Exploración de Azure Monitor en Azure DocumentDB

Azure Monitor para Azure DocumentDB proporciona una vista de métricas para supervisar la cuenta y crear paneles. Las métricas de Azure DocumentDB se recopilan de forma predeterminada. La métrica de porcentaje de CPU se usa para obtener el consumo de diferentes tipos de operaciones. Más adelante puede analizar qué operaciones usaron la mayor parte de la memoria confirmada. De forma predeterminada, los datos de consumo se agregan a intervalos de cinco minutos. Sin embargo, puede cambiar la unidad de agregación cambiando la opción de granularidad de tiempo.

Introducción

Antes de comenzar, debe comprender cómo se presenta y visualiza la información.

Ofrece:

• Perspectiva a escala de sus recursos de Azure DocumentDB a través de todas sus suscripciones en un solo lugar. Puede definir de forma selectiva solo las suscripciones y los recursos que le interese evaluar.
• Análisis detallado de un recurso de Azure DocumentDB determinado. Puede diagnosticar problemas o realizar análisis detallados mediante las categorías de uso, errores, capacidad y operaciones. La selección de cualquiera de las opciones proporciona una vista detallada de las métricas de Azure DocumentDB pertinentes.
• Experiencia personalizable basada en plantillas de libros de trabajo de Azure Monitor. Puede cambiar qué métricas se muestran, modificar las métricas o establecer umbrales que se alineen con sus límites y, a continuación, guardar los cambios en un libro de trabajo personalizado. Los gráficos del libro se pueden luego anclar a los paneles de Azure.

Métricas disponibles hoy

Métricas del sistema (disponibles en todos los niveles de clúster)

• Porcentaje de memoria confirmada: muestra el porcentaje del límite de memoria confirmada asignado por las aplicaciones en una partición. Esta métrica ayuda a supervisar el uso de memoria con respecto al límite asignado.
• Porcentaje de CPU: indica el uso de la CPU en una partición.
  • Uso elevado de LA CPU: si observa un pico en el uso de CPU en promedio, la mejor opción para maximizar el rendimiento es aumentar el nivel de clúster. Después de aumentar el nivel, supervise el uso para ver si se estabiliza.
  • Uso bajo de CPU: por el contrario, si el uso de la CPU es constantemente bajo, se recomienda escalar hacia abajo a un tier de clúster inferior para reducir costos.
• Porcentaje de memoria: muestra el uso de memoria en una partición. En el caso de las cargas de trabajo de lectura intensiva, considere la posibilidad de usar niveles de clúster con más RAM para optimizar el rendimiento y garantizar operaciones más fluidas.
• Porcentaje de almacenamiento: Muestra el porcentaje de almacenamiento disponible en una partición.
• Almacenamiento usado: representa la cantidad real de almacenamiento que se usa en una partición. Esta métrica es fundamental para comprender las tendencias de consumo de almacenamiento y administrar los recursos de almacenamiento.
  • Supervisión y administración: si el uso del almacenamiento aumenta por encima de 80%, los usuarios deben supervisar esto más detenidamente. Se recomienda aumentar el tamaño de SKU del disco para administrar el almacenamiento de forma más eficaz.
  • Optimización del rendimiento: si el rendimiento de escritura no está en el nivel deseado, especialmente cuando se ejecuta a escala, aumentar el tamaño del disco puede mejorar el rendimiento de escritura.
• IOPS: Mide las operaciones de E/S de disco por segundo en una partición. Proporciona información sobre el rendimiento de lectura y escritura del sistema de almacenamiento, lo que ayuda a optimizar el uso del disco.
  • Cargas de trabajo intensivas en escritura: IOPS es especialmente importante para cargas de trabajo con mucha escritura, especialmente cuando se trabaja a gran escala. Si es necesario mejorar el rendimiento de escritura, se recomienda actualizar el tamaño de la SKU del disco de almacenamiento en lugar de aumentar el nivel de clúster.

Métricas de base de datos

• Duración de la solicitud de Mongo: captura la duración de un extremo a otro en milisegundos de las solicitudes de MongoDB de cliente controladas por el clúster de Mongo, actualizadas cada 60 segundos. Esta métrica es fundamental para evaluar la capacidad de respuesta y la latencia de las operaciones de la base de datos.

Visualización de métricas

1. Inicie sesión en Azure Portal.

2. Vaya a la página de clúster de Azure DocumentDB existente.

3. En la página del clúster de Azure DocumentDB, seleccione la opción de menú de navegación Métricas .

   

4. A continuación, seleccione la métrica duración de la solicitud monogo en la lista de métricas disponibles. En este ejemplo, vamos a seleccionar La duración de la solicitud de Mongo y Avg como valor de agregación. Además de estos detalles, también puede seleccionar los valores de Intervalo de tiempo y Granularidad de tiempo de las métricas. Como máximo, puede ver las métricas de los últimos 30 días. Después de aplicar el filtro, se muestra un gráfico basado en dicho filtro. Puede ver el número medio de unidades de solicitud consumidas por minuto durante el período seleccionado.

   

Filtros para métricas de base de datos

• También puede filtrar las métricas y obtener los gráficos mostrados por un collectionName específico, DatabaseName, Operation y StatusCode. Las opciones Agregar filtro y Aplicar división le permiten filtrar el uso y agrupar las métricas.

• Si desea ver el uso por colección, seleccione Aplicar división y elija el nombre de la colección como filtro. Verá un gráfico similar al siguiente con una selección de colecciones dentro del panel. A continuación, puede seleccionar un nombre de colección específico para ver más detalles:

  

Pasos siguientes

• Configure alertas de métricas para establecer alertas automatizadas que ayuden a detectar problemas.