Изучите Azure Monitor в версии Azure Cosmos DB на основе виртуальных ядер (vCore) для MongoDB

Область применения: Виртуальные ядра MongoDB

Azure Monitor для виртуальных ядер Azure Cosmos DB для MongoDB предоставляет представление метрик для мониторинга учетной записи и создания панелей мониторинга. Метрики Azure Cosmos DB собираются по умолчанию, однако эта функция доступна только для уровней кластера M40 и выше. Метрика использования ЦП в процентах используется для получения данных о потреблении для различных типов операций. Позже вы можете проанализировать, какие операции используют большую часть зафиксированной памяти. По умолчанию данные потребления агрегируются в пятиминутном интервале. Однако интервал агрегации можно изменить с помощью параметра временной детализации.

Введение

Прежде чем начать, необходимо понять, как представлена и визуализирована информация.

Он предоставляет:

• Масштабное представление ваших ресурсов Azure Cosmos DB для MongoDB (vCore) по всем вашим подпискам в одном месте. Вы можете выборочно ограничить только интересующие вас подписки и ресурсы.
• Детализированный анализ конкретного ресурса Azure Cosmos DB для MongoDB (vCore). Вы можете диагностировать проблемы или выполнять подробный анализ с помощью категорий использования, сбоев, емкости и операций. Выбор любого из параметров предоставляет подробное представление соответствующих метрик Azure Cosmos DB для MongoDB (vCore).
• Настраиваемый опыт использования, основанный на шаблонах рабочих книг Azure Monitor. Вы можете изменить отображаемые метрики, изменить или задать пороговые значения, которые соответствуют вашим ограничениям, а затем сохранить в настраиваемую книгу. Диаграммы из рабочей книги можно закрепить на панелях управления Azure.

Доступные сегодня метрики

Системные метрики (доступны на всех уровнях кластера)

• Процент зафиксированной памяти: показывает процент от установленного предела зафиксированной памяти, используемой приложениями на шарде. Эта метрика помогает отслеживать использование памяти по выделенному пределу.
• Процент ЦП: указывает использование ЦП на шарде.
  • Высокая загрузка ЦП. Если вы заметили всплеск использования ЦП в среднем, лучший вариант повышения производительности — увеличить уровень кластера. После увеличения уровня отслеживайте использование, чтобы узнать, стабилизировалась ли она.
  • Низкая загрузка ЦП. И наоборот, если загрузка ЦП постоянно низка, рекомендуется сократить масштаб до более низкого уровня кластера, чтобы сэкономить на затратах.
• Процент памяти: показывает использование памяти в сегменте. Для рабочих нагрузок с большим объемом чтения рекомендуется использовать уровни кластера с большим объемом ОЗУ для оптимизации производительности и обеспечения более плавной работы.
• Процент хранения: отображает доступный процент хранения на сегменте.
• Используемое хранилище: представляет фактический объем хранилища, используемого на шарде. Эта метрика имеет решающее значение для понимания тенденций потребления хранилища и управления ресурсами хранилища.
  • Мониторинг и управление. Если использование хранилища увеличивается выше 80%, пользователи должны следить за этим более подробно. Рекомендуется увеличить размер SKU диска для более эффективного управления хранилищем.
  • Оптимизация производительности. Если производительность записи не соответствует требуемому уровню, особенно при большом масштабе, увеличение размера диска может повысить производительность записи.
• Операции ввода-вывода в секунду (IOPS): измеряет операции ввода-вывода на диске в шарде. Он предоставляет аналитические сведения о производительности операций чтения и записи системы хранения, помогая оптимизировать использование дисков.
  • Рабочие нагрузки с интенсивной записью: IOPS (операции ввода-вывода в секунду) особенно важны для нагрузок, связанных с интенсивной записью, особенно при масштабировании. Если необходимо улучшить производительность записи, рекомендуется обновить размер SKU диска хранилища, а не увеличить уровень кластера.

Метрики базы данных

• Длительность запроса Mongo: фиксирует сквозную длительность в миллисекундах запросов клиента MongoDB, обрабатываемых кластером Mongo, обновляется каждые 60 секунд. Эта метрика важна для оценки скорости реагирования и задержки операций базы данных.

Просмотр метрик

1. Войдите на портал Azure.

2. Перейдите на существующую страницу кластера виртуальных ядер Azure Cosmos DB для MongoDB.

3. На странице кластера виртуальных ядер Azure Cosmos DB для MongoDB выберите пункт меню навигации по метрикам .

   

4. Затем выберите метрику длительности запроса Monogo из списка доступных метрик. В этом примере выберите длительность запроса Mongo и Avg в качестве значения агрегирования. Помимо этих сведений, можно также выбрать диапазон времени и степень детализации времени для метрик. Максимум вы можете просмотреть метрики за последние 30 дней. После применения фильтра отображается диаграмма, основанная на данном фильтре. Вы можете увидеть среднее количество единиц запросов, использовавшихся в минуту за выбранный период.

   

Фильтры для метрик базы данных

• Вы также можете отфильтровать метрики и получить диаграммы, отображаемые определённым именем коллекции, именем базы данных, операцией и кодом состояния. Параметр "Добавить фильтр " и "Применить разделение " позволяет фильтровать использование и группировать метрики.

• Если вы хотите просмотреть использование по коллекции, выберите "Применить разделение " и выберите имя коллекции в качестве фильтра. Вы увидите диаграмму, как показано ниже, с выбором коллекций на панели мониторинга. Выберите имя интересующей вас коллекции, чтобы просмотреть дополнительные сведения:

  

Следующие шаги

• Настройте оповещения метрик, чтобы настроить автоматическое оповещение для выявления проблем.