數(shù)據(jù)集成工具：Azure Data Factory：13.數(shù)據(jù)工廠中的監(jiān)控與日志記錄

數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory：13.數(shù)據(jù)工廠中的監(jiān)控與日志記錄1數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory：監(jiān)控與日志記錄基礎(chǔ)1.1理解AzureDataFactory監(jiān)控的重要性在數(shù)據(jù)集成項(xiàng)目中，監(jiān)控是確保數(shù)據(jù)管道正常運(yùn)行、及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題的關(guān)鍵。AzureDataFactory（ADF）提供了豐富的監(jiān)控工具，幫助數(shù)據(jù)工程師和分析師追蹤數(shù)據(jù)流的執(zhí)行狀態(tài)、性能指標(biāo)和異常情況。通過(guò)監(jiān)控，可以：實(shí)時(shí)查看管道執(zhí)行狀態(tài)：了解數(shù)據(jù)管道是否按預(yù)期運(yùn)行，及時(shí)發(fā)現(xiàn)失敗或延遲的活動(dòng)。性能調(diào)優(yōu)：分析管道的執(zhí)行時(shí)間、資源使用情況，優(yōu)化數(shù)據(jù)流的性能。故障排查：當(dāng)數(shù)據(jù)管道出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)，通過(guò)日志記錄快速定位問(wèn)題原因。合規(guī)性與審計(jì)：記錄數(shù)據(jù)處理活動(dòng)，滿足合規(guī)性和審計(jì)需求。1.1.1監(jiān)控工具與服務(wù)ADFMonitor：提供管道執(zhí)行的概覽，包括活動(dòng)狀態(tài)、執(zhí)行時(shí)間等。AzureMonitor：集成更高級(jí)的監(jiān)控和日志分析，支持自定義警報(bào)和查詢。LogAnalytics：用于深入分析日志數(shù)據(jù)，創(chuàng)建自定義視圖和報(bào)告。1.2日志記錄在數(shù)據(jù)集成中的作用日志記錄是數(shù)據(jù)集成過(guò)程中的另一個(gè)重要方面，它記錄了數(shù)據(jù)管道執(zhí)行的詳細(xì)信息，包括但不限于：活動(dòng)日志：記錄每個(gè)活動(dòng)的開(kāi)始、結(jié)束時(shí)間，以及任何錯(cuò)誤或警告信息。性能日志：記錄數(shù)據(jù)流的性能指標(biāo)，如數(shù)據(jù)讀取速度、寫(xiě)入速度、處理時(shí)間等。審計(jì)日志：記錄對(duì)數(shù)據(jù)工廠的任何更改，包括管道、數(shù)據(jù)集和觸發(fā)器的創(chuàng)建、更新和刪除。日志記錄不僅有助于故障排查，還支持性能分析和合規(guī)性審計(jì)，是數(shù)據(jù)集成項(xiàng)目中不可或缺的一部分。1.2.1日志記錄配置在ADF中，日志記錄可以通過(guò)以下步驟配置：?jiǎn)⒂萌罩居涗洠涸跀?shù)據(jù)工廠設(shè)置中，啟用日志記錄到AzureBlob存儲(chǔ)或AzureDataLakeStorage。配置日志級(jí)別：選擇要記錄的日志級(jí)別，如信息、警告、錯(cuò)誤等。設(shè)置日志保留策略：定義日志數(shù)據(jù)的保留時(shí)間，以管理存儲(chǔ)成本。1.2.2示例：配置日志記錄到AzureBlob存儲(chǔ)#使用AzureCLI配置日志記錄到AzureBlob存儲(chǔ)

azresourceupdate--id/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{factoryName}/logSettings--setproperties.azureBlobFileSystem.type="AzureBlobFS"properties.azureBlobFileSystem.accountName="{storageAccountName}"properties.azureBlobFileSystem.fileSystem="{fileSystemName}"properties.azureBlobFileSystem.container="{containerName}"properties.azureBlobFileSystem.folderPath="{folderPath}"properties.azureBlobFileSystem.retentionPolicy.days="{retentionDays}"properties.azureBlobFileSystem.retentionPolicy.enabled=true在上述代碼中，需要替換{subscriptionId}、{resourceGroupName}、{factoryName}、{storageAccountName}、{fileSystemName}、{containerName}、{folderPath}和{retentionDays}為實(shí)際的值。1.2.3日志數(shù)據(jù)分析一旦日志記錄被配置，可以使用AzureMonitor或LogAnalytics來(lái)分析日志數(shù)據(jù)。例如，使用KQL（Kusto查詢語(yǔ)言）查詢?nèi)罩緮?shù)據(jù)：//使用KQL查詢ADF日志數(shù)據(jù)

