Övervaka Azure SQL Database med mått och aviseringar

2025-04-22

Du kan använda Azure Monitor-mått för att övervaka resursförbrukningen och hälsan för databaser och elastiska pooler. Du kan använda aviseringar för att skicka meddelanden när måttvärden indikerar ett potentiellt problem.

Mätvärden

Ett mått är en serie numeriska värden som mäts med jämna mellanrum, ofta med hjälp av enheter som count, percent, bytesosv. Beroende på måttets natur kan du använda aggregeringar som total, count, average, , minimummaximum för att beräkna måttvärden under en tidsperiod. Du kan dela upp vissa mått efter dimensioner. Varje dimension ger ytterligare en kontext till de numeriska värdena.

Exempel på tillgängliga Azure SQL Database-mått är: CPU percentage, Data space used, Deadlocks, . Tempdb Percent Log Used

Se databasmått och elastiska poolmått för alla tillgängliga mått i Azure SQL Database.

Anmärkning

Vissa mått gäller endast för specifika typer av databaser eller elastiska pooler. Beskrivningen av varje mått anger om dess användning är begränsad till en specifik databas eller elastisk pooltyp, till exempel virtuell kärna, Hyperskala, serverlös osv.

I Azure SQL Database-portalen visas flera vanliga mått på fliken Övervakning på sidan Översikt . Med måtten kan du snabbt utvärdera resursförbrukning och hälsotillstånd för en databas eller en elastisk pool.

Under Nyckelmått väljer du Visa alla mått eller var som helst i diagrammet för att öppna Metrics Explorer. På sidan Mått kan du visa alla andra tillgängliga mått för databasen eller resursen för elastisk pool. I Metrics Explorer kan du ändra tidsintervall, kornighet och aggregeringstyp för diagrammet, ändra diagramtyp, expandera omfånget så att det inkluderar mått från andra Azure-resurser, skapa aviseringsregler osv. Du kan också öppna Metrics Explorer genom att välja menyalternativet Mått under Övervakning på resursmenyn.

Använda mått för att övervaka databaser och elastiska pooler

Du kan använda mått för att övervaka resursförbrukning och hälsa för databaser och elastiska pooler. Till exempel kan du:

Anpassa storleken på databasen eller den elastiska poolen till din applikationsbelastning
Identifiera en gradvis ökning av resursförbrukningen och skala proaktivt upp databasen eller den elastiska poolen
Identifiera och felsöka ett prestandaproblem

I följande tabell beskrivs vanliga mått i Azure SQL Database.

