Share via

Performans verilerini toplama önerileri

  • Makale

Bu Azure Well-Architected Framework Performans Verimliliği denetim listesi önerisi için geçerlidir:

PE:04 Performans verilerini toplayın. İş yükü bileşenleri ve akışları otomatik, sürekli ve anlamlı ölçümler ve günlükler sağlamalıdır. Uygulama, platform, veriler ve işletim sistemi düzeyleri gibi iş yükünün farklı düzeylerinde veri toplayın.

Performans verilerini toplama, bir iş yükünün performansı hakkında bilgi sağlayan ölçümleri ve günlükleri toplama işlemidir. Bu veriler, ölçüm olarak bilinen sayısal değerler içerir. Ölçümler, sistemin belirli bir zaman noktasındaki durumunu açıklar. Ayrıca kayıtlar halinde düzenlenmiş farklı veri türlerini içeren günlükleri de içerir.

Performans verilerini toplayarak bir iş yükünün performansını izleyebilir ve analiz edebilirsiniz. Performans sorunlarını belirlemek, sorunları gidermek, kaynak ayırmayı iyileştirmek ve iş yükünün genel performans verimliliğini artırmak için veri odaklı kararlar almak için bu bilgileri kullanabilirsiniz.

Veri odaklı içgörüler olmadan, temel alınan performans sorunlarını veya iyileştirme fırsatlarını bilmiyor olabilirsiniz. Olası sonuçlar arasında daha yavaş yanıt süreleri, daha düşük aktarım hızı, daha fazla kaynak kullanımı ve sonuç olarak en iyi olmayan kullanıcı deneyimi yer alır. Ayrıca, performans verilerinin olmaması sorunları zamanında tanılamayı ve gidermeyi zorlaştırarak uzun süreli kapalı kalma süresine ve üretkenliğin azalmasına neden olur.

Tanımlar

Süre Tanım
Etkinlik günlükleri Kaynak silme gibi kaynaklardaki yönetim işlemlerini izleyen günlükler.
Uygulama günlükleri Oturum açma işlemleri ve veritabanı bağlantı hataları gibi uygulama olayları, hatalar ve diğer etkinlikler hakkındaki bilgileri izleyen günlükler.
Uygulama performansı izleme (APM) aracı Bir uygulamanın performansını izleyen ve raporlayan bir araç.
Kod izleme Uygulama kodu açısından performans ölçümlerinin doğrudan veya dolaylı olarak yakalanması. Yakalanan ölçümler akış ölçümlerini, kaynak kullanımını ve dile veya çalışma zamanına özgü ölçümleri içerir.
Dağıtılmış izleme Dağıtılmış iş yükü bileşenleri arasında ölçümleri toplama ve ilişkilendirme.
Ölçüm havuzu Ölçümleriniz için zaman serisi verilerini analiz için ilişkilendiren bir depolama hedefi.
Platform günlükleri Kaynak günlüklerini, etkinlik günlüklerini ve denetim günlüklerini içeren tanılama ve denetim verileri.
Platform ölçümleri Belirli bir zamanda iş yükü performansını kaydeden sayısal değerler.
Kaynak günlükleri Sistemin oluşturduğu veriler. Sistemin durumu hakkında bilgi sağlar.
Rx/Tx hataları Ağ arabirimindeki alma ve iletme hatalarının sayısı.
Yapılandırılmış günlüğe kaydetme İletileri günlüğe kaydetmek için genellikle anahtar-değer çiftleri olarak anlamlı bir biçim tanımlama.

Temel tasarım stratejileri

Performans iyileştirme, bir iş yükünün veya akışın performans hedeflerine göre geçerli performansını ölçmek için veri gerektirir. Kodun ve altyapının performans hedeflerine karşı performansını ölçmek için doğru miktarda ve çeşitli verileri toplamanız gerekir. İş yükündeki her bileşenin ve akışın otomatik olarak sürekli ve anlamlı ölçümler ve günlükler oluşturduğundan emin olun. Bu verileri uygulama, platform, depolama ve işletim sistemi gibi farklı düzeylerden kaynak olarak almanız gerekir. Kapsamlı performans verileri toplama, performansın bütüncül bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak verimsizliklerin ve iyileştirme yollarının kesin bir şekilde tanımlanmasını sağlar.

