Мониторинг производительности с помощью расширения для Диагностики Azure для Windows

  • Статья

В этом документе рассматриваются шаги, необходимые для настройки сбора данных счетчиков производительности через расширение Диагностики Azure для Windows для кластеров Windows. Для кластеров Linux настройте агент Log Analytics, чтобы собрать данные счетчиков производительности для узлов.

Примечание

Чтобы выполнение этих шагов было эффективным, на кластере необходимо развернуть расширение системы диагностики Microsoft Azure. Если оно не настроено, перейдите к разделу Агрегирование и сбор событий с помощью Диагностики Azure для Windows.

Примечание

Для взаимодействия с Azure рекомендуется использовать модуль Azure Az PowerShell. Чтобы начать работу, см. статью Установка Azure PowerShell. Дополнительные сведения см. в статье Перенос Azure PowerShell с AzureRM на Az.

Сбор данных счетчиков производительности с помощью раздела WadCfg

Для сбора данных счетчиков производительности через систему диагностики Microsoft Azure необходимо изменить конфигурацию соответствующим образом в шаблоне Resource Manager кластера. Выполните эти шаги, чтобы добавить счетчик производительности, с которого нужно собирать данные, в шаблон и запустить обновление ресурса Resource Manager.

  1. Найдите конфигурацию системы диагностики Microsoft Azure в шаблоне кластера, а именно раздел WadCfg. Вы добавите счетчики производительности для сбора в разделе DiagnosticMonitorConfiguration.

  2. Настройте конфигурацию для сбора данных счетчиков производительности, добавив следующий раздел в DiagnosticMonitorConfiguration.

    "PerformanceCounters": {
    "scheduledTransferPeriod": "PT1M",
    "PerformanceCounterConfiguration": []
}

    scheduledTransferPeriod определяет частоту передачи собираемых значений счетчиков в таблицу хранилища Azure и в любой настроенный приемник.

  3. Добавьте счетчики производительности, данные которых необходимо собрать, в параметр PerformanceCounterConfiguration, объявленный на предыдущем шаге. Каждый счетчик, данные которого необходимо собирать, определен с помощью параметров counterSpecifier, sampleRate, unit, annotation и любых соответствующих приемников sinks.

Ниже приведен пример конфигурации со счетчиком для общей загруженности процессора (периода, в течение которого ЦП был задействован для операций обработки) и вызовов методов субъекта Service Fabric в секунду — одним из настраиваемых счетчиков производительности Service Fabric. Полный список настраиваемых счетчиков производительности Service Fabric см. в разделах о счетчиках производительности Reliable Actors и счетчиках производительности Reliable Services.

"WadCfg": {
        "DiagnosticMonitorConfiguration": {
          "overallQuotaInMB": "50000",
          "EtwProviders": {
            "EtwEventSourceProviderConfiguration": [
              {
                "provider": "Microsoft-ServiceFabric-Actors",
                "scheduledTransferKeywordFilter": "1",
                "scheduledTransferPeriod": "PT5M",
                "DefaultEvents": {
                  "eventDestination": "ServiceFabricReliableActorEventTable"
                }
              },
              {
                "provider": "Microsoft-ServiceFabric-Services",
                "scheduledTransferPeriod": "PT5M",
                "DefaultEvents": {
                  "eventDestination": "ServiceFabricReliableServiceEventTable"
                }
              }
            ],
            "EtwManifestProviderConfiguration": [
              {
                "provider": "cbd93bc2-71e5-4566-b3a7-595d8eeca6e8",
                "scheduledTransferLogLevelFilter": "Information",
                "scheduledTransferKeywordFilter": "4611686018427387904",
                "scheduledTransferPeriod": "PT5M",
                "DefaultEvents": {
                  "eventDestination": "ServiceFabricSystemEventTable"
                }
              }
            ]
          },
          "PerformanceCounters": {
                "scheduledTransferPeriod": "PT1M",
                "PerformanceCounterConfiguration": [
                    {
                        "counterSpecifier": "\\Processor(_Total)\\% Processor Time",
                        "sampleRate": "PT1M",
                        "unit": "Percent",
                        "annotation": [
                        ],
                        "sinks": ""
                    },
                    {
                        "counterSpecifier": "\\Service Fabric Actor Method(*)\\Invocations/Sec",
                        "sampleRate": "PT1M",
                    }
                ]
            }
        }
      },

Частоту выборки счетчика можно изменить согласно вашим потребностям. Допустимый формат — PT<time><unit>, поэтому если необходимо собирать данные счетчика каждую секунду, то следует задать значение "sampleRate": "PT15S".

