numa localização central. Crie um sink de métricas centrais e um sink de registo central. Esta centralização permite um acesso fácil, análise e monitorização de métricas e registos de desempenho em diferentes sistemas e componentes. Ao centralizar métricas e registos, obtém visibilidade sobre o desempenho da carga de trabalho. Escolha uma plataforma ou ferramenta adequada que possa agregar e armazenar registos e métricas de desempenho da carga de trabalho.

Desvantagem: compreenda o custo da recolha de métricas e registos. Em geral, quanto mais métricas e registos recolher, maior será o custo.

Segmentar dados de desempenho

A segmentação de dados de desempenho envolve organizar e categorizar métricas e registos com base na sua origem, finalidade ou ambiente. Por exemplo, deve separar os dados de produção dos dados de não produção ou distinguir entre destinos de desempenho e métricas de negócio. Segmentar dados ajuda a otimizar ambientes específicos, facilita a resolução de problemas e limita as imprecisões na monitorização do desempenho. Ao manter uma distinção clara entre diferentes tipos de dados, pode capturar, analisar e responder a métricas relevantes de forma mais eficiente e alinhar melhor o estado de funcionamento da carga de trabalho com os objetivos da carga de trabalho. Para segmentar os dados de desempenho, considere as seguintes recomendações:

  • Mantenha os dados de produção e os dados de não produção separados. Ao separar os dados por ambiente, pode garantir a monitorização e otimização focadas de cada ambiente. Em ambientes de produção, pode identificar e resolver melhor problemas de desempenho que afetam diretamente os utilizadores e as operações empresariais. Em ambientes de não produção, a separação de dados facilita a resolução de problemas e a otimização eficazes durante a fase de teste antes de implementar na produção.

  • Utilize um conjunto de dados em cada ambiente. Não utilize um conjunto de dados para destinos de desempenho e outro conjunto de dados para alertas relacionados com os destinos de desempenho. A utilização de diferentes conjuntos de dados leva a alertas imprecisos que minam a eficácia da monitorização do desempenho.

  • Separar os destinos de desempenho e as métricas empresariais. As equipas de operações e desenvolvimento utilizam destinos de desempenho para monitorizar o estado de funcionamento da carga de trabalho e cumprir os objetivos empresariais. As métricas empresariais estão relacionadas com objetivos empresariais ou relatórios de clientes. Capture as métricas empresariais num fluxo de dados separado, mesmo que os dados se sobreponham diretamente. A separação dá-lhe flexibilidade para capturar os dados certos e analisar os dados de forma independente.

Definir políticas de retenção

As políticas de retenção ditam durante quanto tempo os dados de desempenho devem ser mantidos. Estabelecer estas políticas ajuda a gerir o armazenamento de forma eficiente e garante que apenas os dados necessários estão acessíveis para análise. Estas políticas suportam um melhor desempenho e cumprem as normas de conformidade. Deve configurar políticas de retenção para os dados de registo e métricas para permitir uma resolução de problemas e monitorização eficazes em todos os ambientes. Por exemplo, os registos e as métricas podem ter de ser mantidos durante mais tempo num ambiente de produção do que no ambiente de teste. O período de retenção deve corresponder aos requisitos e aos regulamentos de conformidade da sua organização. Decida quanto tempo demora a reter os dados para fins de análise e auditoria. Arquive os dados de que não precisa para análise imediata.

Recolher dados de desempenho da aplicação

A recolha de dados da aplicação envolve monitorizar e analisar as métricas de desempenho de uma aplicação, como débito, latência e tempos de conclusão, principalmente recolhidas através de código de instrumentação. Os dados de desempenho da aplicação fornecem informações valiosas sobre o estado de funcionamento e o desempenho de uma aplicação. Ao monitorizar e analisar dados de desempenho, pode identificar e resolver problemas, otimizar o desempenho da aplicação e tomar decisões informadas para a sua aplicação.

Instrumentar código

A instrumentação refere-se ao processo de incorporação de fragmentos de código ou à integração de ferramentas num código de aplicação. O objetivo da instrumentação é capturar dados de desempenho enquanto a aplicação é executada. É essencial reunir métricas que realcem as operações críticas da aplicação. Concentre-se em métricas como débito, latência e tempo de conclusão. É importante diferenciar entre operações e operações relacionadas com a empresa que não estão. Para dados relativos a operações empresariais, certifique-se de que os metadados estão estruturados de uma forma que permita um controlo e armazenamento distintos. A principal razão para a instrumentação do código é recolher dados sobre a forma como a aplicação processa a carga de trabalho. Fornece os seguintes benefícios:

  • Identificar estrangulamentos de desempenho: Ao controlar métricas como a utilização da CPU e a utilização da memória, pode identificar estrangulamentos e otimizar o código em conformidade.