AzureDiagnostics

|whereOperationName=="PipelineRun"

|summarizecount()byResultType,OperationName此查詢將返回所有管道運(yùn)行的結(jié)果類(lèi)型匯總，幫助識(shí)別成功、失敗或取消的管道執(zhí)行情況。1.3結(jié)論監(jiān)控與日志記錄是確保數(shù)據(jù)集成項(xiàng)目成功的關(guān)鍵實(shí)踐。通過(guò)合理配置和利用ADF的監(jiān)控工具與日志記錄功能，可以提高數(shù)據(jù)管道的可靠性和性能，同時(shí)滿足合規(guī)性要求。掌握這些工具的使用，對(duì)于任何從事數(shù)據(jù)集成工作的專(zhuān)業(yè)人員都是必不可少的技能。注意：上述代碼示例和配置步驟需要根據(jù)實(shí)際的Azure環(huán)境和需求進(jìn)行調(diào)整。在生產(chǎn)環(huán)境中操作前，建議在測(cè)試環(huán)境中先進(jìn)行驗(yàn)證。2數(shù)據(jù)工廠中的監(jiān)控與日志記錄2.1設(shè)置監(jiān)控與日志記錄2.1.1配置監(jiān)控與日志記錄的步驟在AzureDataFactory中，監(jiān)控和日志記錄是確保數(shù)據(jù)管道運(yùn)行順暢、及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題的關(guān)鍵。以下步驟指導(dǎo)你如何在AzureDataFactory中配置監(jiān)控與日志記錄：登錄Azure門(mén)戶：首先，你需要登錄到Azure門(mén)戶。訪問(wèn)數(shù)據(jù)工廠：在Azure門(mén)戶中，找到并打開(kāi)你的數(shù)據(jù)工廠。打開(kāi)監(jiān)控選項(xiàng)：在數(shù)據(jù)工廠的左側(cè)菜單中，選擇“監(jiān)控”選項(xiàng)。配置日志記錄：在監(jiān)控頁(yè)面中，你可以配置日志記錄。點(diǎn)擊“日志記錄”按鈕，然后選擇你想要記錄的日志級(jí)別（例如，基本、詳細(xì)、調(diào)試）。設(shè)置警報(bào)：在“警報(bào)”部分，你可以設(shè)置基于管道運(yùn)行狀態(tài)的警報(bào)。例如，當(dāng)管道運(yùn)行失敗時(shí)，你可以配置警報(bào)通過(guò)電子郵件通知你。使用AzureMonitor：AzureDataFactory與AzureMonitor集成，允許你更深入地監(jiān)控和分析數(shù)據(jù)管道的運(yùn)行情況。在數(shù)據(jù)工廠的“監(jiān)控”選項(xiàng)中，選擇“日志”或“指標(biāo)”來(lái)查看詳細(xì)信息。創(chuàng)建日志分析工作區(qū)：為了更有效地分析日志，你可能需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)AzureLogAnalytics工作區(qū)，并將其與數(shù)據(jù)工廠關(guān)聯(lián)。這可以通過(guò)在AzureMonitor中選擇“日志”并創(chuàng)建一個(gè)新的工作區(qū)來(lái)完成。配置日志流：確保數(shù)據(jù)工廠的日志流正確配置到你的LogAnalytics工作區(qū)。這可以在數(shù)據(jù)工廠的“日志記錄”設(shè)置中完成。使用KQL查詢?nèi)罩荆阂坏┤罩玖髋渲猛瓿?，你可以使用Kusto查詢語(yǔ)言（KQL）來(lái)查詢和分析日志數(shù)據(jù)。例如，以下是一個(gè)KQL查詢示例，用于查找過(guò)去24小時(shí)內(nèi)所有失敗的管道運(yùn)行：//KQL查詢示例

AzureDiagnostics

|whereOperationName=="PipelineRun"

|whereTimeGenerated>ago(1d)

|whereStatus=="Failed"

