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Métricas

A tabela de métricas contém os detalhes das ingestões, visualizações materializadas e exportações contínuas de um banco de dados KQL da Eventhouse, que faz parte do Real-Time Intelligence. Para cada métrica, um registro de evento de log é armazenado na tabela EventhouseMetrics .

Logs de operação métrica

Use as métricas para:

  • Analisar o desempenho e as tendências de ingestão.
  • Monitore as ingestões em lote versus streaming.
  • Solucionar problemas de falhas de ingestão.
  • Mergulhe profundamente nos fluxos de ingestão.
  • Visões materializadas monitoramento e saúde.
  • Acompanhamento contínuo das exportações.

A tabela a seguir descreve as colunas armazenadas na tabela EventhouseMetrics :

Nome da Coluna Tipo Description
CapacityId string O identificador de capacidade da malha.
CustomerTenantId string O identificador de locatário do cliente.
DurationMs long Não aplicável.
ItemId string O identificador do item Fabric Eventhouse
ItemKind string O tipo do item de malha. Valores válidos: Eventhouse.
NomeDoItem string O nome do item Fabric Eventhouse.
Level string Não aplicável.
MetricCount long O valor da contagem métrica.
MetricMaxValue long O valor máximo da métrica.
MetricMinValue long O valor mínimo da métrica.
MetricName string O nome da métrica.
MetricSpecificDimensions dynamic As dimensões específicas de cada métrica, conforme descrito na Coluna de Dimensão Específica da Métrica. Quando relevante, são fornecidas descrições das dimensões como parte da descrição métrica.
MetricSumValue long O valor da soma métrica.
OperationName string O nome da operação executada.
País/Região string A região onde o banco de dados Fabric KQL está localizado.
Carimbo de Data/Hora datetime A hora (UTC) em que o evento foi gerado.
WorkspaceId string O identificador do espaço de trabalho.
WorkspaceMonitoringTableName string O nome da tabela de monitoramento do espaço de trabalho. Valores válidos: EventhouseQueryLogs
Nome do espaço de trabalho string O nome do espaço de trabalho.

Coluna de dimensão específica da métrica

A tabela a seguir contém uma lista de todas as métricas Eventhouse relatadas e as dimensões específicas relatadas para cada métrica.

