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Solucionar problemas de saídas do Azure Stream Analytics

  • Artigo

Este artigo descreve problemas comuns com conexões de saída do Azure Stream Analytics e como solucionar problemas de saída. Muitas etapas de solução de problemas exigem que os logs de recursos e outros logs de diagnóstico sejam habilitados para seu trabalho do Stream Analytics. Se você não tiver os logs de recursos habilitados, confira Solucionar problemas do Azure Stream Analytics usando os logs de recursos.

O trabalho não produz a saída

  1. Verifique a conectividade com as saídas usando o botão Testar Conexão para cada uma das saídas.

  2. Dê uma olhada em Monitorar trabalho do Stream Analytics com o portal do Azure na guia Monitor. Como os valores são agregados, as métricas são atrasadas em alguns minutos.

    • Se o valor de Eventos de Entrada é maior que zero, o trabalho pode ler os dados de entrada. Se o valor de Eventos de Entrada não é maior que zero, há um problema com a entrada do trabalho. Confira Solucionar problemas de conexões de entrada para obter mais informações. Se o trabalho tiver entrada de dados de referência, aplique a divisão por nome lógico ao olhar para a métrica Eventos de Entrada. Se não houver eventos de entrada somente dos dados de referência, provavelmente isso significa que essa fonte de entrada não foi configurada corretamente para buscar o conjuntos de dados de referência correto.
    • Se o valor de Erros de conversão de dados for maior que zero e crescente, confira Erros de dados do Azure Stream Analytics para obter informações detalhadas sobre erros de conversão de dados.
    • Se o valor de Erros de tempo de execução é maior que zero, seu trabalho recebe dados, mas gera erros durante o processamento da consulta. Para encontrar os erros, acesse os logs de auditoria e filtre pelo status Failed (Com falha).
    • Se o valor de Eventos de Entrada é maior que zero e o valor de Eventos de Saída é igual a zero, uma das seguintes instruções é verdadeira:
      • O processamento da consulta resultou em zero evento de saída.
      • Os eventos ou seus campos podem estar malformados, resultando em nenhuma saída após o processamento da consulta.
      • O trabalho não pôde enviar dados por push para o coletor de saída por motivos de conectividade ou autenticação.

    As mensagens do log de operações explicam os detalhes adicionais, incluindo o que está acontecendo, exceto nos casos em que a lógica da consulta filtra todos os eventos. Se o processamento de vários eventos gera erros, os erros são agregados a cada 10 minutos.

A primeira saída está atrasada

Quando um trabalho do Stream Analytics é iniciado, os eventos de entrada são lidos. Mas, pode haver um atraso na saída, em determinadas circunstâncias.

Valores de hora grande em elementos de consulta temporal podem contribuir para o atraso de saída. Para produzir a saída correta em janelas de tempo grandes, o trabalho de streaming lê dados do último tempo possível para preencher a janela de tempo. Os dados podem ter de até sete dias atrás. A saída é produzida somente depois que os eventos de entrada pendentes são lidos. Esse problema pode surgir quando o sistema atualiza os trabalhos de streaming. Quando ocorre uma atualização, o trabalho é reiniciado. Essas atualizações geralmente ocorrem uma vez a cada dois meses.

Atenção ao criar sua consulta do Stream Analytics. Se você usar uma janela de tempo grande para elementos temporais na sintaxe da consulta do trabalho, isso poderá causar um atraso na primeira saída quando o trabalho iniciar ou reiniciar. De várias horas até sete dias é considerada uma janela de tempo grande.

Uma maneira de atenuar esse tipo de atraso da primeira saída é usar técnicas de paralelização, como particionamento dos dados. Você também pode adicionar mais unidades de streaming para melhorar a taxa de transferência até que o trabalho esteja atualizado. Para obter mais informações, confira Considerações ao criar trabalhos do Stream Analytics.

Esses fatores afetam a linha do tempo da primeira saída:

  • O uso de agregações em janela, como a cláusula GROUP BY de janelas em cascata, de salto e deslizantes:

    • Para agregações de janela em cascata ou de salto, os resultados são gerados no final do período de tempo da janela.
    • Para uma janela deslizante, os resultados são gerados quando um evento entra ou sai da janela deslizante.
    • Se você estiver planejando usar um tamanho de janela grande, ou seja, superior a uma hora, é melhor escolher uma janela de salto ou deslizante. Esses tipos de janela permitem ver a saída com mais frequência.

  • O uso das junções temporais, como JOIN com DATEDIFF:

    • As correspondências serão geradas na chegada de ambos os lados dos eventos correspondentes.
    • Dados que não têm uma correspondência, como LEFT OUTER JOIN (junção externa esquerda), são gerados no final da janela DATEDIFF, para cada evento no lado esquerdo.

  • O uso de funções analíticas temporais, como ISFIRST, LAST e LAG com LIMIT DURATION:

    • Para funções analíticas, a saída é gerada por evento. Não há atraso.

A saída fica atrás

Durante a operação normal de um trabalho, a saída pode ter períodos de latência mais longos. Se a saída ficar por trás dessa forma, você poderá identificar as causas raiz examinando os seguintes fatores:

  • Se o coletor de downstream está limitado
  • Se o coletor de upstream está limitado
  • Se a lógica de processamento da consulta está com uso intensivo de computação

Para ver os detalhes da saída, selecione o trabalho de streaming no Portal do Azure e escolha Diagrama de trabalho. Para cada entrada, há uma métrica de evento de lista de pendências por partição. Se a métrica continuar aumentando, é um indicador de que os recursos do sistema estão restritos. O aumento possivelmente é causado pela limitação do coletor de saída ou pelo uso elevado da CPU. Para obter mais informações, confira Depuração orientada a dados usando o diagrama de trabalho.

