Метрики заданий Azure Stream Analytics
Azure Stream Analytics предоставляет множество метрик, которые можно использовать для мониторинга и устранения неполадок c производительностью запросов и заданий. Данные из этих метрик можно просмотреть на странице Обзор портала Azure в разделе Мониторинг.
Если вы хотите проверить определенную метрику, выберите Метрики в разделе Мониторинг. На открывшейся странице выберите нужную метрику.
Метрики, доступные в Stream Analytics
Azure Stream Analytics предоставляет следующие метрики для мониторинга работоспособности задания.
| Метрика | Определение |
|---|---|
| Невыполненные входные события | Количество необработанных входных событий. Ненулевое значение для этой метрики подразумевает, что задание не может справиться с числом входящих событий. Если это значение медленно увеличивается или постоянно равно ненулевому значению, нужно горизонтально увеличить масштаб вашего задания. Дополнительные сведения см. в разделе Обзор и настройка единиц потоковой передачи. |
| Ошибки преобразования данных | Количество выходных событий, которые не удалось преобразовать в ожидаемую схему выходных данных. Чтобы удалить события, возникающие в этом сценарии, измените политику ошибок, выбрав действие Отбрасывать. |
| Процент загрузки ЦП (предварительная версия) | Процент ресурсов ЦП, используемых заданием. Даже если это значение очень велико (90 % и более), не увеличивайте число единиц потоковой передачи на основании только этой метрики. Если число отложенных входящих событий или предельная задержка увеличиваются, вы можете использовать эту метрику, чтобы определить, не перегружен ли ЦП. Эта метрика может иметь нерегулярные пики. Мы рекомендуем выполнить тесты масштабирования и найти верхнюю границу, после которой поступающие задания перестанут выполняться или будут испытывать значительные задержки из-за превышения нагрузки на ЦП. |
| Early Input Events (Ранние входные события) | События, у которых метка времени приложения предшествует времени прибытия больше, чем на 5 минут. |
| Неудачные запросы функций | Количество неудачных вызовов функции машинного обучения Azure (при наличии). |
| События функции | Количество событий, отправленных в функцию машинного обучения Azure (при наличии). |
| Запросы функций | Количество вызовов функции машинного обучения Azure (при наличии). |
| Ошибки десериализации входных данных | Количество входных событий, которые не удалось десериализировать. |
| Входные байты событий | Объем данных, получаемых заданием Stream Analytics (в байтах). Эта метрика позволяет проверить, отправляются ли события в источник входных данных. |
| Входные события | Число записей, десериализованных из входных событий. Это число не включает входящие события, которые приводят к ошибкам десериализации. Stream Analytics умеет принимать одно задание несколько раз, например в сценариях с внутренними восстановлениями и рекурсивными объединениями. Не стоит ожидать, что метрики событий ввода и событий вывода будут совпадать, даже если задание выполняет простой запрос со сквозной передачей. |
| Полученные источники входных данных | Количество сообщений, полученных заданием. Для Центров событий Azure каждой сообщение содержит один элемент EventData. Для Хранилища BLOB-объектов событие содержит один BLOB-объект. Обратите внимание, что источники входных данных подсчитываются до десериализации. Если возникнут ошибки десериализации, число источников входных данных может превысить число событий ввода. В противном случае число источников входных данных должно быть равно числу событий ввода или меньше его, так как сообщение может содержать несколько событий. |
| Поздние входные события | События, полученные позже настроенного значения допустимого интервала поступления с задержкой. Дополнительные сведения о порядке событий в Azure Stream Analytics. |
| События, поступающие не по порядку | Количество событий, полученных в неактуальное время, которые были удалены или получили откорректированную метку времени в соответствии с политикой упорядочения событий. Эта метрика может зависеть от настройки параметра Интервал для событий, полученных в неправильном порядке. |
| Выходные события | Объем данных, отправляемых заданием Stream Analytics в место назначения для выходных данных (количество событий). |
| Ошибки среды выполнения | Общее число ошибок, связанных с обработкой запроса. Сюда не входят ошибки, обнаруженные при приеме событий и при выводе результатов. |
| SU (память) % использования | Процент ресурсов памяти, используемых заданием. Если значение этой метрики часто превышает 80 %, будут увеличиваться предельная задержка и число необработанных событий. В таком случае рекомендуется увеличить число единиц потоковой передачи. Высокий процент использования означает, что задача использует объем ресурсов, близкий к максимально допустимому. |
| Watermark Delay (Предельная задержка) | Предельная задержка для всех разделов выходных данных в задании. |
Сценарии для мониторинга
Azure Stream Analytics представляет собой бессерверную службу для распределенной обработки потоковой передачи. Задания могут выполняться на одном или нескольких распределенных узлах потоковой передачи, которыми служба управляет автоматически. Входные данные секционируются и распределяются по разным узлам потоковой передачи для обработки.
| Metric | Condition | Агрегат времени | За пороговое значение | Корректирующие действия |
|---|---|---|---|---|
| SU (память) % использования | Больше | По средней | 80 | Несколько факторов увеличивают использование единиц потоковой передачи. Вы можете увеличить масштаб путем параллелизации запросов или увеличить число единиц потоковой передачи. Дополнительные сведения см. в статье Использование параллелизации запросов в Azure Stream Analytics. |
| Загрузка ЦП (в %) | Больше | По средней | 90 | Это может означать, что для некоторых операций (например, определяемых пользователем функций, определяемых пользователем агрегатов или сложной десериализации входных данных) требуется много циклов ЦП. Обычно эту проблему можно преодолеть, увеличив количество единиц потоковой передачи для задания. |
| Ошибки среды выполнения | Больше | Итог | 0 | Изучите журналы действий или ресурсов и внесите соответствующие изменения во входные данные, запросы или выходные данные. |
| Watermark Delay (Предельная задержка) | Больше | По средней | Если среднее значение метрики за последние 15 минут больше допустимого интервала поступления с задержкой (в секундах). Если вы не изменили допустимый интервал поступления с задержкой, значение по умолчанию устанавливается на 5 секунд. | Попробуйте увеличить число единиц потоковой передачи или выполнить параллелизацию запроса. Дополнительные сведения о единицах потоковой передачи см. в статье Обзор и настройка единиц потоковой передачи в Stream Analytics. Дополнительные сведения см. в статье Использование параллелизации запросов в Azure Stream Analytics. |
| Ошибки десериализации входных данных | Больше | Итог | 0 | Изучите журналы действий или ресурсов и внесите соответствующие изменения во входные данные. Дополнительные сведения о журналах ресурсов см. в статье Устранение неполадок в Azure Stream Analytics с помощью журналов ресурсов. |
Получить помощь
Дополнительные сведения см. на странице Microsoft Q&A для Azure Stream Analytics.
Следующие шаги
- Введение в Azure Stream Analytics
- Измерения метрик Azure Stream Analytics
- Обзор и настройка единиц потоковой передачи
- Анализ производительности заданий Stream Analytics с помощью измерений и метрик
- Мониторинг задания Stream Analytics с помощью портала Azure
- Приступая к работе с Azure Stream Analytics: выявление мошенничества в режиме реального времени