Übersicht über die Überwachung von Eventstream-Arbeitsbereichen (Vorschau)

Verwenden Sie Eventstream Workspace Monitoring (Vorschau), um die Gesundheit und Performance von Eventstreams mithilfe von Fabric Workspace Monitoring zu verfolgen. Wenn Sie die Arbeitsbereichsüberwachung aktivieren, erstellt Fabric automatisch ein Ereignishaus in Ihrem Arbeitsbereich, das Metriken, Knotenstatus und Fehlerdaten aus Ihren Eventstreams sammelt. Sie können diese Daten abfragen, indem Sie KQL (Kusto Query Language) verwenden, um Probleme zu beheben, Trends zu analysieren und individuelle Dashboards zu erstellen.

Voraussetzungen

  • Eine Power BI Premium- oder Fabric-Kapazität.
  • Die Arbeitsbereichsadministratoren können die Überwachung ihrer Arbeitsbereichsmandanteneinstellung aktivieren . Um die Einstellung zu aktivieren, müssen Sie ein Fabric Administrator sein. Wenn Sie kein Fabric Administrator sind, bitten Sie den Fabric-Administrator in Ihrer Organisation, die Einstellung zu aktivieren.
  • Sie haben die Administratorrolle im Arbeitsbereich.
  • Workspace-Überwachung ist auf Workspace-Ebene aktiviert, und Log Eventstream-Aktivität ist für jeden Eventstream aktiviert. Die Aktivierung der Workspaceüberwachung für einen Workspace aktiviert die Aktivitätsprotokollierung für Ereignisströme nicht automatisch.

Überwachungstabellen

Eventstream-Überwachung stellt drei Tabellen in der Workspace-Monitoring-Datenbank bereit. Alle Tabellen teilen gemeinsame Spalten (Basisabmessungen) und enthalten tabellenspezifische Spalten für die daten, die sie nachverfolgen.

Table Was sie Ihnen sagt Emissionsfrequenz
EventStreamNodeStatus Gibt an, in welchem Zustand sich jeder Knoten in Ihrem Eventstream befindet, ob er läuft, angehalten wurde, fehlgeschlagen ist oder einen anderen Zustand hat. Ungefähr alle 6 Stunden
EventStreamMetrics Datenflussmetriken wie eingehende und ausgehende Nachrichtenanzahl, Bytevolumes, Wasserzeichenverzögerung und backlogged-Ereignisse. Jede Minute
EventStreamErrorMetrics Fehleranzahl nach Typ, einschließlich Laufzeitfehlern, Deserialisierungsfehlern und Datenkonvertierungsfehlern. Jede Minute

Fragen, die Sie beantworten können

In diesen Tabellen können Sie fragen wie:

  • Wie viele Ereignisse haben in der letzten Stunde meinen Eventstream eingegeben und beendet?
  • Ist mein Eventstream fehlerfrei? Laufen alle Knoten?
  • Wo werden Ereignisse verworfen oder verzögert?
  • Welche Arten von Fehlern treten auf und wie häufig?
  • Hält die Verarbeitung mit dem eingehenden Datenvolumen Schritt?

Gemeinsame Spalten (Grundlegende Dimensionen)

Alle drei Eventstream-Überwachungstabellen enthalten diese Spalten. Sie zeigen, zu welchem Eventstream und Arbeitsbereich die Daten gehören.

Kolumne Typ Description
Timestamp datetime Datum und Uhrzeit (UTC), zu dem das Ereignis aufgezeichnet wurde.
ArtifactId string Der eindeutige Bezeichner des Eventstreams.
ArtifactName string Der Anzeigename des Eventstreams.
ArtifactKind string Immer Event Stream für Eventstream-Elemente.
WorkspaceId string Der eindeutige Bezeichner des Fabric Arbeitsbereichs.
WorkspaceName string Der Anzeigename des Arbeitsbereichs.
CustomerTenantId string Die Microsoft Entra-Mandanten-ID.
Level string Der Schweregrad des Ereignisses (z. B. "Informational").
OperationId string Ein eindeutiger Bezeichner für den Vorgang.
PremiumCapacityId string Der Bezeichner der Fabric-Kapazität.
PlatformMonitoringCategory string Die Überwachungskategorie (z. B. "Motor").
PlatformMonitoringTableName string Der Name der Überwachungstabelle.
LogAnalyticsResourceId string Die Ressourcennummer des Azure Log Analytics-Arbeitsbereichs.

EventStreamNodeStatus

In dieser Tabelle wird der Zustand der einzelnen Knoten in Ihrem Ereignisstrom nachverfolgt. Ein Knoten ist eine einzelne Komponente in Ihrem Ereignisstream, z. B. eine Quelle, ein Ziel oder ein Datenstrom. Jede Zeile stellt den Status eines Knotens zu einem Zeitpunkt dar.

Der Knotenstatus wird periodisch ausgestrahlt (etwa alle sechs Stunden).

Kolumne Typ Description
NodeId string Der eindeutige Bezeichner des Knotens (eine GUID, die auch dann gleich bleibt, wenn der Knoten umbenannt wird).
NodeName string Der Anzeigename des Knotens (der Alias, den Sie im Eventstream-Editor sehen).
NodeDirection string Die Rolle des Knotens: Quelle, Ziel, Standardstream oder abgeleiteter Stream.
NodeType string Der Typ des Knotens, z. B. Eventhouse, Lakehouse, IoTHub, AzureEventHub und andere.
NodeStatus string Der aktuelle Status des Knotens. Mögliche Werte: Unbekannt, Erstellen, Ausführen, Anhalten, Fehlgeschlagen, Warnung, Löschen.

