Monitorare e gestire le pipeline di Azure Data Factory con il portale di Azure e PowerShell

Importante

L'applicazione di monitoraggio e gestione offre un supporto migliore per il monitoraggio e la gestione delle pipeline di dati, nonché per la risoluzione di eventuali problemi. Per dettagli sull'uso dell'applicazione, vedere Monitorare e gestire le pipeline di Azure Data Factory con l'app di monitoraggio e gestione.

Questo articolo descrive come monitorare e gestire le pipeline ed eseguirne il debug tramite il Portale di Azure e PowerShell. L'articolo contiene anche informazioni su come creare avvisi e ricevere notifiche sugli errori.

Informazioni sulle pipeline e sugli stati delle attività

L'uso del portale di Azure consente di:

  • Visualizzare la data factory come diagramma.
  • Visualizzare le attività all'interno di una pipeline.
  • Visualizzare set di dati di input e di output.

Questa sezione illustra anche come avviene la transizione di una sezione di un set di dati da uno stato a un altro.

  1. Accedere al portale di Azure.
  2. Fare clic su Data factory nel menu a sinistra. Se non è visibile, fare clic su Altri servizi >, quindi selezionare Data factory nella categoria Intelligence e analisi.

    Esplora tutto > Data factory

  3. Nel pannello Data factory selezionare la data factory a cui si è interessati.

    Selezionare la data factory

    Verrà visualizzata la home page della data factory.

    Pannello Data factory

Vista diagramma della data factory

La vista Diagramma di una data factory offre un'unica console da cui monitorare e gestire la data factory e i relativi asset. Per visualizzare la vista Diagramma della data factory, fare clic su Diagramma nella home page della data factory.

Vista diagramma

È possibile eseguire lo zoom avanti, lo zoom indietro, lo zoom 100%, adattare alla finestra, bloccare il layout del diagramma e posizionare automaticamente pipeline e set di dati. È anche possibile visualizzare le informazioni sulla derivazione dei dati, vale a dire gli elementi upstream e downstream degli elementi selezionati.

Attività all'interno di una pipeline

  1. Fare clic con il pulsante destro del mouse sulla pipeline e scegliere Apri pipeline per visualizzare tutte le attività della pipeline, oltre ai set di dati di input e output relativi a tali attività. Questa funzionalità è utile quando la pipeline include più di una attività e si vuole conoscere la derivazione operativa di una singola pipeline.

    Menu Apri pipeline

  2. L'esempio seguente mostra un'attività di copia nella pipeline con un input e un output.

    Attività all'interno di una pipeline

  3. Per tornare alla home page della data factory, fare clic sul collegamento Data factory nella barra di navigazione nell'angolo superiore sinistro.

    Ritorno a Data factory

Visualizzare lo stato di ogni attività all'interno di una pipeline

Per visualizzare lo stato corrente di un'attività, visualizzare lo stato di uno dei set di dati generati dall'attività.

Facendo doppio clic su OutputBlobTable nella vista Diagramma, è possibile visualizzare tutte le sezioni generate da esecuzioni diverse dell'attività all'interno di una pipeline. Si noti che l'attività di copia è stata eseguita correttamente nelle ultime otto ore e ha generato sezioni con lo stato Pronto.

Stato della pipeline

Le sezioni dei set di dati nella data factory possono avere uno degli stati seguenti:

StatoSottostatoDescrizione
WaitingScheduleTimeNon è il momento di eseguire la sezione.
DatasetDependenciesLe dipendenze upstream non sono pronte.
ComputeResourcesLe risorse di calcolo non sono disponibili.
ConcurrencyLimit Tutte le istanze di attività sono occupate nell’esecuzione di altre sezioni.
ActivityResumeL'attività è sospesa e non può eseguire le sezioni fino a quando non viene ripresa.
RetryL'esecuzione dell'attività viene ritentata.
ConvalidaLa convalida non è ancora stata avviata.
ValidationRetryLa convalida è in attesa di essere ripetuta.
InProgressConvalida in corso.La convalida è in esecuzione.
- La sezione è in corso.
Operazione non riuscitaTimedOutL'esecuzione dell'attività ha richiesto più tempo di quello consentito dall'attività.
CanceledLa sezione è stata annullata dall'utente.
ConvalidaConvalida non riuscita.
-Non è stato possibile generare e/o convalidare la sezione.
Ready-La sezione è pronta per essere utilizzata.
SkippedNoneLa sezione non viene elaborata.
None-Esisteva una sezione con uno stato differente, ma è stata reimpostata.