  • Avaliar o comportamento do sistema sob uma carga: Pode ver como a aplicação funciona em diferentes cargas de trabalho e cenários de stress. Estes dados podem ajudar a identificar problemas relacionados com a escalabilidade, simultaneidade e utilização de recursos.

  • Controlar o estado de funcionamento e a disponibilidade das aplicações: Uma vez que os principais indicadores de desempenho são monitorizados em tempo real, pode receber alertas sobre potenciais problemas que afetam o desempenho e a disponibilidade da aplicação.

  • Melhorar a experiência do utilizador: Pode obter informações sobre como os utilizadores interagem com a aplicação. Utilize estas informações para otimizar a experiência do utilizador e identificar áreas para melhoramento.

  • Planear a capacidade e alocar recursos: Os dados de desempenho recolhidos pela instrumentação podem fornecer informações valiosas sobre os requisitos de recursos de uma aplicação. Estas informações podem informar as suas decisões sobre o planeamento da capacidade e a alocação de recursos.

Ao instrumentar o código para a monitorização do desempenho, considere as seguintes estratégias:

  • Utilizar ferramentas APM: as ferramentas APM podem recolher e analisar dados de desempenho, incluindo métricas, rastreios e registos. As ferramentas APM oferecem funcionalidades como instrumentação ao nível do código, rastreio de transações e criação de perfis de desempenho.

  • Utilizar arquiteturas de registo e rastreio: as arquiteturas de registo e rastreio são ferramentas ou bibliotecas que os programadores integram nas suas aplicações para facilitar o registo e o rastreio. Estas arquiteturas fornecem funções para gerar registos, rastrear pedidos e, por vezes, até mesmo formatar ou transportar os dados gerados. Ao incorporar arquiteturas de registo e rastreio na base de código, os programadores podem capturar dados relevantes durante o runtime. Os dados podem incluir informações sobre o caminho em execução, E/S e desempenho.

  • Instrumentação personalizada: os programadores podem adicionar código personalizado para recolher métricas de desempenho exclusivas da respetiva aplicação e carga de trabalho. A instrumentação personalizada pode medir runtimes, controlar a utilização de recursos ou capturar eventos específicos. Escreva instrumentação de código personalizado apenas quando as métricas da plataforma forem insuficientes. Em algumas situações, o recurso da plataforma pode medir perspetivas agregadas ou até granulares da sua aplicação. Pondere a questão de saber se pretende duplicar esse esforço ao utilizar código personalizado em relação ao excesso de compromissos de código ou dependência numa funcionalidade de plataforma.

  • Capturar tempos de transação. A captura de tempos de transação está relacionada com a medição das horas ponto a ponto das principais funções técnicas como parte da monitorização do desempenho. As métricas ao nível da aplicação devem incluir tempos de transação ponto a ponto. Estes tempos de transação devem abranger as principais funções técnicas, como consultas de base de dados, tempos de resposta para chamadas à API externas e taxas de falha de passos de processamento.

  • Utilizar padrões de telemetria. Considere utilizar bibliotecas e ferramentas de instrumentação de ferramentas APM criadas em torno de um padrão de telemetria, como o OpenTelemetry.

Ativar o rastreio distribuído

O rastreio distribuído é uma técnica utilizada para controlar e monitorizar pedidos à medida que fluem através de um sistema distribuído. Permite-lhe rastrear o caminho de um pedido à medida que percorre vários serviços e componentes, fornecendo informações valiosas sobre o desempenho e a eficiência da sua carga de trabalho. O rastreio distribuído é importante para a eficiência de desempenho porque ajuda a identificar estrangulamentos, problemas de latência e áreas para otimização num sistema distribuído. Pode identificar onde ocorrem atrasos ou ineficiências e tomar as medidas adequadas para melhorar o desempenho ao visualizar o fluxo de um pedido. Siga estes passos para ativar o rastreio distribuído:

  1. Comece por instrumentar as suas aplicações e serviços para gerar dados de rastreio. Utilize bibliotecas ou arquiteturas que suportem o rastreio distribuído, como o OpenTelemetry.

  2. Confirme que as informações de rastreio são propagadas através dos limites do serviço. Normalmente, deve transmitir um ID de rastreio exclusivo e outras informações contextuais com cada pedido.

  3. Configurar um sistema de recolha de rastreio centralizado. Este sistema recolhe e armazena os dados de rastreio gerados pelas suas aplicações e serviços.

