Azure Data Factory を監視する

  • [アーティクル]

この記事では、次の内容について説明します。

  • このサービスに対して収集できる監視データの種類。
  • そのデータを分析する方法。

Note

このサービスや Azure Monitor を既に使い慣れていて、監視データの分析方法だけを確認したい場合は、この記事で後述する分析に関するセクションをご覧ください。

Azure リソースに依存するクリティカルなアプリケーションやビジネス プロセスがある場合は、システムを監視し、そのアラートを受け取る必要があります。 Azure Monitor サービスでは、システムのすべてのコンポーネントからメトリックとログを収集して集計します。 Azure Monitor を使用すると、可用性、パフォーマンス、回復性を視覚化し、問題に関する通知を受け取ることができます。 Azure portal、PowerShell、Azure CLI、REST API、またはクライアント ライブラリは、監視データの設定および表示に使用できます。

監視方法

Azure Data Factory を監視するには、いくつかの方法があります。

Azure Data Factory Studio

すべての Data Factory パイプライン実行を Azure Data Factory Studio でネイティブに監視できます。 監視エクスペリエンスを開くには、Azure portal の [Data Factory] ページから [スタジオの起動] を選択し、Azure Data Factory Studio で左側のメニューから [監視] を選択します。

Azure Data Factory Studio での監視の詳細については、次の記事を参照してください。

Azure portal

Azure portal から直接 Azure Data Factory を監視することもできます。 Azure portal の [概要] ページには、Data Factory のいくつかのメトリック グラフが表示されます。 左側のサイドバー メニューで、Azure のアクティビティ ログにアクセスするか、[監視] セクションから [アラート]、[メトリック]、[診断設定]、または [ログ] を選択できます。

プログラムで監視する

.NET、PowerShell、Python、または REST API を使用して、Data Factory パイプラインをプログラムで監視できます。 詳細については、次の記事をご覧ください。

リソースの種類

Azure では、リソースの種類と ID の概念を使用して、サブスクリプション内のすべてを識別します。 リソースの種類は、Azure で実行されているすべてのリソースのリソース ID の一部でもあります。 たとえば、Microsoft.Compute/virtualMachines は、仮想マシンのリソースの種類の 1 つです。 サービスとそれに関連付けられるリソースの種類の一覧については、リソース プロバイダーに関するページをご覧ください。

同様に、Azure Monitor では、コア監視データがリソースの種類 (名前空間とも呼ばれます) に基づいてメトリックとログに整理されます。 リソースの種類に応じてさまざまなメトリックとログが使用できます。 サービスは、複数のリソースの種類に関連付けられる可能性があります。

Azure Data Factory のリソースの種類の詳細については、Data Factory 監視データのリファレンスに関する記事を参照してください。

データ ストレージ

Azure Monitor の場合:

  • メトリック データは、Azure Monitor メトリック データベースに保存されます。
  • ログ データは、Azure Monitor ログ ストアに保存されます。 Log Analytics は、Azure portal のツールの 1 つであり、このストアに対してクエリを実行することができます。
  • Azure アクティビティ ログは、Azure Portal 内の独自のインターフェイスを持つ別のストアです。

必要に応じて、メトリックおよびアクティビティ ログ データを Azure Monitor ログ ストアにルーティングできます。 次に、Log Analytics を使用してデータのクエリを実行し、他のログ データと関連付けることができます。

多くのサービスで診断設定を使用して、メトリックとログ データを Azure Monitor の外部の他のストレージの場所に送信できます。 たとえば、Azure Storage、ホステッド パートナー システム、Event Hubs を使用する Azure 以外のパートナー システムなどがあります。

Azure Monitor によるデータの保存方法の詳細については、「Azure Monitor データ プラットフォーム」を参照してください。

Data Factory パイプライン実行データを保存する

Data Factory では、パイプライン実行データを 45 日間だけ保存します。 データを長く保持する必要がある場合は、Azure Monitor を使用して診断ログをルーティングします。

