Metryki zadań usługi Azure Stream Analytics
Usługa Azure Stream Analytics udostępnia mnóstwo metryk, których można użyć do monitorowania i rozwiązywania problemów z wydajnością zapytań i zadań. Dane z tych metryk można wyświetlić na stronie Przegląd witryny Azure Portal w sekcji Monitorowanie .
Jeśli chcesz sprawdzić określoną metrykę, wybierz pozycję Metryki w sekcji Monitorowanie . Na wyświetlonej stronie wybierz metryki.
Metryki dostępne dla usługi Stream Analytics
Usługa Azure Stream Analytics udostępnia następujące metryki umożliwiające monitorowanie kondycji zadania.
| Jednostki metryczne | Definicja |
|---|---|
| Zdarzenia wejściowe z zaległych danych wejściowych | Liczba zdarzeń wejściowych, które są zaległe. Wartość niezerowa dla tej metryki oznacza, że zadanie nie może nadążyć za liczbą zdarzeń przychodzących. Jeśli ta wartość powoli rośnie lub stale niezerowa, należy skalować zadanie w poziomie. Aby dowiedzieć się więcej, zobacz Omówienie i dostosowywanie jednostek przesyłania strumieniowego. |
| Błędy konwersji danych | Liczba zdarzeń wyjściowych, których nie można przekonwertować na oczekiwany schemat wyjściowy. Aby usunąć zdarzenia napotkane w tym scenariuszu, możesz zmienić zasady błędów na Drop. |
| Procentowe wykorzystanie procesora CPU (wersja zapoznawcza) | Procent użycia procesora CPU przez zadanie. Nawet jeśli ta wartość jest bardzo wysoka (90 procent lub więcej), nie należy zwiększać liczby jednostek jednostki SU na podstawie samej tej metryki. Jeśli liczba zdarzeń wejściowych wstecznych lub opóźnień znaku wodnego wzrasta, możesz użyć tej metryki, aby określić, czy procesor jest wąskim gardłem. Ta metryka może mieć sporadyczne skoki. Zalecamy przeprowadzenie testów skalowania w celu określenia górnej granicy zadania, po którym dane wejściowe są opóźnione lub opóźnienia znaku wodnego zwiększają się z powodu wąskiego gardła procesora CPU. |
| Zdarzenia wczesnego wprowadzania danych wejściowych | Zdarzenia, których sygnatura czasowa aplikacji jest wcześniejsza niż czas ich przybycia do ponad 5 minut. |
| Żądania funkcji, które zakończyły się niepowodzeniem | Liczba zakończonych niepowodzeniem wywołań funkcji usługi Azure Machine Edukacja (jeśli istnieje). |
| Zdarzenia funkcji | Liczba zdarzeń wysyłanych do funkcji usługi Azure Machine Edukacja (jeśli istnieje). |
| Żądania funkcji | Liczba wywołań funkcji Edukacja maszyny platformy Azure (jeśli jest obecna). |
| Błędy deserializacji danych wejściowych | Liczba zdarzeń wejściowych, których nie można zdeserializować. |
| Wejściowe bajty zdarzeń | Ilość danych odbieranych przez zadanie usługi Stream Analytics w bajtach. Za pomocą tej metryki można sprawdzić, czy zdarzenia są wysyłane do źródła danych wejściowych. |
| Zdarzenia wejściowe | Liczba rekordów zdeserializowanych ze zdarzeń wejściowych. Ta liczba nie obejmuje zdarzeń przychodzących, które powodują błędy deserializacji. Usługa Stream Analytics może pozyskiwać te same zdarzenia wiele razy w scenariuszach, takich jak operacje odzyskiwania wewnętrznego i samosprzężenia. Nie oczekuj , że metryki Zdarzenia wejściowe i Zdarzenia wyjściowe będą zgodne, jeśli zadanie ma proste zapytanie przekazywane. |
| Odebrane źródła danych wejściowych | Liczba komunikatów odbieranych przez zadanie. W przypadku usługi Azure Event Hubs komunikat jest pojedynczym EventData elementem. W przypadku usługi Azure Blob Storage komunikat jest pojedynczym obiektem blob. Należy pamiętać, że źródła wejściowe są liczone przed deserializacji. Jeśli występują błędy deserializacji, źródła wejściowe mogą być większe niż zdarzenia wejściowe. W przeciwnym razie źródła wejściowe mogą być mniejsze lub równe zdarzeń wejściowych, ponieważ każdy komunikat może zawierać wiele zdarzeń. |
| Zdarzenia późnych danych wejściowych | Zdarzenia, które przybyły później niż skonfigurowane okno tolerancji dla późnych przyjazdów. Dowiedz się więcej o zagadnieniach dotyczących kolejności zdarzeń usługi Azure Stream Analytics. |