|summarizecount()byOperationName,ResourceId定期審查日志：定期審查日志和警報(bào)，以確保數(shù)據(jù)管道的健康狀態(tài)，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)任何潛在問(wèn)題。2.1.2使用AzureMonitor進(jìn)行日志記錄AzureMonitor是Azure中用于監(jiān)控和日志記錄的統(tǒng)一平臺(tái)。它提供了豐富的工具和功能，幫助你監(jiān)控AzureDataFactory的性能和健康狀況。以下是如何使用AzureMonitor進(jìn)行日志記錄的詳細(xì)步驟：訪問(wèn)AzureMonitor：在Azure門(mén)戶中，選擇“監(jiān)視”服務(wù)，然后點(diǎn)擊“日志”或“指標(biāo)”進(jìn)入AzureMonitor。創(chuàng)建警報(bào)規(guī)則：在AzureMonitor中，你可以創(chuàng)建警報(bào)規(guī)則來(lái)監(jiān)控特定的指標(biāo)或日志。例如，你可以創(chuàng)建一個(gè)警報(bào)，當(dāng)數(shù)據(jù)工廠的管道運(yùn)行時(shí)間超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)。配置日志查詢：使用KQL（Kusto查詢語(yǔ)言）來(lái)配置日志查詢。KQL是一種強(qiáng)大的查詢語(yǔ)言，用于分析和檢索日志數(shù)據(jù)。例如，以下查詢用于查找特定管道的所有運(yùn)行記錄：//KQL查詢示例

AzureDiagnostics

|whereOperationName=="PipelineRun"

|whereResourceIdcontains"your-pipeline-name"

|summarizecount()byOperationName,ResourceId,TimeGenerated設(shè)置日志數(shù)據(jù)的可視化：AzureMonitor提供了多種可視化選項(xiàng)，如圖表、地圖和表格，幫助你更好地理解日志數(shù)據(jù)。整合日志數(shù)據(jù)：你可以將AzureDataFactory的日志數(shù)據(jù)與其他Azure服務(wù)的日志數(shù)據(jù)整合，以獲得更全面的監(jiān)控視角。使用日志數(shù)據(jù)進(jìn)行故障排除：當(dāng)數(shù)據(jù)工廠的管道運(yùn)行出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，你可以使用AzureMonitor中的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行故障排除。例如，你可以查看失敗的管道運(yùn)行的詳細(xì)日志，以確定失敗的原因。通過(guò)以上步驟，你可以有效地在AzureDataFactory中設(shè)置監(jiān)控與日志記錄，確保數(shù)據(jù)管道的穩(wěn)定運(yùn)行，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題。3監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)管道3.1監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)管道的運(yùn)行狀態(tài)在AzureDataFactory中，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)管道的運(yùn)行狀態(tài)是確保數(shù)據(jù)處理流程順暢的關(guān)鍵。Azure提供了多種工具和方法來(lái)幫助你監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)管道的執(zhí)行情況，包括AzurePortal、AzureMonitor、以及通過(guò)編程方式使用RESTAPI或SDK。3.1.1使用AzurePortalAzurePortal提供了直觀的界面來(lái)查看數(shù)據(jù)管道的運(yùn)行狀態(tài)。你可以在數(shù)據(jù)工廠的“監(jiān)控”選項(xiàng)卡下，看到所有管道的執(zhí)行情況，包括成功、失敗、正在運(yùn)行和等待的活動(dòng)。此外，你還可以查看每個(gè)活動(dòng)的詳細(xì)信息，如開(kāi)始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間、持續(xù)時(shí)間、狀態(tài)和日志。3.1.2使用AzureMonitorAzureMonitor是一個(gè)集中式監(jiān)控和日志服務(wù)，可以用來(lái)收集和分析來(lái)自Azure資源的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。在AzureDataFactory中，你可以使用AzureMonitor來(lái)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)管道的性能指標(biāo)，如活動(dòng)的運(yùn)行時(shí)間、數(shù)據(jù)讀寫(xiě)速度等。AzureMonitor還支持設(shè)置警報(bào)，當(dāng)某些指標(biāo)超出預(yù)設(shè)閾值時(shí)，可以自動(dòng)發(fā)送通知。3.1.3使用RESTAPI或SDK對(duì)于需要自動(dòng)化監(jiān)控或集成到其他系統(tǒng)的情況，可以使用AzureDataFactory的RESTAPI或SDK。例如，你可以編寫(xiě)一個(gè)Python腳本來(lái)定期檢查數(shù)據(jù)管道的狀態(tài)，并在檢測(cè)到問(wèn)題時(shí)發(fā)送電子郵件通知。#Python示例：使用AzureDataFactorySDK監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)管道狀態(tài)

fromazure.identityimportDefaultAzureCredential

fromazure.datafactoryimportDataFactoryManagementClient

#設(shè)置你的訂閱ID和數(shù)據(jù)工廠名稱(chēng)

subscription_id='your-subscription-id'

resource_group_name='your-resource-group'

data_factory_name='your-data-factory'

#獲取默認(rèn)的Azure憑證

credential=DefaultAzureCredential()

#創(chuàng)建DataFactoryManagementClient對(duì)象

client=DataFactoryManagementClient(credential,subscription_id)