  4. Utilize os dados de rastreio recolhidos para visualizar o fluxo ponto a ponto dos pedidos e analisar as características de desempenho do seu sistema distribuído.

Recolher registos de aplicações

Quando instrumenta o código, uma das saídas principais deve ser os registos de aplicações. O registo ajuda-o a compreender como a aplicação é executada em vários ambientes. Os registos de aplicações registam as condições que produzem eventos de aplicações. Recolher registos de aplicações em todos os ambientes de aplicações. As entradas de registo correspondentes na aplicação devem capturar um ID de correlação para as respetivas transações. O ID de correlação deve correlacionar os eventos de registo de aplicações em fluxos de aplicações críticos, como o início de sessão do utilizador. Utilize esta correlação para avaliar o estado de funcionamento dos principais cenários no contexto de destinos e requisitos não funcionais.

Deve utilizar o registo estruturado. O registo estruturado acelera a análise e análise de registos. Torna os registos mais fáceis de indexar, consultar e reportar sem complexidade. Adicione e utilize uma biblioteca de registos estruturada no código da aplicação. Por vezes, as entradas de registo podem ajudá-lo a correlacionar os dados que não conseguiu correlacionar com outros meios.

Recolher dados de desempenho de recursos

Ao recolher dados de desempenho de recursos, pode obter informações sobre o estado de funcionamento e o comportamento da carga de trabalho. Os dados de desempenho de recursos fornecem informações sobre a utilização de recursos, que são fundamentais para o planeamento da capacidade. Estes dados também fornecem informações sobre o estado de funcionamento de uma carga de trabalho e podem ajudá-lo a detetar problemas e a resolver problemas. Considere as seguintes recomendações:

  • Recolha métricas e registos para cada recurso. Cada serviço do Azure tem um conjunto de métricas que é exclusivo da funcionalidade do recurso. Estas métricas ajudam-no a compreender o estado de funcionamento e o desempenho do recurso. Adicione uma definição de diagnóstico para cada recurso para enviar métricas para uma localização à qual a sua equipa de carga de trabalho pode aceder à medida que cria alertas e dashboards. Os dados métricos estão disponíveis para acesso de curto prazo. Para acesso a longo prazo ou para acesso a partir de um sistema fora do Azure Monitor, envie os dados de métricas para o sink unificado para a localização de acesso.

  • Utilizar ferramentas de plataforma. Inspire-se em soluções de monitorização incorporadas e integradas, como o Azure Monitor Insights. Esta ferramenta simplifica as operações de desempenho. Considere as ferramentas de plataforma à medida que seleciona uma plataforma e investe em ferramentas ou relatórios personalizados.

  • Monitorizar o tráfego de rede. Monitorizar o tráfego de rede significa controlar e analisar o fluxo e os padrões dos dados à medida que se move entre caminhos de rede. Recolha a análise de tráfego e monitorize o tráfego que atravessa os limites da sub-rede. O seu objetivo é analisar e otimizar o desempenho da rede.

Recolher dados de base de dados e armazenamento

Muitos sistemas de base de dados e armazenamento fornecem as suas próprias ferramentas de monitorização. Estas ferramentas recolhem dados de desempenho específicos desses sistemas. Os sistemas de bases de dados e de armazenamento geram frequentemente registos que contêm indicadores e eventos relacionados com o desempenho. Recolha dados de base de dados e dados de desempenho de armazenamento para que possa identificar estrangulamentos, diagnosticar problemas e tomar decisões informadas para melhorar o desempenho geral e a fiabilidade da sua carga de trabalho. Considere recolher os seguintes tipos de dados de desempenho:

  • Débito: o débito mede a quantidade de dados lidos ou escritos no sistema de armazenamento durante um período de tempo. Os dados de débito indicam as capacidades de transferência de dados.

  • Latência: a latência mede a duração das operações de armazenamento. Os dados de latência indicam a capacidade de resposta do sistema de armazenamento.

  • IOPS (operações de E/S por segundo): dados sobre o número de operações de leitura ou operações de escrita que o sistema de armazenamento pode realizar num segundo. Os dados de IOPS indicam o débito e a capacidade de resposta do sistema de armazenamento.

  • Utilização da capacidade: a utilização da capacidade é a quantidade de capacidade de armazenamento utilizada e a quantidade disponível. Os dados de utilização de capacidade ajudam as organizações a planear necessidades de armazenamento futuras.

Para bases de dados, também deve recolher métricas específicas da base de dados:

  • Desempenho das consultas: dados sobre o tempo de execução, a utilização de recursos e a eficiência das consultas da base de dados. As consultas de base de dados lentas ou ineficientes podem abrandar significativamente uma carga de trabalho. Procure consultas lentas e que sejam executadas com frequência.