Performans verilerini merkezileştirme

Performans ölçümlerini ve günlüklerini merkezileştirmek, çeşitli kaynaklardan performans ölçümlerini ve günlüklerini toplama ve bunları merkezi bir konumda depolama işlemidir. Merkezi ölçüm havuzu ve merkezi günlük havuzu oluşturun. Bu merkezileştirme, farklı sistemlerde ve bileşenlerde performans ölçümlerine ve günlüklerine kolay erişim, analiz ve izleme olanağı sağlar. Ölçümleri ve günlükleri merkezileştirerek iş yükünüzün performansına ilişkin görünürlük elde edebilirsiniz. İş yükü performans ölçümlerini ve günlüklerini toplayıp depolayan uygun bir platform veya araç seçin.

Dengeleme: Ölçümleri ve günlükleri toplamanın maliyetini anlama. Genel olarak, ne kadar çok ölçüm ve günlük toplarsanız maliyet o kadar yüksek olur.

Performans verilerini segmentlere ayırma

Performans verilerinin segmentlere ayrılması, ölçümlerin ve günlüklerin kaynak, amaç veya ortama göre düzenlenmesini ve kategorilere ayrılmasını içerir. Örneğin, üretim verilerini üretim dışı verilerden ayırmanız veya performans hedefleri ile iş ölçümleri arasında ayrım yapmalısınız. Verileri segmentlere ayırmak belirli ortamların iyileştirilmesine yardımcı olur, sorun gidermeyi kolaylaştırır ve performans izlemedeki yanlışlıkları sınırlar. Farklı veri türleri arasında net bir ayrım yaparak ilgili ölçümleri daha verimli bir şekilde yakalayabilir, analiz edebilir ve yanıtlayabilir ve iş yükü durumunu iş yükü hedefleriyle daha iyi hizalayabilirsiniz. Performans verilerini segmentlere ayırmak için aşağıdaki önerileri göz önünde bulundurun:

  • Üretim verilerini ve üretim dışı verileri ayrı tutun. Verileri ortama göre ayırarak, her ortamın odaklı izlenmesini ve iyileştirilmesini sağlayabilirsiniz. Üretim ortamlarında, kullanıcıları ve iş operasyonlarını doğrudan etkileyen performans sorunlarını daha iyi tanımlayabilir ve giderebilirsiniz. Üretim dışı ortamlarda veri ayrımı, üretime dağıtmadan önce test aşamasında etkili sorun giderme ve ince ayarlama işlemlerini kolaylaştırır.

  • Her ortamda bir veri kümesi kullanın. Performans hedefleri için bir veri kümesi ve performans hedefleri ile ilgili uyarılar için başka bir veri kümesi kullanmayın. Farklı veri kümelerinin kullanılması, performans izlemenin etkililiğini zedeleyen yanlış uyarılara yol açar.

  • Performans hedeflerini ve iş ölçümlerini birbirinden ayırın. operasyon ve geliştirme ekipleri, iş yükünün durumunu izlemek ve iş hedeflerini karşılamak için performans hedeflerini kullanır. İş ölçümleri, iş hedefleri veya müşteri raporlaması ile ilgilidir. Veriler doğrudan örtüşse bile iş ölçümlerini ayrı bir veri akışında yakalayın. Ayrım, doğru verileri yakalama ve verileri bağımsız olarak analiz etme esnekliği sağlar.