Metriknamn	Mätvärdes-ID	Beskrivning
CPU-procent	`cpu_percent`	Det här måttet visar CPU-förbrukning mot användarens arbetsbelastningsgräns för en databas eller en elastisk pool, uttryckt i procent. Mer information finns i Resursförbrukning efter användararbetsbelastningar och interna processer.
CPU-procent för SQL-instans	`sql_instance_cpu_percent`	Det här måttet visar den totala CPU-förbrukningen för användar- och systemarbetsbelastningarna, uttryckt i procent. Eftersom det här måttet och cpu-procentmåttet mäts på olika skalor är de inte direkt jämförbara med varandra. Mer information finns i Resursförbrukning efter användararbetsbelastningar och interna processer.
Data-I/O-procent	`physical_data_read_percent`	Det här måttet visar datafilens I/O-förbrukning mot användarens arbetsbelastningsgräns för en databas eller en elastisk pool, uttryckt i procent. Mer information finns i Data-I/O-styrning.
Logg-I/O-procent	`log_write_percent`	Det här måttet visar genomströmningen för skrivtransaktioner mot användarens arbetsbelastningsgräns för en databas eller en elastisk pool, uttryckt i procent. Mer information finns i Styrning av transaktionsloggfrekvens.
Arbetare i procent	`workers_percent`	Det här måttet visar förbrukningen av arbetstrådar mot användarens arbetsbelastningsgräns för en databas eller en elastisk pool, uttryckt i procent.
DTU-procent	`dtu_consumption_percent`	Det här måttet visar DTU-förbrukning mot användarens arbetsbelastningsgräns för en databas eller en elastisk pool, uttryckt i procent. DTU-procentandelen härleds från tre andra mått: CPU-procent, data-I/O-procent och logg-I/O-procent. När som helst matchar DTU-procentandelen det högsta värdet bland dessa tre mått.
CPU som används	`cpu_used`	Det här måttet visar CPU-förbrukning mot användarens arbetsbelastningsgräns för en databas eller en elastisk pool, uttryckt som antalet virtuella kärnor. Mer information finns i Diagnostisera och felsöka hög CPU på Azure SQL Database.
DTU används	`dtu_used`	Det här måttet visar antalet DTU:er som används av en databas eller en elastisk pool.
CPU för appen fakturerad	`app_cpu_billed`	För serverlösa databaser visar detta mått mängden beräkningskapacitet (CPU och minne) som faktureras, uttryckt i vCore-sekunder. Mer information finns i Fakturering på den serverlösa beräkningsnivån.
Procent för app-CPU	`app_cpu_percent`	För serverlösa databaser visar det här måttet CPU-förbrukning mot apppaketets maximala gräns för virtuella kärnor uttryckt i procent. Mer information finns i Övervakning på den serverlösa beräkningsnivån.
Procent för appminne	`app_memory_percent`	För serverlösa databaser visar det här måttet minnesförbrukning mot apppaketets maximala minnesgräns uttryckt i procent. Mer information finns i Övervakning på den serverlösa beräkningsnivån.
Antal sessioner	`sessions_count`	Det här måttet visar antalet etablerade användarsessioner för en databas eller en elastisk pool.
Datautrymme som används	`storage`	För databaser visar det här måttet mängden lagringsutrymme som används i datafilerna i en databas.
Datautrymme som används	`storage_used`	För elastiska pooler visar det här måttet mängden lagringsutrymme som används i datafilerna för alla databaser i en elastisk pool.
Allokerat datautrymme	`allocated_data_storage`	Det här måttet visar mängden lagringsutrymme som upptas av datafilerna i en databas eller av datafilerna för alla databaser i en elastisk pool. Datafiler kan innehålla tomt utrymme. På grund av detta allokeras datautrymme är ofta högre än datautrymme som används för samma databas eller elastisk pool. Mer information finns i Hantera filutrymme för databaser i Azure SQL Database.
Datautrymme som används i procent	`storage_percent`	För databaser visar det här måttet mängden lagringsutrymme som används i datafilerna i en databas mot datastorleksgränsen för en databas. För elastiska pooler visar den mängden lagringsutrymme som används i datafilerna för alla databaser i en elastisk pool, uttryckt i procent mot datastorleksgränsen för en elastisk pool. Datastorleksgränsen för en databas eller en elastisk pool kan konfigureras som är lägre än den maximala datastorleksgränsen. Information om hur du hittar den maximala datastorleksgränsen finns i resursgränser för virtuella kärnor, elastiska pooler med virtuella kärnor, DTU-databaser och elastiska DTU-pooler.
Allokerat datautrymme i procent	`allocated_data_storage_percent`	För elastiska pooler visar det här måttet mängden lagringsutrymme som upptas av datafilerna för alla databaser i en elastisk pool mot datastorleksgränsen för poolen, uttryckt i procent.
Tempdb-procentlogg används	`tempdb_log_used_percent`	Det här måttet visar förbrukningen av transaktionsloggutrymmet i `tempdb` databasen mot den maximala loggstorleken, uttryckt i procent. Mer information finns i tempdb i Azure SQL Database.
Lyckade anslutningar	`connection_successful`	Det här måttet visar antalet upprättade anslutningar till en databas. Det här måttet kan delas upp med två dimensioner `SslProtocol` och `ValidatedDriverNameAndVersion`, för att se antalet anslutningar med en specifik version av krypteringsprotokollet eller med hjälp av en specifik klientdrivrutin.
Misslyckade anslutningar: Systemfel	`connection_failed`	Det här måttet visar antalet anslutningsförsök till en databas som misslyckades på grund av interna tjänstfel. Oftast är sådana fel tillfälliga. Det här måttet kan delas upp med två dimensioner `Error` och `ValidatedDriverNameAndVersion`, för att se antalet misslyckade anslutningsförsök på grund av ett specifikt fel eller från en specifik klientdrivrutin.
Misslyckade anslutningar: Användarfel	`connection_failed_user_error`	Det här måttet visar antalet anslutningsförsök till en databas som misslyckades på grund av användarkorrigeringsbara fel, till exempel ett felaktigt lösenord eller en anslutning som blockeras av brandväggen. Det här måttet kan delas upp med två dimensioner `Error` och `ValidatedDriverNameAndVersion`, för att se antalet misslyckade anslutningsförsök på grund av ett specifikt fel eller från en specifik klientdrivrutin.
Dödlägen	`deadlock`	Det här måttet visar antalet dödlägen i en databas.
Tillgänglighet	`availability`	Tillgängligheten bestäms baserat på vilken databas som används för anslutningar. För varje enminutersdatapunkt är de möjliga värdena antingen `100%` eller `0%`. Mer information finns i Tillgänglighetsmått.
Replikeringsfördröjning (förhandsversion)	`replication_lag_seconds`	Replikeringsfördröjning är tidsintervallet i sekunder från den tidpunkt då transaktionen checkades in på den primära och bekräftelsen från sekundären att uppdateringen av transaktionsloggen har sparats. Det här värdet är endast tillgängligt för den primära databasen. Mer information om RTO och RPO finns i Affärskontinuitet i Azure SQL Database

Tillgänglighetsmått

Tillgänglighetsmåttet spårar tillgänglighet på enskild Azure SQL Database-nivå.

