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Problembehandlung von Azure Stream Analytics-Ausgaben

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In diesem Artikel werden häufige Probleme mit Azure Stream Analytics-Ausgabeverbindungen sowie das Troubleshooting von Ausgabeproblemen beschrieben. Für viele Troubleshootingschritte müssen Ressourcen- und andere Diagnoseprotokolle für Ihren Stream Analytics-Auftrag aktiviert sein. Wenn Sie Ressourcenprotokolle nicht aktiviert haben, finden Sie weitere Informationen unter Problembehandlung von Azure Stream Analytics mit Ressourcenprotokollen.

Der Auftrag erzeugt keine Ausgabe.

  1. Überprüfen Sie für die einzelnen Ausgaben die Verbindung mit Ausgaben mithilfe der Schaltfläche Verbindung testen.

  2. Sehen Sie sich Stream Analytics-Auftrag mit Azure-Portal überwachen in der Registerkarte Überwachen an. Weil die Werte aggregiert werden, erscheinen die Metriken mit ein paar Minuten Verzögerung.

    • Wenn der Wert Eingabeereignisse größer als null ist, kann der Auftrag die Eingabedaten lesen. Wenn der Wert Eingabeereignisse nicht größer als null ist, liegt ein Problem mit der Eingabe des Auftrags vor. Weitere Informationen finden Sie unter Troubleshooting bei Eingabeverbindungen. Wenn Ihr Auftrag über eine Verweisdateneingabe verfügt, müssen Sie beim Betrachten der Eingabeereignisse-Metrik die Aufteilung nach dem logischen Namen anwenden. Wenn keine Eingabeereignisse aus Ihren Verweisdaten allein vorhanden sind, bedeutet dies wahrscheinlich, dass diese Eingabequelle nicht ordnungsgemäß konfiguriert wurde, um das richtige Verweisdataset abzurufen.
    • Wenn der Wert Datenkonvertierungsfehler größer als null und ansteigend ist, finden Sie unter Datenfehler in Azure Stream Analytics ausführliche Informationen zu Datenkonvertierungsfehlern.
    • Wenn der Wert Laufzeitfehler größer als null ist, empfängt der Auftrag Daten, generiert jedoch beim Verarbeiten der Abfrage Fehler. Navigieren Sie zur Fehlersuche zu Überwachungsprotokolle, und filtern Sie dann nach dem Status Fehler.
    • Wenn der Wert Eingabeereignisse größer als null und der Wert Ausgabeereignisse gleich null ist, gilt eine der folgenden Aussagen:
      • Die Abfrageverarbeitung führte zu null Ausgabeereignissen.
      • Ereignisse oder Felder sind unter Umständen falsch formatiert, daher wurden bei der Abfrageverarbeitung keine Ausgaben generiert.
      • Im Rahmen des Auftrags können Daten aus Konnektivitäts- oder Authentifizierungsgründen nicht per Push an die Ausgabesenke übertragen werden.

    Die Meldungen der Vorgangsprotokolle enthalten weitere Details, einschließlich Details zu den Vorgängen. Ausgenommen sind Fälle, in denen die Abfragelogik alle Ereignisse herausfiltert. Wenn die Verarbeitung für mehrere Ereignisse Fehler generiert, werden die Fehler alle 10 Minuten aggregiert.

Verzögerung bei der ersten Ausgabe

Wenn ein Stream Analytics-Auftrag gestartet wird, werden die Eingabeereignisse gelesen. Unter bestimmten Umständen kann es jedoch zu einer Verzögerung bei der Ausgabe kommen.

Große Zeitwerte in zeitlichen Abfrageelementen können zur Ausgabeverzögerung beitragen. Um die richtige Ausgabe über große Zeitfenster zu erzeugen, liest der Streamingauftrag Daten ab dem spätestmöglichen Zeitpunkt zum Füllen des Zeitfensters. Die Daten können bis zu sieben Tage in der Vergangenheit liegen. Es wird keine Ausgabe erzeugt, bis die ausstehenden Eingabeereignisse gelesen wurden. Dieses Problem kann auftreten, wenn das System ein Upgrade der Streamingaufträge ausführt. Bei einem Upgrade wird der Auftrag neu gestartet. Solche Upgrades finden in der Regel alle paar Monate statt.

Formulieren Sie Ihre Stream Analytics-Abfrage entsprechend. Wenn Sie ein großes Zeitfenster für temporale Elemente in der Abfragesyntax des Auftrags verwenden, kann dies zu einer Verzögerung bei der ersten Ausgabe beim Start oder Neustart des Auftrags führen. Als großes Zeitfenster wird eine längere Zeit als mehrere Stunden (bis zu sieben Tage) angesehen.