Tipo de métrica MetricName Unit Agregação Description Dimensões Métricas Específicas
Ingestão BatchBlobCount Count Preço médio, máximo, mínimo O número de fontes de dados ingeridas em um lote concluído. Base de dados, Tabela
Ingestão BatchDurationSec Segundos Preço médio, máximo, mínimo A duração da fase de lote dentro do fluxo de ingestão. Base de dados, Tabela
Ingestão BatchSizeBytes Bytes Preço médio, máximo, mínimo O tamanho esperado dos dados não compactados em um lote de ingestão agregado. Base de dados, Tabela
Ingestão LotesProcessados Count Soma, Máx, Min O número de lotes de ingestão completados. Banco de dados, tabela, tipo de lote
Ingestão BlobsDropped Count Soma, Máx, Min O número de blobs permanentemente caído por um componente, com cada motivo de falha registrado na IngestionResult métrica. Banco de dados, tabela, ComponentType, ComponentName
Ingestão BlobsProcessed Count Soma, Máx, Min O número de blobs processados por um componente. Banco de dados, tabela, ComponentType, ComponentName
Ingestão BlobsReceived Count Soma, Máx, Min O número de blobs recebidos de um fluxo de entrada por um componente. Banco de dados, ComponentType, ComponentName
Exportar ContinuousExportRecordsCount Count Soma O número de registros exportados em todos os trabalhos de exportação contínuos. Banco de dados, ContinuousExportName
Exportar ContinuousExportMaxLateness Count Máx O atraso (minutos) relatado pelos trabalhos de exportação contínua no banco de dados KQL.
Exportar ContinousExportPendingCount Count Máx O número de trabalhos de exportação contínua pendentes que estão prontos para serem executados, mas estão aguardando em uma fila, possivelmente devido à capacidade insuficiente.
Exportar ContinuousExportResult O resultado de Falha/Sucesso de cada execução de exportação contínua. ContinuousExportName O resultado de cada execução de exportação contínua, indicando falha ou sucesso. ContinuousExportName
Ingestão DiscoveryLatencyInSeconds Segundos Média O tempo desde quando os dados são enfileirados até serem descobertos por conexões de dados. Esse tempo não está incluído nas métricas de latência de estágio ou de ingestão . A latência de descoberta pode aumentar nas seguintes situações:
  • Quando conexões de dados entre regiões são usadas.
  • Em conexões de dados de Hubs de Eventos, se o número de partições de Hubs de Eventos for insuficiente para o volume de saída de dados.
    		•  ComponentType, ComponentName
    Ingestão EventosCaiu Count Soma, Máx, Min O número de eventos descartados por conexões de dados. ComponentType, ComponentName
    Ingestão EventosProcessados Count Soma, Máx, Min O número de eventos processados por conexões de dados. ComponentType, ComponentName
    Ingestão EventosRecebidos Count Soma, Máx, Min O número de eventos recebidos por conexões de dados de um fluxo de entrada. ComponentType, ComponentName
    Ingestão IngestãoLatencyInSeconds Segundos Preço médio, máximo, mínimo O tempo decorrido desde que os dados são recebidos no cluster até estarem prontos para consulta. O tempo depende do tipo de ingestão, como Ingestão de Streaming ou Ingestão em Fila. IngestãoKind
    Ingestão IngestãoResultado Count Soma O número total de fontes que foram ingeridas com sucesso ou não foram ingeridas. Para obter mais informações, consulte Descrições de dimensão Banco de dados, tabela, IngestionResultDetails, FailureKind, ViaUpdatePolicy
    Ingestão IngestionVolumeInBytes Count Max, Soma O tamanho total dos dados ingeridos no banco de dados KQL (Bytes) antes da compactação. Base de dados, Tabela
    Vista Materializada MaterializedViewAgeSeconds Segundos Média A idade da vista (minutos) é definida pela hora atual menos a última ingestão processada pela vista. Um valor mais baixo indica uma visão mais saudável. Banco de dados, MaterializedViewName
    Vista Materializada MaterializedViewHealth 1, 0 Média Um valor de 1 indica que a vista é considerada saudável; caso contrário, o valor é 0. Banco de dados, MaterializedViewName
    Vista Materializada MaterializedViewResult 1 Média O valor da métrica é sempre 1. Result indica o resultado do último ciclo de materialização. Para valores possíveis, consulte MaterializedViewResult. Banco de dados, MaterializedViewName, Result
    Ingestão QueueLength Count Média O número de mensagens pendentes na fila de entrada de um componente. O componente de processamento em lote processa uma mensagem por blob, enquanto o componente de ingestão lida com uma mensagem por lote. Um lote consiste em um único comando de ingestão que inclui um ou mais blobs. Tipo de componente
    Ingestão QueueOldestMessage Segundos Média O tempo (segundos) a partir de quando a mensagem mais antiga na fila de entrada de um componente foi inserida. Tipo de componente
    Ingestão ReceivedDataSizeBytes Bytes Preço médio, soma O tamanho dos dados recebidos por conexões de dados de um fluxo de entrada. ComponentType, ComponentName
    StreamingIngestão StreamingIngestDataRate Bytes Contagem, Média, Máx, Mín, Soma O volume total de dados ingeridos por ingestão de streaming. Base de dados, Tabela
    StreamingIngestão StreamingIngestDuration Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo A duração total de todos os pedidos de ingestão de streaming. Nenhuma

    Descrições das dimensões

    A lista a seguir descreve as dimensões relatadas IngestionResult na métrica:

    • IngestionResultDetails: Sucesso para ingestão bem-sucedida ou a categoria de fracasso para falhas. Para obter uma lista completa de possíveis categorias de falha, consulte Códigos de erro de ingestão.
    • FailureKind: Se a falha é permanente ou transitória. O valor é None para uma ingestão bem-sucedida.
    • ViaUpdatePolicy: True, se a ingestão foi acionada por uma Política de Atualização.

    Nota

    • Os Hubs de Eventos e os eventos de ingestão do Hub IoT são pré-agregados em um blob e, em seguida, tratados como uma única fonte de ingestão. Eles aparecem como um único resultado de ingestão após a pré-agregação.
    • As falhas transitórias são automaticamente repetidas um número limitado de vezes. Cada falha transitória é notificada como um resultado de ingestão transitória, o que significa que uma única ingestão pode gerar resultados de ingestão múltipla.

    Consultas de amostra

    Você pode encontrar consultas de exemplo no repositório GitHub de amostras de malha.

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