Bekletme ilkelerini tanımlama

Bekletme ilkeleri, performans verilerinin ne kadar süreyle saklanması gerektiğini belirler. Bu ilkelerin oluşturulması depolamanın verimli bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur ve analiz için yalnızca gerekli verilerin erişilebilir olmasını sağlar. Bu tür ilkeler daha iyi performansı destekler ve uyumluluk standartlarını karşılar. Tüm ortamlarda etkili sorun giderme ve izleme sağlamak için günlük ve ölçüm verileri için bekletme ilkeleri yapılandırmanız gerekir. Örneğin, günlüklerin ve ölçümlerin üretim ortamında test ortamından daha uzun süre saklanması gerekebilir. Saklama süresi, kuruluşunuzun gereksinimlerine ve uyumluluk düzenlemelerine uygun olmalıdır. Analiz ve denetim amacıyla verilerin ne kadar süreyle tutulacaklarına karar verin. Hemen analiz için ihtiyacınız olmayan verileri arşivleyebilirsiniz.

Uygulama performansı verilerini toplama

Uygulama verilerini toplamak için öncelikle izleme kodu aracılığıyla toplanan aktarım hızı, gecikme süresi ve tamamlanma süreleri gibi uygulamanın performans ölçümlerinin izlenmesi ve analiz edilmesi gerekir. Uygulama performansı verileri, bir uygulamanın durumu ve performansı hakkında değerli içgörüler sağlar. Performans verilerini izleyip analiz ederek sorunları tanımlayıp giderebilir, uygulama performansını iyileştirebilir ve uygulamanız için bilinçli kararlar alabilirsiniz.

İzleme kodu

İzleme, kod parçacıkları ekleme veya araçları uygulama koduna tümleştirme işlemini ifade eder. İzlemenin amacı, uygulama çalışırken performans verilerini yakalamaktır. Uygulamanın kritik işlemlerini vurgulayan ölçümleri toplamak önemlidir. Aktarım hızı, gecikme süresi ve tamamlanma süresi gibi ölçümlere odaklanın. İşle ilgili olmayan operasyonlar arasında ayrım yapmak önemlidir. İş işlemleriyle ilgili veriler için meta verilerinin ayrı izleme ve depolamaya olanak sağlayacak şekilde yapılandırılmış olduğundan emin olun. Kod izlemesinin birincil nedeni, uygulamanın iş yükünü nasıl işlediğine ilişkin verileri toplamaktır. Aşağıdaki avantajları sağlar:

  • Performans sorunlarını belirleme: CPU kullanımı ve bellek kullanımı gibi ölçümleri izleyerek performans sorunlarını belirleyebilir ve kodu uygun şekilde iyileştirebilirsiniz.

  • Yük altında sistem davranışını değerlendirme: Uygulamanın farklı iş yükleri ve stres senaryoları altında nasıl performans sergilediğini görebilirsiniz. Bu veriler ölçeklenebilirlik, eşzamanlılık ve kaynak kullanımıyla ilgili sorunları belirlemenize yardımcı olabilir.

  • Uygulama durumunu ve kullanılabilirliğini izleme: Ana performans göstergeleri gerçek zamanlı olarak izlendiği için, uygulamanın performansını ve kullanılabilirliğini etkileyen olası sorunlar hakkında uyarılar alabilirsiniz.

  • Kullanıcı deneyimini geliştirme: Kullanıcıların uygulamayla nasıl etkileşim kurabileceğine ilişkin içgörüler elde edebilirsiniz. Kullanıcı deneyimini iyileştirmek ve geliştirme alanlarını belirlemek için bu bilgileri kullanın.

  • Kapasiteyi planlama ve kaynakları ayırma: İzlemenin topladığı performans verileri, bir uygulamanın kaynak gereksinimleriyle ilgili değerli içgörüler sağlayabilir. Bu bilgiler, kapasite planlama ve kaynakları ayırma hakkındaki kararlarınızı bilgilendirebilir.

Performans izleme için kod izlediğinizde aşağıdaki stratejileri göz önünde bulundurun:

  • APM araçlarını kullanma: APM araçları ölçümler, izlemeler ve günlükler gibi performans verilerini toplayabilir ve analiz edebilir. APM araçları kod düzeyinde izleme, işlem izleme ve performans profili oluşturma gibi özellikler sunar.

