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使用 Azure 監視器分析 Azure 檔案儲存體 計量

了解如何監視檔案共用效能對於確保應用程式盡可能高效地執行至關重要。 本文向您展示如何使用 Azure 監視器來分析 Azure 檔案儲存體的計量,如可用性、延遲和使用率。

如需可以為 Azure 檔案儲存體收集的監視資料以及如何使用這些資料之詳細資訊,請參閱監視 Azure 檔案儲存體

適用於

檔案共用類型 SMB NFS
標準檔案共用 (GPv2)、LRS/ZRS 是 否
標準檔案共用 (GPv2)、GRS/GZRS 是 否
進階檔案共用 (FileStorage)、LRS/ZRS Yes Yes

支援的計量

Azure 檔案儲存體的計量位於下列命名空間:

  • Microsoft.Storage/storageAccounts
  • Microsoft.Storage/storageAccounts/fileServices

如需 Azure 檔案儲存體可用計量的清單,請參閱 Azure 檔案儲存體監視資料參考

如需包含 Azure 檔案儲存體的所有 Azure 監視器支援計量清單,請參閱 Azure 監視器支援的計量

檢視 Azure 檔案儲存體計量資料

您可以使用 Azure 入口網站、PowerShell、Azure CLI 或 .NET 來檢視 Azure 檔案儲存體計量。

您可使用 Azure 監視器計量瀏覽器,利用其他 Azure 服務的計量來分析 Azure 儲存體的計量。 從 [Azure 監視器] 功能表中選擇 [計量],以開啟計量瀏覽器。 如需此工具使用方法的詳細資料,請參閱使用 Azure 監視器計量瀏覽器分析計量

針對支援維度的計量,您可使用所需的維度值來篩選計量。 如需 Azure 儲存體支援的完整維度清單,請參閱計量維度

監視工作負載效能

您可以使用 Azure 監視器來分析使用 Azure 檔案儲存體的工作負載。 請遵循下列步驟。

  1. 移至 Azure 入口網站中您的儲存體帳戶。
  2. 從左側導航中,選取 [資料儲存體]>[檔案共用]。 選取要監視的檔案共用。
  3. 從左側導航中,選取 [監視]>[計量]
  4. 當將 Azure 監視器用於 Azure 檔案儲存體時,請一律選取 [檔案] 計量命名空間非常重要。 選取 [新增計量]
  5. 在 [計量] 命名空間下,選取 [檔案]

顯示如何選取 [檔案] 計量命名空間的螢幕快照。

監視可用性

在 Azure 監視器中,當從應用程式或使用者的角度來看出現明顯錯誤時,或者當對警示進行疑難排解時,[可用性] 計量可能很有用。

在 Azure 檔案儲存體中使用此計量時,重要的是一律將彙總視為 [平均],而不是 [最大] 或 [最小]。 使用 [平均] 將協助您了解遇到錯誤的要求之百分比,以及它們是否在 Azure 檔案儲存體的 SLA 範圍內。

顯示 Azure 監視器中可用交易計量的螢幕快照。

監視延遲

兩個最重要的延遲計量是 [成功 E2E 延遲] 和 [成功伺服器延遲]。 這些是在開始任何效能調查時可選取的理想計量。 [平均] 是建議的彙總。 如前所述,[最大] 和 [最小] 有時會產生誤導。

在以下圖表中,藍線表示總延遲 (成功 E2E 延遲) 所花費的時間,粉線表示僅在 Azure 檔案儲存體服務中花費的時間 (成功伺服器延遲)。

此圖表是已從內部部署環境裝載 Azure 檔案共用之用戶端電腦的範例。 這可能代表從辦公室、住家或其他遠端位置連線的一般使用者。 您將看到用戶端和 Azure 區域之間的實體距離與相應的用戶端延遲密切相關,這代表 E2E 和伺服器延遲之間的差異。

顯示連線至 Azure 檔案共用之遠端使用者的延遲計量螢幕快照。

相比之下,以下圖表顯示了用戶端和 Azure 檔案共用位於同一區域內的情况。 請注意,與第一張圖表中的 43.9ms 相比,用戶端延遲僅為 0.17ms。 這說明了為什麼為了實現最佳效能,最小化用戶端延遲是必不可少的。

