Skip to main content

AzureDiagnostics and AzureMetrics in SQL Azure DB

שלום רב
מיקרוסופט התקדמו מאד במתן האפשרויות ב SQL Azure לנטר ולדעת מה קורה בבסיס הנתונים.
המדדים נשמרים במחסן נתונים ומתחלקים ל 2 אגפים :

AzureMetrics

אלו המדדים הראשים של AZURE שם הם אוספים הכל גם למכונות לסטורג וכמובן לבסיסי נתונים.
למשל בעולם של SQL Azure מדובר על DTU וכל מה שאפשר לצפות בגרפים בפורטל.

AzureDiagnostics

פה מדובר על מטריקות יותר מתקדמות תחת אגף זה נכנסים קטגוריות כמו Audit שהחלטה לשלוח לשמירה, Query store, המלצות, Wait type של DBA וגם Insights. בקיצור אגף מרתק ומעניין - וארחיב עליו בקרוב בפוסט מורחב.

כאשר מחליטים לקשר Azure SQL לאגף - הולכים לבסיס הנתונים מקשרים אותו והמערכת מלבד מתחילה לשמור נתונים...(היא שומרת אותם בבסיס הנתונים הידוע בשם Kusto או בשמו החדש Azure Data Explorer, וגם על כך אני מבטיח פוסט בקרוב ממש) השמירה היא ל 30 יום.
ואז אפשר לתחקר בשפת ה  Kusto ( עוד פוסט בקרוב אמרנו?...) או בדשבורדים שמיקרוסופט נתנו, או אפילו ב Power bi (וואו גם על זה עוד פוסט?... בכיף.) העיקר שיהיה אפשר לתחקר.

בקיצור ים של DATA נשמר - רק קחו ונצלו אותו.

להלן מספר תמונות שממחישות

תמונה מספר 1 מספרת לנו את המיקום שבו בוחרים מה יש לנו ב Azure Metrics מגיעים לשם דרך בסיס הנתונים כל המטריקות ניתנות להגדרת התרעה ורואים בגרף.
עדיין זה לא נשמר למחסנית הנתונים. כלומר אפשר כרגע רק לתחקר עם מה שיש.
זה לפני שבחרתי מדד CPU של בסיס נתונים.

 
 
 
תמונה מספר 2 מציגה לנו את הגרף שעלה אחרי בחירת המדד -  אצלינו CPU.
 
 
 
תמונה מספר 3 מספרת לנו איך אנו מגדירים לשמור למחסנית הנתונים את ה AzureDiagnostics and AzureMetrics.
בוחרים פה ואז ניתן לבחור מה רוצים לשמור.



תמונה מספר 4 מספרת לנו את סיפור תיחקור הלוג. רואים בצד שמאל המון אפשרויות - תלכו ל Logs וייפתח לכם מסך תיחקור שימו לב לשפת התיחקור של Kusto, תוצאת השאילתה נכתבת למסך בצורת טבלה אבל אפשר להעביר לגרף בקלות. פה שאלתי את המנוע כל מה שנשמר ל AzureMetrics והוא קשור ל SQL לפי מדד - מה הערך הממוצע. אפשר עוד חלוקה לפי בסיסי נתונים (אפשר כמה בסיסי נתונים למחסנית אחת).


בתמונה מספר 5 ספרתי כמה דגימות לכל מדד.




תמונה מספר 6 מספרת את סיפורו של הקליק - בקליק אפשר להפוך את התוצאה לגרף ואפשר לראות יותר טוב מה קרה..



תמונה מספר 7 מתחילה לספר את עולם ה AzureDiagnostics שימו לב במחסנית בחרתי Logs, והתחלתי לתחקר בשאילתא, ספרתי כל מה שיש לנו לפי קטגוריות.
בחלק השני יש את הקטגוריות שהם אוספים עבורינו כמו שציינתי למעלה המון דברים מאד מעניינים. שימוש רב אפשר לעשות פה.


תמונה מספר 8 מספרת את סיפורו של הקליק 2 - גם פה בקליק אפשר לראות ברף מה יש ומא אין בתוצאות

וכמו שאמרתי אפשר להוציא מפה דוח, התרעה, לינק לדש בורד ועוד.

ממליץ מאד לנשות ואם משהו לא ברור אנא שאלו.
Labels:

Comments

Post a Comment

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...
Post a Comment
Read more

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...
Post a Comment
Read more

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 ...
Post a Comment
Read more