  • Desempenho da transação: dados sobre o desempenho das transações de bases de dados, como a duração da transação, a simultaneidade e a contenção de bloqueios.

  • Desempenho do índice: dados sobre o desempenho dos índices de bases de dados, como fragmentação de índices, estatísticas de utilização e otimização de consultas.

  • Utilização de recursos: dados que incluem CPU, memória, espaço em disco, E/S e largura de banda de rede.

  • Métricas de ligação: Métricas que controlam o número de ligações ativas, abortadas e falhadas. Taxas de falha elevadas podem indicar problemas de rede ou indicar que a base de dados atingiu o número máximo de ligações.

  • Taxas de transação: o número de transações que uma base de dados executa por segundo. Uma alteração nas taxas de transação pode indicar problemas de desempenho.

  • Taxas de erro: dados que indicam o desempenho de uma base de dados. Taxas de erro elevadas podem indicar um problema de desempenho. Recolher e analisar erros da base de dados.

Recolher dados do sistema operativo (se aplicável)

Uma solução paaS (plataforma como serviço) elimina a necessidade de recolher dados de desempenho do sistema operativo. No entanto, se a carga de trabalho for executada em máquinas virtuais (infraestrutura como serviço), terá de recolher dados de desempenho sobre o sistema operativo. Tem de compreender a procura no seu sistema operativo e na máquina virtual. Exemplo frequente de contadores de desempenho do sistema operativo. Por exemplo, pode provar os contadores de desempenho a cada minuto.

No mínimo, recolha dados sobre as seguintes áreas de desempenho.

Área de desempenho Processo ou função
CPU - Utilização da CPU (modo de utilizador ou modo privilegiado)
- Comprimento da fila da CPU (número de processos que estão à espera do tempo da CPU)
Processo - Contagem de threads de processos
- Contagem de identificadores de processos
Memória - Memória consolidada
- Memória disponível
- Páginas por segundo
- Trocar a utilização do espaço
Disco - Leitura do disco
- Escritas em disco
- Débito do disco
- Utilização do espaço em disco
Rede - Débito da interface de rede
- Erros Rx/Tx da interface de rede

Validar e analisar dados

Os dados de desempenho devem ser alinhados com os destinos de desempenho. Os dados têm de representar o desempenho da carga de trabalho ou do fluxo de forma completa e precisa, uma vez que estão relacionados com os destinos de desempenho. Por exemplo, o tempo de resposta de um serviço Web tem um objetivo de desempenho de 500 ms. Torne-a uma rotina para analisar os dados, uma vez que as avaliações frequentes permitem a deteção precoce e a mitigação de problemas de desempenho.

  • Criar alertas. É vantajoso ter alertas acionáveis, o que permite a identificação rápida e a retificação de problemas de desempenho. Estes alertas devem indicar claramente o limiar de desempenho violado, o potencial efeito comercial e os componentes envolvidos. Comece por definir um alerta comum e recomendado. Ao longo do tempo, pode modificar estes critérios com base nas suas necessidades específicas. O principal objetivo destes alertas deve ser prever potenciais quedas de desempenho antes de se escalarem para problemas significativos. Se não conseguir definir um alerta para uma dependência externa, considere conceber um método para recolher medições indiretas, como a duração de uma chamada de dependência.

  • Definir limites de recolha de dados. Determine e defina limites lógicos no volume de dados recolhidos e na respetiva duração de retenção. Por vezes, a telemetria pode produzir grandes quantidades de dados. É essencial concentrarmo-nos em capturar apenas os indicadores de desempenho mais vitais ou ter um sistema eficiente implementado para extrair informações significativas dos seus dados de desempenho.

Facilitação do Azure

Centralizar, segmentar e reter dados de desempenho: o Azure Monitor recolhe e agrega dados de todas as camadas e componentes da carga de trabalho em várias subscrições e inquilinos do Azure e não Azure. Armazena os dados numa plataforma de dados comum para consumo através de um conjunto comum de ferramentas que podem correlacionar, analisar, visualizar e/ou responder aos dados.

Precisa de, pelo menos, uma área de trabalho do Log Analytics para ativar os Registos do Azure Monitor. Pode utilizar uma única área de trabalho para toda a sua recolha de dados. Também pode criar várias áreas de trabalho com base nos requisitos para segmentar dados de desempenho. Também lhe permite definir políticas de retenção.

