Freigeben über

Grundlegendes zur Nutzung der Rechenleistung von Eventhouse

Microsoft Fabric Eventhouse ist so aufgebaut, dass die Berechnung entsprechend Ihren Nutzungsmustern angepasst wird. Dies bedeutet, dass die Kapazitätsauslastung automatisch skaliert wird, um Ihre Workloadanforderungen zu erfüllen.

Dieser Artikel führt Sie durch einige der am häufigsten verwendeten Faktoren, die die Größe Ihrer Eventhouse-Berechnung bestimmen, damit Sie die richtigen Entscheidungen treffen können, um Ihr Eventhouse zu optimieren.

Wichtige Faktoren, die die Berechnungsgröße beeinflussen

Mehrere Faktoren bestimmen die richtige Größe für ihre Eventhouse-Berechnung. Indem Sie diese Faktoren verstehen, können Sie fundierte Entscheidungen treffen, um Ihre Nutzung zu optimieren.

Cachenutzung

Die Menge der im heißen Cache gespeicherten Daten ist ein Hauptfaktor, der die Größe Ihrer Eventhouse-Berechnung beeinflusst. Jede Berechnungsgröße stellt eine bestimmte Menge an Hot Cache-Kapazität bereit. Wenn Sie sich diesem Grenzwert nähern, erhöhen sich sowohl Compute- als auch Cachespeicher entsprechend. Daher ist es wichtig, ihre Hot Cache-Auslastung effektiv zu verwalten.

Grundlegendes zur Kapazitätsebene des aktuellen Caches

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die aktuelle Verwendung des hot cache zu verstehen:

.show diagnostics
| project HotDataDiskSpaceUsage

Screenshot des Befehls

Mit diesem Befehl wird der Prozentsatz des aktuell verwendeten hot cache space angezeigt.

  • Wenn die Hot-Cache-Nutzung ungefähr 95%erreicht, skaliert Ihre Rechenkapazität auf die nächste Stufe, unabhängig von der Nutzung anderer Ressourcen (CPU, Eingabe usw.).
  • Wenn die Nutzung des Hot Cache unter etwa ~35% fällt und alle anderen Skalierungsfaktoren (CPU, Ingestion usw.) erfüllt sind, wird Ihr Computersystem auf die nächste kleinere Größe verkleinert.

Um zu verstehen, wo der heiße Cache genutzt wird, führen Sie einen Drilldown zu bestimmten Tabellen durch. Führen Sie zunächst den folgenden Befehl aus.

.show tables details
| summarize HotExtentSize=format\_bytes(sum(HotOriginalSize),2)

Screenshot des Befehls

Um die Zwischenspeicherungsrichtlinie auf Tabellenebene anzupassen, ändern Sie die Zwischenspeicherungsrichtlinie auf Tabellenebene.

Erfassungskapazität

Ein weiterer Faktor bei der Größe Ihres Veranstaltungshauses ist die Aufnahmenutzung. Um eine zeitnahe Aufnahme sicherzustellen, überwacht Fabric Ihre Aufnahmelast und passt die Eventhouse-Rechenkapazität an, um die Daten zu verarbeiten.

Datenaufnahmelast überprüfen

Wenn Sie die Aufnahmelast betrachten, möchten Sie sie im Laufe der Zeit beobachten. Die beste Möglichkeit, dies zu erreichen, ist die Aktivierung der Arbeitsbereichsüberwachung.

Nachdem Sie die Funktion aktiviert haben, führen Sie eine Abfrage ähnlich der folgenden aus, um die aktuelle Auslastung der Datenaufnahme anzuzeigen:

EventhouseMetrics
| where Timestamp > ago(1d)
| where ItemName == "FieldDemos"
| where MetricName == "IngestsLoadFactor"
| summarize MinValue=min(MetricMinValue), max(MetricMaxValue) by bin(Timestamp,15m)
| render timechart

Screenshot eines Diagramms, das den Aufnahmelastfaktor im Laufe der Zeit zeigt.

Dieser Befehl zeigt den Prozentsatz der Aufnahmekapazität an, die von der aktuellen Eventhouse-Berechnungsgröße verwendet wird. Ein paar Punkte aus dieser Zahl:

  • Wenn Sie konsistent 70% oder mehr der Aufnahmekapazität bei der aktuellen Größe nutzen, wird die Rechenleistung basierend auf der Aufnahmegröße angepasst. Dies bedeutet, dass Sie, sofern sich das Eingabemuster nicht geändert hat, weiterhin mit dieser Rechengröße oder einer größeren arbeiten, unabhängig von anderer Aktivität.
  • Wenn dieser Prozentsatz konsistent unter 70%fällt, bedeutet dies, dass die Rechenleistung basierend auf anderen Faktoren dimensioniert wird. Dabei kann es sich um die Mindestkapazitätseinstellungen, die Cacheauslastung oder die Abfrageauslastung im Eventhouse handeln. Diese Einstellung ist auch im Arbeitsbereich Überwachungs-Dashboard in der Registerkarte EH | Tabellenverarbeitung verfügbar.

