Présentation de la surveillance des tâches Stream Analytics et des requêtesUnderstand Stream Analytics job monitoring and how to monitor queries

Introduction : page de surveillanceIntroduction: The monitor page

Le portail Azure affiche les mesures de performances clés qui peuvent servir à surveiller et résoudre les problèmes affectant les performances de vos requêtes et de vos travaux.The Azure portal surfaces key performance metrics that can be used to monitor and troubleshoot your query and job performance. Pour voir ces métriques, accédez au travail Stream Analytics dont vous souhaitez consulter les métriques et affichez la section Surveillance dans la page Vue d’ensemble.To see these metrics, browse to the Stream Analytics job you are interested in seeing metrics for and view the Monitoring section on the Overview page.

Lien vers la page de surveillance des tâches Azure Stream Analytics

Une fenêtre s’affiche comme suit :The window will appear as shown:

Tableau de bord de surveillance des tâches Azure Stream Analytics

Mesures disponibles pour Stream AnalyticsMetrics available for Stream Analytics

MétriqueMetric DéfinitionDefinition
Événements d'entrée en backlogBacklogged Input Events Nombre d’événements d’entrée qui sont en backlog.Number of input events that are backlogged. Une valeur non nulle pour cette métrique implique que votre travail n’est pas en mesure de suivre le nombre d’événements entrants.A non-zero value for this metric implies that your job isn't able to keep up with the number of incoming events. Si cette valeur est croissante ou constamment différente de zéro, vous devez effectuer un scale-out de votre travail.If this value is slowly increasing or consistently non-zero, you should scale out your job. Vous trouverez plus d’informations en consultant Comprendre et ajuster les unités de diffusion en continu.You can learn more by visiting Understand and adjust Streaming Units.
Erreurs de conversion de donnéesData Conversion Errors Nombre d’événements de sortie qui n’ont pas pu être convertis dans le schéma de sortie attendu.Number of output events that could not be converted to the expected output schema. La stratégie de l’erreur peut être modifiée sur 'Drop' pour supprimer les événements confrontés à ce scénario.Error policy can be changed to 'Drop' to drop events that encounter this scenario.
Événements d’entrée précocesEarly Input Events Événements dont l’horodatage d’application est antérieure à leur heure d’arrivée de plus de 5 minutes.Events whose application timestamp is earlier than their arrival time by more than 5 minutes.
Requêtes de fonction ayant échouéFailed Function Requests Nombre d’appels à la fonction Azure Machine Learning ayant échoué (le cas échéant).Number of failed Azure Machine Learning function calls (if present).
Événements de fonctionFunction Events Nombre d’événements envoyés à la fonction Azure Machine Learning (le cas échéant).Number of events sent to the Azure Machine Learning function (if present).
Requêtes de fonctionFunction Requests Nombre d’appels à la fonction Azure Machine Learning (le cas échéant).Number of calls to the Azure Machine Learning function (if present).
Erreurs de désérialisation d’entréeInput Deserialization Errors Nombre d’événements d’entrée qui n’ont pas pu être désérialisés.Number of input events that could not be deserialized.
Octets des événements d’entréeInput Event Bytes Quantité de données reçues par le travail Stream Analytics, en octets.Amount of data received by the Stream Analytics job, in bytes. Cela permet de valider que les événements sont envoyés à la source d’entrée.This can be used to validate that events are being sent to the input source.
Événements d’entréeInput Events Nombre d’enregistrements désérialisé à partir des événements d’entrée.Number of records deserialized from the input events. Ce nombre n’inclut pas les événements entrants qui génèrent des erreurs de désérialisation.This count does not include incoming events that result in deserialization errors. Les mêmes événements peuvent être ingérés par Stream Analytics plusieurs fois dans des scénarios tels que des récupérations internes et des jointures réflexives.The same events can be ingested by Stream Analytics multiple times in scenarios such as internal recoveries and self joins. Par conséquent, il est recommandé de ne pas s’attendre à ce que les métriques d’événements d’entrée et de sortie correspondent si votre travail comprend une requête « directe » simple.Therefore it is recommended not to expect Input Events and Output Events metrics to match if your job has a simple 'pass through' query.
Sources d'entrée reçuesInput Sources Received Nombre de messages reçus par le travail.Number of messages received by the job. Pour Event Hub, un message est un EventData unique.For Event Hub, a message is a single EventData. Pour un objet blob, un message est un objet blob unique.For Blob, a message is a single blob. Veuillez noter que les sources d’entrée sont comptabilisées avant la désérialisation.Please note that Input Sources are counted before deserialization. En cas d’erreurs de désérialisation, les sources d’entrée peuvent être supérieures aux événements d’entrée.If there are deserialization errors, input sources can be greater than input events. Sinon, elles peuvent être inférieures ou égales aux événements d’entrée dans la mesure où chaque message peut contenir plusieurs événements.Otherwise, it can be less than or equal to input events since each message can contain multiple events.
Événements d’entrée tardifsLate Input Events Événements reçus plus tard que la valeur configurée dans la fenêtre de tolérance d’arrivée tardive.Events that arrived later than the configured late arrival tolerance window. En savoir plus sur les Considérations relatives à l’ordre des événements Azure Stream Analytics.Learn more about Azure Stream Analytics event order considerations .
Événements non ordonnésOut-of-Order Events Nombre d’événements reçus dans le désordre qui ont été supprimés ou dont l’horodatage a été réglé, en fonction de la stratégie de classement des événements.Number of events received out of order that were either dropped or given an adjusted timestamp, based on the Event Ordering Policy. Cela peut être affecté par la configuration du paramètre de la plage de tolérance pour les événements en désordre.This can be impacted by the configuration of the Out of Order Tolerance Window setting.
Événements de sortieOutput Events Quantité de données envoyées par le travail Stream Analytics à la cible de sortie, en nombre d’événements.Amount of data sent by the Stream Analytics job to the output target, in number of events.
Erreurs d’exécutionRuntime Errors Nombre total d’erreurs liées au traitement des requêtes (à l’exception des erreurs détectées lors de l’ingestion d’événements ou de la génération de résultats)Total number of errors related to query processing (excluding errors found while ingesting events or outputting results)
Utilisation de % d’unités de diffusionSU % Utilization Si l’utilisation des ressources est régulièrement supérieure à 80 %, le délai en filigrane augmente; tout comme le nombre d’événements retardés. Dans ce cas, vous pouvez d’augmenter les unités de streaming.If resource utilization is consistently over 80%, the watermark delay is rising, and the number of backlogged events is rising, consider increasing streaming units. Une utilisation intensive indique que la tâche atteint une limite proche de la quantité maximale de ressources allouées.High utilization indicates that the job is using close to the maximum allocated resources.
Délai en filigraneWatermark Delay Le délai en filigrane maximal sur toutes les partitions de toutes les sorties du travail.The maximum watermark delay across all partitions of all outputs in the job.

