Dimensies voor metrische gegevens van Azure Stream Analytics

  • Artikel

Azure Stream Analytics biedt een serverloze, gedistribueerde streamingverwerkingsservice. Taken kunnen worden uitgevoerd op een of meer gedistribueerde streamingknooppunten, die automatisch door de service worden beheerd. De invoergegevens worden gepartitioneerd en toegewezen aan verschillende streamingknooppunten voor verwerking.

Stream Analytics beschikt over veel metrische gegevens om de status van een taak te bewaken. Als u prestatieproblemen met uw taak wilt oplossen, kunt u metrische gegevens splitsen en filteren met behulp van de volgende dimensies.

Dimensie Definitie
Logische naam De invoer- of uitvoernaam voor een Stream Analytics-taak.
Partitie-id De id van de invoergegevenspartitie van een invoerbron. Als de invoerbron bijvoorbeeld een Event Hub is, is de partitie-id de partitie-id van de Event Hub. Voor gênant parallelle taken is de partitie-id in de uitvoer hetzelfde als in de invoer.
Naam van knooppunt De id van een streaming-knooppunt dat wordt ingericht wanneer uw taak wordt uitgevoerd. Een streaming-knooppunt vertegenwoordigt de hoeveelheid reken- en geheugenresources die aan uw taak zijn toegewezen.

Schermopname van een grafiek met het gebied voor het selecteren van een dimensie voor metrische gegevens van Stream Analytics-taken.

Schermopname van het splitsen van een metrische waarde op dimensie.

Schermopname van het filteren van een metrische waarde op dimensie.

Logische naamdimensie

Logische naam is de invoer- of uitvoernaam voor een Stream Analytics-taak. Stel dat een Stream Analytics-taak vier invoer- en vijf uitvoerwaarden heeft. U ziet de vier afzonderlijke logische invoer en vijf afzonderlijke logische uitvoer wanneer u metrische gegevens met betrekking tot invoer en uitvoer splitst op basis van deze dimensie.

Schermopname van meerdere invoer en uitvoer in een Stream Analytics-taak.

Schermopname van een grafiek waarin het splitsen van de metrische waarde Output Events wordt weergegeven op logische naam.

De dimensie Logische naam is beschikbaar voor het filteren en splitsen van de volgende metrische gegevens:

  • Teruggemelde invoergebeurtenissen
  • Fouten bij gegevensconversie
  • Vroege invoerevenementen
  • Fouten met invoerdeserialisatie
  • Invoer gebeurtenisbytes
  • Invoerevenementen
  • Invoerbron ontvangen
  • Late invoer gebeurtenissen
  • Out-of-Order-gebeurtenissen
  • Uitvoer gebeurtenissen
  • Watermerkvertraging

Dimensie Knooppuntnaam

Een streaming-knooppunt vertegenwoordigt een set rekenresources die wordt gebruikt voor het verwerken van uw invoergegevens. Elke zes streaming-eenheden (SU's) worden omgezet in één knooppunt, dat automatisch namens u wordt beheerd door de service. Zie Streaming-eenheden begrijpen en aanpassen voor meer informatie over de relatie tussen streaming-eenheden en streamingknooppunten.

Knooppuntnaam is een dimensie op het niveau van het streamingknooppunt. Het kan u helpen om in te zoomen op bepaalde metrische gegevens op het niveau van het specifieke streamingknooppunt. U kunt bijvoorbeeld de metrische gegevens over het CPU-gebruikspercentage splitsen op het niveau van het streamingknooppunt om het CPU-gebruik van een afzonderlijk streamingknooppunt te controleren.

Schermopname van een grafiek waarin het gemiddelde CPU-gebruik wordt gesplitst op basis van de dimensie Knooppuntnaam.

De dimensie Knooppuntnaam is beschikbaar voor het filteren en splitsen van de volgende metrische gegevens:

  • Teruggemelde invoergebeurtenissen
  • CPU-gebruikspercentage (preview)
  • Invoerevenementen
  • Uitvoer gebeurtenissen
  • Percentage gebruik van SU (geheugen)
  • Watermerkvertraging

Partitie-id-dimensie

Wanneer streaminggegevens worden opgenomen in de Azure Stream Analytics-service voor verwerking, worden de invoergegevens gedistribueerd naar streamingknooppunten op basis van de partities in de invoerbron. De dimensie Partitie-id is de id van de invoergegevenspartitie van de invoerbron.

Als de invoerbron bijvoorbeeld een Event Hub is, is de partitie-id de partitie-id van de Event Hub. De partitie-id in de invoer is hetzelfde als in de uitvoer.

Diagram van het splitsen van een watermerkvertraging op basis van de dimensie Partitie-id.

De dimensie Partitie-id is beschikbaar voor het filteren en splitsen van de volgende metrische gegevens:

  • Teruggemelde invoergebeurtenissen
  • Fouten bij gegevensconversie
  • Vroege invoerevenementen
  • Fouten met invoerdeserialisatie
  • Invoer gebeurtenisbytes
  • Invoerevenementen
  • Invoerbron ontvangen
  • Late invoer gebeurtenissen
  • Uitvoer gebeurtenissen
  • Watermerkvertraging

Volgende stappen