Per visualizzare i dettagli di una sezione, fare clic sulla voce di una sezione nel pannello Sezioni aggiornate di recente.

Dettagli della sezione

Se la sezione è stata eseguita più volte, vengono visualizzate più righe nell'elenco Esecuzioni attività . Per visualizzare i dettagli di un'esecuzione attività, fare clic sulla voce di un'esecuzione nell'elenco Esecuzioni attività . L'elenco presenta tutti i file di log insieme a eventuali messaggi di errore. Questa funzionalità è utile per visualizzare i log ed eseguirne il debug senza dover uscire dalla data factory.

Dettagli esecuzione attività

Se lo stato della sezione non è Pronto, sarà possibile visualizzare le sezioni upstream che non sono pronte e bloccano l'esecuzione della sezione corrente nell'elenco Sezioni upstream non pronte. Questa funzionalità è utile quando lo stato della sezione è In attesa e si vogliono conoscere le dipendenze upstream di cui la sezione è in attesa.

Sezioni upstream non pronte

Diagramma di stato del set di dati

Quando la data factory è stata distribuita e le pipeline hanno un periodo attivo valido, le sezioni del set di dati passano da uno stato a un altro. Attualmente lo stato delle sezioni segue questo diagramma di stato:

Diagramma di stato

Il flusso di transizione di stato del set dati nella data factory è il seguente: In attesa -> In corso/In corso (Convalida) -> Pronto/Non riuscito.

La sezione viene avviata nello stato In attesa e prima dell'esecuzione è necessario che vengano soddisfatte le precondizioni. In seguito inizia l'esecuzione dell'attività e la sezione passa allo stato In corso. L'esecuzione dell'attività può avere esito positivo o negativo. Lo stato della sezione sarà Pronto o Non riuscito in base al risultato dell'esecuzione.

È possibile reimpostare la sezione in modo che dallo stato Pronto o Non riuscito torni allo stato In attesa. È anche possibile impostare lo stato della sezione su Ignoraper impedire l'esecuzione dell'attività e l'elaborazione della sezione.

Sospendere e riprendere le pipeline

È possibile gestire le pipeline usando Azure PowerShell. Ad esempio, è possibile sospendere e riprendere le pipeline eseguendo i cmdlet di Azure PowerShell.

Nota

La vista diagramma non supporta la sospensione e la ripresa di pipeline. Se si vuole usare un'interfaccia utente, usare l'applicazione di gestione e monitoraggio. Per dettagli sull'uso dell'applicazione, vedere l'articolo Monitorare e gestire le pipeline di Azure Data Factory con l'app di monitoraggio e gestione.

È possibile sospendere le pipeline usando il cmdlet di PowerShell Suspend-AzureRmDataFactoryPipeline. Questo cmdlet è utile quando non si desidera eseguire le pipeline finché non viene risolto un problema.

Suspend-AzureRmDataFactoryPipeline [-ResourceGroupName] <String> [-DataFactoryName] <String> [-Name] <String>

ad esempio:

Suspend-AzureRmDataFactoryPipeline -ResourceGroupName ADF -DataFactoryName productrecgamalbox1dev -Name PartitionProductsUsagePipeline

Dopo aver risolto il problema della pipeline, è possibile riprendere l'esecuzione della pipeline sospesa tramite il comando di PowerShell seguente:

Resume-AzureRmDataFactoryPipeline [-ResourceGroupName] <String> [-DataFactoryName] <String> [-Name] <String>

ad esempio:

Resume-AzureRmDataFactoryPipeline -ResourceGroupName ADF -DataFactoryName productrecgamalbox1dev -Name PartitionProductsUsagePipeline

Eseguire il debug delle pipeline

Azure Data Factory offre funzionalità avanzate per il debug e la risoluzione dei problemi relativi alle pipeline tramite il portale di Azure e Azure PowerShell.