Tillgängligheten är detaljerad till en minuts avbrott i anslutningen. Tillgängligheten bestäms baserat på vilken databas som används för anslutningar. En minut anses vara stilleståndstid eller otillgänglig om alla kontinuerliga försök av användare att upprätta en anslutning till databasen inom minuten misslyckas på grund av ett tjänstproblem. Om det finns tillfällig otillgänglighet måste varaktigheten för kontinuerlig otillgänglighet korsa minutgränsen för att betraktas som stilleståndstid. Vanligtvis är svarstiden för att visa tillgänglighet mindre än tre minuter.

Här är logiken som används för att beräkna tillgänglighet för varje minuts intervall:

Om det finns minst en lyckad anslutning är tillgängligheten 100%.
Om alla anslutningar misslyckas på grund av användarfel är tillgängligheten 100%.
Om det inte finns några anslutningsförsök är tillgängligheten 100%.
Om alla anslutningar misslyckas på grund av systemfel är tillgängligheten 0%.
För närvarande stöds inte tillgänglighetsstatistikdata för den serverlösa beräkningsnivån och visar 100%.

Tillgänglighetsmått är därför ett sammansatt mått som härleds från följande befintliga mått:

Lyckade anslutningar
Misslyckade anslutningar: Användarfel
Blockerad av brandvägg
Misslyckade anslutningar: Systemfel

Användarfel omfattar alla anslutningar som misslyckas på grund av användarkonfiguration, arbetsbelastning eller hantering. Systemfel omfattar alla anslutningar som misslyckas på grund av tillfälliga problem som rör Azure SQL Database-tjänsten.

Exempel på fel som orsakas av användarkonfiguration:
Exempel på fel som orsakas av användararbetsbelastning:
- Anslutningsfel på grund av resursstyrning
Exempel på fel som orsakas av användarhantering:
- Skala upp eller ned databasen eller den elastiska poolen
- Planerad eller tvingad omkoppling för geografisk replikering
- Planerad redundansgrupp eller tvingad redundans
- Geo-sekundärdatabas i utgångsläge
- Databas som är i återställningsläge på grund av punktåterställning i tid (PITR), långtidsåterställning (LTR) eller återställning från en borttagen databas.
- Databas som ännu inte har kopierats (databaskopiering)

Aviseringar

Du kan skapa aviseringsregler för att meddela dig om att värdet för ett mått eller flera mått ligger utanför ett förväntat intervall.

Du kan ange omfånget för en aviseringsregel på flera sätt för att passa dina behov. Till exempel kan aviseringsregelomfång anges till:

En enkel databas
En elastisk pool
Alla databaser eller elastiska pooler i en resursgrupp
Alla databaser eller elastiska pooler i en prenumeration i en Azure-region
Alla databaser eller elastiska pooler i en prenumeration inom alla regioner

Aviseringsregler utvärderar regelbundet aggregerade måttvärden under en återställningsperiod och jämför dem med ett tröskelvärde. Du kan konfigurera tröskelvärdet, utvärderingsfrekvensen och återställningsperioden.

Om en aviseringsregel utlöses meddelas du enligt dina meddelandeinställningar, som du anger i åtgärdsgruppen som är länkad till aviseringsregeln. Du kan till exempel få ett e-postmeddelande, ett SMS eller ett röstmeddelande. En aviseringsregel kan också utlösa åtgärder som webhooks, runbooks för automatisering, funktioner, logikappar och så vidare. Du kan integrera aviseringar med IT-tjänsthanteringsprodukter som stöds.

Mer information om Azure Monitor-aviseringar finns i Översikt över Azure Monitor-aviseringar. Om du vill bekanta dig med måttaviseringar kan du gå igenom Måttaviseringar, Hantera aviseringsregler och Åtgärdsgrupper.

Rekommenderade varningsregler

De mått och optimala tröskelvärden som ska användas i aviseringsregler varierar mellan olika typer av kundarbetsbelastningar i Azure SQL Database.

