Azure Stream Analytics izleme verileri başvurusu
Bu makale, bu hizmetin tüm izleme başvuru bilgilerini içerir.
Azure Stream Analytics için toplayabileceğiniz veriler ve nasıl kullanılacağı hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. Azure Stream Analytics'i izleme.
Ölçümler
Bu bölümde, bu hizmet için otomatik olarak toplanan tüm platform ölçümleri listelenir. Bu ölçümler, Azure İzleyici'de desteklenen tüm platform ölçümlerinin genel listesinin de bir parçasıdır.
Ölçüm saklama hakkında bilgi için bkz . Azure İzleyici Ölçümlerine genel bakış.
Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs için desteklenen ölçümler
Aşağıdaki tabloda, Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs kaynak türü için kullanılabilecek ölçümler listelenir.
- Tüm sütunlar her tabloda mevcut olmayabilir.
- Bazı sütunlar sayfanın görüntüleme alanının dışında olabilir. Kullanılabilir tüm sütunları görüntülemek için Tabloyu genişlet'i seçin.
Tablo başlıkları
- Kategori - Ölçüm grubu veya sınıflandırma.
- Ölçüm - Azure portalında göründüğü şekilde ölçüm görünen adı.
- REST API'deki ad - REST API'de bahsedilen ölçüm adı.
- Birim - Ölçü birimi.
- Toplama - Varsayılan toplama türü. Geçerli değerler: Ortalama (Ortalama), Minimum (Min), Maksimum (Maksimum), Toplam (Toplam), Sayı.
- - Ölçüm için kullanılabilen Boyutlar Boyutları.
- Ölçümün örneklendiği Zaman Dilimleri - Aralıkları. Örneğin,
PT1Mölçümün dakikada bir, 30 dakikada bir,PT30MPT1Hsaatte bir vb. örneklendiğini gösterir. - DS Dışarı Aktarma- Ölçümün tanılama ayarları aracılığıyla Azure İzleyici Günlüklerine aktarılıp aktarılmayacağı. Ölçümleri dışarı aktarma hakkında bilgi için bkz . Azure İzleyici'de tanılama ayarları oluşturma.
| Kategori | Metric | REST API'de ad | Unit | Toplama | Boyutlar | Zaman Dilimleri | DS Dışarı Aktarma |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Başarısız İşlev İstekleri Başarısız İşlev İstekleri |
AMLCalloutFailedRequests |
Sayı | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| İşlev Olayları İşlev Olayları |
AMLCalloutInputEvents |
Sayı | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| İşlev İstekleri İşlev İstekleri |
AMLCalloutRequests |
Sayı | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| Veri Dönüştürme Hataları Veri Dönüştürme Hataları |
ConversionErrors |
Sayı | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| Giriş Seri Durumdan Çıkarma Hataları Girişi Seri Durumdan Çıkarma Hataları |
DeserializationError |
Sayı | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| Sıra dışı Olaylar Sıra dışı Olaylar |
DroppedOrAdjustedEvents |
Sayı | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| Erken Giriş Olayları Erken Giriş Olayları |
EarlyInputEvents |
Sayı | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| Çalışma Zamanı Hataları Çalışma Zamanı Hataları |
Errors |
Sayı | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| Giriş Olay Baytları Giriş Olay Baytları |
InputEventBytes |
Bayt | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| Giriş Olayları Giriş Olayları |
InputEvents |
Sayı | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| GeriLogged Giriş Olayları Kapsama Alanın Giriş Olayları |
InputEventsSourcesBacklogged |
Sayı | Ortalama, Maksimum, Minimum | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| Alınan Giriş Kaynakları Alınan Giriş Kaynakları |
InputEventsSourcesPerSecond |
Sayı | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| Geç Giriş Olayları Geç Giriş Olayları |
LateInputEvents |
Sayı | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| Çıkış Olayları Çıkış Olayları |
OutputEvents |
Sayı | Toplam | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| Filigran Gecikmesi Filigran Gecikmesi |
OutputWatermarkDelaySeconds |
Saniye | Ortalama, Maksimum, Minimum | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| CPU Kullanım Yüzdesi CPU Kullanım Yüzdesi |
ProcessCPUUsagePercentage |
Yüzde | Ortalama, Maksimum, Minimum | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes | |
| SU (Bellek) Kullanım Yüzdesi SU (Bellek) Kullanım Yüzdesi |
ResourceUtilization |
Yüzde | Ortalama, Maksimum, Minimum | LogicalName, PartitionId, ProcessorInstance, NodeName |
PT1M | Yes |
Ölçüm açıklamaları
Azure Stream Analytics, işinizin durumunu izlemeniz için aşağıdaki ölçümleri sağlar.
