Referência de dados de monitoramento do Azure Stream Analytics
Este artigo contém todas as informações de referência de monitoramento para este serviço.
Consulte Monitorar o Azure Stream Analytics para obter detalhes sobre os dados que você pode coletar para o Azure Stream Analytics e como usá-los.
Métricas
Esta seção lista todas as métricas de plataforma coletadas automaticamente para este serviço. Essas métricas também fazem parte da lista global de todas as métricas de plataforma com suporte no Azure Monitor.
Para obter informações sobre retenção de métricas, consulte Visão geral do Azure Monitor Metrics.
Métricas suportadas para Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs
A tabela a seguir lista as métricas disponíveis para o tipo de recurso Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs.
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Cabeçalhos de tabela
- Categoria - O grupo ou classificação de métricas.
- Métrica - O nome para exibição da métrica conforme aparece no portal do Azure.
- Nome na API REST - O nome da métrica conforme referido na API REST.
- Unidade - Unidade de medida.
- Agregação - O tipo de agregação padrão. Valores válidos: Média (Média), Mínima (Mín), Máxima (Máx), Total (Soma), Contagem.
- Dimensões - Dimensões disponíveis para a métrica.
- Intervalos de grãos de - tempo em que a métrica é amostrada. Por exemplo,
PT1Mindica que a métrica é amostrada a cada minuto,PT30Ma cada 30 minutos,PT1Ha cada hora e assim por diante. - DS Export- Se a métrica é exportável para os Logs do Azure Monitor por meio de configurações de diagnóstico. Para obter informações sobre como exportar métricas, consulte Criar configurações de diagnóstico no Azure Monitor.
| Categoria | Metric | Nome na API REST | Unit | Agregação | Dimensões | Grãos de tempo | DS Exportação |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Solicitações de função com falha Falha no Pedido de Funções |
AMLCalloutFailedRequests |
Count | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Eventos de função Eventos de Função |
AMLCalloutInputEvents |
Count | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Solicitações de função Pedidos de Função |
AMLCalloutRequests |
Count | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Erros de conversão de dados Erros de Conversão de Dados |
ConversionErrors |
Count | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Erros de desserialização de entrada Erros de Desserialização de Entrada |
DeserializationError |
Count | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Eventos fora de ordem Eventos fora de ordem |
DroppedOrAdjustedEvents |
Count | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Eventos de entrada antecipada Eventos de Entrada Antigos |
EarlyInputEvents |
Count | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Erros de tempo de execução Erros de tempo de execução |
Errors |
Count | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Bytes de evento de entrada Bytes de Evento de Entrada |
InputEventBytes |
Bytes | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Eventos de entrada Eventos de Entrada |
InputEvents |
Count | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Eventos de entrada em atraso Eventos de Entrada Pendentes |
InputEventsSourcesBacklogged |
Count | Média, Máximo, Mínimo | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Fontes de entrada recebidas Fontes de entrada recebidas |
InputEventsSourcesPerSecond |
Count | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Eventos de entrada tardia Eventos de Entrada atrasados |
LateInputEvents |
Count | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Eventos de saída Eventos de saída |
OutputEvents |
Count | Total | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| Atraso da marca d'água Atraso da marca d'água |
OutputWatermarkDelaySeconds |
Segundos | Média, Máximo, Mínimo | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| % de utilização da CPU % de utilização da CPU |
ProcessCPUUsagePercentage |
Percentagem | Média, Máximo, Mínimo | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim | |
| SU (memória) % de utilização SU (memória) % de utilização |
ResourceUtilization |
Percentagem | Média, Máximo, Mínimo | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Sim |
Descrições de métricas
O Azure Stream Analytics fornece as seguintes métricas para você monitorar a integridade do seu trabalho.