Eine Lösung für diese Art einer Verzögerung der ersten Ausgabe ist die Verwendung von Abfrageparallelisierungstechniken, z. B. Partitionierung der Daten. Sie können auch weitere Streamingeinheiten hinzufügen, um den Durchsatz zu verbessern, bis der Auftrag wieder aktuell ist. Weitere Informationen finden Sie unter Überlegungen beim Erstellen von Stream Analytics-Aufträgen.

Diese Faktoren haben Auswirkungen auf die Zeit bis zur ersten Ausgabe:

  • Verwendung von Aggregaten im Fenstermodus (etwa eine GROUP BY-Klausel von rollierenden, springenden und gleitenden Fenstern):

    • Für Aggregate von rollierenden oder springenden Fenstern werden die Ergebnisse am Ende des Fensterzeitraums generiert.
    • Für ein gleitendes Fenster werden die Ergebnisse generiert, wenn ein Ereignis in das gleitende Fenster eintritt oder dieses verlässt.
    • Wenn Sie die Verwendung eines großen Fensters planen (z. B. mehr als eine Stunde), empfiehlt es sich, ein springendes oder gleitendes Fenster auszuwählen. Mit diesen Fenstertypen erfolgt eine häufigere Ausgabe.

  • Verwendung von temporalen Joins (z. B. JOIN mit DATEDIFF):

    • Übereinstimmungen werden generiert, sobald beide Seiten der übereinstimmenden Ereignisse eintreten.
    • Daten ohne Übereinstimmung (z. B. LEFT OUTER JOIN) werden am Ende des DATEDIFF-Fensters für jedes Ereignis auf der linken Seite generiert.

  • Verwendung von temporalen Analysefunktionen (etwa ISFIRST, LAST und LAG mit LIMIT DURATION):

    • Bei analytischen Funktionen wird die Ausgabe für jedes Ereignis generiert. Es gibt keine Verzögerung.

Zurückfallende Ausgabe

Während des normalen Betriebs eines Auftrags kann die Ausgabe immer längere Verzögerungen aufweisen. Wenn die Ausgabe auf diese Weise zurückfällt, können Sie die Grundursachen durch Untersuchen der folgenden Faktoren ermitteln:

  • Ob die Downstreamsenke gedrosselt wird.
  • Ob die Upstreamquelle gedrosselt wird.
  • Ob die Verarbeitungslogik in der Abfrage rechenintensiv ist.

Um die Ausgabedetails anzuzeigen, wählen Sie im Azure-Portal den Streamingauftrag und dann Auftragsdiagramm aus. Für jede Eingabe gibt es eine Backlogereignismetrik pro Partition. Wenn die Metrik weiter ansteigt, weist dies auf begrenzte Systemressourcen hin. Diese Steigung kann auf eine Drosselung der Ausgabesenke oder eine hohe CPU-Auslastung zurückzuführen sein. Weitere Informationen finden Sie unter Datengesteuertes Debuggen mithilfe des Auftragsdiagramms.

Warnung vor Schlüsselverletzungen bei der Ausgabe von Azure SQL-Datenbank

Wenn Sie eine Azure SQL-Datenbank-Instanz als Ausgabe für einen Stream Analytics-Auftrag konfigurieren, werden Datensätze als Masseneintrag in der Zieltabelle hinzugefügt. Grundsätzlich garantiert Azure Stream Analytics At-Least-Once-Übermittlung an die Ausgabesenke. Sie können nach wie vor Exactly-Once-Übermittlung an eine SQL-Ausgabe erzielen, wenn für eine SQL-Tabelle eine UNIQUE-Einschränkung definiert ist.

Wenn Sie Einschränkungen für eindeutige Schlüssel in der SQL-Tabelle einrichten, entfernt Azure Stream Analytics doppelte Datensätze. Es teilt die Daten in Batches auf und fügt diese rekursiv ein, bis ein einziger doppelter Datensatz gefunden wird. Beim Aufteilen und Einfügen werden die Duplikate einzeln ignoriert. Bei einem Streamingauftrag mit vielen doppelten Zeilen ist dieses Verfahren ineffizient und zeitaufwendig. Wenn Sie im Aktivitätsprotokoll mehrere Warnmeldungen zu Schlüsselverstößen in der letzten Stunde finden, ist es wahrscheinlich, dass Ihre SQL-Ausgabe den gesamten Auftrag verlangsamt.

Um dieses Problem zu beheben, konfigurieren Sie den Index, der die Schlüsselverstöße verursacht, indem Sie die Option IGNORE_DUP_KEY aktivieren. Diese Option ermöglicht es SQL, doppelte Werte bei Masseneinfügungen zu ignorieren. Azure SQL-Datenbank gibt lediglich eine Warnmeldung anstelle eines Fehlers aus. Dies führt dazu, dass Azure Stream Analytics keine Fehler aufgrund von Primärschlüsselverletzungen mehr erzeugt.