Screenshot des Arbeitsbereichüberwachungsdashboards mit Erfassungsstatistiken.

Abfrageladevorgang

Laden und Leistung einer Abfrage beeinflussen die Anforderungen an die Rechenressourcen von Eventhouse. Die beste Möglichkeit, diese Leistung zu überwachen, besteht darin, die Arbeitsbereichsüberwachung zu aktivieren und das Arbeitsbereichsüberwachungsdashboard zu nutzen.

Sie können mit der Registerkarte " Eventhouses " im Dashboard beginnen. Der Abschnitt "Eventhouse Queries " enthält

  • Abfrageanzahl
  • Abfragestatus im Laufe der Zeit
  • Anwendungen, die Abfragen ausführen
  • Die meisten abgefragten Datenbanken
  • Benutzer, die die meisten Abfragen ausführen

Screenshot des Arbeitsbereich-Überwachungsdashboards mit Informationen zur Abfrageauslastung.

Um detailliertere Informationen anzuzeigen, verwenden Sie das EH | Registerkarte "Abfragen ". Diese Registerkarte enthält die Details zu bestimmten Abfragen und stellt die folgenden Parameter bereit, mit denen Sie schnell einen Drilldown zu bestimmten Problemen ausführen können.

Parametername BESCHREIBUNG
Tabellenreihenfolge der obersten Abfragen Ermöglicht Ihnen die Reihenfolge der Abfragen nach Zeitstempel, CPU-Zeit, Dauer, Kaltspeicherzugriff, Speicherspitze.
Eventhouse-Name Ermöglicht es Ihnen, nach einem bestimmten Eventhouse zu filtern oder mehrere Eventhouses zu betrachten.
Datenbankname Ermöglicht Ihnen die Auswahl der datenbanken, an der Sie interessiert sind.
Benutzer Ermöglicht es Ihnen, Benutzer anzugeben oder auszuschließen.
Abfragestatus Filter basierend auf dem Abfragestatus.
Anwendung Ermöglicht es Ihnen, nach der Anwendung zu filtern, die die Abfrage ausführt.

Screenshot des Arbeitsbereich-Überwachungsdashboards mit Diagrammen und Grafiken von Kusto Query Language (KQL)-Abfragen im Laufe der Zeit.

Einige häufige Probleme, die mit diesem Dashboard leicht zu erkennen wären:

  • Filtern Sie nach höchster CPU-Zeit, um zu sehen, welche Abfragen möglicherweise eine hohe CPU-Auslastung verursachen könnten.
  • Filtern Sie nach der obersten Dauer, um zu sehen, welche Abfragen am längsten ausgeführt werden.
  • Filtern Sie nach Speicherspitze, um zu sehen, welche Abfragen speicherprobleme verursachen könnten.
  • Verwenden von Abfragen nach Status im Laufe der Zeit, um festzustellen, ob Sie einen Spitzenwert in Abfragen hatten.
  • Verwenden Sie die gedrosselte Kachel, um festzustellen, ob die Fabric-Kapazität Abfragen gedrosselt hat.

Mithilfe dieses Berichts können Sie sich auf die spezifischen Anwendungen, Benutzer und Abfragen beziehen, die Möglicherweise Ihre Aufmerksamkeit erfordern. Dieser Artikel befasst sich nicht mit der Abfrageoptimierung, aber das Ermitteln des tatsächlichen Abfragetexts, der optimiert werden muss, ermöglicht Ihnen, diesen Prozess zu starten.

Automatisieren von Antworten

In diesem Artikel haben Sie beobachtet, wie man die Nutzung Ihres Eventhouse mithilfe von Steuerbefehlen, Abfragen des Workspace Monitoring Eventhouse und des Arbeitsbereichsüberwachungs-Dashboard überwacht.

Verwenden Sie Aktivierer, um Benachrichtigungen aus einem dieser Szenarien einzurichten. Der Aktivator ermöglicht Es Ihnen, auf Ihre Daten von mehreren Speicherorten in Fabric zu reagieren, einschließlich der Erstellung von Aktionen aus:

Es bietet Ihnen die Möglichkeit, Aktionen aus KQL-Abfragesets für die Steuerbefehle und von Real-Time Dashboards für die Kacheln des Überwachungsdashboards einzurichten. Sie können E-Mails, Nachrichten in Teams senden oder Microsoft Power Automate entsprechend Ihren Anforderungen initialisieren.

Zusammenfassung

Observability für Ihre Eventhouse-Compute-Umgebung wird bereitgestellt durch Eventhouse Overview, Database Overview, KQL-Datenbank-Steuerbefehle und die Workspace-Monitoring-Datenbank. In diesem Artikel haben Sie die am häufigsten verwendeten Szenarien erläutert und erfahren, wie Sie entweder KQL-Datenbanksteuerungsbefehle oder die Arbeitsbereichsüberwachungsdatenbank verwenden, um Ihre Berechnungsnutzung zu verstehen.

  • Last updated on