#獲取數(shù)據(jù)管道的運(yùn)行狀態(tài)

pipeline_runs=client.pipeline_runs.query_by_factory(

resource_group_name=resource_group_name,

factory_name=data_factory_name,

filters=[{"property":"PipelineName","operator":"Equals","values":["your-pipeline-name"]}],

last_updated_after="2023-01-01T00:00:00Z",

last_updated_before="2023-01-31T23:59:59Z"

)

#打印數(shù)據(jù)管道的運(yùn)行狀態(tài)

forruninpipeline_runs.value:

print(f"PipelinerunID:{run.run_id}")

print(f"Status:{run.status}")

print(f"Starttime:{run.start_time}")

print(f"Endtime:{run.end_time}")

print(f"Duration:{run.duration}")3.2分析數(shù)據(jù)管道的性能指標(biāo)分析數(shù)據(jù)管道的性能指標(biāo)對(duì)于優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程至關(guān)重要。AzureDataFactory提供了多種性能指標(biāo)，包括但不限于：活動(dòng)運(yùn)行時(shí)間：每個(gè)活動(dòng)的執(zhí)行時(shí)間。數(shù)據(jù)讀寫(xiě)速度：數(shù)據(jù)從源讀取和寫(xiě)入目標(biāo)的速度。資源利用率：如計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源的使用情況。3.2.1使用AzureMonitor分析性能AzureMonitor提供了豐富的性能指標(biāo)，你可以通過(guò)創(chuàng)建自定義視圖來(lái)分析這些指標(biāo)。例如，你可以創(chuàng)建一個(gè)圖表來(lái)顯示過(guò)去一周內(nèi)數(shù)據(jù)管道的平均運(yùn)行時(shí)間，或者設(shè)置一個(gè)警報(bào)，當(dāng)數(shù)據(jù)讀寫(xiě)速度低于某個(gè)閾值時(shí)觸發(fā)。3.2.2使用日志記錄分析性能AzureDataFactory的日志記錄功能可以幫助你深入了解數(shù)據(jù)管道的執(zhí)行情況。日志記錄包括活動(dòng)的詳細(xì)執(zhí)行信息，如活動(dòng)的開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間、讀寫(xiě)的數(shù)據(jù)量、錯(cuò)誤信息等。這些日志可以存儲(chǔ)在AzureBlob存儲(chǔ)或AzureDataLake存儲(chǔ)中，然后使用數(shù)據(jù)分析工具（如PowerBI或AzureLogAnalytics）進(jìn)行深入分析。#Python示例：使用AzureDataFactorySDK獲取活動(dòng)日志

fromazure.identityimportDefaultAzureCredential

fromazure.datafactoryimportDataFactoryManagementClient

#設(shè)置你的訂閱ID和數(shù)據(jù)工廠名稱(chēng)

subscription_id='your-subscription-id'

resource_group_name='your-resource-group'

data_factory_name='your-data-factory'

pipeline_run_id='your-pipeline-run-id'

#獲取默認(rèn)的Azure憑證

credential=DefaultAzureCredential()

#創(chuàng)建DataFactoryManagementClient對(duì)象

client=DataFactoryManagementClient(credential,subscription_id)

#獲取活動(dòng)的運(yùn)行日志

activity_runs=client.activity_runs.query_by_pipeline_run(

resource_group_name=resource_group_name,

factory_name=data_factory_name,

pipeline_run_id=pipeline_run_id,

last_updated_after="2023-01-01T00:00:00Z",

last_updated_before="2023-01-31T23:59:59Z"

)

#打印活動(dòng)的運(yùn)行日志

forruninactivity_runs.value:

print(f"Activityname:{run.activity_name}")

print(f"Status:{run.status}")

print(f"Starttime:{run.start_time}")

print(f"Endtime:{run.end_time}")

print(f"Duration:{run.duration}")

print(f"Error:{run.error}")通過(guò)上述方法，你可以有效地監(jiān)控和分析AzureDataFactory中的數(shù)據(jù)管道，確保數(shù)據(jù)處理流程的高效和穩(wěn)定。4數(shù)據(jù)集成工具：AzureDataFactory：日志記錄與調(diào)試4.1查看活動(dòng)日志進(jìn)行調(diào)試在AzureDataFactory中，活動(dòng)日志是調(diào)試數(shù)據(jù)管道和了解數(shù)據(jù)流執(zhí)行情況的關(guān)鍵。通過(guò)查看活動(dòng)日志，可以獲取有關(guān)數(shù)據(jù)集成任務(wù)的詳細(xì)信息，包括執(zhí)行狀態(tài)、開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間、消耗的資源以及任何錯(cuò)誤或警告信息。4.1.1如何查看活動(dòng)日志登錄Azure門(mén)戶，導(dǎo)航至你的數(shù)據(jù)工廠實(shí)例。選擇“監(jiān)控”，在左側(cè)菜單中找到并點(diǎn)擊“監(jiān)控”選項(xiàng)。查看管道運(yùn)行，在“監(jiān)控”頁(yè)面中，可以看到所有管道的運(yùn)行情況。詳細(xì)日志，點(diǎn)擊特定的管道運(yùn)行，可以查看更詳細(xì)的日志信息，包括活動(dòng)日志。4.1.2示例：解析活動(dòng)日志假設(shè)你有一個(gè)名為SamplePipeline的管道，其中包含一個(gè)CopyActivity，用于從AzureBlob存儲(chǔ)復(fù)制數(shù)據(jù)到AzureSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。管道運(yùn)行失敗，你需要查看活動(dòng)日志來(lái)確定問(wèn)題。-**管道運(yùn)行狀態(tài)**：失敗

