Monitoramento de dimensionamento automático

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Nesta unidade, veremos os conceitos de monitoramento de escala automática.

Monitorização

Semelhante a outros recursos do Azure, as ações de dimensionamento automático do Azure Spring Apps criam logs. Há duas categorias de logs que ele pode criar:

  • Avaliações de escala automática: O mecanismo de dimensionamento automático registra entradas de log para cada avaliação de condição sempre que faz uma verificação. A entrada inclui detalhes sobre os valores observados das métricas, as regras avaliadas e se a avaliação resultou em uma ação de escala ou não.

  • Ações de dimensionamento automático: o mecanismo registra os eventos de ação de escala iniciados pelo serviço de dimensionamento automático e os resultados dessas ações de dimensionamento (sucesso, falha e quanto dimensionamento ocorreu conforme visto pelo serviço de dimensionamento automático).

Noções básicas sobre eventos de dimensionamento automático

Na tela de configuração de dimensionamento automático, você pode ir para a guia Histórico de execução para ver as ações de escala mais recentes. A guia também mostra a mudança na Capacidade Observada ao longo do tempo. Ele também mostra mais detalhes sobre todas as ações de dimensionamento automático, incluindo operações como atualizar e excluir configurações de dimensionamento automático. A tela Configuração também mostra o registro de atividades e permite filtrar por operações de dimensionamento automático.

O dimensionamento automático será lançado no Registro de atividades se ocorrer alguma das seguintes condições:

  • O dimensionamento automático emite uma operação de escala.
  • O serviço de dimensionamento automático conclui com êxito uma ação de dimensionamento.
  • O serviço de dimensionamento automático não consegue executar uma ação de escala.
  • O dimensionamento automático deteta batidas e aborta a tentativa de escala. Você verá um tipo de log nesta Flapping situação. Se vir Flapping, considere se os seus limites são demasiado estreitos.
  • O dimensionamento automático deteta batidas, mas ainda é capaz de dimensionar com êxito. Você verá um tipo de log nesta FlappingOccurred situação. Se você vir FlappingOccurred, o mecanismo de dimensionamento automático tentou dimensionar (por exemplo, de quatro instâncias para duas), mas determinou que essa ação causaria batimento. Em vez disso, o mecanismo de dimensionamento automático foi dimensionado para um número diferente de instâncias (por exemplo, usando três instâncias em vez de duas), o que não causa mais batimento, portanto, é dimensionado para esse número de instâncias.

Monitore o dimensionamento automático do aplicativo com o Log Analytics

Tal como acontece com qualquer serviço suportado do Azure Monitor, pode utilizar as Definições de Diagnóstico para encaminhar estes registos:

  • Para o seu espaço de trabalho do Azure Log Analytics para análises detalhadas.
  • Para Hubs de Eventos do Azure e, em seguida, para ferramentas que não são do Azure.
  • Para sua conta de armazenamento do Azure para arquivamento.

Você pode validar as avaliações e dimensionar melhor as ações usando o Log Analytics. Em seu aplicativo de exemplo, roteamos seus logs de dimensionamento automático para os Logs do Azure Monitor (Log Analytics) por meio de um espaço de trabalho quando você criou a configuração de dimensionamento automático.

Os dados são recuperados de um espaço de trabalho do Log Analytics usando uma consulta de log, que é uma solicitação somente leitura para processar dados e retornar resultados. As consultas de log são escritas em Kusto Query Language (KQL), que é a mesma linguagem de consulta usada pelo Azure Data Explorer.

Nota

Para obter mais informações sobre a sintaxe KQL , consulte a unidade Resumo no final deste módulo.

No próximo exercício, você usará a análise de log para saber mais sobre os eventos de dimensionamento automático.