複雑なクエリで分析したり、カスタム アラートを作成したり、データ ファクトリ間で監視したりする場合は、Log Analytics にデータをルーティングします。 複数のデータ ファクトリから 1 つの Log Analytics ワークスペースにデータをルーティングすることができます。

ログを出力するリソースのサブスクリプションにないストレージ アカウントまたはイベント ハブ名前空間を使用できます。 設定を構成するユーザーは、両方のサブスクリプションに対して適切な Azure ロールベースのアクセス制御 (Azure RBAC) アクセス権限を持っている必要があります。

Azure Monitor プラットフォームのメトリック

Azure Monitor により、ほとんどのサービスに関するプラットフォーム メトリックが提供されます。 これらのメトリックは次のとおりです。

  • 名前空間ごとに個別に定義されます。
  • Azure Monitor 時系列メトリック データベースに保存されます。
  • 軽量であり、凖リアルタイムのアラートをサポートできます。
  • リソースのパフォーマンスを時間の経過と共に追跡するために使用されます。

収集: Azure Monitor では、プラットフォーム メトリックを自動的に収集します。 構成は必要ありません。

ルーティング: また、通常は、プラットフォーム メトリックを Azure Monitor ログまたは Log Analytics にルーティングして、他のログ データを使用してクエリを実行することもできます。 詳細については、「メトリック診断設定」を参照してください。 サービスの診断設定を構成する方法については、「Azure Monitor で診断設定を作成する」を参照してください。

Azure Monitor ですべてのリソースに対して収集できるすべてのメトリックの一覧については、Azure Monitor でサポートされるメトリックに関する記事を参照してください。

Data Factory で使用可能なメトリックの一覧については、Data Factory 監視データのリファレンスに関する記事を参照してください。

Azure Monitor リソース ログ

リソース ログでは、Azure リソースによって実行された操作に関する分析情報を提供します。 ログは自動的に生成されますが、保存するかクエリを実行するには、Azure Monitor ログにルーティングする必要があります。 ログはカテゴリに分類されています。 特定の名前空間に複数のリソース ログ カテゴリが含まれる場合があります。

収集: リソース ログは、"診断設定" を作成してログを 1 つ以上の場所にルーティングするまでは収集および保存されません。 診断設定を作成するときは、収集するログのカテゴリを指定します。 診断設定を作成して管理するには、Azure portal、プログラム、Azure Policy など、複数の方法があります。

ルーティング: 既定で推奨されるのは、リソース ログを Azure Monitor ログにルーティングして、他のログ データを使用してクエリを実行できるようにすることです。 Azure Storage、Azure Event Hubs、特定の Microsoft 監視パートナーなど、その他の場所も利用できます。 詳細については、「Azure リソース ログ」およびリソース ログの送信先に関するページを参照してください。

リソース ログの収集、保存、ルーティングの詳細については、「Azure Monitor の診断設定」を参照してください。

Azure Monitor で使用可能なすべてのリソース ログ カテゴリの一覧については、Azure Monitor でサポートされているリソース ログに関するページを参照してください。

Azure Monitor 内のすべてのリソース ログには、同じヘッダー フィールドの後にサービス固有のフィールドがあります。 共通のスキーマの概要については、Azure Monitor リソース ログのスキーマに関する記事をご覧ください。

Azure activity log

アクティビティ ログには、Azure リソースごとに操作を追跡する、そのリソースの外から見たサブスクリプションレベルのイベント (新しいリソースの作成や仮想マシンの起動など) が含まれます。

収集: アクティビティ ログ イベントは、Azure portal で表示するために、個別のストアに自動的に生成および収集されます。

ルート指定: アクティビティ ログ データを Azure Monitor ログに送信して、他のログ データと共に分析できます。 Azure Storage、Azure Event Hubs、特定の Microsoft 監視パートナーなど、その他の場所も利用できます。 アクティビティ ログをルーティングする方法の詳細については、Azure アクティビティ ログの概要に関するページをご覧ください。