-**開(kāi)始時(shí)間**：2023-04-01T10:00:00Z

-**結(jié)束時(shí)間**：2023-04-01T10:05:00Z

-**活動(dòng)名稱(chēng)**：CopyActivity1

-**活動(dòng)類(lèi)型**：Copy

-**狀態(tài)**：失敗

-**錯(cuò)誤信息**：源數(shù)據(jù)類(lèi)型與目標(biāo)數(shù)據(jù)類(lèi)型不匹配通過(guò)上述日志，你可以確定問(wèn)題出在數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換上，需要檢查數(shù)據(jù)源和目標(biāo)的列定義，確保類(lèi)型兼容。4.2利用日志記錄解決數(shù)據(jù)工廠問(wèn)題AzureDataFactory提供了多種日志記錄和監(jiān)控工具，幫助你診斷和解決數(shù)據(jù)集成過(guò)程中的問(wèn)題。這些工具包括活動(dòng)日志、系統(tǒng)日志、自定義日志以及集成服務(wù)環(huán)境（ISE）日志。4.2.1活動(dòng)日志活動(dòng)日志提供了管道中每個(gè)活動(dòng)的執(zhí)行細(xì)節(jié)。這對(duì)于理解數(shù)據(jù)流的執(zhí)行順序和狀態(tài)非常有用。4.2.2系統(tǒng)日志系統(tǒng)日志記錄了數(shù)據(jù)工廠服務(wù)級(jí)別的事件，如管道創(chuàng)建、更新或刪除，以及資源配額和限制。4.2.3自定義日志自定義日志允許你在數(shù)據(jù)流或自定義活動(dòng)代碼中添加日志記錄語(yǔ)句，以捕獲特定的執(zhí)行信息或錯(cuò)誤。4.2.4集成服務(wù)環(huán)境（ISE）日志ISE日志提供了在ISE中運(yùn)行的活動(dòng)的詳細(xì)信息，這對(duì)于在本地或虛擬網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行的數(shù)據(jù)集成任務(wù)特別有用。4.2.5示例：在數(shù)據(jù)流中添加自定義日志在數(shù)據(jù)流中，你可以使用log函數(shù)來(lái)記錄信息。下面是一個(gè)在數(shù)據(jù)流中添加日志記錄的示例：#在數(shù)據(jù)流中添加日志記錄

log("Startingdataprocessing",Severity.Info)

#數(shù)據(jù)處理代碼

#...

#處理完成后記錄日志

log("Dataprocessingcompleted",Severity.Info)在這個(gè)例子中，log函數(shù)被用來(lái)記錄數(shù)據(jù)處理的開(kāi)始和完成。Severity.Info表示這是一個(gè)信息級(jí)別的日志，通常用于記錄正常執(zhí)行的流程。4.2.6解析ISE日志ISE日志通常包含更詳細(xì)的執(zhí)行信息，包括在本地或虛擬網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行的活動(dòng)的性能數(shù)據(jù)。例如，你可能會(huì)看到類(lèi)似以下的日志條目：-**活動(dòng)名稱(chēng)**：CopyActivity1

