Skip to main content

Alerting and Monitoring on SQL Azure

שלום רב
היום אכתוב על נושא של התרעות וכלי ניטור ש Azure נותן לנו כחלק מהמוצר.
(לפני זמן רב כתבתי על כלים חינמיים לניטור, וכן השוותי בין AWS לבין Azure), המוצר עצמו מאד התפתח ואנו עדים לכלי התרעה מובנים במוצר, כלי התרעה מובנים נוצרים על ידי מטריקות מדידה, להלן מטריקות המדידה.
ניגשים למסך של בסיסי נתונים בפורטל בוחרים בסיס נתונים רצוי לוחצים על Monitor, ואז רואים גרפים נחמדים.
בתחתית המסך לוחצים על אפשרות הוספת Metrics.















כאשר בוחרים Metrics רצויים לנו לפי קריטריונים שונים:



ואז במסך הראשי ניתן להוריד או להוסיף מהמסך ומהגרף Metrics רצויים לך על ידי לחיצה על העיגול הקטן:
הנה לפני:


והנה אחרי:

שימו לב לעמודה הכי ימנית
Alert Rules
לחלק מהמדדים ניתן להגדיר התרעה ולחלק מהמדדים לא ניתן להגדיר התרעה, נלך לעמוד על metric שניתן להגדיר עליו התרעה.
ברגע שנעמוד עליו בתחתית העמוד יש כפתור:
Add Rule





ואז בלחיצה נכנסים למסך של 
Define Alert


ממלאים מה שצריך כמו למי לשלוח את ההתרעה מה הגבול שממנה תישלח ההתרעה וכל כמה זמן לבדוק את המערכת.
וזו ההגדרה עצמה:

זהו הגדרנו התרעות. כאשר יגיע הגבול וההתרעה תיקפוץ - גם יישלח מייל וגם בפורטל יסומן בסיס הנתונים שיש לו התרעה - עד לשיחרור ההתרעה.
הנה metric שמוגדרת לו התרעה:



והנה כאשר נכנסים למסך של בסיס הנתונים  Active alert מסומן ובולט לעין:


הנה המייל שהגיע למי שצריך בנוגע להתרעה עצמה, המייל ברור - וכאשר נקטין בסיס הנתונים או נגדיל טווח ההתרעה יישלח מייל שהכל בסדר.



כדי לנהל את כל ההתרעות כולן יש מסך מיוחד שנקרא:
Management Services דרכו ניתן להגיע לכל ההתרעות לערוך אותן לשחרר אותן ולראות היסטוריה שלהן:




אם נלחץ על ההתרעה עצמה נראה מה קרה:



עד כאן הכל ברור אני מקווה.
מנגנון ההתרעות קיים לא רק על בסיסי נתונים - להיפך דווקא בבסיסי נתונים הוא עני ב Metrics שניתן לכמת לכדי התרעה.
ברוב הקומפוננטות האחרות יש לו עושר רב יותר של התרעות

נסו ותהנו.
פיני





Comments

Popular posts from this blog

How to restore deleted Azure Synapse dedicated SQL pool

  Existing dedicated pool can be easily restored from Azure portal or PowerShell command, but for now deleted pool could be restored from PowerShell only! Example: # Connect to Azure with system-assigned managed identity $AzureContext = (Connect-AzAccount -Identity).context # set and store context $AzureContext = Set-AzContext -SubscriptionName $AzureContext.Subscription -DefaultProfile $AzureContext # $AzureContext = Set-AzContext -SubscriptionName $SubscriptionName -DefaultProfile $AzureContext $SubscriptionName="Databases" $ResourceGroupName="stg-rg-we" $ServerName="stg-synapse-we"   $DatabaseName="sql_we_2023_11_07_13_42" $NewDatabaseName="sql_dp_we_deleted" ######################################## $token = (Get-AzAccessToken -ResourceUrl https://database.windows.net).Token $SubscriptionId = "ce088f9e-1111111a3914b" $DedicatedPoolEndPoint = "stg-synapse-we.sql.azuresynapse.net" $DedicatedPoolName = $DatabaseNam...

The journey to the Lakehouse

A long time has passed since the last post, we have gone through a long and tedious journey to adapt what Azure offers us, to our needs. Our needs were simple, the Current Datawarehouse (SQL Server on VM inazure) served the BI. ML teams worked on GCP, we want to let both teams to work on Azure in a platform that will have the ability to scale and will not fail every 2 days. We checked: Snowflake on azure Synapse analytics GCP We decided to go for the full Azure product for the reasons: Migration time support costs Synapse as a platform contains many components, and the challenge was to find what fits  us as an organization and as a group. The knowledge of the people and their abilities influenced the plans. Here's what we planned and what we did: We start to put everything in the Data Lake in parquet or delta format, build on top of Azure ADLS gen 2. We had to move some data to T-SQL compatible platform, so this involves setting up a dedicated Synapse pool , which is a fully man...

From DBA to Data Engineer in Azure

I recently moved a role From being a DBA Manager, Who is responsible for the operational databases. I moved to manage the data engineering group. So what exactly is the difference between the two functions? DBA - Production Databases: SQL\ NoSQL- 24*7, powerful server on premise or on the cloud, managed or semi managed, security tasks, high performance is a target, multiregional, HA as top priority. Developers are using Microservices - so we have many applications many services and many many Databases. Many kinds of DB's like Cloud IAAS and PAAS. Secure and audit the data is must. The Clusters must have Uptime as long as we can achive. Data Modeling - is so important too. Challenges and Problems in the data bases systems Lots of DB’s Lots of creators / no standards Lots of Consumers (Query, tools, SLA) Raw data Lots of data resources Data silos In Data Engineering we have other challenges for example we have Data lake and Data Warehouses : Batch process. Stream Process. many data ...