  • Günlüğe kaydetme ve izleme çerçevelerini kullanma: Günlüğe kaydetme ve izleme çerçeveleri, geliştiricilerin günlüğe kaydetmeyi ve izlemeyi kolaylaştırmak için uygulamalarıyla tümleştirdikleri araçlar veya kitaplıklardır. Bu çerçeveler günlükler oluşturmak, istekleri izlemek ve hatta bazen oluşturulan verileri biçimlendirmek veya taşımak için işlevler sağlar. Geliştiriciler, günlük ve izleme çerçevelerini kod tabanına ekleyerek çalışma zamanı sırasında ilgili verileri yakalayabilir. Veriler çalışma yolu, G/Ç ve performans hakkında bilgi içerebilir.

  • Özel izleme: Geliştiriciler, uygulamalarına ve iş yüklerine özgü performans ölçümlerini toplamak için özel kod ekleyebilir. Özel izleme çalışma zamanlarını ölçebilir, kaynak kullanımını izleyebilir veya belirli olayları yakalayabilir. Özel kod izlemesini yalnızca platform ölçümleri yetersiz olduğunda yazın. Bazı durumlarda platform kaynağı uygulamanızın toplu ve hatta ayrıntılı perspektiflerini ölçebilir. Bir platform özelliğindeki fazla kod dezavantajlarına veya bağımlılığına karşı özel kod kullanarak bu eforun yinelenip çoğaltılmayacağı sorusunu değerlendirin.

  • İşlem sürelerini yakalama. İşlem sürelerinin yakalanması, performans izlemenin bir parçası olarak önemli teknik işlevler için uçtan uca sürelerin ölçülmesiyle ilgilidir. Uygulama düzeyi ölçümleri uçtan uca işlem sürelerini içermelidir. Bu işlem süreleri veritabanı sorguları, dış API çağrıları için yanıt süreleri ve işleme adımlarının hata oranları gibi temel teknik işlevleri kapsamalıdır.

  • Telemetri standartlarını kullanın. OpenTelemetry gibi bir telemetri standardının etrafında oluşturulmuş APM araç izleme kitaplıklarını ve araçlarını kullanmayı göz önünde bulundurun.

Dağıtılmış izlemeyi etkinleştirme

Dağıtılmış izleme, dağıtılmış bir sistem üzerinden akan istekleri izlemek ve izlemek için kullanılan bir tekniktir. Birden çok hizmet ve bileşen arasında ilerlerken bir isteğin yolunu izlemenize olanak tanır ve iş yükünüzün performansı ve verimliliği hakkında değerli içgörüler sağlar. Dağıtılmış izleme performans sorunlarını, gecikme sorunlarını ve dağıtılmış sistem içindeki iyileştirme alanlarını belirlemeye yardımcı olduğundan performans verimliliği açısından önemlidir. Gecikmelerin veya verimsizliklerin nerede gerçekleştiğini saptayabilir ve isteğin akışını görselleştirerek performansı geliştirmek için uygun eylemleri gerçekleştirebilirsiniz. Dağıtılmış izlemeyi etkinleştirmek için şu adımları izleyin:

  1. İzleme verileri oluşturmak için uygulamalarınızı ve hizmetlerinizi izleyerek başlayın. OpenTelemetry gibi dağıtılmış izlemeyi destekleyen kitaplıkları veya çerçeveleri kullanın.

  2. İzleme bilgilerinin hizmet sınırları arasında yayıldığından emin olun. Genellikle her istekte benzersiz bir izleme kimliği ve diğer bağlamsal bilgileri geçirmeniz gerekir.

  3. Merkezi bir izleme toplama sistemi ayarlayın. Bu sistem, uygulamalarınız ve hizmetleriniz tarafından oluşturulan izleme verilerini toplar ve depolar.

  4. İsteklerin uçtan uca akışını görselleştirmek ve dağıtılmış sisteminizin performans özelliklerini analiz etmek için toplanan izleme verilerini kullanın.

