監視事件數據流的狀態和效能

Microsoft Fabric 事件串流功能可讓您輕鬆地監視串流事件數據、擷取狀態和擷取效能。本文說明如何使用計量來監視事件數據流狀態、檢查記錄、錯誤和數據深入解析。

在事件串流中，有兩種類型的監視體驗： 數據見解 和 運行時間記錄。視您選取的來源或目的地而定，您會看到一或兩個檢視。

必要條件

開始之前，您必須具備：

[ 數據深入解析] 索引 卷標會出現在主編輯器的下方窗格中。索引標籤提供計量，可讓您用來監視事件數據流、來源和目的地的狀態和效能。不同的來源和目的地有不同的計量。當您在主要編輯器畫布中選取節點時，該特定節點的計量會出現在 [ 數據見解 ] 索引標籤中。

下列計量會出現在 [資料深入解析] 索引標籤上的事件資料流節點：

計量	單位	描述
IncomingMessages	計數	在指定的期間內傳送至事件數據流的事件或訊息數目。
OutgoingMessages	計數	在指定的期間內，事件或訊息從事件數據流外流傳出的數目。
IncomingBytes	Bytes	事件數據流在指定期間內的傳入位元組。
OutgoingBytes	Bytes	指定期間內事件數據流的傳出位元組。

若要檢視事件資料串流的數據深入解析：

下列計量可在 Azure 事件中樞來源、Lakehouse 目的地和 KQL 資料庫目的地的 [數據深入解析] 索引卷標上取得（擷取模式前的事件處理）節點：

計量	單位	描述
輸入事件	計數	事件串流引擎從事件串流提取的事件數據數目（在 lakehouse 目的地或 KQL 資料庫目的地中），或從 Azure 事件中樞來源（在 Azure 事件中樞來源中）。
輸入事件位元組	Bytes	事件串流引擎從事件串流提取的事件數據量（在 lakehouse 目的地或 KQL 資料庫目的地中），或從 Azure 事件中樞來源（在 Azure 事件中樞來源中）。
輸出事件	計數	事件串流引擎傳送至 Lakehouse 或 KQL 資料庫的事件數據數目（在 Lakehouse 目的地或 KQL 資料庫目的地中），或事件串流（在 Azure 事件中樞來源中）。
待處理輸入事件	計數	事件數據流引擎中積存的輸入事件數目。
運行時錯誤	計數	與事件處理相關的錯誤總數。
數據轉換錯誤	計數	無法轉換為預期輸出結構描述的輸出事件數目。
還原串行化錯誤	計數	無法在 eventstream 引擎內還原串行化的輸入事件數目。
浮浮水印延遲	Second	此來源或目的地所有輸出之所有數據分割之間的最大水位線延遲。它會計算為時鐘時間減去最大的水位線。

若要檢視 Azure 事件中樞來源、Lakehouse 目的地或 KQL 資料庫目的地的數據深入解析（「擷取之前的事件處理」模式）：

[運行時間記錄] 索引標籤可讓您檢查事件資料流引擎中發生的詳細記錄。運行時間記錄有三個嚴重性層級：警告、錯誤和資訊。

若要檢視 Azure 事件中樞來源、Lakehouse 目的地和 KQL 資料庫目的地的運行時間記錄（「擷取之前的事件處理」模式）：