-**執(zhí)行環(huán)境**：ISE

-**開(kāi)始時(shí)間**：2023-04-01T10:00:00Z

-**結(jié)束時(shí)間**：2023-04-01T10:05:00Z

-**資源消耗**：CPU使用率50%，內(nèi)存使用率70%

-**錯(cuò)誤信息**：網(wǎng)絡(luò)連接超時(shí)這表明在ISE中運(yùn)行的CopyActivity1遇到了網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，可能需要檢查網(wǎng)絡(luò)配置或優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸設(shè)置。4.2.7結(jié)論通過(guò)有效地使用AzureDataFactory中的日志記錄和監(jiān)控工具，你可以快速診斷和解決數(shù)據(jù)集成過(guò)程中的問(wèn)題，確保數(shù)據(jù)管道的穩(wěn)定性和效率。記住，日志記錄不僅在問(wèn)題發(fā)生時(shí)有用，還可以幫助你優(yōu)化數(shù)據(jù)流，提高數(shù)據(jù)處理的性能。5數(shù)據(jù)工廠中的監(jiān)控與日志記錄的高級(jí)功能5.1設(shè)置警報(bào)和通知在AzureDataFactory中，設(shè)置警報(bào)和通知是確保數(shù)據(jù)管道運(yùn)行順暢的關(guān)鍵。通過(guò)AzureMonitor，你可以創(chuàng)建基于性能指標(biāo)和運(yùn)行狀態(tài)的警報(bào)，當(dāng)管道運(yùn)行出現(xiàn)異常時(shí)，及時(shí)收到通知。5.1.1創(chuàng)建警報(bào)登錄Azure門(mén)戶，導(dǎo)航至你的DataFactory實(shí)例。選擇“監(jiān)控”，在監(jiān)控頁(yè)面中，你可以查看管道的運(yùn)行狀態(tài)和性能指標(biāo)。點(diǎn)擊“警報(bào)”，然后選擇“+警報(bào)”來(lái)創(chuàng)建一個(gè)新的警報(bào)規(guī)則。定義警報(bào)條件，例如，你可以設(shè)置一個(gè)警報(bào)，當(dāng)管道運(yùn)行失敗時(shí)觸發(fā)。配置通知，添加行動(dòng)組，當(dāng)警報(bào)觸發(fā)時(shí)，行動(dòng)組會(huì)發(fā)送電子郵件或短信通知。5.1.2示例：創(chuàng)建基于管道運(yùn)行狀態(tài)的警報(bào)#使用AzureCLI創(chuàng)建警報(bào)

azmonitoralertcreate\

--resource-id/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.DataFactory/factories/{factoryName}\

--name"PipelineRunFailureAlert"\

--condition"whereresourceType=='Microsoft.DataFactory/factories/pipelines'andmetricName=='PipelineRunsFailed'andmetricValue>0"\

--description"Alertwhenapipelinerunfails"\

--action-group/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.Insights/actionGroups/{actionGroupName}5.1.3解釋上述代碼使用AzureCLI創(chuàng)建了一個(gè)警報(bào)，當(dāng)檢測(cè)到PipelineRunsFailed指標(biāo)大于0時(shí)，即管道運(yùn)行失敗時(shí)，觸發(fā)警報(bào)。actionGroupName應(yīng)替換為你的行動(dòng)組名稱(chēng)，該行動(dòng)組配置了接收通知的聯(lián)系人。5.2整合AzureLogAnalytics進(jìn)行深入分析AzureLogAnalytics提供了強(qiáng)大的日志分析能力，可以收集和分析來(lái)自多個(gè)來(lái)源的日志數(shù)據(jù)，包括AzureDataFactory。通過(guò)整合LogAnalytics，你可以進(jìn)行更深入的數(shù)據(jù)分析，識(shí)別趨勢(shì)，以及快速解決問(wèn)題。5.2.1配置LogAnalytics創(chuàng)建LogAnalytics工作區(qū)，在Azure門(mén)戶中，選擇“創(chuàng)建資源”>“監(jiān)控和管理”>“LogAnalytics工作區(qū)”。在DataFactory中啟用日志記錄，導(dǎo)航至你的DataFactory實(shí)例，選擇“監(jiān)控”>“日志記錄設(shè)置”，然后選擇你的LogAnalytics工作區(qū)。5.2.2查詢示例：分析管道運(yùn)行時(shí)間//Kusto查詢語(yǔ)言示例

letFactoryName="YourFactoryName";

letPipelineName="YourPipelineName";

letStartTime=ago(1d);

letEndTime=now();

PipelineRuns

|whereFactoryName_s==FactoryNameandPipelineName_s==PipelineNameandStartTime<TimeGeneratedandTimeGenerated<EndTime

