Monitorizar o Azure Data Factory

Este artigo descreve:

• Os tipos de dados de monitoramento que você pode coletar para este serviço.
• Formas de analisar esses dados.

Quando você tem aplicativos críticos e processos de negócios que dependem de recursos do Azure, você precisa monitorar e receber alertas para seu sistema. O serviço Azure Monitor coleta e agrega métricas e logs de cada componente do seu sistema. O Azure Monitor fornece uma exibição de disponibilidade, desempenho e resiliência e notifica você sobre problemas. Você pode usar o portal do Azure, PowerShell, CLI do Azure, API REST ou bibliotecas de cliente para configurar e exibir dados de monitoramento.

• Para obter mais informações sobre o Azure Monitor, consulte a visão geral do Azure Monitor.
• Para obter mais informações sobre como monitorar os recursos do Azure em geral, consulte Monitorar recursos do Azure com o Azure Monitor.

Métodos de monitorização

Há várias maneiras de monitorar o Azure Data Factory.

Azure Data Factory Studio

Você pode monitorar todo o pipeline do Data Factory executado nativamente no Azure Data Factory Studio. Para abrir a experiência de monitoramento, selecione Iniciar Estúdio na página Data Factory no portal do Azure e, no Azure Data Factory Studio, selecione Monitor no menu à esquerda.

Para obter mais informações sobre monitoramento no Azure Data Factory Studio, consulte os seguintes artigos:

• Monitorizar visualmente o Azure Data Factory
• Monitorização do fluxo de dados
• Monitorar a atividade de cópia
• Log de sessão em uma atividade de cópia

Portal do Azure

Você também pode monitorar o Azure Data Factory diretamente do portal do Azure. Vários gráficos de métricas aparecem na página Visão geral do portal do Azure para seu Data Factory. No menu da barra lateral esquerda, você pode acessar o log de atividades do Azure ou selecionar Alertas, Métricas, Configurações de diagnóstico ou Logs na seção Monitoramento.

Monitore programaticamente

Você pode monitorar pipelines do Data Factory programaticamente usando .NET, PowerShell, Python ou a API REST. Para obter mais informações, consulte os seguintes artigos:

• Monitorar programaticamente o Azure Data Factory
• Configurar logs de diagnóstico por meio da API REST do Azure Monitor

Tipos de recursos

O Azure usa o conceito de tipos de recursos e IDs para identificar tudo em uma assinatura. Os tipos de recursos também fazem parte das IDs de recursos para cada recurso em execução no Azure. Por exemplo, um tipo de recurso para uma máquina virtual é Microsoft.Compute/virtualMachines. Para obter uma lista de serviços e seus tipos de recursos associados, consulte Provedores de recursos.

O Azure Monitor organiza de forma semelhante os principais dados de monitoramento em métricas e logs com base em tipos de recursos, também chamados de namespaces. Diferentes métricas e logs estão disponíveis para diferentes tipos de recursos. Seu serviço pode estar associado a mais de um tipo de recurso.

Para obter mais informações sobre os tipos de recursos para o Azure Data Factory, consulte Referência de dados de monitoramento do Data Factory.

Armazenamento de dados

Para o Azure Monitor:

• Os dados de métricas são armazenados no banco de dados de métricas do Azure Monitor.
• Os dados de log são armazenados no repositório de logs do Azure Monitor. O Log Analytics é uma ferramenta no portal do Azure que pode consultar este armazenamento.
• O log de atividades do Azure é um repositório separado com sua própria interface no portal do Azure.

Opcionalmente, você pode rotear dados de métricas e logs de atividades para o repositório de logs do Azure Monitor. Em seguida, você pode usar o Log Analytics para consultar os dados e correlacioná-los com outros dados de log.

Muitos serviços podem usar configurações de diagnóstico para enviar dados de métrica e log para outros locais de armazenamento fora do Azure Monitor. Os exemplos incluem o Armazenamento do Azure, sistemas de parceiros hospedados e sistemas de parceiros que não são do Azure, usando Hubs de Eventos.

Para obter informações detalhadas sobre como o Azure Monitor armazena dados, consulte Plataforma de dados do Azure Monitor.

Armazenar dados de execução do pipeline do Data Factory

O Data Factory armazena dados de execução de pipeline por apenas 45 dias. Use o Azure Monitor para rotear logs de diagnóstico se quiser manter os dados por mais tempo.

