Azure 流分析监视数据参考资料
本文包含此服务的所有监视参考信息。
请参阅监视 Azure 流分析，详细了解可为 Azure 流分析收集的数据以及如何使用这些数据。
指标
本部分列出了为此服务自动收集的所有平台指标。 这些指标也是 Azure Monitor 中支持的所有平台指标的全局列表的一部分。
有关指标保留的信息，请参阅 Azure Monitor 指标概述。
Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs 支持的指标
下表列出了可用于 Microsoft.StreamAnalytics/streamingjobs 资源类型的指标。
- 并非所有列都显示了每个表中。
- 某些列可能超出了页面的查看区域。 选择“展开表”以查看所有可用列。
表标题
- 类别 - 指标组或分类。
- 指标 - 在 Azure 门户中显示的指标显示名称。
- REST API 中的名称 - 在 REST API 中引用的指标名称。
- 单位 - 度量单位。
- 聚合 - 默认的聚合类型。 有效值：平均值（平均）、最小值（最小值）、最大值（最大值）、总计（总和）、计数。
- 维度 - 适用于指标的维度。
- 时间粒度 - 对指标采样的间隔。 例如，
PT1M表示该指标每分钟采样一次，PT30M表示每 30 分钟一次，PT1H表示每小时一次，以此类推。 - DS 导出 - 是否可通过诊断设置将指标导出到 Azure Monitor 日志。 要了解如何导出指标的信息，请参阅在 Azure Monitor 中创建诊断设置。
指标说明
Azure 流分析提供以下指标用于监视作业的运行状况。
| 指标 | 定义 |
|---|---|
| 积压的输入事件数 | 积压的输入事件的数量。 此指标的非零值意味着作业无法跟上传入事件的数量。 如果此值缓慢增长或始终为非零，则应横向扩展作业。 有关详细信息，请参阅了解和调整流单元。 |
| 数据转换错误数 | 无法转换为预期输出架构的输出事件的数量。 若要删除遇到这种情况的事件，可以将错误策略更改为“删除”。 |
| CPU 利用率百分比（预览） | 作业使用的 CPU 百分比。 即使此值非常高（90% 或以上），也不应只根据此指标增加 SU 数量。 如果积压输入事件或水印延迟数量增加，则可以使用此指标来确定是否是 CPU 造成了瓶颈。 此指标可能有间歇性峰值。 建议进行缩放测试，以确定在 CPU 瓶颈导致输入积压或水印延迟增加之前的作业上限。 |
| 提前输入事件数 | 应用程序时间戳早于其到达时间超过 5 分钟的事件。 |
| 失败的函数请求数 | 失败的 Azure 机器学习函数（如果存在）调用数。 |
| 函数事件数 | 发送到 Azure 机器学习函数（如果存在）的事件数。 |
| 函数请求数 | Azure 机器学习函数（如果存在）的调用数。 |
| 输入反序列化错误 | 不可反序列化的输入事件数。 |
| 输入事件字节数 | 流分析作业收到的数据量（以字节为单位）。 可使用此指标验证正在发送到输入源的事件。 |
| 输入事件数 | 从输入事件反序列化的记录数。 此计数不包括导致反序列化错误的传入事件。 流分析可以在内部恢复和自联接等场景中多次引入相同的事件。 如果作业具有简单的传递查询，则不要期望输入事件和输出事件指标相匹配。 |
| 收到的输入源数 | 作业收到的消息数。 对于 Azure 事件中心，消息是单个 EventData 项。 对于 Azure Blob 存储，消息是单个 blob。 请注意，在反序列化之前，将会统计输入源的数目。 如果存在反序列化错误，则输入源数可能大于输入事件数。 否则，输入源数可能小于或等于输入事件数，因为每条消息可能包含多个事件。 |
| 延迟输入事件数 | 到达时间晚于已配置的延迟到达容错时段的事件。 详细了解 Azure 流分析事件顺序注意事项。 |
| 无序事件数 | 收到的无序事件的数目，系统根据事件排序策略来删除这些事件，或者为其提供一个经过调整的时间戳。 该指标可能会受“无序容错时段”设置配置的影响。 |
| 输出事件数 | 流分析作业发送到输出目标的数据量，以事件数来衡量。 |
| 运行时错误 | 与查询处理相关的错误总数。 它排除在引入事件或输出结果时发现的错误。 |
| SU (内存) 利用率百分比 | 作业使用的内存百分比。 如果该指标持续超过 80%，则水印延迟增加，积压的事件数增加，请考虑增加流单元 (SU)。 高利用率指示作业使用的资源数接近分配的最大资源数。 |
| 水印延迟 | 作业中所有输出的所有分区之间的最大水印延迟。 |
指标维度
有关指标维度定义的信息，请参阅多维指标。
此服务具有以下与其指标关联的维度。
- 逻辑名称：Azure 流分析作业的输入或输出名称。
- 分区 ID：输入源中输入数据分区的 ID。
- 节点名称：作业运行时预配的流式处理节点的标识符。
有关详细信息，请参阅 Azure 流分析指标的维度。
资源日志
本部分列出了可为此服务收集的资源日志类型。 本部分拉取自 Azure Monitor 支持的所有资源日志类别类型列表。
有关数据错误和事件的资源日志架构和属性，请参阅资源日志架构。
Azure Monitor 日志表
本部分涉及与此服务相关的所有 Azure Monitor 日志表，Log Analytics 可使用 Kusto 查询来查询这些表。
此服务使用以下表来存储资源日志数据。
活动日志
链接表列出了可在此服务的活动日志中记录的操作。 这是活动日志中所有可能的资源提供程序操作的子集。
有关活动日志条目架构的详细信息，请参阅活动日志架构。