|summarizeavg(DurationMs)byStatus_s

|orderbyavg_DurationMsdesc5.2.3解釋此Kusto查詢語(yǔ)言示例從LogAnalytics工作區(qū)中提取了特定DataFactory和管道的運(yùn)行數(shù)據(jù)。它分析了過(guò)去24小時(shí)內(nèi)所有運(yùn)行的平均持續(xù)時(shí)間，并按狀態(tài)分組，最后按平均持續(xù)時(shí)間降序排列。這有助于識(shí)別哪些狀態(tài)的管道運(yùn)行時(shí)間最長(zhǎng)，可能是性能瓶頸的指示。通過(guò)上述步驟和示例，你可以有效地在AzureDataFactory中設(shè)置高級(jí)監(jiān)控和日志記錄功能，確保數(shù)據(jù)管道的健康運(yùn)行，并快速響應(yīng)任何異常。6優(yōu)化監(jiān)控與日志記錄策略6.1制定有效的監(jiān)控策略6.1.1監(jiān)控的重要性在AzureDataFactory(ADF)中，監(jiān)控是確保數(shù)據(jù)管道運(yùn)行順暢、及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題的關(guān)鍵。有效的監(jiān)控策略可以幫助我們快速響應(yīng)數(shù)據(jù)集成過(guò)程中的異常，提高數(shù)據(jù)處理的可靠性和效率。6.1.2監(jiān)控工具與服務(wù)AzureMonitor:AzureMonitor提供了對(duì)ADF的全面監(jiān)控，包括日志、指標(biāo)和警報(bào)。通過(guò)AzureMonitor，可以設(shè)置自定義警報(bào)規(guī)則，當(dāng)管道運(yùn)行狀態(tài)或性能指標(biāo)超出預(yù)設(shè)閾值時(shí)，自動(dòng)發(fā)送通知。ADFMonitor&ManageApp:這是一個(gè)專(zhuān)門(mén)用于監(jiān)控和管理ADF的工具，可以在移動(dòng)設(shè)備上使用，提供實(shí)時(shí)的管道運(yùn)行狀態(tài)和警報(bào)信息。6.1.3制定策略步驟定義關(guān)鍵指標(biāo):確定哪些指標(biāo)對(duì)你的數(shù)據(jù)管道至關(guān)重要，如運(yùn)行時(shí)間、數(shù)據(jù)行數(shù)、錯(cuò)誤率等。設(shè)置警報(bào):根據(jù)定義的指標(biāo)，設(shè)置警報(bào)規(guī)則。例如，如果管道運(yùn)行時(shí)間超過(guò)預(yù)期的10%，則觸發(fā)警報(bào)。定期審查:定期檢查監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，分析趨勢(shì)，調(diào)整監(jiān)控策略以適應(yīng)數(shù)據(jù)管道的變化。6.1.4示例：設(shè)置AzureMonitor警報(bào)//使用AzureSDKfor.NET來(lái)設(shè)置警報(bào)規(guī)則

usingMicrosoft.Azure.Management.Monitor;

usingMicrosoft.Rest;

//創(chuàng)建MonitorManagementClient實(shí)例

MonitorManagementClientclient=newMonitorManagementClient(newTokenCredentials(token))

{

SubscriptionId=subscriptionId

};

//定義警報(bào)規(guī)則

varrule=newRuleCondition()

{

//設(shè)置條件為ADF管道運(yùn)行時(shí)間超過(guò)1小時(shí)

Condition=newMetricAlertCondition()

{

MetricName="PipelineRunDuration",

Operator=RuleMetricOperator.GreaterThan,

Threshold=3600,

TimeAggregation=RuleMetricAggregation.Average,

Dimensions=newDictionary<string,string>()

{

{"PipelineName","YourPipelineName"}

}

}

};

//創(chuàng)建警報(bào)規(guī)則

varalertRule=newMetricAlert()

{

Location="eastus",

Tags=newDictionary<string,string>()

{

{"Environment","Production"}

},

Description="AlertforlongrunningADFpipelines",

Severity=RuleSeverity.Critical,

Enabled=true,

EvaluationFrequency=TimeSpan.FromMinutes(5),

WindowSize=TimeSpan.FromHours(1),

TargetResourceType="Microsoft.DataFactory/factories",

TargetResource="/subscriptions/yourSubscriptionId/resourceGroups/yourResourceGroup/providers/Microsoft.DataFactory/factories/yourDataFactory",

Condition=rule,

Actions=newList<MetricAlertAction>()

{

newMetricAlertAction()

{

ActionGroupId="/subscriptions/yourSubscriptionId/resourceGroups/yourResourceGroup/providers/Microsoft.Insights/actionGroups/yourActionGroup",

WebhookProperties=newDictionary<string,string>()

{

{"customMessage","Yourcustommessagehere"}

}

}

}

};