Encaminhe dados para o Log Analytics se quiser analisá-los com consultas complexas, criar alertas personalizados ou monitorar em fábricas de dados. Você pode rotear dados de várias fábricas de dados para um único espaço de trabalho do Log Analytics.

Você pode usar uma conta de armazenamento ou namespace de hub de eventos que não esteja na assinatura do recurso que emite logs. O usuário que define a configuração deve ter acesso apropriado ao controle de acesso baseado em função do Azure (Azure RBAC) para ambas as assinaturas.

Métricas da plataforma Azure Monitor

O Azure Monitor fornece métricas de plataforma para a maioria dos serviços. Essas métricas são:

• Definido individualmente para cada namespace.
• Armazenado no banco de dados de métricas de séries cronológicas do Azure Monitor.
• Leve e capaz de suportar alertas quase em tempo real.
• Usado para acompanhar o desempenho de um recurso ao longo do tempo.

Coleção: o Azure Monitor coleta métricas da plataforma automaticamente. Não é necessária qualquer configuração.

Roteamento: você também pode rotear algumas métricas da plataforma para o Azure Monitor Logs / Log Analytics para poder consultá-las com outros dados de log. Verifique a configuração de exportação DS para cada métrica para ver se você pode usar uma configuração de diagnóstico para rotear a métrica para Azure Monitor Logs / Log Analytics.

• Para obter mais informações, consulte a configuração de diagnóstico de métricas.
• Para definir configurações de diagnóstico para um serviço, consulte Criar configurações de diagnóstico no Azure Monitor.

Para obter uma lista de todas as métricas que é possível reunir para todos os recursos no Azure Monitor, consulte Métricas suportadas no Azure Monitor.

Para obter uma lista de métricas disponíveis para o Data Factory, consulte Referência de dados de monitoramento do Data Factory.

Logs de recursos do Azure Monitor

Os logs de recursos fornecem informações sobre operações que foram feitas por um recurso do Azure. Os logs são gerados automaticamente, mas você deve roteá-los para os logs do Azure Monitor para salvá-los ou consultá-los. Os logs são organizados em categorias. Um determinado namespace pode ter várias categorias de log de recursos.

Coleção: os logs de recursos não são coletados e armazenados até que você crie uma configuração de diagnóstico e roteie os logs para um ou mais locais. Ao criar uma definição de diagnóstico, especifica as categorias de registos que devem ser recolhidas. Há várias maneiras de criar e manter configurações de diagnóstico, incluindo o portal do Azure, programaticamente e por meio da Política do Azure.

Roteamento: o padrão sugerido é rotear logs de recursos para Logs do Azure Monitor para que você possa consultá-los com outros dados de log. Outros locais, como o Armazenamento do Azure, Hubs de Eventos do Azure e determinados parceiros de monitoramento da Microsoft também estão disponíveis. Para obter mais informações, consulte Logs de recursos do Azure e Destinos de log de recursos.

Para obter informações detalhadas sobre como coletar, armazenar e rotear logs de recursos, consulte Configurações de diagnóstico no Azure Monitor.

Para obter uma lista de todas as categorias de log de recursos disponíveis no Azure Monitor, consulte Logs de recursos com suporte no Azure Monitor.

Todos os logs de recursos no Azure Monitor têm os mesmos campos de cabeçalho, seguidos por campos específicos do serviço. O esquema comum é descrito no esquema de log de recursos do Azure Monitor.

• Para obter as categorias de log de recursos disponíveis do Data Factory, suas tabelas associadas do Log Analytics e os esquemas de logs, consulte Referência de dados de monitoramento do Data Factory.

• Para definir configurações de diagnóstico e um espaço de trabalho do Log Analytics para monitorar o Data Factory, consulte Configurar configurações de diagnóstico e um espaço de trabalho.

Registo de atividades do Azure

O log de atividades contém eventos no nível de assinatura que rastreiam as operações para cada recurso do Azure visto de fora desse recurso; por exemplo, criar um novo recurso ou iniciar uma máquina virtual.

Coleção: os eventos do log de atividades são gerados e coletados automaticamente em um repositório separado para exibição no portal do Azure.

