您可以使用 Microsoft Fabric 事件資料流程功能來監視串流事件資料、擷取狀態和擷取效能。 本文說明如何使用計量來監視事件串流狀態，並檢查記錄、錯誤和資料深入解析。
事件串流有兩種型別的監視體驗： 資料深入解析 和 執行階段記錄。 一或兩個視圖都可用，視您選取的來源或目的地而定。
必要條件
- 要存取具有「檢視者」或更高權限的工作區，才能使用其中存在的事件流項目。
- 已新增至 Eventstream 的 Azure 事件中樞來源或 Lakehouse 目的地。
資料深入解析
Data Insights 索引標籤會顯示在主編輯器的下窗格中。 索引標籤提供計量，可讓您用來監視 Eventstream、來源和目的地的狀態和效能。 不同的來源和目的地有不同的計量。
當您在主要編輯器畫布上選取節點時，該特定節點的量度會顯示在「 資料深入分析 」標籤上。
事件串流節點的資料洞察
資料深入解析索引標籤上的 Eventstream 節點會顯示下列計量：
| 計量 | 單位 | 描述 |
|---|---|---|
| IncomingMessages | 計數 | 在指定期間內傳送至事件串流的事件或訊息數目。 |
| OutgoingMessages | 計數 | 在指定期間內，從事件串流傳送的事件或訊息數目。 |
| IncomingBytes | Bytes | 在指定的期間內，Eventstream 的傳入位元組。 |
| OutgoingBytes | Bytes | 在指定期間內，Eventstream 的傳出位元組。 |
若要檢視 Eventstream 的資料深入解析：
在主編輯器畫布上，選取事件串流節點。
在下方窗格中，選取 [資料深入解析 ] 索引標籤。
如果資料位於事件串流內，則會出現計量圖表。
在索引標籤的右側，選取您要顯示的指標旁邊的核取方塊。
Azure 事件中樞、Azure IoT 中樞、湖倉、事件屋、衍生資料流和 Fabric Activator 節點的資料見解分析
下列計量可在 Azure Event Hubs、Azure IoT 中樞、lakehouse、eventhouse（匯入前的事件處理模式）、衍生資料流程和 Fabric Activator 節點的 資料深入解析 索引標籤上取得：
| 計量 | 單位 | 描述 |
|---|---|---|
| 輸入事件 | 計數 | 事件流引擎從事件流（在 Lakehouse、事件屋、衍生流或 Fabric Activator 目的地）或從事件來源（在 Azure 事件中樞或 Azure IoT 中樞來源）提取的事件資料項目數量。 |
| 輸入事件位元組 | Bytes | 事件資料引擎從事件流（來源可以是湖倉、事件屋、衍生流或 Fabric Activator 目的地）或事件來源（如 Azure 事件中樞或 Azure IoT 中樞）中擷取的事件資料量。 |
| 輸出事件 | 計數 | 事件資料流引擎傳送至湖屋或事件屋（無論是湖屋、事件屋、衍生資料流或 Fabric Activator 目的地）或從事件來源（無論是 Azure 事件中樞或 Azure IoT 中樞來源）的事件資料項目數目。 |
| 待處理輸入事件 | 計數 | Eventstream 引擎中待處理的輸入事件數目。 |
| 執行階段錯誤 | 計數 | 與事件處理相關的錯誤總數。 |
| 資料轉換錯誤 | 計數 | 無法轉換為預期輸出結構描述的輸出事件數目。 |
| 反序列化錯誤 | 計數 | Eventstream 引擎內無法還原序列化的輸入事件數目。 |
| 浮水印延遲 | 第二個 | 此來源或目的地的所有輸出的所有分割區的浮水印延遲上限。 它會計算為時鐘時間減去最大的浮水印。 |
若要檢視 Azure 事件中樞、Azure IoT 中樞、Lakehouse、Eventhouse（擷取之前的事件處理模式）、衍生資料流或 Fabric 啟用器的資料洞察：
在主要編輯器畫布上，選取 Azure 事件中樞、Azure IoT 中樞、Lakehouse、事件屋、衍生資料流程或 Fabric Activator 節點。
在下方窗格中，選取 [資料深入解析 ] 索引標籤。
如果資料位於事件中樞、IoT 中心、Lakehouse、事件中心、衍生資料流或 Fabric 啟用器內，則會出現計量圖表。
在索引標籤的右側，選取您要顯示的指標旁邊的核取方塊。
串流連接器來源節點的資料深入解析
串流連接器來源節點包括下列來源：
- Amazon Kinesis 資料流
- 亞馬遜 MSK 卡夫卡
- Apache Kafka
- Azure Cosmos DB CDC
- Azure Data Explorer
- Azure 服務匯流排
- Azure SQL 資料庫異動資料擷取 (CDC)
- Azure SQL 受控執行個體 CDC
- Confluent Cloud Kafka（Confluent 公司的雲端 Kafka 服務）
- Google Cloud Pub/Sub（Google 雲端訊息傳遞服務）
- HTTP
- MongoDB 疾病預防控制中心
- MQTT
- MySQL 資料庫 CDC
- PostgreSQL 資料庫 CDC
- 即時天氣
- 安慰 PubSub+
- 在虛擬機（VM）上的 SQL Server 資料庫（DB）
下列計量可在串流連接器來源節點的 [資料深入解析] 索引標籤上取得：
| 計量 | 單位 | 描述 |
|---|---|---|
| 來源傳出事件 | 計數 | 從轉換（如果有）傳送的記錄數目，以及自上次重新啟動作業以來，寫入屬於工作器中具名來源連接器之作業的事件流。 |
| 來源傳入事件 | 計數 | 在套用任何轉換之前，屬於背景工作程序中指定來源連接器的任務所產生或輪詢的記錄數（自該任務上次重新啟動以來）。 |
| 記錄的連接器錯誤 | 計數 | 針對這些連接器工作記錄的錯誤數目。 |
| 連接器處理錯誤 | 計數 | 這些連接器工作中的記錄處理錯誤數目。 |
| 連接器處理失敗 | 計數 | 這些連接器任務中的記錄處理失敗的數量，包括重試失敗。 |
| 已略過的連接器事件 | 計數 | 由於這些連接器任務中的錯誤而略過的記錄數。 |
若要檢視串流連接器來源的數據深入解析：
選取 [ 使用外部來源]，然後選擇串流連接器來源。
設定及發佈串流連接器來源。
在即時檢視的下方窗格中，選取 資料深入解析 索引標籤。
如果資料位於串流連接器來源內，則會出現計量圖表。
在索引標籤的右側，選取您要顯示的指標旁邊的核取方塊。
執行階段記錄
使用 [執行階段記錄] 索引標籤來檢查事件串流引擎中發生的詳細記錄。 執行階段記錄有三個嚴重性層級：警告、錯誤和資訊。
若要檢視 Azure 事件中樞、Azure IoT 中樞、串流連接器來源、Lakehouse、事件屋 （擷取模式之前的事件處理 ） 或 Fabric 啟用器的執行階段記錄：
在主編輯器畫布上，選取節點。
在下方窗格中，選取 [執行階段記錄 ] 索引標籤。
如果資料位於 Azure 事件中樞、Azure IoT 中樞、串流連接器來源、Lakehouse、事件室或 Fabric 啟動器內，則會顯示記錄。
使用 [依關鍵字篩選] 選項來搜尋記錄，或變更嚴重性或類型來篩選清單。
若要查看最新的記錄，請選取重新整理。