//發(fā)送創(chuàng)建警報(bào)規(guī)則的請(qǐng)求

varresponse=awaitclient.MetricAlerts.CreateOrUpdateAsync("yourResourceGroup","yourAlertRuleName",alertRule);6.2優(yōu)化日志記錄以提高效率6.2.1日志記錄的作用日志記錄在ADF中用于記錄數(shù)據(jù)管道的運(yùn)行細(xì)節(jié)，包括但不限于活動(dòng)的開(kāi)始和結(jié)束時(shí)間、數(shù)據(jù)讀寫(xiě)量、錯(cuò)誤信息等。優(yōu)化日志記錄策略可以減少不必要的日志輸出，降低存儲(chǔ)成本，同時(shí)提高日志分析的效率。6.2.2日志優(yōu)化策略日志級(jí)別:根據(jù)需要調(diào)整日志級(jí)別，如只記錄錯(cuò)誤和警告，避免過(guò)多的信息日志。日志存儲(chǔ):使用成本效益高的存儲(chǔ)選項(xiàng)，如AzureBlobStorage或AzureDataLakeStorageGen2。日志分析:定期分析日志，識(shí)別并優(yōu)化頻繁出現(xiàn)的錯(cuò)誤或警告。6.2.3示例：配置ADF日志記錄{

"type":"Microsoft.DataFactory/factories",

"apiVersion":"2018-06-01",

"name":"[yourDataFactoryName]",

"location":"eastus",

"tags":{},

"identity":{

"type":"SystemAssigned"

},

"properties":{

"logSettings":{

"logLevel":"Warning",

"retentionPolicy":{

"enabled":true,

"days":30

},

"analyticsWorkspace":{

"workspaceId":"[yourWorkspaceId]",

"linkedServiceName":"[yourLinkedServiceName]",

"logAnalyticsDatasetName":"[yourDatasetName]"

}

}

}

}6.2.4日志分析工具LogAnalytics:AzureMonitorLogAnalytics提供了強(qiáng)大的日志查詢和分析功能，可以用來(lái)分析ADF的日志數(shù)據(jù)，識(shí)別模式和趨勢(shì)。PowerBI:通過(guò)連接LogAnalytics，可以使用PowerBI創(chuàng)建可視化報(bào)告，更直觀地展示日志分析結(jié)果。6.2.5日志分析示例//使用Kusto查詢語(yǔ)言在LogAnalytics中查詢ADF日志

letstartDate=ago(1d);

letendDate=now();

letpipelineName="YourPipelineName";

leterrorLogs=ADFActivityRuns

|whereTimeGeneratedbetween(startDate..endDate)

|wherePipelineName==pipelineName

|whereActivityRunStatus=="Failed"

|summarizecount()byActivityName,ActivityRunStatus,ActivityType

|orderbycount_desc;通過(guò)上述代碼，我們可以查詢過(guò)去24小時(shí)內(nèi)特定管道的所有失敗活動(dòng)，按活動(dòng)名稱(chēng)、狀態(tài)和類(lèi)型分組，并按失敗次數(shù)降序排列。6.2.6總結(jié)優(yōu)化監(jiān)控與日志記錄策略是提高ADF數(shù)據(jù)管道性能和可靠性的重要步驟。通過(guò)設(shè)置有效的監(jiān)控警報(bào)和合理配置日志記錄，可以確保數(shù)據(jù)集成過(guò)程的順暢，同時(shí)降低運(yùn)營(yíng)成本。定期審查和分析監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)與日志，可以幫助我們及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)處理的效率。7監(jiān)控與日志記錄的最佳實(shí)踐7.1遵循AzureDataFactory監(jiān)控的最佳實(shí)踐在AzureDataFactory中，監(jiān)控是確保數(shù)據(jù)管道運(yùn)行順暢、及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題的關(guān)鍵。以下是一些最佳實(shí)踐，幫助你更有效地監(jiān)控和管理數(shù)據(jù)工廠：7.1.1使用AzureMonitorAzureMonitor提供了強(qiáng)大的監(jiān)控和日志記錄功能，可以集成到AzureDataFactory中。通過(guò)AzureMonitor，你可以：監(jiān)控管道運(yùn)行狀態(tài)：查看管道的執(zhí)行情況，包括成功、失敗或正在運(yùn)行的狀態(tài)。設(shè)置警報(bào)：基于管道的運(yùn)行狀態(tài)或性能指標(biāo)設(shè)置警報(bào)，當(dāng)達(dá)到特定閾值時(shí)，自動(dòng)發(fā)送通知。日志分析：使用LogAnalytics來(lái)分析日志數(shù)據(jù)，識(shí)別趨勢(shì)和異常。示例：設(shè)置警報(bào)azmonitormetricsalertcreate\

--resource-group<YourResourceGroup>\

--name<YourAlertName>\

--scopes<YourDataFactoryResourceId>\

--condition"total(error)>0whereResponseCode=='404'|aggregatesum()bybin(TimeGenerated,5m)"\

--description"Alertfor404errorsinDataFactory"\

--action<YourActionGroupName>\

--action-email-service-admins\

--action-email-customers"<YourEmailAddress>"\

--action-automate