Uygulama günlüklerini toplama

Kodu izlendiğinde, birincil çıkışlardan biri uygulama günlükleri olmalıdır. Günlüğe kaydetme, uygulamanın çeşitli ortamlarda nasıl çalıştığını anlamanıza yardımcı olur. Uygulama günlükleri, uygulama olaylarını oluşturan koşulları kaydeder. Tüm uygulama ortamlarında uygulama günlüklerini toplayın. Uygulama genelinde karşılık gelen günlük girişleri, ilgili işlemleri için bir bağıntı kimliği yakalamalıdır. Bağıntı kimliği, kullanıcı oturum açma gibi kritik uygulama akışları arasında uygulama günlüğü olaylarını ilişkilendirmelidir. Önemli senaryoların durumunu hedefler ve işlevsiz gereksinimler bağlamında değerlendirmek için bu bağıntıyı kullanın.

Yapılandırılmış günlük kullanmanız gerekir. Yapılandırılmış günlük kaydı, günlük ayrıştırma ve çözümlemeyi hızlandırır. Günlüklerin karmaşıklık olmadan dizinlemesini, sorgusunu ve raporunu kolaylaştırır. Uygulama kodunuzda yapılandırılmış günlük kitaplığı ekleyin ve kullanın. Bazen günlük girdileri, başka yollarla ilişkilendiremediğiniz verileri ilişkilendirmenize yardımcı olabilir.

Kaynak performansı verilerini toplama

Kaynak performansı verilerini toplayarak iş yükünüzün durumu ve davranışı hakkında içgörüler elde edebilirsiniz. Kaynak performansı verileri, kapasite planlaması için önemli olan kaynak kullanımı hakkında bilgi sağlar. Bu veriler ayrıca bir iş yükünün durumuyla ilgili içgörüler sağlar ve sorunları algılamanıza ve sorun gidermenize yardımcı olabilir. Aşağıdaki önerileri gözden geçirin:

  • Her kaynak için ölçümleri ve günlükleri toplayın. Her Azure hizmeti, kaynağın işlevselliğine özgü bir ölçüm kümesine sahiptir. Bu ölçümler kaynağın sistem durumunu ve performansını anlamanıza yardımcı olur. Ölçümleri iş yükü ekibinizin uyarılar ve panolar oluştururken erişebileceği bir konuma göndermek için her kaynak için bir tanılama ayarı ekleyin. Ölçüm verileri kısa vadeli erişim için kullanılabilir. Uzun süreli erişim veya Azure İzleyici dışındaki bir sistemden erişim için ölçüm verilerini birleşik havuzunuza erişim konumuna gönderin.

  • Platform araçlarını kullanma. Azure İzleyici İçgörüleri gibi yerleşik ve tümleşik izleme çözümlerinden ilham alın. Bu araç, performans işlemlerini kolaylaştırır. Bir platform seçip özel araçlara veya raporlamaya yatırım yaptık.

  • Ağ trafiğini izleme. Ağ trafiğinin izlenmesi, ağ yolları arasında hareket eden verilerin akışını ve desenlerini izlemek ve analiz etmek anlamına gelir. Trafik analizini toplayın ve alt ağ sınırlarından geçen trafiği izleyin. Amacınız ağ performansını analiz etmek ve iyileştirmektir.

Veritabanı ve depolama verilerini toplama

Birçok veritabanı ve depolama sistemi kendi izleme araçlarını sağlar. Bu araçlar bu sistemlere özgü performans verilerini toplar. Veritabanı ve depolama sistemleri genellikle performansla ilgili olaylar ve göstergeler içeren günlükler oluşturur. İş yükünüzün genel performansını ve güvenilirliğini artırmak için performans sorunlarını belirleyebilmeniz, sorunları tanılayabileceğiniz ve bilinçli kararlar alabilmeniz için veritabanı verilerini ve depolama performansı verilerini toplayın. Aşağıdaki performans verisi türlerini toplamayı göz önünde bulundurun:

  • Aktarım hızı: Aktarım hızı, belirli bir süre içinde depolama sisteminden okunan veya depolama sistemine yazılan veri miktarını ölçer. Aktarım hızı verileri, veri aktarımı özelliklerini gösterir.