| Métrico | Definição |
|---|---|
| Eventos de entrada em atraso | Número de eventos de entrada que estão em atraso. Um valor diferente de zero para essa métrica implica que seu trabalho não pode acompanhar o número de eventos recebidos. Se esse valor estiver aumentando lentamente ou for consistentemente diferente de zero, você deverá expandir seu trabalho. Para saber mais, consulte Compreender e ajustar unidades de streaming. |
| Erros de conversão de dados | Número de eventos de saída que não puderam ser convertidos para o esquema de saída esperado. Para descartar eventos que encontram esse cenário, você pode alterar a política de erro para Drop. |
| % de utilização da CPU (visualização) | Porcentagem de CPU que seu trabalho utiliza. Mesmo que esse valor seja muito alto (90% ou mais), você não deve aumentar o número de SUs apenas com base nessa métrica. Se o número de eventos de entrada em backlog ou atrasos de marca d'água aumentar, você poderá usar essa métrica para determinar se a CPU é o gargalo. Essa métrica pode ter picos intermitentes. Recomendamos que você faça testes de escala para determinar o limite superior do seu trabalho após o qual as entradas são acumuladas ou os atrasos da marca d'água aumentam devido a um afunilamento da CPU. |
| Eventos de entrada antecipada | Eventos cujo carimbo de hora de aplicação é anterior à sua hora de chegada em mais de 5 minutos. |
| Solicitações de função com falha | Número de chamadas de função do Azure Machine Learning com falha (se houver). |
| Eventos de função | Número de eventos enviados para a função Azure Machine Learning (se houver). |
| Solicitações de função | Número de chamadas para a função Azure Machine Learning (se presente). |
| Erros de desserialização de entrada | Número de eventos de entrada que não puderam ser desserializados. |
| Bytes de evento de entrada | Quantidade de dados que o trabalho do Stream Analytics recebe, em bytes. Você pode usar essa métrica para validar que os eventos estão sendo enviados para a fonte de entrada. |
| Eventos de entrada | Número de registros desserializados dos eventos de entrada. Essa contagem não inclui eventos de entrada que resultam em erros de desserialização. O Stream Analytics pode ingerir os mesmos eventos várias vezes em cenários como recuperações internas e auto-junções. Não espere que as métricas de Eventos de Entrada e Eventos de Saída correspondam se o seu trabalho tiver uma consulta de passagem simples. |
| Fontes de entrada recebidas | Número de mensagens que o trabalho recebe. Para Hubs de Eventos do Azure, uma mensagem é um único EventData item. Para o Armazenamento de Blobs do Azure, uma mensagem é um único blob. Observe que as fontes de entrada são contadas antes da desserialização. Se houver erros de desserialização, as fontes de entrada podem ser maiores do que os eventos de entrada. Caso contrário, as fontes de entrada podem ser menores ou iguais aos eventos de entrada, pois cada mensagem pode conter vários eventos. |
| Eventos de entrada tardia | Eventos que chegaram depois da janela de tolerância configurada para chegadas tardias. Saiba mais sobre as considerações sobre a ordem de eventos do Azure Stream Analytics. |
| Eventos fora de ordem | Número de eventos recebidos fora de ordem que foram descartados ou receberam um carimbo de data/hora ajustado, com base na política de pedidos de eventos. Essa métrica pode ser afetada pela configuração da configuração da Janela de tolerância fora de ordem. |
| Eventos de saída | Quantidade de dados que o trabalho do Stream Analytics envia para o destino de saída, em número de eventos. |
| Erros de tempo de execução | Número total de erros relacionados ao processamento de consultas. Exclui erros encontrados durante a ingestão de eventos ou resultados de saída. |
| SU (memória) % de utilização | Percentagem de memória que o seu trabalho utiliza. Se essa métrica estiver consistentemente acima de 80%, o atraso da marca d'água estiver aumentando e o número de eventos em atraso estiver aumentando, considere aumentar as unidades de streaming (SUs). Alta utilização indica que o trabalho está usando perto do máximo de recursos alocados. |
| Atraso da marca d'água | Atraso máximo de marca d'água em todas as partições de todas as saídas no trabalho. |
Dimensões métricas
Para obter informações sobre o que são dimensões métricas, consulte Métricas multidimensionais.
Este serviço tem as seguintes dimensões associadas às suas métricas.
- Nome lógico: o nome de entrada ou saída de um trabalho do Azure Stream Analytics.
- ID da partição: A ID da partição de dados de entrada de uma fonte de entrada.
- Nome do nó: o identificador de um nó de streaming que é provisionado quando um trabalho é executado.
Para obter informações detalhadas, consulte Dimensões para métricas do Azure Stream Analytics.
Registos do recurso
Esta seção lista os tipos de logs de recursos que você pode coletar para este serviço. A seção extrai da lista de todos os tipos de categoria de logs de recursos com suporte no Azure Monitor.
Logs de recursos suportados para Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs
| Categoria | Nome de exibição da categoria | Tabela de registo | Suporta plano de log básico | Suporta a transformação do tempo de ingestão | Consultas de exemplo | Custos de exportação |
|---|---|---|---|---|---|---|
Authoring |
Criação | AzureDiagnostics Logs de vários recursos do Azure. |
No | Não | Consultas | Não |
Execution |
Execução | AzureDiagnostics Logs de vários recursos do Azure. |
No | Não | Consultas | Não |
Para obter o esquema de logs de recursos e as propriedades de erros e eventos de dados, consulte Esquema de logs de recursos.
Tabelas de Logs do Azure Monitor
Esta seção lista as tabelas de Logs do Azure Monitor relevantes para este serviço, que estão disponíveis para consulta pelo Log Analytics usando consultas Kusto. As tabelas contêm dados de log de recursos e possivelmente mais, dependendo do que é coletado e roteado para elas.
Tarefas do Stream Analytics
Microsoft.StreamAnalytics/StreamingJobs
Registo de atividades
A tabela vinculada lista as operações que podem ser registradas no log de atividades desse serviço. Essas operações são um subconjunto de todas as operações possíveis do provedor de recursos no log de atividades.
Para obter mais informações sobre o esquema de entradas do log de atividades, consulte Esquema do log de atividades.