| Metrik Sistem | Açıklama |
|---|---|
| GeriLogged Giriş Olayları | Gerilogged giriş olaylarının sayısı. Bu ölçüm için sıfır olmayan bir değer, işinizin gelen olay sayısına ayak uyduramıyoruz anlamına gelir. Bu değer yavaş yavaş artıyorsa veya sürekli sıfırdan farklıysa, işinizin ölçeğini genişletmeniz gerekir. Daha fazla bilgi edinmek için bkz . Akış birimlerini anlama ve ayarlama. |
| Veri Dönüştürme Hataları | Beklenen çıkış şemasına dönüştürülemeyen çıkış olaylarının sayısı. Bu senaryoyla karşılaşan olayları bırakmak için hata ilkesini Bırak olarak değiştirebilirsiniz. |
| CPU Kullanım Yüzdesi (önizleme) | İşinizin kullandığı CPU yüzdesi. Bu değer çok yüksek olsa bile (yüzde 90 veya daha fazla), yalnızca bu ölçüme göre SU sayısını artırmamalısınız. Gerilogged giriş olaylarının veya filigran gecikmelerinin sayısı artarsa, CPU'nun performans sorunu olup olmadığını belirlemek için bu ölçümü kullanabilirsiniz. Bu ölçümde aralıklı ani artışlar olabilir. Bir CPU performans sorunu nedeniyle girişlerin geri yerleştirildiği veya filigran gecikmelerinin arttığı işinizin üst sınırlarını belirlemek için ölçek testleri yapmanızı öneririz. |
| Erken Giriş Olayları | Uygulama zaman damgası, varış zamanından 5 dakikadan daha erken olan olaylar. |
| Başarısız İşlev İstekleri | Başarısız Azure Machine Learning işlev çağrılarının sayısı (varsa). |
| İşlev Olayları | Azure Machine Learning işlevine gönderilen olay sayısı (varsa). |
| İşlev İstekleri | Azure Machine Learning işlevine yapılan çağrı sayısı (varsa). |
| Giriş Seri Durumdan Çıkarma Hataları | Seri durumdan çıkarılamayan giriş olaylarının sayısı. |
| Giriş Olay Baytları | Stream Analytics işinin bayt cinsinden aldığı veri miktarı. Olayların giriş kaynağına gönderildiğini doğrulamak için bu ölçümü kullanabilirsiniz. |
| Giriş Olayları | Giriş olaylarından seri durumdan çıkarılmış kayıt sayısı. Bu sayı, seri durumdan çıkarma hatalarına neden olan gelen olayları içermez. Stream Analytics, iç kurtarmalar ve kendi kendine birleştirmeler gibi senaryolarda aynı olayları birden çok kez alabilir. İşinizde basit bir doğrudan sorgu varsa Giriş Olayları ve Çıkış Olayları ölçümlerinin eşleşmesini beklemeyin. |
| Alınan Giriş Kaynakları | İşin aldığı ileti sayısı. Azure Event Hubs için ileti tek EventData bir öğedir. Azure Blob Depolama için ileti tek bir blobdur. Seri durumdan çıkarmadan önce giriş kaynaklarının sayıldığını unutmayın. Seri durumdan çıkarma hataları varsa, giriş kaynakları giriş olaylarından büyük olabilir. Aksi takdirde, her ileti birden çok olay içerebileceğinden giriş kaynakları giriş olaylarından küçük veya buna eşit olabilir. |
| Geç Giriş Olayları | Geç varışlar için yapılandırılmış tolerans penceresinden daha sonra gelen olaylar. Azure Stream Analytics olay sırasıyla ilgili dikkat edilmesi gerekenler hakkında daha fazla bilgi edinin. |
