مقاييس مهمة Azure Stream Analytics
يوفر Azure Stream Analytics الكثير من القياسات التي يمكنك استخدامها لمراقبة الاستعلام وأداء الوظيفة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها. يمكنك عرض البيانات من هذه المقاييس في صفحة Overview في مدخل Microsoft Azure، في قسم Monitoring .
إذا كنت تريد التحقق من مقياس معين، فحدد Metrics في قسم Monitoring . في الصفحة التي تظهر، حدد المقياس.
القياسات المتوفرة لـ Stream Analytics
يوفر Azure Stream Analytics القياسات التالية لك لمراقبة صحة وظيفتك.
| مقياس | تعريف |
|---|---|
| أحداث الإدخال المتراكمة | عدد مصادر أحداث الإدخالِ المتراكمة. تشير القيمة غير الصفرية لهذا المقياس إلى أن وظيفتك لا يمكنها مواكبة عدد الأحداث الواردة. في حال كانت هذه القيمة تتزايد ببطء أو لا تكون صفرية باستمرار، فيجب عليك توسيع نطاق وظيفتك. لمعرفة المزيد، راجع فهم وحدات البث وضبطها. |
| أخطاء تحويل البيانات | عدد أحداث الإخراجِ التي تعذر تحويلها إلى مخطط الإخراج المتوقع. لإسقاط الأحداث التي تواجه هذا السيناريو، يمكنك تغيير نهج الخطأ إلى Drop. |
| استخدام % للمعالج (معاينة) | النسبة المئوية لوحدة المعالجة المركزية التي تستخدمها وظيفتك. حتى إذا كانت هذه القيمة عالية جدًا (90 في المائة أو أكثر)، فلا يجب عليك زيادة عدد الوحدات الخاصة بناءً على هذا المقياس وحده. إذا زاد عدد أحداث الإدخال المتراكمة أو تأخيرات العلامة المائية، يمكنك بعد ذلك استخدام هذا المقياس لتحديد ما إذا كان المعالج يكون في ازدحام أم لا. قد يحتوي هذا المقياس على ارتفاعات متقطعة. نوصي بإجراء اختبارات المقياس لتحديد الحد الأعلى لمهمتك التي بعد ذلك يتم تراكم المدخلات أو زيادة تأخيرات العلامة المائية بسبب ازدحام وحدة المعالجة المركزية. |
| أحداث المدخلات المبكرة | الأحداث التي يكون الطابع الزمني للتطبيق الخاص بها أقدم من وقت الوصول يزيد عن 5 دقائق. |
| طلبات الدالة الفاشلة | عدد استدعاءات دالة التعلم الآلي من Microsoft Azure الفاشلة (إذا كانت موجودة). |
| أحداث الدالة | عدد الأحداث المرسلة إلى دالة التعلم الآلي من Microsoft Azure (إذا كانت موجودة). |
| طلبات الدالة | عدد الاستدعاءات لدالة التعلم الآلي من Microsoft Azure (إذا كانت موجودة). |
| أخطاء إلغاء تسلسل الإدخال | عدد أحداث الإدخالِ التي تعذر إلغاء تسلسلها. |
| وحدات بايت حدث الإدخال | مقدار البيانات التي تتلقاها مهمة Stream Analytics بالبايت. يمكنك استخدام هذا المقياس للتحقق من إرسال الأحداث إلى مصدر الإدخال. |
| أحداث الإدخال | عدد السجلات التي تم إلغاء تسلسلها من أحداث الإدخالِ. ليشمل هذا العدد الأحداث الواردة التي تؤدي إلى أخطاء إلغاء التسلسل. يمكن لـ Stream Analytics استيعاب نفس الأحداث عدة مرات في سيناريوهات مثل عمليات الاسترداد الداخلية والانضمام الذاتي. عدم توقع تطابق قياسات أحداث الإدخال وأحداث الإخراج إذا كانت وظيفتك تحتوي على استعلام «تمرير» بسيط. |
| مصادر الإدخال المستلمة | عدد الرسائل التي تتلقاها الوظيفة. بالنسبة إلى Azure Event Hubs، تكون الرسالة عبارة عن عنصر واحد EventData . بالنسبة إلى Azure Blob Storage، الرسالة هي كائن ثنائي كبير الحجم واحد. ملاحظة أنه يتم حساب مصادر الإدخال قبل إلغاء التسلسل. في حال كانت هناك أخطاء في إلغاء التسلسل، يمكن أن تكون مصادر الإدخال أكبر من أحداث الإدخال. بخلاف ذلك، يمكن أن تكون مصادر الإدخال أقل من أحداث الإدخال أو مساوية لها لأن كل رسالة يمكن أن تحتوي على أحداث متعددة. |
