项作业事件日志是 工作区监视日志 的一部分，存储在 Eventhouse KQL 数据库中。 使用这些日志来监控与 Fabric 相关项目的任务结果，例如：
- 分析作业性能和趋势。
- 按容量、工作区、项类型或用户标识失败或长时间运行的作业。
支持的项和职位类型
下表列出了支持的 Fabric 项类型及其生成事件日志的相应作业类型。 使用它作为参考来了解跟踪哪些操作。
| 项目类型 | 工作类型 |
|---|---|
| 数据管道 | 数据管道 |
| Notebook | RunNotebook、RunNotebookInteractive、PipelineRunNotebook、SparkSecurityControl |
| Lakehouse | TableMaintenance、TableLoad、LakehouseOperation、LivyBatch、LivySession、MaterializedLakeViews、SparkSecurityControl |
| 仓库 | DatamartBatch、SqlAnalyticsEndpoint |
| DatamartBatch | SparkJobDefinition、sparkjob、SparkSecurityControl |
| 复制作业 | 复制作业 |
| DataflowFabric | 刷新、发布 |
| DBTItem | DBTItem |
| 数字化操作运营洞察 | UpdateLibrariesJob |
| MLExperiment | MLExperimentRun |
| GraphIndex | 负荷 |
| 算法 | 刷新 |
| DigitalTwinBuilder（数字孪生构建器） | UpdateLibrariesJob |
| DigitalTwinBuilderFlow | 执行操作 |
| Databricks | SyncJob |
| DigitalOperationsAction | ExecuteOperations (执行操作) |
| SustainabilityDataManager | IngestAzureEmissions、IngestM365Emissions |
项目作业事件日志模式
下表定义了事件日志数据的架构，包括列名、数据类型和说明。 它有助于解释日志条目和生成查询。
| 列名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 时间戳 | 日期/时间 | 生成日志条目时的 UTC 时间戳。 |
| ItemId | 字符串 | 记录数据的项目的唯一 ID。 |
| ItemKind | 字符串 | 用于记录操作的项目类型。 |
| ItemName | 字符串 | 记录此操作的 Fabric 项的名称。 |
| WorkspaceId | 字符串 | 包含该项的 Fabric 工作区唯一标识。 |
| 工作区名称 | 字符串 | 包含项的工作区的名称。 |
| CapacityId | 字符串 | 承载项的容量的唯一 ID。 |
| 持续时间(ms) | long | 作业花费的时间（以毫秒为单位）。 |
| 执行主体ID | 字符串 | 执行作业的用户 ID 或服务主体 ID。 |
| 执行主体类型 | 字符串 | 指示用户或服务主体。 |
| WorkspaceMonitoringTableName | 字符串 | 记录所属的表的名称。 |
| JobInstanceId | 字符串 | 作业实例的唯一 ID。 |
| JobInvokeType | 字符串 | 作业触发类型：即时或计划。 |
| 职位类型 | 字符串 | 作业类型（请参阅上表）。 |
| JobStatus | 字符串 | 状态：未启动、正在进行、已完成、失败。 |
| JobDefinitionObjectId | 字符串 | 触发作业的计划程序 ID。 |
| 任务计划时间 | 日期/时间 | 计划的作业开始时间。 |
| JobStartTime | 日期/时间 | 实际作业开始时间。 |
| JobEndTime | 日期/时间 | 实际作业结束时间。 |
注意事项
如果 Eventhouse 中缺少 ItemJobEventLogs 表，则可能是因为在此功能可用之前创建了 Eventhouse。 使用以下步骤来解决此问题：
转到工作区设置窗格中的“ 监视 ”选项卡。
关闭 日志工作区活动 设置，然后再次打开它。