| Zdarzenia poza kolejnością | Liczba zdarzeń odebranych z zamówienia, które zostały porzucone lub podane dostosowane sygnatury czasowe, na podstawie zasad porządkowania zdarzeń. Ta metryka może mieć wpływ na konfigurację ustawienia Okna Tolerancja poza kolejnością. |
| Zdarzenia wyjściowe | Ilość danych wysyłanych przez zadanie usługi Stream Analytics do miejsca docelowego danych wyjściowych w liczbie zdarzeń. |
| Błędy środowiska uruchomieniowego | Łączna liczba błędów związanych z przetwarzaniem zapytań. Wyklucza on błędy znalezione podczas pozyskiwania zdarzeń lub generowania wyników. |
| Wykorzystanie jednostek SU (pamięci) % | Procent pamięci używanej przez zadanie. Jeśli ta metryka stale rośnie o ponad 80 procent, opóźnienie limitu rośnie, a liczba zdarzeń zaległych rośnie, rozważ zwiększenie liczby jednostek przesyłania strumieniowego (SU). Wysokie wykorzystanie wskazuje, że zadanie używa blisko maksymalnych przydzielonych zasobów. |
| Opóźnienie znaku wodnego | Maksymalne opóźnienie limitu we wszystkich partycjach wszystkich danych wyjściowych zadania. |
Scenariusze do monitorowania
Usługa Azure Stream Analytics udostępnia bezserwerową, rozproszoną usługę przetwarzania strumieniowego. Zadania mogą być uruchamiane na co najmniej jednym rozproszonym węźle przesyłania strumieniowego, którym usługa automatycznie zarządza. Dane wejściowe są partycjonowane i przydzielane do różnych węzłów przesyłania strumieniowego na potrzeby przetwarzania.
| Metric | Stan | Agregacja czasu | Threshold | Akcje naprawcze |
|---|---|---|---|---|
| Wykorzystanie jednostek SU (pamięci) % | Większe niż | Średnia | 80 | Wiele czynników zwiększa wykorzystanie jednostek przesyłania strumieniowego. Można skalować przy użyciu równoległości zapytań lub zwiększyć liczbę jednostek jednostki jednostki SU. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Korzystanie z przetwarzania równoległego zapytań w usłudze Azure Stream Analytics. |
| Procentowe wykorzystanie procesora CPU | Większe niż | Średnia | 90 | Prawdopodobnie oznacza to, że niektóre operacje (takie jak funkcje zdefiniowane przez użytkownika, agregacje zdefiniowane przez użytkownika lub złożone deserializacja danych wejściowych) wymagają wielu cykli procesora CPU. Zazwyczaj można rozwiązać ten problem, zwiększając liczbę jednostek jednostki SU dla zadania. |
| Błędy środowiska uruchomieniowego | Większe niż | Łącznie | 0 | Sprawdź dzienniki działań lub zasobów i wprowadź odpowiednie zmiany w danych wejściowych, zapytaniach lub danych wyjściowych. |
| Opóźnienie znaku wodnego | Większe niż | Średnia | Gdy średnia wartość tej metryki w ciągu ostatnich 15 minut jest większa niż tolerancja opóźnionego przylotu (w sekundach). Jeśli nie zmodyfikowano tolerancji opóźnionego przylotu, wartość domyślna to 5 sekund. | Spróbuj zwiększyć liczbę jednostek SU lub zrównać zapytanie. Aby uzyskać więcej informacji na temat jednostek przesyłania strumieniowego, zobacz Omówienie i dostosowywanie jednostek przesyłania strumieniowego. Aby uzyskać więcej informacji na temat równoległego przetwarzania zapytań, zobacz Korzystanie z równoległego przetwarzania zapytań w usłudze Azure Stream Analytics. |
| Błędy deserializacji danych wejściowych | Większe niż | Łącznie | 0 | Sprawdź dzienniki aktywności lub zasobów i wprowadź odpowiednie zmiany w danych wejściowych. Aby uzyskać więcej informacji na temat dzienników zasobów, zobacz Rozwiązywanie problemów z usługą Azure Stream Analytics przy użyciu dzienników zasobów. |
Uzyskaj pomoc
Aby uzyskać dalszą pomoc, wypróbuj stronę pytań i pytań firmy Microsoft dla usługi Azure Stream Analytics.
Następne kroki
- Wprowadzenie do usługi Azure Stream Analytics
- Wymiary metryk usługi Azure Stream Analytics
- Omówienie i dostosowywanie jednostek przesyłania strumieniowego
- Analizowanie wydajności zadań usługi Stream Analytics przy użyciu metryk i wymiarów
- Monitorowanie zadania usługi Stream Analytics za pomocą witryny Azure Portal
- Rozpoczynanie pracy z usługą Azure Stream Analytics