Roteamento: você pode enviar dados de log de atividades para os Logs do Azure Monitor para analisá-los junto com outros dados de log. Outros locais, como o Armazenamento do Azure, Hubs de Eventos do Azure e determinados parceiros de monitoramento da Microsoft também estão disponíveis. Para obter mais informações sobre como rotear o log de atividades, consulte Visão geral do log de atividades do Azure.

Monitorar tempos de execução de integração

O tempo de execução da integração é a infraestrutura de computação que o Data Factory usa para fornecer recursos de integração de dados em diferentes ambientes de rede. O Data Factory oferece vários tipos de tempos de execução de integração:

• Runtime de integração do Azure
• Runtime de integração autoalojado
• Tempo de execução da integração Azure-SQL Server Integration Services (SSIS)
• Tempo de execução da integração do Apache Airflow

O Azure Monitor coleta métricas e logs de diagnóstico para todos os tipos de tempos de execução de integração. Para obter instruções detalhadas sobre como monitorar os tempos de execução da integração, consulte os seguintes artigos:

• Monitorizar um runtime de integração no Azure Data Factory
• Monitorar um tempo de execução de integração em uma rede virtual gerenciada
• Monitorar o tempo de execução da integração auto-hospedada no Azure
• Configurar o tempo de execução de integração auto-hospedado para coleta de análise de log
• Monitorizar as operações do SSIS com o Azure Monitor
• Logs de diagnóstico e métricas para o Apache Airflow

Analise os dados de monitoramento

Existem muitas ferramentas para analisar dados de monitoramento.

Ferramentas do Azure Monitor

O Azure Monitor dá suporte às seguintes ferramentas básicas:

• Explorador de métricas, uma ferramenta no portal do Azure que permite exibir e analisar métricas para recursos do Azure. Para obter mais informações, consulte Analisar métricas com o explorador de métricas do Azure Monitor.

• Log Analytics, uma ferramenta no portal do Azure que permite consultar e analisar dados de log usando a linguagem de consulta Kusto (KQL). Para obter mais informações, consulte Introdução às consultas de log no Azure Monitor.

• O log de atividades, que tem uma interface de usuário no portal do Azure para exibição e pesquisas básicas. Para fazer uma análise mais aprofundada, você precisa rotear os dados para os logs do Azure Monitor e executar consultas mais complexas no Log Analytics.

As ferramentas que permitem uma visualização mais complexa incluem:

• Painéis que permitem combinar diferentes tipos de dados em um único painel no portal do Azure.
• Pastas de trabalho, relatórios personalizáveis que você pode criar no portal do Azure. As pastas de trabalho podem incluir texto, métricas e consultas de log.
• Grafana, uma ferramenta de plataforma aberta que se destaca em dashboards operacionais. Você pode usar o Grafana para criar painéis que incluem dados de várias fontes diferentes do Azure Monitor.
• Power BI, um serviço de análise de negócios que fornece visualizações interativas em várias fontes de dados. Você pode configurar o Power BI para importar automaticamente dados de log do Azure Monitor para aproveitar essas visualizações.

Ferramentas de exportação do Azure Monitor

Você pode obter dados do Azure Monitor para outras ferramentas usando os seguintes métodos:

• Métricas: use a API REST para métricas para extrair dados de métricas do banco de dados de métricas do Azure Monitor. A API suporta expressões de filtro para refinar os dados recuperados. Para obter mais informações, consulte Referência da API REST do Azure Monitor.

• Logs: use a API REST ou as bibliotecas de cliente associadas.

• Outra opção é a exportação de dados do espaço de trabalho.

Para começar a usar a API REST para o Azure Monitor, consulte Passo a passo da API REST de monitoramento do Azure.

Para obter instruções detalhadas sobre como configurar logs de diagnóstico usando a API REST, consulte Configurar logs de diagnóstico por meio da API REST do Azure Monitor.

Consultas do Kusto

Você pode analisar dados de monitoramento no repositório Azure Monitor Logs / Log Analytics usando a linguagem de consulta Kusto (KQL).

Para obter uma lista de consultas comuns para qualquer serviço, consulte a interface de consultas do Log Analytics.

Por exemplo, consultas, selecione Logs em Monitoramento na navegação à esquerda da página Data Factory no portal do Azure e selecione a guia Consultas. Aqui estão alguns exemplos de consultas:

Disponibilidade de PipelineRuns: Fornece a disponibilidade das execuções de pipeline.