| Sıra Dışı Olaylar | Olay sıralama ilkesine göre bırakılan veya ayarlanmış bir zaman damgası verilen sıra dışı alınan olayların sayısı. Bu ölçüm, Sıra Dışı Tolerans Penceresi ayarının yapılandırmasından etkilenebilir. |
| Çıkış Olayları | Stream Analytics işinin olay sayısı olarak çıkış hedefine gönderdiği veri miktarı. |
| Çalışma Zamanı Hataları | Sorgu işlemeyle ilgili toplam hata sayısı. Olayları alırken veya sonuçları çıkarırken bulunan hataları dışlar. |
| SU (Bellek) Kullanım Yüzdesi | İşinizin kullandığı bellek yüzdesi. Bu ölçüm tutarlı olarak yüzde 80'in üzerindeyse, filigran gecikmesi artıyorsa ve geri yüklenen olay sayısı artıyorsa akış birimlerini (SU) artırmayı göz önünde bulundurun. Yüksek kullanım, işin ayrılan kaynak üst sınırına yakın bir değer kullandığını gösterir. |
| Filigran Gecikmesi | İşteki tüm çıkışların tüm bölümlerinde filigran gecikmesi üst sınırı. |
Ölçüm boyutları
Ölçüm boyutlarının ne olduğu hakkında bilgi için bkz . Çok boyutlu ölçümler.
Bu hizmet, ölçümleriyle ilişkilendirilmiş aşağıdaki boyutlara sahiptir.
- Mantıksal Ad: Azure Stream Analytics işinin giriş veya çıkış adı.
- Bölüm Kimliği: Giriş kaynağından gelen giriş verileri bölümünün kimliği.
- Düğüm Adı: bir iş çalıştırıldığında sağlanan bir akış düğümünün tanımlayıcısı.
Ayrıntılı bilgi için bkz . Azure Stream Analytics ölçümleri için Boyutlar.
Kaynak günlükleri
Bu bölümde, bu hizmet için toplayabileceğiniz kaynak günlükleri türleri listelenmiştir. bölümü, Azure İzleyici'de desteklenen tüm kaynak günlükleri kategori türleri listesinden çekilir.
Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs için desteklenen kaynak günlükleri
| Kategori | Kategori görünen adı | Günlük tablosu | Temel günlük planını destekler | Alım zamanı dönüşümlerini destekler | Örnek sorgular | Dışarı aktarma maliyetleri |
|---|---|---|---|---|---|---|
Authoring |
Yazma | AzureDiagnostics Birden çok Azure kaynağından günlükler. |
Hayır | Hayır | Sorgular | Hayır |
Execution |
Yürütme | AzureDiagnostics Birden çok Azure kaynağından günlükler. |
Hayır | Hayır | Sorgular | Hayır |
Kaynak günlükleri şeması ve veri hataları ve olayları için özellikler için bkz . Kaynak günlükleri şeması.
Azure İzleyici Günlükleri tabloları
Bu bölümde, Kusto sorguları kullanılarak Log Analytics tarafından sorgulanabilen bu hizmetle ilgili Azure İzleyici Günlükleri tabloları listelenmektedir. Tablolar, toplanan ve bunlara yönlendirilenlere bağlı olarak kaynak günlüğü verilerini ve büyük olasılıkla daha fazlasını içerir.
Akış Analizi işleri
microsoft.streamanalytics/streamingjobs
Etkinlik günlüğü
Bağlı tablo, bu hizmetin etkinlik günlüğüne kaydedilebilecek işlemleri listeler. Bu işlemler, etkinlik günlüğündeki tüm olası kaynak sağlayıcısı işlemlerinin bir alt kümesidir.
Etkinlik günlüğü girdilerinin şeması hakkında daha fazla bilgi için bkz . Etkinlik Günlüğü şeması.