  • Gecikme süresi: Gecikme süresi, depolama işlemlerinin ne kadar süreceğini ölçer. Gecikme süresi verileri, depolama sisteminin yanıt hızını gösterir.

  • IOPS (saniyede G/Ç işlemleri):: Depolama sisteminin saniye içinde gerçekleştirebileceği okuma veya yazma işlemlerinin sayısıyla ilgili veriler. IOPS verileri, depolama sisteminin aktarım hızını ve yanıt hızını gösterir.

  • Kapasite kullanımı: Kapasite kullanımı, kullanılan depolama kapasitesi miktarı ve kullanılabilir miktardır. Kapasite kullanımı verileri, kuruluşların gelecekteki depolama gereksinimlerini planlamanıza yardımcı olur.

Veritabanları için veritabanına özgü ölçümleri de toplamanız gerekir:

  • Sorgu performansı: Veritabanı sorgularının yürütme süresi, kaynak kullanımı ve verimliliği hakkındaki veriler. Yavaş veya verimsiz veritabanı sorguları bir iş yükünü önemli ölçüde yavaşlatabilir. Yavaş olan ve sık çalışan sorguları arayın.

  • İşlem performansı: İşlem süresi, eşzamanlılık ve kilit çekişmesi gibi veritabanı işlemlerinin performansıyla ilgili veriler.

  • Dizin performansı: Dizin parçalanması, kullanım istatistikleri ve sorgu iyileştirmesi gibi veritabanı dizinlerinin performansıyla ilgili veriler.

  • Kaynak kullanımı: CPU, bellek, disk alanı, G/Ç ve ağ bant genişliği içeren veriler.

  • Bağlantı ölçümleri: Etkin, durdurulan ve başarısız olan bağlantı sayısını izleyen ölçümler. Yüksek hata oranları ağ sorunlarını veya veritabanının bağlantı sayısı üst sınırına ulaştığını gösterebilir.

  • İşlem oranları: Bir veritabanının saniye başına çalıştır yaptığı işlem sayısı. İşlem hızlarındaki bir değişiklik performans sorunlarını gösterebilir.

  • Hata oranları: Veritabanı performansını gösteren veriler. Yüksek hata oranları bir performans sorununa işaret edebilir. Veritabanı hatalarını toplayın ve analiz edin.

İşletim sistemi verilerini toplama (varsa)

Hizmet olarak platform (PaaS) çözümü, işletim sistemi performans verilerini toplama gereksinimini ortadan kaldırır. Ancak iş yükünüz sanal makinelerde (hizmet olarak altyapı) çalışıyorsa işletim sistemiyle ilgili performans verilerini toplamanız gerekir. İşletim sisteminize ve sanal makinenize olan talebi anlamanız gerekir. Sık örnek işletim sistemi performans sayaçları. Örneğin, performans sayaçlarını dakikada bir örnekleyebilirsiniz.

En azından aşağıdaki performans alanları hakkında veri toplayın.

Performans alanı İşlem veya işlev
CPU - CPU kullanımı (kullanıcı modu veya ayrıcalıklı mod)
- CPU kuyruğu uzunluğu (CPU süresini bekleyen işlem sayısı)
İşleme - İşlem iş parçacığı sayısı
- İşlem tutamacı sayısı
Bellek - Kaydedilmiş bellek
- Kullanılabilir bellek
- Saniye başına sayfa sayısı
- Alan kullanımını değiştirme
Disk - Disk okuma
- Disk yazma işlemleri
- Disk aktarım hızı
- Disk alanı kullanımı
Ağ - Ağ arabirimi aktarım hızı
- Ağ arabirimi Rx/Tx hataları

Verileri doğrulama ve analiz etme

Performans verileriniz performans hedefleriyle uyumlu olmalıdır. Verilerin, performans hedefleriyle ilgili olduğu gibi iş yükünü veya akış performansını tamamen ve doğru bir şekilde temsil etmesi gerekir. Örneğin, bir web hizmetinin yanıt süresi 500 ms performans hedefindedir. Sık yapılan değerlendirmeler performans sorunlarının erken algılanmasını ve azaltılmasını sağlayacağından, verileri analiz etmek için rutin bir işlem yapın.

