Explorar o Azure Monitor no Azure DocumentDB

O Azure Monitor para Azure DocumentDB fornece uma exibição de métricas para monitorar sua conta e criar painéis. As métricas do Azure DocumentDB são coletadas por padrão. A métrica de porcentagem da CPU é usada para obter o consumo de diferentes tipos de operações. Posteriormente, você pode analisar quais operações usaram a maior parte da memória confirmada. Por padrão, os dados de consumo são agregados em um intervalo de cinco minutos. No entanto, você pode alterar a unidade de agregação alterando a opção de granularidade de tempo.

Introdução

Antes de começar, você deve entender como as informações são apresentadas e visualizadas.

O sistema entrega:

• Perspectiva em grande escala dos recursos do Azure DocumentDB em todas as suas assinaturas em um único local. Você pode limitar o escopo seletivamente apenas para as assinaturas e recursos que você está interessado em avaliar.
• Análise detalhada de um recurso específico do Azure DocumentDB. Você pode diagnosticar problemas ou executar análises detalhadas usando as categorias de utilização, falhas, capacidade e operações. Selecionar qualquer uma das opções fornece uma exibição detalhada das métricas relevantes do Azure DocumentDB.
• Experiência personalizável baseada em modelos de pasta de trabalho do Azure Monitor. Você pode alterar quais métricas são exibidas, modificar ou definir limites que se alinham aos seus limites e, em seguida, salvar em uma pasta de trabalho personalizada. Os gráficos nas pastas de trabalho podem ser fixados nos painéis do Azure.

Métricas disponíveis hoje

Métricas do sistema (disponíveis em todas as camadas de cluster)

• Porcentagem de memória confirmada: mostra o percentual do limite de memória confirmado alocado por aplicativos em um fragmento. Essa métrica ajuda a monitorar o uso de memória em relação ao limite alocado.
• Porcentagem da CPU: indica a utilização da CPU em um fragmento.
  • Alta utilização da CPU: se você observar um pico na utilização da CPU em média, a melhor opção para maximizar o desempenho é aumentar a camada de cluster. Depois de aumentar a camada, monitore o uso para ver se ele se estabiliza.
  • Baixa utilização da CPU: Por outro lado, se a utilização da CPU for consistentemente baixa, é recomendável reduzir para um nível de cluster inferior para economizar custos.
• Porcentagem de memória: mostra a utilização da memória em um fragmento. Para cargas de trabalho de leitura pesada, considere usar camadas de cluster com mais RAM para otimizar o desempenho e garantir operações mais suaves.
• Porcentagem de armazenamento: Exibe o percentual de armazenamento disponível em um fragmento.
• Armazenamento usado: representa a quantidade real de armazenamento usada em um fragmento. Essa métrica é crucial para entender as tendências de consumo de armazenamento e gerenciar recursos de armazenamento.
  • Monitoramento e gerenciamento: se a utilização do armazenamento aumentar acima de 80%, os usuários deverão monitorar isso mais de perto. É recomendável aumentar o tamanho da SKU do disco para gerenciar o armazenamento com mais eficiência.
  • Otimização de Desempenho: se o desempenho de gravação não estiver no nível desejado, especialmente ao executar em escala, aumentar o tamanho do disco poderá melhorar o desempenho de gravação.
• IOPS: Mede as operações de E/S de disco por segundo em um fragmento. Ele fornece insights sobre o desempenho de leitura e gravação do sistema de armazenamento, ajudando a otimizar o uso do disco.
  • Cargas de trabalho intensivas em gravação: o IOPS é particularmente importante para cargas de trabalho intensivas em gravação, especialmente ao operar em escala. Se o desempenho de gravação precisar ser melhorado, é recomendável atualizar o tamanho da SKU do disco de armazenamento em vez de aumentar a camada de cluster.

Métricas de banco de dados

• Duração da solicitação do Mongo: captura a duração de ponta a ponta em milissegundos das solicitações do MongoDB do cliente manipuladas pelo cluster Mongo, atualizadas a cada 60 segundos. Essa métrica é vital para avaliar a capacidade de resposta e a latência das operações de banco de dados.

Exibir métricas

1. Entre no portal do Azure.

2. Navegue até a página de cluster existente do Azure DocumentDB.

3. Na página do cluster do Azure DocumentDB, selecione a opção de menu de navegação Métricas .

   

4. Em seguida, selecione a métrica de duração da solicitação monogo na lista de métricas disponíveis. Neste exemplo, vamos selecionar duração da solicitação do Mongo e Avg como valor de agregação. Além desses detalhes, você também pode selecionar o Intervalo de tempo e a Granularidade de tempo das métricas. Você pode exibir as métricas de, no máximo, os últimos 30 dias. Depois que você aplicar o filtro, um gráfico será exibido com base no seu filtro. Você pode ver o número médio de unidades de solicitação consumidas por minuto para o período selecionado.

   

Filtros para métricas de banco de dados

• Você também pode filtrar métricas e obter os gráficos exibidos por um CollectionName, DatabaseName, Operation e StatusCode específicos. As opções Adicionar filtro e Aplicar divisão permitem filtrar o uso e agrupar as métricas.

• Se você quiser ver o uso por coleção, selecione Aplicar divisão e escolha o nome da coleção como um filtro. Você verá um gráfico como o seguinte com uma opção de coleções no painel. Em seguida, você pode selecionar um nome de coleção específico para exibir mais detalhes:

  

Próximas etapas

• Configure alertas de métricas para criar alertas automáticos que ajudem na detecção de problemas.