Отслеживайте использование ресурсов и запросы в Azure Synapse Analytics

  • Статья

Azure Synapse Analytics предоставляет широкие возможности мониторинга в рамках портала Azure, позволяя просматривать аналитические сведения о рабочей нагрузке хранилища данных. Портал Azure — рекомендуемый инструмент мониторинга хранилища данных, так как он предоставляет настраиваемые периоды хранения, оповещения, рекомендации, индивидуальные диаграммы и панели мониторинга для метрик и журналов. На портале можно также выполнить интеграцию с другими службами мониторинга Azure, такими как Azure Monitor (журналы) и Log Analytics, чтобы обеспечить комплексные возможности мониторинга не только для хранилища данных, но и для всей платформы аналитики Azure. В этой документации описывается, какие возможности мониторинга доступны для оптимизации вашей платформы аналитики и управления ею при использовании Synapse SQL.

Загруженность ресурсов

Список и сведения о метриках, доступных для выделенных пулов SQL (ранее — хранилище данных SQL), см. в статье Поддерживаемые метрики для Microsoft.Synapse/workspaces/sqlPools. Эти метрики отслеживаются с помощью Azure Monitor.

Факторы, которые следует учитывать при просмотре метрик и настройке оповещений.

  • Используется DWU представляет только высокоуровневое представление использования в пуле SQL и не предназначено для комплексного индикатора использования. Чтобы определить, следует ли увеличивать или уменьшать масштаб, учитывайте все факторы, которые могут повлиять на DWU, такие как параллелизм, память tempdbи емкость адаптивного кэша. Рекомендуется выполнить рабочую нагрузку с разными параметрами DWU, чтобы определить, что лучше соответствует вашим бизнес-целям.
  • Сведения об успешных и неудачных подключениях выводятся для конкретной базы данных или хранилища данных, а не для самого сервера.
  • Процент памяти отражает использование, даже если хранилище данных находится в состоянии простоя. Он не отражает активное потребление памяти рабочей нагрузки. Используйте и отслеживайте эту метрику вместе с другими пользователями (tempdbкэш 2-го поколения), чтобы принять комплексное решение о том, если масштабирование для дополнительной емкости кэша увеличит производительность рабочей нагрузки в соответствии с вашими требованиями.

Действия запросов

Для программного взаимодействия при мониторинге Synapse SQL с помощью T-SQL служба предоставляет набор динамических административных представлений (DMV). Эти представления полезны в том случае, если вы активно устраняете неполадки и выявляете узкие места производительности в рабочей нагрузке.

Чтобы просмотреть список динамических административных представлений, применяемых к Synapse SQL, ознакомьтесь с выделенными динамическими административными представлениями пула SQL.

Примечание.

  • Чтобы отслеживать запросы с помощью вкладки "Действие запроса", необходимо возобновить выделенный пул SQL.
  • Вкладка действия запроса не может использоваться для просмотра исторических выполнений.
  • Вкладка "Действие запроса" не отображает запросы, связанные с объявлением переменных (например, DECLARE @ChvnString VARCHAR(10)), установка переменных (например, SET @ChvnString = 'Query A') или сведения о пакете. Вы можете найти различия между общим числом запросов, выполняемых на портал Azure, и общим количеством запросов, вошедшего в динамические административные представления.
  • Чтобы проверить журнал запросов на точные отправленные запросы, включите диагностика экспортировать доступные динамические административные представления в одно из доступных назначений (например, Log Analytics). По проектированию динамические административные представления содержат только последние 10 000 выполненных запросов. После любой приостановки, возобновления или масштабирования данные dmV будут очищаться.

Метрики и журналы диагностики

Можно экспортировать метрики и журналы в Azure Monitor, в частности в журналы Azure Monitor, и программно обращаться к ним посредством запросов к журналам. Задержка журнала для Synapse SQL составляет примерно 10–15 минут.

Связанный контент

В следующих статьях описываются распространенные сценарии и варианты использования при мониторинге хранилища данных и управлении ими.