Azure 流分析指标维度
Azure 流分析提供无服务器的分布式流处理服务。 作业可以在服务自动管理的一个或多个分布式流式处理节点上运行。 输入数据已分区并分配给不同的流式处理节点进行处理。
Azure 流分析有许多指标可用于监视作业的运行状况。 若要排查作业的性能问题，可以使用以下维度拆分和筛选指标。
| 维度 | 定义 |
|---|---|
| 逻辑名称 | 流分析 (ASA) 作业的输入或输出名称。 |
| 分区 ID | 来自输入源的输入数据分区的 ID。 例如，如果输入源是事件中心，则分区 ID 是事件中心的分区 ID。 对于易并行作业，输出与输入中的分区 ID相同。 |
| 节点名称 | 作业运行时预配的流式处理节点的标识符。 流式处理节点表示分配给作业的计算和内存资源量。 |
逻辑名称维度
逻辑名称是流分析作业的输入、输出名称。 例如，假设流分析作业有四个输入和输出和五个输出。 在此维度拆分与输入、输出相关的指标时，将看到四个单独的逻辑输入和五个单独的逻辑输出。
逻辑名称维度可用于筛选和拆分以下指标：
- 积压的输入事件数
- 数据转换错误数
- 提前输入事件数
- 输入反序列化错误
- 输入事件字节数
- 输入事件数
- 收到的输入源
- 延迟输入事件数
- 无序事件数
- 输出事件数
- 水印延迟
“节点名称”维度
流式处理节点表示一组用于处理输入数据的计算资源。 每六个流单元 (SU) 为一个节点，服务会代表你自动管理该节点。 有关流单元与流式处理节点之间的关系的详细信息，请参阅了解和调整流单元。
节点名称是流式处理节点级别的维度。 它可以帮你将某些指标深化到特定流式处理节点级别。 例如，可以将 CPU 利用率百分比指标拆分为流式处理节点级别，用于检查单个流式处理节点的 CPU 利用率。
节点名称维度可用于筛选和拆分以下指标：
- 积压的输入事件数
- CPU 利用率百分比（预览版）
- 输入事件数
- 输出事件数
- SU (内存) 利用率百分比
- 水印延迟
“分区 ID”维度
将流式处理数据引入到 Azure 流分析服务进行处理时，输入数据会根据输入源中的分区分发到流式处理节点。 分区 ID 维度是输入源中输入数据分区的 ID。
例如，如果输入源是事件中心，则分区 ID 是事件中心的分区 ID。 输入与输出的分区 ID 相同。
分区 ID 维度可用于筛选和拆分以下指标：
- 积压的输入事件数
- 数据转换错误数
- 提前输入事件数
- 输入反序列化错误
- 输入事件字节数
- 输入事件数
- 收到的输入源
- 延迟输入事件数
- 输出事件数
- 水印延迟