Vous pouvez utiliser ces mesures pour surveiller les performances de votre travail Stream Analytics.You can use these metrics to monitor the performance of your Stream Analytics job.

Personnalisation de la surveillance dans le portail AzureCustomizing Monitoring in the Azure portal

Vous pouvez régler le type de graphique, les mesures affichées et la période dans les paramètres Modifier le graphique.You can adjust the type of chart, metrics shown, and time range in the Edit Chart settings. Pour plus d’informations, consultez Personnalisation de la surveillance.For details, see How to Customize Monitoring.

Graphique représentant le temps de surveillance des requêtes Stream Analytics

Dernière sortieLatest output

Un autre point de données intéressant pour surveiller votre travail est l’heure de la dernière sortie, indiquée dans la page Vue d’ensemble.Another interesting data point to monitor your job is the time of the last output, shown in the Overview page. Cette heure correspond à l’heure d’application (c’est-à-dire l’heure donnée via l’horodatage dans les données d’événement) de la dernière sortie de votre travail.This time is the application time (i.e. the time using the timestamp from the event data) of the latest output of your job.

Obtenir de l’aideGet help

Pour obtenir de l’aide supplémentaire, essayez notre page de questions Microsoft Q&R sur Azure Stream Analytics.For further assistance, try our Microsoft Q&A question page for Azure Stream Analytics

Étapes suivantesNext steps