Azure 監視器計量概觀
Azure 監視器計量是 Azure 監視器的一項功能,可從受監視的資源將數值資料收集到時間序列資料庫中。 計量是定期收集的數值,並且會在特定時間描述資源的某些層面。
注意
Azure 監視器計量是支援 Azure 監視器的兩個資料平台之一。 另一半是 Azure 監視器記錄,可收集和組織記錄與效能資料。 您可以使用豐富的查詢語言來分析該資料。
計量類型
Azure 監視器計量支援多種類型的計量:
- 原生計量會使用 Azure 監視器中的工具來分析和警示。
- 平臺計量會從 Azure 資源收集。 它們不需要任何設定,而且不需要任何成本。
- 自訂計量會從您設定的不同來源收集,包括虛擬機器上執行的應用程式和代理程式。
- Prometheus 計量 (預覽) 會從 Kubernetes 叢集收集,包括 Azure Kubernetes service (AKS) ,並使用業界標準工具來分析和警示,例如 PromQL 和 Grafana。
下表摘要說明每個計量之間的差異。
類別 | 原生平臺計量 | 原生自訂計量 | Prometheus 計量 (預覽) |
---|---|---|---|
來源 | Azure 資源 | Azure 監視器代理程式 Application insights REST API |
Azure Kubernetes service (AKS) 叢集 透過遠端寫入的任何 Kubernetes 叢集 |
設定 | None | 依來源而有所不同 | 啟用 Prometheus 的 Azure 監視器受控服務 |
已存放 | 訂用帳戶 | 訂用帳戶 | Azure 監視器工作區 |
成本 | No | Yes | 是,預覽) 期間免費 ( |
彙總 | 預先匯總 | 預先匯總 | 未經處理的資料 |
分析 | 計量瀏覽器 | 計量瀏覽器 | PromQL Grafana 儀表板 |
警示 | 計量警示規則 | 計量警示規則 | Prometheus 警示規則 |
視覺化 | 活頁簿 Azure 儀表板 Grafana |
活頁簿 Azure 儀表板 Grafana |
Grafana |
擷取 | Azure CLI Azure PowerShell Cmdlet REST API 或用戶端程式庫 .NET Go Java JavaScript Python |
Azure CLI Azure PowerShell Cmdlet REST API 或用戶端程式庫 .NET Go Java JavaScript Python |
Grafana |
資料集合
Azure 監視器會從下列來源收集計量。 在 Azure 監視器計量資料庫中收集這些計量之後,不論其來源為何,您都可以將其放在一起進行評估:
- Azure 資源:平台計量是由 Azure 資源所建立,可讓您了解其健康情況和效能。 每個類型的資源都會建立一組不同的計量,而不需進行任何必要的設定。 除非計量定義中另有指定,否則會以一分鐘的頻率從 Azure 資源收集平台計量。
- 應用程式:Application Insights 會為受監視的應用程式建立計量,協助您偵測效能問題,以及追蹤應用程式的使用趨勢。 值包括伺服器回應時間和瀏覽器例外狀況。
- 虛擬機器代理程式:系統會從虛擬機器的客體作業系統收集計量。 您可以使用 Windows 診斷擴充功能啟用 Windows 虛擬機器的客體 OS 計量,並使用 InfluxData Telegraf 代理程式啟用 Linux 虛擬機器的客體 OS 計量。
- 自訂計量 - 除了自動可供使用的標準計量之外,您還可以定義計量。 您可以在應用程式中定義自訂計量,透過 Application Insights 進行監視。 您也可以使用自訂計量 API 來建立 Azure 服務的自訂計量。
- Kubernetes 叢集:Kubernetes 叢集通常會將計量資料傳送至您必須維護的本機 Prometheus 伺服器。 適用于 Prometheus 的 Azure 監視器受控服務 提供受控服務,可從 Kubernetes 叢集收集計量,並將其儲存在 Azure 監視器計量中。
如需可以將資料傳送至 Azure 監視器計量的完整資料來源清單,請參閱 Azure 監視器監視的項目為何?。
計量瀏覽器
使用計量瀏覽器,以互動方式分析計量資料庫中的資料,並隨著時間繪製多個計量值的圖表。 您可以將圖表釘選到儀表板,以使用其他視覺效果來檢視圖表。 您也可以使用 Azure 監視 REST API 來擷取計量。
如需詳細資訊,請參閱開始使用 Azure 監視器計量瀏覽器。
資料結構
Azure 監視器計量所收集的資料會儲存在時間序列資料庫中,資料庫已經過最佳化,可以分析有時間戳記的資料。 每組計量值都是具有下列屬性的時間序列:
- 收集到值的時間。
- 與值關聯的資源。
- 作用類似計量類別的命名空間。
- 計量名稱。
- 值本身。
- 多維度 (如果有的話)。 自訂計量限制為 10 個維度。
多維度計量
計量資料的其中一項挑戰是,其可用來為所收集到的值提供內容的資訊往往很有限。 Azure 監視器利用多維度計量來解決這項挑戰。
計量維度是具有更多資料來描述計量值的名稱/值組。 例如,稱為可用磁碟空間的計量可能有名為磁碟機的維度,其值為 C: 和 D:。 該維度可允許檢視所有磁碟機或個別磁碟機的可用磁碟空間。
如需在計量總管中檢視計量維度的詳細資訊,請參閱 套用維度篩選和分割 。
非維度計量
下表顯示來自非維度計量、網路輸送量的範例資料。 它只能回答基本問題,例如「我的網路輸送量在指定時間為何?」
時間戳記 | 計量值 |
---|---|
8/9/2017 8:14 | 1,331.8 Kbps |
8/9/2017 8:15 | 1,141.4 Kbps |
8/9/2017 8:16 | 1,110.2 Kbps |
網路輸送量和兩個維度 (「IP」與「方向」)
下表顯示來自多維度計量的範例資料、具有兩個維度的網路輸送量,稱為 IP 和 Direction。 它可以回答「每個 IP 位址的網路輸送量為何?」和「傳送的資料與接收的資料量?」這類問題。
時間戳記 | 維度「IP」 | 維度「方向」 | 計量值 |
---|---|---|---|
8/9/2017 8:14 | IP="192.168.5.2" | 方向="傳送" | 646.5 Kbps |
8/9/2017 8:14 | IP="192.168.5.2" | 方向="接收" | 420.1 Kbps |
8/9/2017 8:14 | IP="10.24.2.15" | 方向="傳送" | 150.0 Kbps |
8/9/2017 8:14 | IP="10.24.2.15" | 方向="接收" | 115.2 Kbps |
8/9/2017 8:15 | IP="192.168.5.2" | 方向="傳送" | 515.2 Kbps |
8/9/2017 8:15 | IP="192.168.5.2" | 方向="接收" | 371.1 Kbps |
8/9/2017 8:15 | IP="10.24.2.15" | 方向="傳送" | 155.0 Kbps |
8/9/2017 8:15 | IP="10.24.2.15" | 方向="接收" | 100.1 Kbps |
計量的保留期
平臺和自訂計量
平臺和自訂計量會儲存 93 天 ,但有下列例外狀況:
傳統客體 OS 計量:這些是由 Windows 診斷擴充功能 或 Linux 診斷擴充功能 所收集並路由傳送至 Azure 儲存體帳戶的效能計數器。 雖然不會將到期日寫入儲存體帳戶,但保證這些計量的保留期至少有 14 天。
基於效能因素,入口網站會根據磁碟區限制顯示的資料量。 因此,如果寫入的資料量不大,入口網站擷取的實際天數可能會超過 14 天。
傳送至 Azure 監視器計量的客體 OS 計量:這些效能計數器是由 Windows 診斷擴充功能所收集,並傳送至 Azure 監視器資料接收器,或 Linux 機器上的 InfluxData Telegraf 代理程式,或透過資料收集規則傳送至較新的 Azure 監視器代理程式。 這些計量的保留期為 93 天。
Log Analytics 代理程式收集的客體 OS 計量:這些效能計數器是由 Log Analytics 代理程式所收集,並傳送至 Log Analytics 工作區。 這些計量的保留期為 31 天,最多可延長至 2 年。
Application Insights 記錄型計量:在幕後,記錄型計量會轉譯為記錄查詢。 其保留期是可變的,且符合基礎記錄中的事件保留期,也就是 31 天到 2 年。 若為 Application Insights 資源,記錄會儲存 90 天。
注意
您可以將 Azure 監視器資源的平台計量傳送至 Log Analytics 工作區以進行長期趨勢分析。
雖然平臺和自訂計量會儲存 93 天,但您只能在任何單一圖表上查詢 [ 計量 ] 圖格中的 () 最多 30 天的資料。 這項限制不適用於記錄型計量。 如果您看到空白的圖表,或您的圖表只顯示部分的計量資料,請確認時間選擇器中的開始和結束日期之間的差距未超過 30 天的間隔。 選取 30 天的間隔之後,您可以移動流覽圖表以檢視完整的保留時間範圍。
Prometheus 計量
Prometheus 計量會儲存 18 個月,但 PromQL 查詢最多隻能跨越 32 天。
後續步驟
- 深入了解 Azure 監視器資料平台。
- 了解 Azure 監視器中的記錄資料。
- 深入了解可用於 Azure 中不同資源的監視資料。