Recolher dados de desempenho de aplicações: o Application Insights é uma funcionalidade do Azure Monitor que o ajuda a monitorizar o desempenho e a disponibilidade da sua aplicação. Fornece informações ao nível da aplicação ao recolher dados telemétricos, como taxas de pedido, tempos de resposta e detalhes de exceção. Pode ativar o Application Insights para a sua aplicação e configurá-lo para recolher os dados de desempenho necessários. O Application Insights também suporta o rastreio distribuído. Configurar o rastreio distribuído para todos os fluxos. Para criar fluxos de transação ponto a ponto, correlacione os eventos provenientes de diferentes componentes ou camadas de aplicações.

Os contadores de desempenho são uma forma avançada de monitorizar o desempenho da sua aplicação. O Azure fornece vários contadores de desempenho que pode utilizar para recolher dados sobre a utilização da CPU, utilização da memória, E/S do disco, tráfego de rede e muito mais. Se configurar a aplicação para emitir dados do contador de desempenho, o Azure Monitor recolhe e armazena os dados para análise.

Recolher dados de desempenho de recursos: a maioria dos serviços do Azure gera registos e métricas de plataforma que fornecem informações de diagnóstico e auditoria. Ao ativar as definições de diagnóstico, pode especificar os registos e as métricas da plataforma para recolher e armazenar. Para fins de correlação, ative o diagnóstico para todos os serviços suportados e, em seguida, envie os registos para o mesmo destino que os registos da aplicação.

Recolher dados de desempenho da base de dados e do armazenamento: o Azure Monitor permite-lhe recolher dados de desempenho para bases de dados no Azure. Pode ativar a monitorização da Base de Dados SQL do Azure, Base de Dados do Azure para MySQL, Base de Dados do Azure para PostgreSQL e outros serviços de base de dados. O Azure Monitor fornece métricas e registos para monitorizar o desempenho da base de dados, incluindo a utilização da CPU, a utilização da memória e o desempenho das consultas. Para ser notificado sobre problemas, pode configurar alertas com base em limiares de desempenho.

O Azure oferece recomendações de desempenho para bases de dados, como SQL Server no Azure Máquinas Virtuais. Estas recomendações ajudam-no a otimizar o desempenho das cargas de trabalho da base de dados. Incluem sugestões para recolher contadores de desempenho, capturar estatísticas de espera e recolher dados de desempenho durante as horas de ponta.

O Azure Análise de Armazenamento permite-lhe recolher dados de desempenho para serviços de Armazenamento do Azure, como o Armazenamento de Blobs, o Armazenamento de Tabelas e o Armazenamento de Filas. Pode ativar o registo e as métricas das suas contas de armazenamento para monitorizar indicadores chave de desempenho, como o número de operações de leitura/escrita, débito e latência.

Recolher dados de desempenho do sistema operativo: A extensão de Diagnóstico do Azure permite-lhe recolher dados de desempenho detalhados das suas máquinas virtuais (VMs), incluindo CPU, memória, E/S de disco e tráfego de rede. Estes dados podem ser enviados para o Azure Monitor ou outros serviços de armazenamento para análise e alertas.

Validar e analisar dados de desempenho: no Azure Monitor, pode utilizar os Registos do Azure Monitor para recolher, analisar e visualizar dados de registo das suas aplicações e sistemas. Pode configurar os Registos do Azure Monitor para ingerir registos da sua aplicação, incluindo registos ao nível da aplicação e registos de infraestrutura. Ao agregar registos, pode consultar eventos em várias consultas e obter informações sobre o desempenho da sua aplicação. Para obter mais informações, veja Cálculos e opções de custos dos Registos do Azure Monitor e Preços do Azure Monitor.

No Azure Monitor, pode definir regras de alerta para monitorizar métricas de desempenho específicas e acionar alertas com base em condições predefinidas. Por exemplo, pode criar uma regra de alerta para notificá-lo quando a utilização da CPU excede um determinado limiar ou quando o tempo de resposta ultrapassa um limite especificado. Configure a regra de alerta para enviar notificações aos destinatários pretendidos.

Quando cria uma regra de alerta, pode definir os critérios que determinam quando um alerta deve ser acionado. Pode definir limiares, métodos de agregação, janelas de tempo e a frequência de avaliação. Defina os critérios com base nos seus requisitos de monitorização de desempenho. Além de enviar notificações, pode especificar ações a serem executadas quando um alerta é acionado. As ações podem incluir o envio de e-mails, a chamada de webhooks ou a execução de funções do Azure. Escolha as ações adequadas para responder ao cenário de alerta específico.

Exemplos

Lista de verificação de Eficiência de Desempenho

Veja o conjunto completo de recomendações.

Lista de verificação de Eficiência de Desempenho