  • Uyarı oluşturabilirsiniz. Eyleme dönüştürülebilir uyarılara sahip olmak, performans sorunlarının hızlı bir şekilde tanımlanmasını ve düzeltilmesini sağlar. Bu uyarılar ihlal edilen performans eşiğini, olası iş etkisini ve ilgili bileşenleri açıkça göstermelidir. Yaygın ve önerilen uyarıyı ayarlayarak başlayın. Zaman içinde bu ölçütleri belirli gereksinimlerinize göre değiştirebilirsiniz. Bu uyarıların birincil amacı, önemli sorunlara geçmeden önce olası performans düşüşlerini tahmin etmek olmalıdır. Dış bağımlılık için uyarı ayarlayamazsanız, bağımlılık çağrısının süresi gibi dolaylı ölçümleri toplamak için bir yöntem geliştirmeyi göz önünde bulundurun.

  • Veri toplama sınırlarını ayarlayın. Topladığınız veri hacmi ve saklama süresi için mantıksal sınırlar belirleyin ve ayarlayın. Telemetri bazen aşırı miktarda veri üretebilir. Performans verilerinizden anlamlı içgörüler elde etmek için yalnızca en önemli performans göstergelerini yakalamaya veya verimli bir sisteme sahip olmanız önemlidir.

Azure kolaylaştırma

Performans verilerini merkezileştirme, segmentlere ayırma ve saklama: Azure İzleyici , birden çok Azure aboneliği ve Azure dışı abonelik ve kiracıda iş yükünüzün her katmanından ve bileşeninden veri toplar ve toplar. Verileri ilişkilendirebilen, çözümleyebilecek, görselleştirebilen ve/veya yanıt verebilen ortak bir araç kümesi tarafından kullanılmak üzere ortak bir veri platformunda depolar.

Azure İzleyici Günlüklerini etkinleştirmek için en az bir Log Analytics çalışma alanınız olmalıdır. Tüm veri koleksiyonunuz için tek bir çalışma alanı kullanabilirsiniz. Performans verilerini segmentlere ayırmak için gereksinimlere göre birden çok çalışma alanı da oluşturabilirsiniz. Ayrıca bekletme ilkeleri tanımlamanıza da olanak tanır.

Uygulama performansı verilerini toplama: Application Insights , Azure İzleyici'nin uygulamanızın performansını ve kullanılabilirliğini izlemenize yardımcı olan bir özelliğidir. İstek oranları, yanıt süreleri ve özel durum ayrıntıları gibi telemetri verilerini toplayarak uygulama düzeyinde içgörüler sağlar. Uygulamanız için Application Insights'ı etkinleştirebilir ve gerekli performans verilerini toplayacak şekilde yapılandırabilirsiniz. Application Insights ayrıca dağıtılmış izlemeyi de destekler. Tüm akışlar için dağıtılmış izlemeyi yapılandırın. Uçtan uca işlem akışları oluşturmak için farklı uygulama bileşenlerinden veya katmanlarından gelen olayları ilişkilendirin.

Performans sayaçları, uygulamanızın performansını izlemenin güçlü bir yoludur. Azure CPU kullanımı, bellek kullanımı, disk G/Ç, ağ trafiği ve daha fazlası hakkında veri toplamak için kullanabileceğiniz çeşitli performans sayaçları sağlar. Uygulamanızı performans sayacı verilerini yayacak şekilde yapılandırdığınızda Azure İzleyici verileri analiz için toplar ve depolar.

Kaynak performansı verilerini toplama: Çoğu Azure hizmeti, tanılama ve denetim bilgileri sağlayan platform günlükleri ve ölçümleri oluşturur. Tanılama ayarlarını etkinleştirerek toplanıp depolanması gereken platform günlüklerini ve ölçümlerini belirtebilirsiniz. Bağıntı amacıyla, desteklenen tüm hizmetler için tanılamayı etkinleştirin ve ardından günlükleri uygulama günlüklerinizle aynı hedefe gönderin.