De rekommenderade aviseringarna i följande tabell är en startpunkt som hjälper dig att definiera den optimala aviseringskonfigurationen för dina Azure SQL Database-resurser. Beroende på dina krav kan konfigurationen skilja sig från det här exemplet. Du kan använda olika tröskelvärden, utvärderingsfrekvenser eller återblicksperioder. Du kan välja att skapa ytterligare aviseringar eller använda olika konfigurationer av aviseringsregler för olika program och miljöer.

Här är exempel på typiska konfigurationer av aviseringsregeln.

Namn på aviseringsregel	Mått (signal)	Aviseringslogik	När du ska utvärdera	Föreslagen allvarlighetsgrad
Hög cpu-användning för användare	CPU-procent	Tröskelvärde: `Static` Sammansättning: `Average` Operator: `Greater than` Tröskelvärde: `90`	Kontrollera varje: `1 minute` Återblicksperiod: `10 minutes`	2 – Varning
Hög total CPU-användning	CPU-procent för SQL-instans	Tröskelvärde: `Static` Sammansättning: `Average` Operator: `Greater than` Tröskelvärde: `90`	Kontrollera varje: `1 minute` Återblicksperiod: `10 minutes`	2 – Varning
Hög arbetsanvändning	Arbetare i procent	Tröskelvärde: `Static` Sammansättning: `Minimum` Operator: `Greater than` Tröskelvärde: `60`	Kontrollera varje: `1 minute` Återblicksperiod: `5 minutes`	1 – Fel
Hög I/O-användning av data	Data-I/O-procent	Tröskelvärde: `Static` Sammansättning: `Average` Operator: `Greater than` Tröskelvärde: `90`	Kontrollera varje: `1 minute` Återblicksperiod: `15 minutes`	3 – Information
Lågt datautrymme	Datautrymme som används i procent	Tröskelvärde: `Static` Sammansättning: `Minimum` Operator: `Greater than` Tröskelvärde: `95`	Kontrollera varje: `15 minute` Återblicksperiod: `15 minutes`	1 – Fel
Lågt loggningsutrymme	Tempdb-procentlogg används	Tröskelvärde: `Static` Sammansättning: `Minimum` Operator: `Greater than` Tröskelvärde: `60`	Kontrollera varje: `1 minute` Återblicksperiod: `5 minutes`	1 – Fel
Dödläge	Dödlägen	Tröskelvärde: `Dynamic` Sammansättning: `Total` Operator: `Greater than` Tröskelvärdeskänslighet: `Medium`	Kontrollera varje: `15 minutes` Återblicksperiod: `1 hour`	3 – Information
Misslyckade anslutningar (användarfel)	Misslyckade anslutningar: Användarfel	Tröskelvärde: `Dynamic` Sammansättning: `Total` Operator: `Greater than` Tröskelvärdeskänslighet: `Medium`	Kontrollera varje: `5 minutes` Återblicksperiod: `15 minutes`	2 – Varning
Misslyckade anslutningar (systemfel)	Misslyckade anslutningar: Systemfel	Tröskelvärde: `Static` Sammansättning: `Total` Operator:`Greater than` Enhet: `Count` Tröskelvärde:`10`	Kontrollera varje: `1 minute` Återblicksperiod: `5 minutes`	2 – Varning
Avvikande anslutningshastighet	Lyckade anslutningar	Tröskelvärde: `Dynamic` Sammansättning: `Total` Operator: `Greater or Less than` Tröskelvärdeskänslighet: `Low`	Kontrollera varje: `5 minutes` Återblicksperiod: `15 minutes`	2 – Varning

Vissa av de rekommenderade aviseringsreglerna använder dynamiska tröskelvärden för att identifiera avvikande måttmönster som kan kräva uppmärksamhet. Aviseringsregler baserade på dynamiska tröskelvärden utlöses inte förrän tillräckliga historiska data har samlats in för att upprätta normala mönster. Mer information finns i Dynamiska tröskelvärden i måttaviseringar.

Som standardinställning är metriska varningar tillståndsbaserade. Det innebär att när en aviseringsregel har utlösts utlöses aviseringen bara en gång. Aviseringen förblir i fired tillståndet tills den har lösts, då ett resolved meddelande skickas. En aviseringsregel utlöser bara en ny avisering när den tidigare aviseringen har lösts. Tillståndsbaserade aviseringar undviker frekventa notifieringar om ett pågående tillstånd. Mer information om tillståndskänsliga och tillståndslösa aviseringar finns i Aviseringar och tillstånd.

Feedback

Var den här sidan till hjälp?