[!NOTA} È molto più semplice risolvere gli errori tramite l'app di monitoraggio e gestione. Per dettagli sull'uso dell'applicazione, vedere l'articolo Monitorare e gestire le pipeline di Azure Data Factory con l'app di monitoraggio e gestione.

Trovare gli errori in una pipeline

Se l'esecuzione di un'attività in una pipeline non riesce, il set di dati generato dalla pipeline è in uno stato di errore. È possibile eseguire il debug e risolvere i problemi relativi agli errori in Azure Data Factory usando i metodi seguenti.

Usare il portale di Azure per eseguire il debug di un errore

  1. Nel pannello Tabella fare clic sulla sezione con errori con Stato impostato su Non riuscito.

    Pannello Tabella con sezione con errori

  2. Nel pannello Sezione dati fare clic sull'esecuzione dell'attività non riuscita.

    Sezione dati con un errore

  3. Nel pannello Dettagli esecuzione attività è possibile scaricare i file associati all'elaborazione di HDInsight. Fare clic su Scarica in corrispondenza di Stato/stderr per scaricare il file di log degli errori che contiene i dettagli dell'errore stesso.

    Pannello Dettagli esecuzione attività con errore

Usare PowerShell per eseguire il debug di un errore

  1. Avviare PowerShell.
  2. Eseguire il comando Get-AzureRmDataFactorySlice per vedere le sezioni e i relativi stati. Verrà visualizzata una sezione con lo stato Non riuscito.

    Get-AzureRmDataFactorySlice [-ResourceGroupName] <String> [-DataFactoryName] <String> [-DatasetName] <String> [-StartDateTime] <DateTime> [[-EndDateTime] <DateTime> ] [-Profile <AzureProfile> ] [ <CommonParameters>]
    

    ad esempio:

    Get-AzureRmDataFactorySlice -ResourceGroupName ADF -DataFactoryName LogProcessingFactory -DatasetName EnrichedGameEventsTable -StartDateTime 2014-05-04 20:00:00
    

    Sostituire StartDateTime con l'ora di inizio della pipeline.

  3. Eseguire ora il cmdlet Get-AzureRmDataFactoryRun per ottenere i dettagli sull'esecuzione dell'attività per la sezione.

    Get-AzureRmDataFactoryRun [-ResourceGroupName] <String> [-DataFactoryName] <String> [-DatasetName] <String> [-StartDateTime]
    <DateTime> [-Profile <AzureProfile> ] [ <CommonParameters>]
    

    Ad esempio:

    Get-AzureRmDataFactoryRun -ResourceGroupName ADF -DataFactoryName LogProcessingFactory -DatasetName EnrichedGameEventsTable -StartDateTime "5/5/2014 12:00:00 AM"
    

    Il valore di StartDateTime è l'orario di inizio per la sezione con errori/problemi di cui si è preso nota nel passaggio precedente. La data e ora dovrebbe essere racchiusa tra virgolette doppie.

  4. Si otterrà l'output con informazioni dettagliate sull'errore e sarà simile al seguente:

    Id                      : 841b77c9-d56c-48d1-99a3-8c16c3e77d39
    ResourceGroupName       : ADF
    DataFactoryName         : LogProcessingFactory3
    DatasetName               : EnrichedGameEventsTable
    ProcessingStartTime     : 10/10/2014 3:04:52 AM
    ProcessingEndTime       : 10/10/2014 3:06:49 AM
    PercentComplete         : 0
    DataSliceStart          : 5/5/2014 12:00:00 AM
    DataSliceEnd            : 5/6/2014 12:00:00 AM
    Status                  : FailedExecution
    Timestamp               : 10/10/2014 3:04:52 AM
    RetryAttempt            : 0
    Properties              : {}
    ErrorMessage            : Pig script failed with exit code '5'. See wasb://        adfjobs@spestore.blob.core.windows.net/PigQuery
                                    Jobs/841b77c9-d56c-48d1-99a3-
                8c16c3e77d39/10_10_2014_03_04_53_277/Status/stderr' for
                more details.
    ActivityName            : PigEnrichLogs
    PipelineName            : EnrichGameLogsPipeline
    Type                    :
    
