Azure Monitor in Azure DocumentDB erkunden

Azure Monitor für Azure DocumentDB bietet eine Metrikansicht, um Ihr Konto zu überwachen und Dashboards zu erstellen. Die Azure DocumentDB-Metriken werden standardmäßig erfasst. Die CPU-Prozentmetrik wird verwendet, um den Verbrauch für verschiedene Arten von Vorgängen abzurufen. Später können Sie analysieren, welche Vorgänge den größten Teil des zugesicherten Arbeitsspeichers verwendet haben. Standardmäßig werden die Verbrauchsdaten im Intervall von fünf Minuten aggregiert. Sie können die Aggregationseinheit jedoch ändern, indem Sie die Zeit granularitätsoption ändern.

Einleitung

Bevor Sie beginnen, sollten Sie verstehen, wie Informationen dargestellt und visualisiert werden.

Es liefert:

• Skalierte Perspektive Ihrer Azure DocumentDB-Ressourcen für alle Ihre Abonnements an einem zentralen Speicherort. Sie können selektiv auf die Abonnements und Ressourcen beschränken, die Sie auswerten möchten.
• Drilldownanalyse einer bestimmten Azure DocumentDB-Ressource. Sie können Probleme diagnostizieren oder eine detaillierte Analyse durchführen, indem Sie die Kategorien Auslastung, Fehler, Kapazität und Vorgänge verwenden. Wenn Sie eine der Optionen auswählen, erhalten Sie eine detaillierte Übersicht über die relevanten Azure DocumentDB-Metriken.
• Anpassbare Oberfläche, die auf Azure Monitor-Arbeitsmappenvorlagen basiert. Sie können ändern, welche Metriken angezeigt werden, Schwellenwerte anpassen oder festlegen, die mit Ihren Grenzwerten übereinstimmen, und dann in einer benutzerdefinierten Arbeitsmappe speichern. Diagramme in den Arbeitsmappen können dann an Azure-Dashboards angeheftet werden.

Metriken, die heute verfügbar sind

Systemmetriken (verfügbar auf allen Clusterebenen)

• Prozentsatz des zugesicherten Arbeitsspeichers: Zeigt den Prozentsatz des zugesicherten Speicherlimits an, der von Anwendungen auf einem Shard zugewiesen wird. Diese Metrik hilft bei der Überwachung der Speicherauslastung anhand des zugewiesenen Grenzwerts.
• CPU-Prozent: Gibt die CPU-Auslastung für einen Shard an.
  • Hohe CPU-Auslastung: Wenn Sie einen Anstieg der CPU-Auslastung feststellen, besteht die beste Option zur Optimierung der Leistung darin, das Cluster-Tier zu erhöhen. Überwachen Sie nach dem Erhöhen der Ebene die Nutzung, um festzustellen, ob sie sich stabilisiert.
  • Niedrige CPU-Auslastung: Wenn die CPU-Auslastung konsistent niedrig ist, empfiehlt es sich, auf eine niedrigere Clusterebene zu skalieren, um Kosten zu sparen.
• Speicherprozent: Zeigt die Speicherauslastung auf einem Shard an. Für leseintensive Workloads sollten Sie Clusterebenen mit mehr RAM verwenden, um die Leistung zu optimieren und einen reibungsloseren Betrieb zu gewährleisten.
• Speicherprozent: Zeigt den verfügbaren Speicherprozentsatz auf einem Shard an.
• Verwendeter Speicher: Stellt den tatsächlichen Speicherplatz dar, der für einen Shard verwendet wird. Diese Metrik ist entscheidend für das Verständnis der Trends beim Speicherverbrauch und für die Verwaltung von Speicherressourcen.
  • Überwachung und Verwaltung: Wenn sich die Speicherauslastung über 80%erhöht, sollten die Benutzer dies genauer überwachen. Es wird empfohlen, die SKU-Größe des Datenträgers zu erhöhen, um den Speicher effektiver zu verwalten.
  • Leistungsoptimierung: Wenn die Schreibleistung nicht auf der gewünschten Ebene liegt, insbesondere bei der Skalierung, kann die Erhöhung der Datenträgergröße die Schreibleistung verbessern.
• IOPS: Misst die Datenträger-E/A-Vorgänge pro Sekunde auf einem Shard. Es bietet Einblicke in die Lese- und Schreibleistung des Speichersystems, wodurch die Datenträgernutzung optimiert wird.
  • Schreibintensive Workloads: IOPS ist besonders wichtig für schreibintensive Workloads, insbesondere beim Betrieb im großen Stil. Wenn die Schreibleistung verbessert werden muss, empfiehlt es sich, die SKU-Größe des Speicherdatenträgers zu aktualisieren, anstatt die Clusterebene zu erhöhen.

Datenbankmetriken

• Mongo-Anforderungsdauer: Erfasst die End-to-End-Dauer in Millisekunden von Client-MongoDB-Anforderungen, die vom Mongo-Cluster verarbeitet werden, alle 60 Sekunden aktualisiert. Diese Metrik ist entscheidend für die Bewertung der Reaktionsfähigkeit und Latenz der Datenbankvorgänge.

Anzeigen von Metriken

1. Melden Sie sich beim Azure-Portal an.

2. Navigieren Sie zur vorhandenen Azure DocumentDB-Clusterseite.

3. Wählen Sie auf der Azure DocumentDB-Clusterseite die Navigationsoption "Metriken " aus.

   

4. Wählen Sie als Nächstes die Metrik für die Dauer der Monogo-Anforderung aus der Liste der verfügbaren Metriken aus. In diesem Beispiel wählen wir mongo-Anforderungsdauer und Avg als Aggregationswert aus. Zusätzlich zu diesen Angaben können Sie auch Zeitbereich und Zeitgranularität für die Metriken auswählen. Sie können Metriken maximal für die letzten 30 Tage anzeigen. Nach Anwendung des Filters wird ein darauf basierendes Diagramm angezeigt. Sie können die durchschnittliche Anzahl von Anforderungseinheiten anzeigen, die pro Minute für den ausgewählten Zeitraum verbraucht wurden.

   

Filter für Datenbankmetriken

• Sie können auch Metriken filtern und die Diagramme nach einem bestimmten CollectionName, DatabaseName, Operation und StatusCode anzeigen lassen. Mit den Optionen "Filter hinzufügen " und " Aufteilen anwenden " können Sie die Verwendung filtern und die Metriken gruppieren.

• Wenn Sie die Verwendung nach Sammlung anzeigen möchten, wählen Sie " Aufteilen anwenden " und dann den Sammlungsnamen als Filter aus. Sie sehen ein Diagramm wie das folgende mit einer Auswahl von Sammlungen im Dashboard. Anschließend können Sie einen bestimmten Sammlungsnamen auswählen, um weitere Details anzuzeigen:

  

Nächste Schritte

• Konfigurieren Sie Metrikwarnungen , um automatisierte Warnungen einzurichten, um das Erkennen von Problemen zu unterstützen.