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

A atividade executa as 5 principais falhas: retorna as cinco principais atividades que falharam com erros do sistema.

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

Pipeline executa o status mais recente: retorna o status mais recente das execuções do pipeline.

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

Alertas

Os alertas do Azure Monitor notificam proativamente quando condições específicas são encontradas em seus dados de monitoramento. Os alertas permitem-lhe identificar e resolver problemas no seu sistema antes que os seus clientes os percebam. Para obter mais informações, consulte Alertas do Azure Monitor.

Há muitas fontes de alertas comuns para recursos do Azure. Para obter exemplos de alertas comuns para recursos do Azure, consulte Consultas de alerta de log de exemplo. O site Azure Monitor Baseline Alerts (AMBA) fornece um método semiautomatizado de implementação de alertas métricos de plataforma, painéis e diretrizes importantes. O site aplica-se a um subconjunto em contínua expansão dos serviços do Azure, incluindo todos os serviços que fazem parte da Zona de Aterragem do Azure (ALZ).

O esquema de alerta comum padroniza o consumo de notificações de alerta do Azure Monitor. Para obter mais informações, consulte Esquema de alerta comum.

Tipos de alertas

Você pode alertar sobre qualquer fonte de dados de métrica ou log na plataforma de dados do Azure Monitor. Há muitos tipos diferentes de alertas, dependendo dos serviços que você está monitorando e dos dados de monitoramento que você está coletando. Diferentes tipos de alertas têm vários benefícios e desvantagens. Para obter mais informações, consulte Escolher o tipo de alerta de monitoramento correto.

A lista a seguir descreve os tipos de alertas do Azure Monitor que você pode criar:

• Os alertas métricos avaliam as métricas de recursos em intervalos regulares. As métricas podem ser métricas de plataforma, métricas personalizadas, logs do Azure Monitor convertidos em métricas ou métricas do Application Insights. Os alertas métricos também podem aplicar várias condições e limites dinâmicos.
• Os alertas de log permitem que os usuários usem uma consulta do Log Analytics para avaliar logs de recursos em uma frequência predefinida.
• Os alertas do log de atividades são acionados quando ocorre um novo evento do log de atividades que corresponde às condições definidas. Os alertas de Integridade do Recurso e os alertas de Integridade do Serviço são alertas de log de atividades que relatam a integridade do serviço e do recurso.

Alguns serviços do Azure também suportam alertas de deteção inteligente, alertas Prometheus ou regras de alerta recomendadas.

Para alguns serviços, você pode monitorar em escala aplicando a mesma regra de alerta de métrica a vários recursos do mesmo tipo que existem na mesma região do Azure. Notificações individuais são enviadas para cada recurso monitorado. Para serviços e nuvens do Azure com suporte, consulte Monitorar vários recursos com uma regra de alerta.

Regras de alerta do Data Factory

Para criar e gerenciar alertas, selecione Alertas em Monitoramento na navegação à esquerda da página Data Factory no portal do Azure.

A tabela a seguir lista as regras de alerta populares para o Data Factory. Esta é apenas uma lista recomendada. Você pode definir alertas para qualquer métrica, entrada de log ou entrada de log de atividades listada na referência de dados de monitoramento do Data Factory.

As notificações fornecem alertas proativos durante ou após a execução de um pipeline.

• Enviar um email com um pipeline do Azure Data Factory mostra como configurar notificações de email a partir de alertas de pipeline.
• Enviar notificações para um canal do Microsoft Teams a partir de um pipeline do Azure Data Factory mostra como configurar notificações de alertas de pipeline para o Microsoft Teams.

Recomendações do assistente

Para alguns serviços, se ocorrerem condições críticas ou alterações iminentes durante as operações de recursos, será exibido um alerta na página Visão geral do serviço no portal. Você pode encontrar mais informações e correções recomendadas para o alerta em Recomendações do Advisor em Monitoramento no menu à esquerda. Durante as operações normais, nenhuma recomendação do consultor é exibida.

Para obter mais informações sobre o Azure Advisor, consulte Visão geral do Azure Advisor.

Conteúdos relacionados

• Consulte Referência de dados de monitoramento do Data Factory para obter uma referência das métricas, logs e outros valores importantes criados para o Data Factory.
• Consulte Monitorando recursos do Azure com o Azure Monitor para obter detalhes gerais sobre o monitoramento de recursos do Azure.