  5. È possibile eseguire il cmdlet Save-AzureRmDataFactoryLog con il valore ID visualizzato nell'output e scaricare i file di log usando l'opzione -DownloadLogsoption del cmdlet.

    Save-AzureRmDataFactoryLog -ResourceGroupName "ADF" -DataFactoryName "LogProcessingFactory" -Id "841b77c9-d56c-48d1-99a3-8c16c3e77d39" -DownloadLogs -Output "C:\Test"
    

Eseguire nuovamente le operazioni non riuscite in una pipeline

Importante

È più semplice risolvere gli errori e ripetere l'esecuzione di sezioni non riuscite tramite l'app di monitoraggio e gestione. Per dettagli sull'uso dell'applicazione, vedere Monitorare e gestire le pipeline di Azure Data Factory con l'app di monitoraggio e gestione.

Usare il portale di Azure

Dopo aver risolto i problemi relativi agli errori in una pipeline e averne eseguito il debug, è possibile eseguire nuovamente le operazioni non riuscite passando alla sezione degli errori e facendo clic sul pulsante Esegui sulla barra dei comandi.

Nuova esecuzione di una sezione non riuscita

Se non è possibile eseguire la convalida della sezione a causa di un errore relativo ai criteri, ad esempio se i dati non sono disponibili, è possibile correggere l'errore ed eseguire nuovamente la convalida facendo clic sul pulsante Convalida sulla barra dei comandi.

Correggere gli errori e convalidare

Uso di Azure PowerShell

È possibile eseguire nuovamente le operazioni non riuscite usando il cmdlet Set-AzureRmDataFactorySliceStatus. Per informazioni sulla sintassi e altri dettagli sul cmdlet, vedere l'argomento Set-AzureRmDataFactorySliceStatus.

Esempio:

L'esempio seguente mostra come impostare lo stato di tutte le sezioni per la tabella "DAWikiAggregatedData" su "In attesa" nella data factory "WikiADF" di Azure.

"UpdateType" è impostato su "UpstreamInPipeline". Ciò significa che lo stato di ogni sezione della tabella e di tutte le tabelle dipendenti, ovvero upstream, viene impostato su "In attesa". Un altro possibile valore per questo parametro è "Individuale".

Set-AzureRmDataFactorySliceStatus -ResourceGroupName ADF -DataFactoryName WikiADF -DatasetName DAWikiAggregatedData -Status Waiting -UpdateType UpstreamInPipeline -StartDateTime 2014-05-21T16:00:00 -EndDateTime 2014-05-21T20:00:00

Creare avvisi

Azure registra eventi utente quando una risorsa di Azure (ad esempio, una data factory) viene creata, aggiornata o eliminata. È possibile creare avvisi per questi eventi. Azure Data Factory consente di acquisire diverse metriche e di creare avvisi relativi alle metriche. È consigliabile usare gli eventi per il monitoraggio in tempo reale e le metriche per motivi cronologici.

Avvisi relativi agli eventi

Gli eventi di Azure forniscono utili informazioni su quanto accade alle risorse di Azure. Quando si usa Azure Data Factory, vengono generati eventi quando:

  • Una data factory viene creata, aggiornata o eliminata.
  • L'elaborazione dati (esecuzione) viene avviata o completata.
  • Un cluster HDInsight su richiesta viene creato o rimosso.

È possibile creare avvisi per questi eventi utente e configurarli per l'invio di notifiche tramite posta elettronica all'amministratore e ai coamministratori della sottoscrizione. Inoltre, è possibile specificare altri indirizzi di posta elettronica di utenti che devono ricevere notifiche tramite posta elettronica quando vengono soddisfatte le condizioni. Questa funzionalità è molto utile quando si desidera ricevere notifiche sugli errori senza monitorare continuamente la data factory.