EventStreamMetrics

Diese Tabelle enthält Datenflussmetriken für Ihren Eventstream. Sie erfahren, wie viele Daten in jedem Teil Ihres Eventstreams fließen. So erfahren Sie beispielsweise, wie viele Nachrichten eingehen, ausgehen und ob die Verarbeitung mit dem eingehenden Volumen Schritt hält.

Kolumne Typ Description
CorrelationId string Ein Identifikator, der die Metrik auf die zugrunde liegende Dienstressource abbildet, wie zum Beispiel einen Verarbeitungsauftrag oder eine Event Hub-Entität.
NodeDirection string Die Rolle des Knotens: Quelle, Ziel, Standardstream oder abgeleiteter Stream.
NodeType string Der Typ des Knotens.
MetricsName string Der Name der metrik, die gemeldet wird (siehe verfügbare Metriken weiter unten in diesem Artikel).
Aggregation string Wie die Metrik aggregiert wurde: Avg, Max, Min oder Sum.
Value real Der numerische Wert der Metrik.
Unit string Die Maßeinheit: Anzahl, Sekunden oder Bytes.
MetricSpecificDimensions dynamic Mehr Kontext als JSON-Objekt. Kann partitionId, ProcessorId, QueryStepId, OperatorId, LogicalName, ChildEntityName, Protocol oder ContainerId abhängig von der Quelle enthalten.

Streammetriken

Diese Kennzahlen gelten für Standard- und abgeleitete Streams.

Metrikname Aggregation Einheit Was sie misst
Incoming Bytes Summe Byte Die Gesamtzahl der Bytes, die vom Eventstream empfangen werden.
Incoming Messages Summe Anzahl Die Gesamtzahl der nachrichten, die vom Eventstream empfangen wurden.
Outgoing Bytes Summe Byte Die Gesamtzahl der Bytes, die vom Ereignisstream von Verbrauchern gelesen werden.
Outgoing Messages Summe Anzahl Die Gesamtzahl der Nachrichten, die vom Ereignisstream von Konsumenten gelesen wurden.

Verarbeiten von Metriken

Diese Metriken gelten für Quellen und Ziele mit Transformationen.

Metrikname Aggregation Einheit Was sie misst
Watermark Delay Max. Seconds Die maximale Verzögerung zwischen dem Zeitpunkt der Erstellung eines Ereignisses und der Verarbeitung. Eine steigende Wasserzeichenverzögerung bedeutet, dass die Verarbeitung hinter sich fällt.
Input Events Summe Anzahl Die Gesamtanzahl der vom Prozessor empfangenen Ereignisse.
Backlogged Input Events Max. Anzahl Die Anzahl der Ereignisse, die auf die Verarbeitung warten. Ein hoher Backlog bedeutet, dass der Prozessor nicht mit der eingehenden Rate schritthalten kann.
Input Event Bytes Summe Byte Die Gesamtzahl der vom Prozessor empfangenen Ereignisse.
Input Sources Received Summe Anzahl Die Anzahl der unterschiedlichen Eingabequellen, die Ereignisse gesendet haben.
Output Events Summe Anzahl Die Gesamtanzahl der vom Prozessor erzeugten Ereignisse, die an Zielorte gesendet werden.

EventStreamErrorMetriken

Diese Tabelle verfolgt die Fehleranzahl nach Typ. Verwenden Sie sie, um zu ermitteln, welche Arten von Fehlern auftreten und wie häufig. Jede Zeile stellt eine Fehleranzahl für einen bestimmten Fehlertyp in einem bestimmten Zeitraum dar.

Kolumne Typ Description
CorrelationId string Ein Bezeichner, der den Fehler der zugrunde liegenden Dienstressource zuordnet.
NodeDirection string Die Rolle des Knotens: Quelle, Ziel, Standardstream oder abgeleiteter Stream.
NodeType string Der Typ des Knotens.
MetricsName string Der Typ des Fehlers: Laufzeitfehler, Deserialisierungsfehler oder Datenkonvertierungsfehler.
Aggregation string Immer "Summe" für Fehlermetriken.
Value real Die Anzahl der aufgetretenen Fehler.
Unit string Immer "Zählen" für Fehlermetriken.
MetricSpecificDimensions dynamic Mehr Kontext als JSON-Objekt (z. B. PartitionId, ProcessorId).

Fehlertypen

Fehlertyp Was dies bedeutet
Runtime Errors Fehler, die während der Ereignisverarbeitung aufgetreten sind, z. B. Abfrageausführungsfehler oder Ausgabeschreibfehler.
Deserialization Errors Fehler, die beim Versuch, eingehende Ereignisse zu lesen, aufgetreten sind. Dieser Fehler bedeutet in der Regel, dass das Datenformat nicht mit dem erwarteten Schema übereinstimmt.
Data Conversion Errors Fehler beim Konvertieren von Daten zwischen Typen, z. B. beim Konvertieren eines Textwerts in eine Zahl.

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