統合ランタイムを監視する

統合ランタイムは、異なるネットワーク環境間でデータ統合機能を提供するために Data Factory によって使用されるコンピューティング インフラストラクチャです。 Data Factory には、いくつかの種類の統合ランタイムが用意されています。

  • Azure 統合ランタイム
  • セルフホステッド統合ランタイム
  • Azure-SQL Server Integration Services (SSIS) Integration Runtime
  • Apache Airflow 統合ランタイム

Azure Monitor では、すべての種類の統合ランタイムのメトリックと診断ログが収集されます。 統合ランタイムの監視の詳細な手順については、次の記事を参照してください。

監視データを分析する

監視データを分析するためのツールは多数あります。

Azure Monitor ツール

Azure Monitor は、次の基本的なツールをサポートします。

より複雑な視覚化を可能にするツールは次のとおりです。

  • ダッシュボードを使用すると、さまざまな種類のデータを組み合わせて、Azure portal 内の 1 つのペインに表示できます。
  • ブック。Azure portal で作成できるカスタマイズ可能なレポート。 ブックには、テキスト、メトリック、ログ クエリを含めることができます。
  • Grafana。運用ダッシュボードに優れたオープン プラットフォーム ツール。 Grafana を使用して、Azure Monitor 以外の複数のソースからのデータを含むダッシュボードを作成できます。
  • Power BI。さまざまなデータ ソースにわたって対話型の視覚化を提供するビジネス分析サービス。 Azure Monitor からログ データを自動的にインポートするように Power BI を構成して、これらの視覚化を利用できます。

Azure Monitor エクスポート ツール

次の方法を使用して、Azure Monitor から他のツールにデータを取得できます。

Azure Monitor 用 REST API の使用を開始するには、「Azure 監視 REST API のチュートリアル」を参照してください。

REST API を使用して診断ログを構成する詳細な手順については、Azure Monitor REST API を使用した診断ログの設定に関するページを参照してください。

Kusto クエリ

Kusto クエリ言語 (KQL) を使用して、Azure Monitor ログ/Log Analytics ストアの監視データを分析できます。

重要

ポータルでサービスのメニューから [ログ] を選択すると、クエリ スコープが現在のサービスに設定された状態で Log Analytics が開きます。 このスコープは、ログ クエリにその種類のリソースのデータのみが含まれることを意味します。 他の Azure サービスのデータを含むクエリを実行する場合は、[Azure Monitor] メニューから [ログ] を選択します。 詳細については、「Azure Monitor Log Analytics のログ クエリのスコープと時間範囲」を参照してください。

いずれかのサービスに関する一般的なクエリの一覧については、Log Analytics クエリ インターフェイスに関するページを参照してください。

クエリ例については、Azure portal の [Data Factory] ページの左側のナビゲーションの [監視] で [ログ] を選択し、[クエリ] タブを選択します。以下に、クエリの例をいくつか紹介します。

PipelineRuns の可用性: パイプライン実行の可用性を提供します。

ADFPipelineRun
| where Status != 'InProgress' and Status != 'Queued'
| where FailureType != 'UserError'
| summarize availability = 100.00 - (100.00*countif(Status != 'Succeeded') / count())  by bin(TimeGenerated, 1h)), _ResourceId
| order by TimeGenerated asc
| render timechart

アクティビティの実行の上位 5 件の失敗: システム エラーで失敗した上位 5 件のアクティビティを返します。

ADFActivityRun 
| where TimeGenerated >= ago(24h)
| where Status != 'InProgress' and Status != 'Queued'
| where FailureType != 'UserError'
| where ActivityName  in (name)
| summarize failureCount = countif(Status != 'Succeeded') by bin(TimeGenerated, 1h), ActivityName
| top 5 by failureCount desc nulls last
| order by TimeGenerated asc
| render timechart

パイプライン実行の最新の状態: パイプライン実行の最新の状態を返します。

ADFPipelineRun
| summarize argmax(TimeGenerated, * ) by RunId, Status, _ResourceId