Nota

Attualmente il portale non visualizza gli avvisi relativi agli eventi. Usare l'app di monitoraggio e gestione per visualizzare tutti gli avvisi.

Specificare una definizione di avviso

Per specificare una definizione di avviso, creare un file JSON che descrive le operazioni per cui si vuole essere avvisati. Nell'esempio seguente l'avviso invia una notifica tramite posta elettronica per l'operazione RunFinished. In particolare, viene inviata una notifica tramite posta elettronica quando un'esecuzione nella data factory viene completata, ma l'esito è negativo (stato = FailedExecution).

{
    "contentVersion": "1.0.0.0",
     "$schema": "http://schema.management.azure.com/schemas/2014-04-01-preview/deploymentTemplate.json#",
    "parameters": {},
    "resources":
    [
        {
            "name": "ADFAlertsSlice",
            "type": "microsoft.insights/alertrules",
            "apiVersion": "2014-04-01",
            "location": "East US",
            "properties":
            {
                "name": "ADFAlertsSlice",
                "description": "One or more of the data slices for the Azure Data Factory has failed processing.",
                "isEnabled": true,
                "condition":
                {
                    "odata.type": "Microsoft.Azure.Management.Insights.Models.ManagementEventRuleCondition",
                    "dataSource":
                    {
                        "odata.type": "Microsoft.Azure.Management.Insights.Models.RuleManagementEventDataSource",
                        "operationName": "RunFinished",
                        "status": "Failed",
                        "subStatus": "FailedExecution"   
                    }
                },
                "action":
                {
                    "odata.type": "Microsoft.Azure.Management.Insights.Models.RuleEmailAction",
                    "customEmails": [ "<your alias>@contoso.com" ]
                }
            }
        }
    ]
}

Se non si vuole ricevere un avviso in caso di errore specifico, è possibile rimuovere subStatus dalla definizione JSON.

Questo esempio configura l'avviso per tutte le data factory nella sottoscrizione. Se si desidera che venga impostato l'avviso per una data factory specifica, è possibile indicare la data factory resourceUri nel blocco dataSource:

"resourceUri" : "/SUBSCRIPTIONS/<subscriptionId>/RESOURCEGROUPS/<resourceGroupName>/PROVIDERS/MICROSOFT.DATAFACTORY/DATAFACTORIES/<dataFactoryName>"

La tabella seguente contiene l'elenco delle operazioni e degli stati e stati secondari disponibili.

Nome operazione Stato Stato secondario
RunStarted Started Starting
RunFinished Failed/Succeeded Allocazione risorse non riuscita

Succeeded

FailedExecution

TimedOut

<>

FailedValidation

Abbandonato
OnDemandClusterCreateStarted Started
OnDemandClusterCreateSuccessful Operazione completata
OnDemandClusterDeleted Operazione completata

Per informazioni dettagliate sugli elementi JSON usati nell'esempio, vedere Crea regola avviso.

Distribuire l'avviso

Per distribuire l'avviso, usare il cmdlet New-AzureRmResourceGroupDeploymentdi Azure PowerShell, come mostrato nell'esempio seguente:

New-AzureRmResourceGroupDeployment -ResourceGroupName adf -TemplateFile .\ADFAlertFailedSlice.json  

Al termine della distribuzione del gruppo di risorse, verranno visualizzati i messaggi seguenti:

VERBOSE: 7:00:48 PM - Template is valid.
WARNING: 7:00:48 PM - The StorageAccountName parameter is no longer used and will be removed in a future release.
Please update scripts to remove this parameter.
VERBOSE: 7:00:49 PM - Create template deployment 'ADFAlertFailedSlice'.
VERBOSE: 7:00:57 PM - Resource microsoft.insights/alertrules 'ADFAlertsSlice' provisioning status is succeeded

DeploymentName    : ADFAlertFailedSlice
ResourceGroupName : adf
ProvisioningState : Succeeded
Timestamp         : 10/11/2014 2:01:00 AM
Mode              : Incremental
TemplateLink      :
Parameters        :
Outputs           :
Nota

È possibile usare l'API REST di Crea regola avviso per creare una regola di avviso. Il payload JSON è simile all'esempio JSON riportato sopra.