此螢幕快照顯示用戶端和 Azure 檔案共用位於相同區域中時的延遲計量。

另一個需要尋找的延遲計量可能表明存在問題,即 [成功伺服器延遲] 的頻率增長或異常峰值。 這通常是由於超過標準檔案共用之檔案儲存體級別限制Azure 檔案儲存體進階共用佈建不足而導致的節流。

如需更多資訊,請參閱高延遲、低輸送量或低 IOPS 疑難排解

監視使用率

測量正在傳輸之資料量 (輸送量) 或正在服務之作業量 (IOPS) 的使用率計量通常用於確定應用程式或工作負載正在執行的工作量。 交易計量可以確定不同時間細微性上針對 Azure 檔案儲存體服務之作業或要求的數量。

如果使用 [輸出] 或 [輸入] 計量來確定輸入或輸出資料量,請使用 [總和] 彙總來確定在 1 分鐘到 1 天的時間細微性內傳輸至檔案共用和從檔案共用傳輸的資料總量。 其他彙總 (如 [平均]、[最大] 和 [最小]) 僅顯示個別 I/O 大小的值。 這就是為什麼大多數客戶在使用 [最大] 彙總時一般會看到 1 MiB 的原因。 雖然了解最大、最小甚至平均 I/O 大小可能很有用,但無法顯示由工作負載的使用方式模式產生之 I/O 大小的分佈。

您還可以對回應類型 (成功、失敗、錯誤) 或 API 作業 (讀取、寫入、建立、關閉) 選取 [套用分割],以顯示以下圖表所示的其他詳細資料。

顯示依 API 名稱分割使用率計量的螢幕快照。

若要確定工作負載的平均每秒 I/O (IOPS),請首先確定一分鐘內的交易總數,然後將該數字除以 60 秒。 例如,1 分鐘 /60 秒內的 120,000 個交易 = 2,000 個平均 IOPS。

若要確定工作負載的平均輸送量,請透過合併 [輸入] 和 [輸出] 計量 (總輸送量) 來取得傳輸的資料總量,然後除以 60 秒。 例如,1 分鐘 /60 秒內的 1 GiB 總輸送量 = 17 MiB 平均輸送量。

依最大 IOPS 和頻寬監視使用率 (僅限進階版)

由於 Azure Premium 檔案共用是依佈建的模型計費的,其中,您佈建的每 GiB 儲存體容量都使您有權取得更多 IOPS 和輸送量,因此確定最大 IOPS 和頻寬通常很有用。 輸送量測量的是成功傳輸的實際資料量,而頻寬指的是最大資料傳輸速率。

藉由 Azure Premium 檔案共用,您可以使用 [依最大 IOPS 的交易] 和 [依最大 MiB/s 的頻寬] 計量來顯示您的工作負載在尖峰時間實現的目標。 使用這些計量來分析您的工作負載將有助於您大規模了解真實功能,並建立基準來了解更多輸送量和 IOPS 的影響,以便您可以最佳化地佈建 Azure Premium 檔案共用。

以下圖表顯示了在 1 小時內產生 263 萬個交易的工作負載。 當 263 萬個交易除以 3600 秒時,我們得到的平均 IOPS 為 730。

此螢幕快照顯示工作負載在一個多小時內產生的交易。

現在,當我們將平均 IOPS 與 [依最大 IOPS 的交易] 進行比較時,我們發現在尖峰負載下,我們實現了 1,840 IOPS,這更好地反映了工作負載的大規模能力。

顯示最大 IOPS 交易的螢幕快照。

選取 [新增計量],將 [輸入] 和 [輸出] 計量合併在一個圖表上。 這顯示在一小時內傳輸了 76.2 GiB (78,028 MiB),這使我們在同一小時內的平均輸送量為 21.67 MIB。

顯示如何將輸入和輸出計量合併成單一圖表的螢幕快照。

與 [依最大 MiB/s 的頻寬] 相比,我們在尖峰時達到了 123 MiB/s。

顯示最大 MIBS 頻寬的螢幕快照。