监视 Azure AI 搜索

  • 项目

本文介绍：

  • 可以为此服务收集的监视数据的类型。
  • 如何分析这些数据。

注意

如果已熟悉此服务和/或 Azure Monitor，并且只想了解如何分析监视数据，请参阅本文末尾附近的“分析”部分。

如果具有依赖于 Azure 资源的关键应用程序和业务流程，则需要监视并获取系统的警报。 Azure Monitor 服务会从系统的每个组件收集并聚合指标和日志。 Azure Monitor 提供可用性、性能和复原能力视图，并在出现问题时向你发送通知。 可以使用 Azure 门户、PowerShell、Azure CLI、REST API 或客户端库来设置和查看监视数据。

注意

Azure AI 搜索不会监视单独用户对搜索服务内容的访问权限。 如果需要此级别的监视，则需要在客户端应用程序中实现它。

资源类型

Azure 使用资源类型和 ID 的概念来标识订阅中的所有内容。 同样的，Azure Monitor 根据资源类型（也称为“命名空间”）将核心监视数据组织为指标和日志。 不同的指标和日志可用于不同的资源类型。 服务可能与多种资源类型关联。

资源类型也是 Azure 中运行的每个资源的资源 ID 的一部分。 例如，虚拟机的一种资源类型是 Microsoft.Compute/virtualMachines。 有关服务及其关联资源类型的列表，请参阅资源提供程序。

有关 Azure AI 搜索的资源类型的详细信息，请参阅 Azure AI 搜索监视数据参考。

数据存储

对于 Azure Monitor：

  • 指标数据存储在 Azure Monitor 指标数据库中。
  • 日志数据存储在 Azure Monitor 日志存储中。 Log Analytics 是 Azure 门户中可以查询此存储的工具。
  • Azure 活动日志是一个单独的存储区，在 Azure 门户中有自己的接口。
  • 可选择将指标和活动日志数据路由到 Azure Monitor 日志数据库存储，以便可使用 Log Analytics 查询数据并将其与其他日志数据关联。

有关 Azure Monitor 如何存储数据的详细信息，请参阅 Azure Monitor 数据平台。

Azure Monitor 平台指标

Azure Monitor 为大多数服务提供平台指标。 这些指标是：

  • 针对每个命名空间单独定义。
  • 存储在 Azure Monitor 时序指标数据库中。
  • 是轻型数据，并且能够支持准实时警报。
  • 用于跟踪资源随时间推移的性能变化。

集合：Azure Monitor 会自动收集平台指标。 不需要任何配置。

路由：通常还可将平台指标路由到 Azure Monitor 日志/Log Analytics，从而可以使用其他日志数据对其进行查询。 有关详细信息，请参阅指标诊断设置。 有关如何为服务配置诊断设置，请参阅在 Azure Monitor 中创建诊断设置。

有关可以为 Azure Monitor 中的所有资源收集的所有指标的列表，请参阅 Azure Monitor 中支持的指标。

在 Azure AI 搜索中，平台指标测量的是查询性能、索引量和技能组调用。 有关 Azure AI 搜索的可用指标列表，请查看 Azure AI 搜索监视数据参考。

Azure Monitor 资源日志

借助资源日志，可以深入了解 Azure 资源已执行的操作。 日志是自动生成的，但必须将日志路由到 Azure Monitor 日志以保存或查询它们。 日志按类别组织。 给定的命名空间可能具有多个资源日志类别。

收集：在创建诊断设置并将日志路由到一个或多个位置之前，不会收集和存储资源日志。 创建诊断设置时，请指定要收集的日志类别。 可以通过多种方式创建和维护诊断设置，包括 Azure 门户、编程方式以及通过 Azure Policy。

路由：建议的默认设置是将资源日志路由到 Azure Monitor 日志，以便可以使用其他日志数据查询它们。 其他位置（例如 Azure 存储、Azure 事件中心和某些 Azure 监视合作伙伴）也可用。 有关详细信息，请参阅 Azure 资源日志和资源日志目标。