Recuperare l'elenco delle distribuzioni di gruppi di risorse di Azure

Per recuperare l'elenco delle distribuzioni di gruppi di risorse di Azure distribuite, usare il cmdlet Get-AzureRmResourceGroupDeployment, come mostrato nell'esempio seguente:

Get-AzureRmResourceGroupDeployment -ResourceGroupName adf
DeploymentName    : ADFAlertFailedSlice
ResourceGroupName : adf
ProvisioningState : Succeeded
Timestamp         : 10/11/2014 2:01:00 AM
Mode              : Incremental
TemplateLink      :
Parameters        :
Outputs           :

Risolvere i problemi relativi a eventi utente

  1. È possibile visualizzare tutti gli eventi generati dopo aver selezionato il riquadro Metriche e operazioni.

    Riquadro Metriche e operazioni

  2. Fare clic sul riquadro Eventi per visualizzare gli eventi.

    Riquadro Eventi

  3. Nel pannello Eventi è possibile visualizzare i dettagli sugli eventi, filtrare gli eventi e così via.

    Pannello Eventi

  4. Fare clic su un'operazione nell'elenco delle operazioni che genera un errore.

    Selezionare un'operazione

  5. Fare clic su un evento di errore per visualizzare i dettagli dell'errore.

    Evento di errore

Per informazioni sui cmdlet di PowerShell che è possibile usare per aggiungere, ottenere o rimuovere avvisi, vedere l'articolo relativo ai cmdlet di Azure Insights. Ecco alcuni esempi di uso del cmdlet Get-AlertRule :

get-alertrule -res $resourceGroup -n ADFAlertsSlice -det
Properties :
Action      : Microsoft.Azure.Management.Insights.Models.RuleEmailAction
Condition   :
DataSource :
EventName             :
Category              :
Level                 :
OperationName         : RunFinished
ResourceGroupName     :
ResourceProviderName  :
ResourceId            :
Status                : Failed
SubStatus             : FailedExecution
Claims                : Microsoft.Azure.Management.Insights.Models.RuleManagementEventClaimsDataSource
Condition      :
Description : One or more of the data slices for the Azure Data Factory has failed processing.
Status      : Enabled
Name:       : ADFAlertsSlice
Tags       :
$type          : Microsoft.WindowsAzure.Management.Common.Storage.CasePreservedDictionary, Microsoft.WindowsAzure.Management.Common.Storage
Id: /subscriptions/<subscription ID>/resourceGroups/<resource group name>/providers/microsoft.insights/alertrules/ADFAlertsSlice
Location   : West US
Name       : ADFAlertsSlice
Get-AlertRule -res $resourceGroup
Properties : Microsoft.Azure.Management.Insights.Models.Rule
Tags       : {[$type, Microsoft.WindowsAzure.Management.Common.Storage.CasePreservedDictionary, Microsoft.WindowsAzure.Management.Common.Storage]}
Id         : /subscriptions/<subscription id>/resourceGroups/<resource group name>/providers/microsoft.insights/alertrules/FailedExecutionRunsWest0
Location   : West US
Name       : FailedExecutionRunsWest0

Properties : Microsoft.Azure.Management.Insights.Models.Rule
Tags       : {[$type, Microsoft.WindowsAzure.Management.Common.Storage.CasePreservedDictionary, Microsoft.WindowsAzure.Management.Common.Storage]}
Id         : /subscriptions/<subscription id>/resourceGroups/<resource group name>/providers/microsoft.insights/alertrules/FailedExecutionRunsWest3
Location   : West US
Name       : FailedExecutionRunsWest3
Get-AlertRule -res $resourceGroup -Name FailedExecutionRunsWest0
Properties : Microsoft.Azure.Management.Insights.Models.Rule
Tags       : {[$type, Microsoft.WindowsAzure.Management.Common.Storage.CasePreservedDictionary, Microsoft.WindowsAzure.Management.Common.Storage]}
Id         : /subscriptions/<subscription id>/resourceGroups/<resource group name>/providers/microsoft.insights/alertrules/FailedExecutionRunsWest0
Location   : West US
Name       : FailedExecutionRunsWest0