Veritabanı ve depolama performansı verilerini toplama: Azure İzleyici, Azure'daki veritabanları için performans verileri toplamanıza olanak tanır. Azure SQL Veritabanı, MySQL için Azure Veritabanı, PostgreSQL için Azure Veritabanı ve diğer veritabanı hizmetleri için izlemeyi etkinleştirebilirsiniz. Azure İzleyici, CPU kullanımı, bellek kullanımı ve sorgu performansı dahil olmak üzere veritabanı performansını izlemeye yönelik ölçümler ve günlükler sağlar. Sorunlardan haberdar olmak için performans eşiklerine göre uyarılar ayarlayabilirsiniz.

Azure, Azure Sanal Makineler'da SQL Server gibi veritabanları için performans önerileri sunar. Bu öneriler veritabanı iş yüklerinizin performansını iyileştirmenize yardımcı olur. Bunlar performans sayaçlarını toplama, bekleme istatistiklerini yakalama ve yoğun saatlerde performans verilerini toplama önerileri içerir.

Azure Depolama Analizi, Blob Depolama, Tablo Depolama ve Kuyruk Depolama gibi Azure Depolama hizmetleri için performans verileri toplamanıza olanak tanır. Okuma/yazma işlemlerinin sayısı, aktarım hızı ve gecikme süresi gibi temel performans göstergelerini izlemek için depolama hesaplarınızda günlüğe kaydetmeyi ve ölçümleri etkinleştirebilirsiniz.

İşletim sistemi performans verilerini toplama: Azure Tanılama uzantısı CPU, bellek, disk G/Ç ve ağ trafiği dahil olmak üzere sanal makinelerinizden (VM) ayrıntılı performans verileri toplamanızı sağlar. Bu veriler analiz ve uyarı için Azure İzleyici'ye veya diğer depolama hizmetlerine gönderilebilir.

Performans verilerini doğrulama ve analiz etme: Azure İzleyici'de, uygulamalarınızdan ve sistemlerinizden günlük verilerini toplamak, analiz etmek ve görselleştirmek için Azure İzleyici Günlüklerini kullanabilirsiniz. Azure İzleyici Günlüklerini uygulama düzeyindeki günlükler ve altyapı günlükleri dahil olmak üzere uygulamanızdan günlükleri almak için yapılandırabilirsiniz. Günlükleri toplayarak, olayları çapraz sorgulayabilir ve uygulamanızın performansı hakkında içgörüler elde edebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Azure İzleyici Günlükleri maliyet hesaplamaları ve seçenekleri veAzure İzleyici fiyatlandırması.

Azure İzleyici'de, önceden tanımlanmış koşullara göre belirli performans ölçümlerini izlemek ve uyarıları tetikleme amacıyla uyarı kuralları tanımlayabilirsiniz. Örneğin, CPU kullanımı belirli bir eşiği aştığında veya yanıt süresi belirtilen sınırın üzerine çıktığında sizi bilgilendirmek için bir uyarı kuralı oluşturabilirsiniz. uyarı kuralını, istenen alıcılara bildirim gönderecek şekilde yapılandırın.

Uyarı kuralı oluşturduğunuzda, bir uyarının ne zaman tetiklenmesi gerektiğini belirleyen ölçütleri tanımlayabilirsiniz. Eşikleri, toplama yöntemlerini, zaman pencerelerini ve değerlendirme sıklığını ayarlayabilirsiniz. Performans izleme gereksinimlerinize göre ölçütleri tanımlayın. Bildirim göndermeye ek olarak, bir uyarı tetiklendiğinde gerçekleştirilecek eylemleri belirtebilirsiniz. Eylemler e-posta göndermeyi, web kancalarını çağırmayı veya Azure işlevlerini çalıştırmayı içerebilir. Belirli bir uyarı senaryosuna yanıt vermek için uygun eylemleri seçin.

Örnekler

Performans Verimliliği denetim listesi

Önerilerin tamamına bakın.

Performans Verimliliği denetim listesi