Beachten Sie die folgenden Beobachtungen, wenn Sie IGNORE_DUP_KEY für mehrere Typen von Indizes konfigurieren:

  • IGNORE_DUP_KEY kann nicht für einen Primärschlüssel oder eine UNIQUE-Einschränkung festgelegt werden, die ALTER INDEX verwendet. Sie müssen den Index löschen und neu erstellen.
  • Sie können IGNORE_DUP_KEY mithilfe von ALTER INDEX für einen eindeutigen Index festlegen. Diese Instanz unterscheidet sich von einer PRIMARY KEY-/UNIQUE-Einschränkung und wird mithilfe einer CREATE INDEX- oder INDEX-Definition erstellt.
  • Die Option IGNORE_DUP_KEY gilt nicht für ColumnStore-Indizes, da für diese keine Eindeutigkeit erzwungen werden kann.

Wiederholungslogik für die SQL-Ausgabe

Wenn ein Stream Analytics-Auftrag mit SQL-Ausgabe den ersten Batch von Ereignissen empfängt, werden die folgenden Schritte ausgeführt:

  1. Es wird versucht, eine Verbindung mit SQL herzustellen.
  2. Das Schema der Zieltabelle wird abgerufen.
  3. Spaltennamen und -typen werden anhand des Zieltabellenschemas überprüft.
  4. Auf der Grundlage der Ausgabedatensätze in dem Batch wird eine In-Memory-Datentabelle vorbereitet.
  5. Die Datentabelle wird mithilfe der BulkCopy-API in SQL geschrieben.

Während dieser Schritte können für die SQL-Ausgabe folgende Fehlertypen auftreten:

  • Vorübergehende Fehler, bei denen eine Wiederholungsstrategie mit exponentiellem Backoff zur Anwendung kommt. Das Mindestwiederholungsintervall hängt zwar vom jeweiligen Fehlercode ab, die Intervalle betragen jedoch in der Regel weniger als 60 Sekunden. Die Obergrenze liegt bei fünf Minuten.

    Bei Anmeldefehlern und Firewallproblemen wird der entsprechende Vorgang mindestens fünf Minuten nach dem vorherigen Versuch wiederholt, bis er erfolgreich ist.

  • Datenfehler wie etwa Umwandlungsfehler und Schemaeinschränkungsverletzungen werden per Ausgabefehlerrichtlinie behandelt. Bei diesen Fehlern werden Wiederholungsversuche für binär aufgeteilte Batches ausgeführt, bis der einzelne Datensatz, der den Fehler verursacht, durch Überspringen oder Wiederholen behandelt wurde. Einschränkungsverletzungen für Primärschlüssel/eindeutige Schlüssel werden immer behandelt.

  • Nicht vorübergehende Fehler können auf Probleme mit dem SQL-Dienst oder auf interne Codefehler zurückzuführen sein. Wenn beispielsweise Fehler wie Code 1132 (Speicherbegrenzung des Pools für elastische Datenbanken erreicht) auftreten, lassen sich diese nicht durch Wiederholungen beheben. In diesen Szenarien kommt es zu einer Beeinträchtigung des Stream Analytics-Auftrags.

  • BulkCopy-Timeouts können während BulkCopy in Schritt 5 auftreten. Für BulkCopy kann es gelegentlich zu Vorgangstimeouts kommen. Der standardmäßig konfigurierte Mindestwert für das Timeout ist auf fünf Minuten festgelegt und wird verdoppelt, wenn er wiederholt erreicht wird. Wenn das Timeout 15 Minuten übersteigt, wird der Hinweis für die maximale Batchgröße für BulkCopy auf die Hälfte reduziert, bis nur noch 100 Ereignisse pro Batch vorhanden sind.

    Wichtig

    Für nicht in das Netzwerk eingefügte ASA-Aufträge, verlassen Sie sich nicht auf die IP-Quelladresse von Verbindungen, die von ASA stammen. Es kann sich um öffentliche oder private IPs handeln. Dies hängt von Dienstinfrastrukturvorgängen ab, die von Zeit zu Zeit auftreten.

Spaltennamen werden in Azure Stream Analytics (1.0) in Kleinbuchstaben umgewandelt.

Bei Verwendung des ursprünglichen Kompatibilitätsgrads (1.0) werden Spaltennamen von Azure Stream Analytics in Kleinbuchstaben geändert. Dieses Verhalten wurde bei höheren Kompatibilitätsgraden behoben. Um die Groß-/Kleinschreibung beizubehalten, wechseln Sie zu einem Kompatibilitätsgrad ab 1.1. Weitere Informationen finden Sie unter Kompatibilitätsgrad für Stream Analytics-Aufträge.

Hier erhalten Sie Hilfe

Weitere Unterstützung finden Sie auf der Frageseite von Microsoft Q&A (Fragen und Antworten) zu Azure Stream Analytics.

Nächste Schritte