Eseguire i seguenti comandi get-help per visualizzare informazioni dettagliate ed esempi per il cmdlet Get-AlertRule.

get-help Get-AlertRule -detailed
get-help Get-AlertRule -examples

Se gli eventi di generazione avvisi vengono visualizzati nel pannello del portale, ma non si ricevono le notifiche di posta elettronica, controllare se l'indirizzo di posta elettronica specificato è impostato per la ricezione di messaggi da mittenti esterni. I messaggi di avviso potrebbero essere stati bloccati dalle impostazioni di posta elettronica.

Avvisi relativi alle metriche

Azure Data Factory consente di acquisire diverse metriche e di creare avvisi relativi alle metriche. È possibile monitorare e creare avvisi per le metriche seguenti relative alle sezioni della data factory:

  • Esecuzioni non riuscite
  • Esecuzioni riuscite

Queste metriche sono utili e consentono di ottenere una panoramica di tutte le esecuzioni riuscite e non riuscite nella data factory. Le metriche vengono emesse ogni volta che viene eseguita una sezione. All'inizio di ogni ora, queste metriche vengono aggregate e inserite nell'account di archiviazione. Per abilitare le metriche, configurare un account di archiviazione.

Abilitazione di metriche

Per abilitare le metriche, fare clic su quanto segue nel pannello Data factory:

Monitoraggio > Metrica > Impostazioni di diagnostica > Diagnostica

Collegamento per la diagnostica

Nel pannello Diagnostica fare clic su , selezionare l'account di archiviazione e fare clic su Salva.

Pannello Diagnostica

Potrebbe trascorrere anche un'ora prima che le metriche siano visibili nel pannello Monitoraggio, perché l'aggregazione delle metriche viene eseguita ogni ora.

Configurare un avviso relativo alle metriche

Fare clic sul riquadro Metriche data factory:

Riquadro Metriche data factory

Nel pannello Metrica fare clic su + Aggiungi avviso nella barra degli strumenti. Pannello Metriche data factory > Aggiungi avviso

Nella pagina Aggiungi una regola di avviso, attenersi alla procedura seguente e fare clic su OK.

  • Immettere un nome per l'avviso, ad esempio "Avviso non riuscito".
  • Immettere una descrizione dell'avviso, ad esempio "Invia un messaggio di posta elettronica quando si verifica un errore".
  • Selezionare una metrica tra "Esecuzioni non riuscite" ed "Esecuzioni riuscite".
  • Specificare una condizione e un valore di soglia.
  • Specificare il periodo di tempo.
  • Specificare se inviare un'e-mail a proprietari, collaboratori e lettori.

Pannello Metriche data factory > Aggiungi regola di avviso

Dopo aver aggiunto la regola di avviso, il pannello si chiude e il nuovo avviso viene visualizzato nel pannello Metrica.

Pannello Metriche data factory > Nuovo avviso aggiunto

Nel riquadro Regole di avviso si dovrebbe vedere anche il numero degli avvisi. Fare clic sul riquadro Regole di avviso.

Pannello Metriche data factory - Regole di avviso

Nel pannello Regole di avviso vengono visualizzati gli avvisi esistenti. Per aggiungere un avviso, fare clic su Aggiungi avviso nella barra degli strumenti.

Pannello Regole di avviso

Notifiche di avviso

Quando la regola di avviso corrisponde alla condizione, si riceve un messaggio di posta elettronica che conferma l'attivazione dell'avviso. Quando il problema viene risolto e la condizione di avviso non corrisponde più, si riceve un messaggio di posta elettronica che conferma la risoluzione dell'avviso.

