Explorer Azure Monitor dans Azure DocumentDB

Azure Monitor pour Azure DocumentDB fournit une vue des métriques pour surveiller votre compte et créer des tableaux de bord. Les métriques Azure DocumentDB sont collectées par défaut. La métrique de pourcentage de processeur est utilisée pour obtenir la consommation pour différents types d’opérations. Plus tard, vous pouvez analyser les opérations qui ont utilisé la plupart de la mémoire validée. Par défaut, les données de consommation sont agrégées à un intervalle de cinq minutes. Toutefois, vous pouvez modifier l’unité d’agrégation en modifiant l’option de granularité temporelle.

Présentation

Avant de commencer, vous devez comprendre comment les informations sont présentées et visualisées.

Il fournit :

• Perspective à grande échelle de vos ressources Azure DocumentDB sur tous vos abonnements dans un emplacement unique. Vous pouvez limiter de manière sélective les abonnements et les ressources que vous souhaitez évaluer.
• Analyse détaillée d’une ressource Azure DocumentDB particulière. Vous pouvez diagnostiquer les problèmes ou effectuer une analyse détaillée à l’aide des catégories d’utilisation, d’échecs, de capacité et d’opérations. La sélection de l’une des options fournit une vue détaillée des métriques Azure DocumentDB pertinentes.
• Expérience personnalisable basée sur les modèles de classeur Azure Monitor. Vous pouvez modifier les métriques affichées, modifier ou définir des seuils qui s’alignent sur vos limites, puis enregistrer dans un classeur personnalisé. Les graphiques du classeur peuvent ensuite être épinglés au tableau de bord Azure.

Métriques disponibles aujourd’hui

Métriques système (disponibles sur tous les niveaux de cluster)

• Pourcentage de mémoire validée : indique le pourcentage de la limite de mémoire validée allouée par les applications sur une partition. Cette métrique permet de surveiller l’utilisation de la mémoire par rapport à la limite allouée.
• Pourcentage du processeur : indique l’utilisation du processeur sur une partition.
  • Utilisation élevée du processeur : si vous constatez un pic d’utilisation du processeur en moyenne, la meilleure option pour optimiser les performances consiste à augmenter le niveau de cluster. Après avoir augmenté le niveau, surveillez l’utilisation pour voir si elle se stabilise.
  • Faible utilisation du processeur : à l’inverse, si l’utilisation du processeur est constamment faible, il est recommandé d’effectuer un scale-down vers un niveau de cluster inférieur pour réduire les coûts.
• Pourcentage de mémoire : affiche l’utilisation de la mémoire sur une partition. Pour les charges de travail lourdes en lecture, envisagez d’utiliser des niveaux de cluster avec davantage de RAM pour optimiser les performances et garantir des opérations plus lisses.
• Pourcentage de stockage : Affiche le pourcentage de stockage disponible sur une partition.
• Stockage utilisé : représente la quantité réelle de stockage utilisée sur une partition. Cette métrique est essentielle pour comprendre les tendances de consommation de stockage et la gestion des ressources de stockage.
  • Surveillance et gestion : si l’utilisation du stockage augmente au-dessus de 80%, les utilisateurs doivent le surveiller plus étroitement. Il est recommandé d’augmenter la taille de la référence SKU du disque pour gérer plus efficacement le stockage.
  • Optimisation des performances : si les performances d’écriture ne sont pas au niveau souhaité, en particulier lors de l’exécution à grande échelle, l’augmentation de la taille du disque peut améliorer les performances d’écriture.
• IOPS : Mesure les opérations d’E/S de disque par seconde sur une partition. Il fournit des insights sur les performances de lecture et d’écriture du système de stockage, ce qui permet d’optimiser l’utilisation du disque.
  • Charges de travail à forte écriture : l'IOPS est particulièrement important pour ces charges de travail, surtout lors d'une exploitation à grande échelle. Si les performances d’écriture doivent être améliorées, il est recommandé de mettre à niveau la taille de référence SKU du disque de stockage plutôt que d’augmenter le niveau de cluster.

Métriques de base de données

• Durée de la demande Mongo : capture la durée de bout en bout en millisecondes des requêtes MongoDB clientes gérées par le cluster Mongo, mises à jour toutes les 60 secondes. Cette métrique est essentielle pour évaluer la réactivité et la latence des opérations de base de données.

Afficher les métriques

1. Connectez-vous au portail Azure.

2. Accédez à la page de cluster Azure DocumentDB existante.

3. Dans la page du cluster Azure DocumentDB, sélectionnez l’option de menu De navigation Métriques .

   

4. Sélectionnez ensuite la métrique de durée de la requête Monogo dans la liste des métriques disponibles. Dans cet exemple, nous allons sélectionner la durée de la requête Mongo et Avg comme valeur d’agrégation. En plus de ces détails, vous pouvez également sélectionner l’intervalle de temps et la granularité temporelle des métriques. Au maximum, vous pouvez voir les métriques des 30 derniers jours. Une fois que vous avez appliqué le filtre, un graphique s’affiche. Vous pouvez voir le nombre moyen d’unités de requête consommées par minute pour la période sélectionnée.

   

Filtres pour les métriques de base de données

• Vous pouvez également filtrer les métriques et obtenir les graphiques affichés par un CollectionName, DatabaseName, Operation et StatusCode spécifique. Les options Ajouter un filtre et Appliquer le fractionnement vous permettent de filtrer l’utilisation et de regrouper les métriques.

• Si vous souhaitez voir l’utilisation par collection, sélectionnez Appliquer le fractionnement et choisissez le nom de la collection en tant que filtre. Vous verrez un graphique comme suit avec un choix de collections dans le tableau de bord. Vous pouvez ensuite sélectionner un nom de collection spécifique pour afficher plus de détails :

  

Étapes suivantes

• Configurez les alertes de métrique pour configurer des alertes automatisées pour faciliter la détection des problèmes.