Aviso de violação de chave com a saída do Banco de Dados SQL do Azure

Quando você configura um banco de dados SQL do Azure como saída para um trabalho do Stream Analytics, ele faz a inserção em massa de registros na tabela de destino. Em geral, o Azure Stream Analytics garante entrega pelo menos uma vez ao coletor de saída. Você ainda poderá obter entrega exatamente uma vez para uma saída de SQL quando uma tabela SQL tiver uma restrição exclusiva definida.

Quando você configura restrições de chave exclusivas na tabela SQL, o Azure Stream Analytics remove registros duplicados. Ele divide os dados em lotes e insere recursivamente os lotes até que um único registro duplicado seja encontrado. O processo de divisão e inserção ignora os registros duplicados, um de cada vez. Para um trabalho de streaming com muitas linhas duplicadas, o processo é ineficiente e demorado. Se visualizar várias mensagens de aviso de violação da chave no log de atividades da hora anterior, é provável que a saída do SQL esteja retardando o trabalho inteiro.

Para resolver esse problema, configure o índice que está causando a violação da chave, habilitando a opção IGNORE_DUP_KEY. Essa opção permite que o SQL ignore valores duplicados durante inserções em massa. O Banco de Dados SQL do Azure simplesmente produz uma mensagem de aviso, em vez de um erro. Como resultado, o Azure Stream Analytics não produz mais erros de violação de chave primária.

Observe as observações a seguir ao configurar IGNORE_DUP_KEY para vários tipos de índices:

  • Não é possível definir IGNORE_DUP_KEY em uma chave primária ou uma restrição exclusiva que utilize ALTER INDEX. Você precisa descartar o índice e recriá-lo.
  • Você pode definir IGNORE_DUP_KEY usando ALTER INDEX para um índice exclusivo. Essa instância é diferente de uma restrição PRIMARY KEY/UNIQUE e é criada usando uma definição CREATE INDEX ou INDEX.
  • A opção IGNORE_DUP_KEY não se aplica a índices de repositório de coluna porque não é possível impor a exclusividade a eles.

Lógica de tentar novamente a saída do SQL

Quando um trabalho do Stream Analytics com saída do SQL recebe o primeiro lote de eventos, ocorrem as seguintes etapas:

  1. O trabalho tenta se conectar ao SQL.
  2. O trabalho busca o esquema da tabela de destino.
  3. O trabalho valida nomes e tipos de coluna em relação ao esquema da tabela de destino.
  4. O trabalho prepara uma tabela de dados na memória dos registros de saída no lote.
  5. O trabalho grava a tabela de dados no SQL usando a API BulkCopy.

Durante essas etapas, a saída do SQL pode experimentar os seguintes tipos de erros:

  • Erros transitórios que são repetidos usando uma estratégia de nova tentativa de retirada exponencial. O intervalo mínimo para tentar novamente depende do código de erro individual, mas os intervalos normalmente são menores que 60 segundos. O limite superior pode ser de, no máximo, cinco minutos.

    Falhas de logon e problemas de firewall são tentados novamente pelo menos 5 minutos após a tentativa anterior e são feitas novas tentativas até que uma seja bem-sucedida.

  • Erros de dados, como erros de seleção e violações de restrição de esquema, são tratados com a política de erro de saída. Esses erros são tratados pela nova tentativa de lotes de divisão binária até que o registro individual que causa o erro seja tratado por ignorar ou tentar novamente. A violação de restrição de chave exclusiva primária é sempre tratada.

  • Erros não transitórios podem ocorrer quando há problemas no serviço do SQL ou defeitos de código internos. Por exemplo, quando erros como (Código 1132) Pool Elástico atingir seu limite de armazenamento, as novas tentativas não resolverão o erro. Nesses cenários, o trabalho do Stream Analytics apresenta degradação.

  • Podem ocorrer tempos limite de BulkCopy durante BulkCopy, na etapa 5. Ocasionalmente, BulkCopy pode experimentar tempos limite de operação. O tempo limite mínimo configurado padrão é de cinco minutos e é duplicado quando atingido consecutivamente. Quando o tempo limite estiver acima de 15 minutos, a dica de tamanho máximo do lote para BulkCopy é reduzida pela metade, até que fiquem 100 eventos por lote.

    Importante

    Para trabalhos ASA injetados por rede, não confie em nenhum endereço IP de origem de conexões provenientes do ASA, de maneira nenhuma. Eles podem ser IPs públicos ou privados, dependendo das operações de infraestrutura de serviço que ocorrem de tempos em tempos.

Os nomes de coluna estão em letras minúsculas no Azure Stream Analytics (1.0)

Ao usar o nível de compatibilidade original (1.0), o Azure Stream Analytics altera os nomes de coluna para letras minúsculas. Esse comportamento foi corrigido nos níveis de compatibilidade posteriores. Para preservar o tipo de letra, acesse o nível de compatibilidade 1.1 ou posterior. Para obter mais informações, confira Nível de compatibilidade para trabalhos do Stream Analytics.

Obter ajuda

Para obter mais assistência, confira nossa página de Perguntas e respostas do Microsoft do Azure Stream Analytics.

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