Questo comportamento è diverso da quello degli eventi in cui viene inviata una notifica per ogni errore qualificato da una regola di avviso.

Distribuire avvisi tramite PowerShell

È possibile distribuire avvisi per le metriche esattamente come avviene per gli eventi.

Definizione di avviso

{
    "contentVersion" : "1.0.0.0",
    "$schema" : "http://schema.management.azure.com/schemas/2014-04-01-preview/deploymentTemplate.json#",
    "parameters" : {},
    "resources" : [
    {
            "name" : "FailedRunsGreaterThan5",
            "type" : "microsoft.insights/alertrules",
            "apiVersion" : "2014-04-01",
            "location" : "East US",
            "properties" : {
                "name" : "FailedRunsGreaterThan5",
                "description" : "Failed Runs greater than 5",
                "isEnabled" : true,
                "condition" : {
                    "$type" : "Microsoft.WindowsAzure.Management.Monitoring.Alerts.Models.ThresholdRuleCondition, Microsoft.WindowsAzure.Management.Mon.Client",
                    "odata.type" : "Microsoft.Azure.Management.Insights.Models.ThresholdRuleCondition",
                    "dataSource" : {
                        "$type" : "Microsoft.WindowsAzure.Management.Monitoring.Alerts.Models.RuleMetricDataSource, Microsoft.WindowsAzure.Management.Mon.Client",
                        "odata.type" : "Microsoft.Azure.Management.Insights.Models.RuleMetricDataSource",
                        "resourceUri" : "/SUBSCRIPTIONS/<subscriptionId>/RESOURCEGROUPS/<resourceGroupName
>/PROVIDERS/MICROSOFT.DATAFACTORY/DATAFACTORIES/<dataFactoryName>",
                        "metricName" : "FailedRuns"
                    },
                    "threshold" : 5.0,
                    "windowSize" : "PT3H",
                    "timeAggregation" : "Total"
                },
                "action" : {
                    "$type" : "Microsoft.WindowsAzure.Management.Monitoring.Alerts.Models.RuleEmailAction, Microsoft.WindowsAzure.Management.Mon.Client",
                    "odata.type" : "Microsoft.Azure.Management.Insights.Models.RuleEmailAction",
                    "customEmails" : ["abhinav.gpt@live.com"]
                }
            }
        }
    ]
}

Sostituire subscriptionId, resourceGroupName e dataFactoryName nell'esempio precedente con i valori appropriati.

metricName supporta attualmente due valori:

  • FailedRuns
  • SuccessfulRuns

Distribuire l'avviso

Per distribuire l'avviso, usare il cmdlet New-AzureRmResourceGroupDeploymentdi Azure PowerShell, come mostrato nell'esempio seguente:

New-AzureRmResourceGroupDeployment -ResourceGroupName adf -TemplateFile .\FailedRunsGreaterThan5.json

Al termine della distribuzione, verrà visualizzato il messaggio seguente:

VERBOSE: 12:52:47 PM - Template is valid.
VERBOSE: 12:52:48 PM - Create template deployment 'FailedRunsGreaterThan5'.
VERBOSE: 12:52:55 PM - Resource microsoft.insights/alertrules 'FailedRunsGreaterThan5' provisioning status is succeeded


DeploymentName    : FailedRunsGreaterThan5
ResourceGroupName : adf
ProvisioningState : Succeeded
Timestamp         : 7/27/2015 7:52:56 PM
Mode              : Incremental
TemplateLink      :
Parameters        :
Outputs           

È anche possibile usare il cmdlet Add-AlertRule per distribuire una regola di avviso. Per informazioni dettagliate ed esempi, vedere l'argomento Add-AlertRule.

Spostare una data factory in un gruppo di risorse diverso o una sottoscrizione diversa

È possibile spostare una data factory in un gruppo di risorse diverso o in una sottoscrizione diversa usando il pulsante Sposta della barra dei comandi nella home page della data factory.

Spostare una data factory

È anche possibile spostare le risorse correlate insieme alla data factory, ad esempio gli avvisi ad essa associati.

Finestra di dialogo Sposta risorse