警告

Azure Monitor のアラートにより、監視データで特定の状態が見つかったときに事前に通知を受け取ります。 アラートにより、ユーザーが気付く前に、管理者が問題を識別して対処できます。 詳細については、Azure Monitor アラートに関するページを参照してください。

Azure リソースに関する一般的なアラートのソースは数多くあります。 Azure リソースに関する一般的なアラートの例については、ログ アラート クエリのサンプルに関するページをご覧ください。 Azure Monitor ベースライン アラート (AMBA) サイトには、重要なプラットフォーム メトリック アラート、ダッシュボード、ガイドラインを実装するための半自動化された方法が用意されています。 このサイトは、Azure ランディング ゾーン (ALZ) の一部であるすべてのサービスを含む、Azure サービスの継続的に拡張されるサブセットに適用されます。

共通アラート スキーマを使用すると、Azure Monitor のアラート通知の使用を標準化できます。 詳細については、「共通アラート スキーマ」をご覧ください。

アラートの種類

Azure Monitor データ プラットフォームでは、任意のメトリックまたはログ データ ソースに対してアラートを生成できます。 監視するサービスと収集する監視データに応じて、さまざまな種類のアラートがあります。 アラートの種類に応じて、さまざまな利点と欠点があります。 詳細については、適切な種類の監視アラートの選択に関するページをご覧ください。

次の一覧では、作成できる Azure Monitor アラートの種類について説明します。

  • メトリック アラートでは、リソース メトリックを定期的に評価します。 メトリックはプラットフォーム メトリック、カスタム メトリック、メトリックに変換された Azure Monitor からのログまたは Application Insights メトリックにすることができます。 メトリック警告では、複数の条件と動的しきい値を適用することもできます。
  • ログ アラートでは、ユーザーは Log Analytics クエリを使用して、定義済みの頻度でリソース ログを評価できます。
  • アクティビティ ログ アラートは、定義された条件と一致する新しいアクティビティ ログ イベントが発生したときにトリガーされます。 Resource Health アラートと Service Health アラートは、サービスとリソースの正常性を報告するアクティビティ ログ アラートです。

一部の Azure サービスでは、スマート検出アラート、Prometheus アラート、推奨されるアラート ルールもサポートされています。

一部のサービスでは、同じ Azure リージョン内に存在する同じ種類の複数のリソースに同じメトリック警告ルールを適用することで、大規模に監視することができます。 監視対象リソースごとに個別の通知が送信されます。 サポートされている Azure サービスとクラウドについては、「1 つのアラート ルールで複数のリソースを監視する」をご覧ください。

Data Factory 警告ルール

アラートを作成して管理するには、Azure portal の [Data Factory] ページの左側のナビゲーションの [監視] で [アラート] を選択します。

次の表に、Data Factory の一般的な警告ルールの一覧を示します。 これは単なる推奨リストです。 Data Factory 監視データのリファレンスに関する記事に一覧表示されているメトリック、ログ エントリ、またはアクティビティ ログ エントリに対してアラートを設定できます。

アラートの種類 条件 説明
メトリック 失敗したパイプライン実行回数のメトリック 失敗したパイプライン実行の合計メトリックが 0 より大きい場合は常に
メトリック エンティティの合計数 エンティティの最大合計数が 1,700,000 を超える場合は常に
メトリック 許可されているエンティティの最大数 最大合計ファクトリ サイズ (GB 単位) が 6 を超える場合は常に

通知では、パイプラインの実行中または後にプロアクティブなアラートを提供します。

Advisor の推奨事項

一部のサービスでは、リソースの操作中にクリティカルな条件や差し迫った変更が発生した場合は、ポータルのサービス [概要] ページにアラートが表示されます。 アラートの詳細と推奨される修正は、左側のメニューの [監視] の下の [アドバイザーのレコメンデーション] に表示されます。 通常の操作中、アドバイザーのレコメンデーションは表示されません。

Azure Advisor の詳細については、Azure Advisor の概要に関するページをご覧ください。

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