| أحداث الإدخال المتأخرة | الأحداث التي وصلت بعد فترة التسامح التي تم تكوينها لوصول متأخر. تعرّف على المزيد حول اعتبارات أمر أحداث Azure Stream Analytics. |
| الأحداث خارج الترتيب | عدد الأحداث المستلمة خارج الترتيب والتي تم إسقاطها أو منحها طابع زمني معدل، بناءً على سياسة طلب الحدث. يُمكن أن يتأثر هذا بتكوين إعداد Order Tolerance Window. |
| أحداث الإخراج | كمية البيانات التي ترسلها وظيفة Stream Analytics إلى هدف الإخراج، بعدد الأحداث. |
| أخطاء وقت التشغيل | العدد الإجمالي للأخطاء المتعلقة بمعالجة الاستعلام. يستثني الأخطاء التي تم العثور عليها أثناء استيعاب الأحداث أو نتائج الإخراج. |
| استخدام SU (الذاكرة) % | النسبة المئوية للذاكرة التي تستخدمها وظيفتك. إذا كان هذا المقياس يزيد باستمرار عن 80 بالمائة، فإن تأخير العلامة المائية آخذ في الارتفاع، وعدد الأحداث المتراكمة في تزايد، ففكر في زيادة وحدات التدفق (SUs). يشير الاستخدام العالي إلى أن المهمة تستخدم بالقرب من الحد الأقصى للموارد المخصصة. |
| تأخير العلامة المائية | الحد الأقصى لتأخير العلامةِ المائية عبر جميع أقسام جميع المخرجات في الوظيفة. |
سيناريوهات يجب مراقبتها
يوفر Azure Stream Analytics خدمة معالجة دفق موزعة بلا خادم. يمكن تشغيل الوظائف على عقدة دفق موزعة واحدة أو أكثر، والتي تديرها الخدمة تلقائياً. يتم تقسيم بيانات الإدخال وتخصيصها لعقد دفق مختلفة للمعالجة.
| Metric | الشرط | تجميع الوقت | الحد | الإجراءات التصحيحية |
|---|---|---|---|---|
| استخدام SU (الذاكرة) % | أكبر من | المتوسط | 80 | تزيد عوامل متعددة من استخدام وحدات SUs. يمكنك تغيير الحجم باستخدام موازنة الاستعلام أو زيادة عدد وحدات الدفق. لمزيد من المعلومات، راجع الاستفادة من موازنة الاستعلام في Azure Stream Analytics. |
| استخدام % للمعالج | أكبر من | المتوسط | 90 | وهذا يعني على الأرجح أن بعض العمليات (مثل الوظائف المعرفة من قبل المستخدم أو التجميعات المعرفة من قبل المستخدم أو إلغاء تسلسل الإدخال المعقد) تتطلب الكثير من دورات وحدة المعالجة المركزية. يمكنك عادة التغلب على هذه المشكلة عن طريق زيادة عدد وحدات التدفق للوظيفة. |
| أخطاء وقت التشغيل | أكبر من | الإجمالي | 0 | افحص النشاط أو سجلات الموارد وقم بإجراء التغييرات المناسبة على المدخلات أو الاستعلام أو المخرجات. |
| تأخير العلامة المائية | أكبر من | المتوسط | عندما يكون متوسط قيمة هذا المقياس خلال آخر 15 دقيقة أكبر من تفاوت الوصول المتأخر (بالثواني). إن لم تقم بتعديل التسامح مع الوصول المتأخر، يتم تعيين الإعداد الافتراضي على 5 ثوان. | حاول زيادة عدد وحدات SU أو موازاة الاستعلام الخاص بك. لمزيد من المعلومات، راجع فهم وحدات التدفق وضبطها. لمزيد من المعلومات حول موازاة الاستعلام، راجع الاستفادة من موازاة الاستعلام في Azure Stream Analytics. |
| أخطاء إلغاء تسلسل الإدخال | أكبر من | الإجمالي | 0 | افحص النشاط أو سجلات الموارد وقم بإجراء التغييرات المناسبة على المدخلات. لمزيد من المعلومات حول سجلات الموارد، راجع استكشاف أخطاء Azure Stream Analytics وإصلاحها باستخدام سجلات الموارد |
الحصول على المساعدة
لمزيد من المساعدة، جرب صفحة Microsoft Q&A ل Azure Stream Analytics.