有关收集、存储和路由资源日志的详细信息，请参阅 Azure Monitor 中的诊断设置。

有关 Azure Monitor 中所有可用资源日志类别的列表，请参阅 Azure Monitor 中支持的资源日志。

Azure Monitor 中的所有资源日志都具有相同的标头字段，后跟特定于服务的字段。 Azure Monitor 资源日志架构概述了常见架构。

有关可用的资源日志类别、其关联的 Log Analytics 表以及 Azure AI 搜索的日志架构，请参阅 Azure AI 搜索监视数据参考。

Azure 活动日志

活动日志包含订阅级事件，这些事件跟踪从资源外部看到的每个 Azure 资源的操作；例如，创建新资源或启动虚拟机。

收集：活动日志事件会自动生成并收集在单独的存储中，以便在 Azure 门户中查看。

路由：可将活动日志数据发送到 Azure Monitor 日志，以便可以将它们与其他日志数据一起进行分析。 其他位置（例如 Azure 存储、Azure 事件中心和某些 Azure 监视合作伙伴）也可用。 有关如何路由活动日志的详细信息，请参阅 Azure 活动日志概述。

在 Azure AI 搜索中，活动日志反映控制平面活动（例如服务创建和配置）或 API 密钥使用情况或管理。 其中的项通常包括“获取管理密钥”，每个针对请求为其提供管理员 API 密钥的调用都有一个项。 没有有关调用本身的详细信息，只是有关使用管理员密钥的通知。

以下屏幕截图显示了可在警报中配置的 Azure AI 搜索活动日志信号。

可在警报中使用的活动日志信号的屏幕截图。

有关其他项，请参阅管理 REST API 参考了解可能显示在日志中的控制平面活动。

分析监视数据

有许多工具可用于分析监视数据。

Azure Monitor 工具

Azure Monitor 支持以下基本工具：

支持更复杂可视化效果的工具包括：

  • 仪表板，它支持将不同类型的数据合并到 Azure 门户的单个窗格中。
  • 工作簿，它们是可在 Azure 门户中创建的可自定义报表。 工作簿可以包括文本、指标和日志查询。
  • Power BI，它是一项业务分析服务，可提供跨各种数据源的交互式可视化效果。 可将 Power BI 配置为自动从 Azure Monitor 导入日志数据，以利用这些可视化效果。

Azure Monitor 导出工具

可以使用以下方法将数据从 Azure Monitor 中提取到其他工具中：

要开始使用适用于 Azure Monitor 的 REST API，请参阅 Azure 监视 REST API 演练。

Kusto 查询

可使用 Kusto 查询语言 (KQL) 来分析 Azure Monitor 日志/Log Analytics 存储中的监视数据。

重要

在门户的服务菜单中选择“日志”时，会打开 Log Analytics，并且其查询范围设置为当前服务。 此范围意味着日志查询将仅包含来自该资源类型的数据。 如果希望运行的查询包含来自其他 Azure 服务的数据，请从“Azure Monitor”菜单中选择“日志”。 有关详细信息，请参阅 Azure Monitor Log Analytics 中的日志查询范围和时间范围。

有关任何服务的常见查询的列表，请参阅 Log Analytics 查询界面。

以下查询可帮助你入门。 有关特定于搜索服务的更多示例和指南，请参阅在 Azure AI 搜索中分析性能。

按名称列出指标

返回指标列表和关联的聚合。 查询的范围是你指定的时间范围内的当前搜索服务。

AzureMetrics
| project MetricName, Total, Count, Maximum, Minimum, Average

按名称列出操作

返回操作的列表以及每个操作的计数。

AzureDiagnostics
| summarize count() by OperationName

长时间运行的查询

此针对 AzureDiagnostics 的 Kusto 查询返回 Query.Search 操作，按持续时间（以毫秒为单位）排序。 若要获取 Query.Search 查询的更多示例，请参阅在 Azure AI 搜索中分析性能。

AzureDiagnostics
| project OperationName, resultSignature_d, DurationMs, Query_s, Documents_d, IndexName_s
| where OperationName == "Query.Search"
| sort by DurationMs