Кроме того, используя в шаблоне ARM переменные, можно собирать массив счетчиков производительности. Такая возможность может пригодиться при сборе счетчиков производительности для каждого процесса. В примере ниже мы с помощью переменных собираем данные о процессорном времени и времени работы сборщика мусора для каждого процесса, а затем — два счетчика производительности на самих узлах.

"variables": {
  "copy": [
      {
        "name": "processorTimeCounters",
        "count": "[length(parameters('monitoredProcesses'))]",
        "input": {
          "counterSpecifier": "\\Process([parameters('monitoredProcesses')[copyIndex('processorTimeCounters')]])\\% Processor Time",
          "sampleRate": "PT1M",
          "unit": "Percent",
          "sinks": "applicationInsights",
          "annotation": [
            {
              "displayName": "[concat(parameters('monitoredProcesses')[copyIndex('processorTimeCounters')],' Processor Time')]",
              "locale": "en-us"
            }
          ]
        }
      },
      {
        "name": "gcTimeCounters",
        "count": "[length(parameters('monitoredProcesses'))]",
        "input": {
          "counterSpecifier": "\\.NET CLR Memory([parameters('monitoredProcesses')[copyIndex('gcTimeCounters')]])\\% Time in GC",
          "sampleRate": "PT1M",
          "unit": "Percent",
          "sinks": "applicationInsights",
          "annotation": [
            {
              "displayName": "[concat(parameters('monitoredProcesses')[copyIndex('gcTimeCounters')],' Time in GC')]",
              "locale": "en-us"
            }
          ]
        }
      }
    ],
    "machineCounters": [
      {
        "counterSpecifier": "\\Memory\\Available Bytes",
        "sampleRate": "PT1M",
        "unit": "KB",
        "sinks": "applicationInsights",
        "annotation": [
          {
            "displayName": "Memory Available Kb",
            "locale": "en-us"
          }
        ]
      },
      {
        "counterSpecifier": "\\Memory\\% Committed Bytes In Use",
        "sampleRate": "PT15S",
        "unit": "percent",
        "annotation": [
          {
            "displayName": "Memory usage",
            "locale": "en-us"
          }
        ]
      }
    ]
  }
....
"WadCfg": {
    "DiagnosticMonitorConfiguration": {
      "overallQuotaInMB": "50000",
      "Metrics": {
        "metricAggregation": [
          {
            "scheduledTransferPeriod": "PT1M"
          }
        ],
        "resourceId": "[resourceId('Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets', variables('vmNodeTypeApp2Name'))]"
      },
      "PerformanceCounters": {
        "scheduledTransferPeriod": "PT1M",
        "PerformanceCounterConfiguration": "[concat(variables ('processorTimeCounters'), variables('gcTimeCounters'),  variables('machineCounters'))]"
      },
....

  1. Когда вы добавите соответствующие счетчики производительности, данные которых необходимо собрать, потребуется обновить ресурс кластера, чтобы эти изменения отразились в работающем кластере. Сохраните измененный файл template.json и откройте PowerShell. Обновление кластера можно выполнить с помощью New-AzResourceGroupDeployment. Для вызова необходимо указать имя группы ресурсов, обновленный файл шаблона и файл параметров. Кроме того, вызов отправляет запрос в Resource Manager на внесение соответствующих изменений в обновленные ресурсы. После входа в учетную запись и правильную подписку используйте следующую команду для выполнения обновления:

    New-AzResourceGroupDeployment -ResourceGroupName <ResourceGroup> -TemplateFile <PathToTemplateFile> -TemplateParameterFile <PathToParametersFile> -Verbose

  2. По завершении обновления (оно занимает 15–45 минут в зависимости от ряда факторов, в частности от размера группы ресурсов и того, первый ли раз выполняется развертывание) система диагностики Microsoft Azure должна собирать данные счетчиков производительности и отправлять их в таблицу с именем WADPerformanceCountersTable в учетной записи хранения, связанной с вашим кластером. Просматривайте данные счетчиков производительности в Application Insights, добавив приемник AI в шаблон Resource Manager.

Дальнейшие действия