索引器状态

此 Kusto 查询返回索引器操作的状态。 结果包括操作名称、请求描述（包括索引器的名称）、结果状态（成功或失败）和 HTTP 状态代码。 有关索引器执行的详细信息，请参阅监视器索引器状态。

AzureDiagnostics
| project OperationName, Description_s, Documents_d, ResultType, resultSignature_d
| where OperationName == "Indexers.Status"

警报

在监视数据中发现特定情况时，Azure Monitor 警报会主动向你发出通知。 有了警报，你就可以在客户注意到你的系统中的问题之前找出和解决问题。 有关详细信息，请参阅 Azure Monitor 警报。

Azure 资源的常见警报具有许多来源。 有关 Azure 资源常见警报的示例，请参阅示例日志警报查询。 Azure Monitor 基线警报 (AMBA) 站点提供了 Azure 登陆区域 (ALZ) 方案的关键警报指标、仪表板和指南。

通用警报模式对 Azure Monitor 警报通知的使用体验进行了标准化。 有关详细信息，请参阅常见警报架构。

警报类型

可以针对 Azure Monitor 数据平台中的任何指标或日志数据源发出警报。 警报具有许多不同类型，具体取决于要监视的服务以及要收集的监视数据。 不同类型的警报各有优缺点。 有关详细信息，请参阅选择正确的监视警报类型。

以下列表介绍了可以创建的 Azure Monitor 警报类型：

  • 指标警报会定期评估资源指标。 指标可以是平台指标、自定义指标、Azure Monitor 中的日志转换为的指标或 Application Insights 指标。 指标警报还可以应用多个条件和动态阈值。
  • 日志警报支持用户使用 Log Analytics 查询按照预定义的频率评估资源日志。
  • 当发生匹配所定义条件的新活动日志事件时，会触发活动日志警报。 资源运行状况警报和服务运行状况警报是报告服务和资源运行状况的活动日志警报。

还可以为某些 Azure 服务创建以下类型的警报：

  • Application Insights 资源上的智能检测警报会就 Web 应用程序中的潜在性能问题和故障异常自动向你发出警报。 可以在 Application Insights 资源上迁移智能检测，以便为不同的智能检测模块创建警报规则。
  • Prometheus 警报：针对 Prometheus 指标的警报，这些指标存储在适用于 Prometheus 的 Azure Monitor 托管服务中。 该警报规则基于 PromQL，它是一种开源查询语言。 你的服务可能不支持此类型警报。 目前，Prometheus 用于具有来宾操作系统的有限服务集，例如 Azure 虚拟机和 Azure 容器实例。
  • 对于某些 Azure 资源（包括虚拟机、Azure Kubernetes 服务 [AKS] 资源和 Log Analytics 工作区），提供了现成可用的建议警报规则。

监视多个资源

通过将相同的指标警报规则应用于同一 Azure 区域中的多个相同类型资源，可以进行大规模的监视。 将为每个受监视的资源发送单独通知。 有关受支持的 Azure 服务和云，请参阅使用一项警报规则监视多个资源。

Azure AI 搜索警报规则

下表列出了 Azure AI 搜索的常见和建议的警报规则。 在搜索服务上，超过给定阈值的限制或查询延迟是最常用的警报，但你可能还希望在搜索服务被删除时收到通知。

警报类型 条件 说明
搜索延迟（指标警报） 在平均搜索延迟大于用户指定的阈值时（以秒为单位） 平均查询响应时间超过该阈值时发送短信提醒。
限制的搜索查询百分比（指标警报） 每当限制的搜索查询百分比大于或等于用户指定的阈值 当丢弃的查询开始超过该阈值时发送短信警报。
删除搜索服务（活动日志警报） 每当活动日志包含 Category='Administrative'、Signal name='Delete Search Service (searchServices)'、Level='critical' 的事件时 当订阅中删除了搜索服务时发送电子邮件。

顾问建议

如果在资源操作期间出现严重情况或即将发生变化，则门户中的“概述”页面上会显示一个警报。

可以在“监视”下的“顾问建议”中找到警报的详细信息和建议修补程序。 在正常操作期间，不会显示任何顾问建议。

有关 Azure 顾问的详细信息，请参阅 Azure 顾问概述。

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