Azure Monitor を使用して Azure Cosmos DB for MongoDB 仮想コア診断ログを監視する

適用対象: MongoDB 仮想コア

Azure の診断ログは、Azure Cosmos DB for MongoDB 仮想コア アカウントの Azure リソース ログをキャプチャするために不可欠です。 これらのログは、アカウントに伴うリソースの操作に関する詳細で頻繁な分析情報を提供します。

前提条件

• 既存の Azure Cosmos DB for MongoDB 仮想コア クラスター。
  • Azure サブスクリプションをお持ちでない場合は、無料でアカウントを作成します。
  • 既存の Azure サブスクリプションがある場合は、新しい Azure Cosmos DB for MongoDB 仮想コア クラスターを作成します。
• 既存の Log Analytics ワークスペース、または Azure Storage アカウントです。

診断設定の作成

プラットフォーム メトリックとアクティビティ ログは自動的に収集されます。 リソース ログを収集し、Azure Monitor から外部にルーティングするには、診断設定を確立する必要があります。 その方法については、「Azure Monitor の診断設定を作成する」を参照してください。

診断設定の管理

場合によっては、設定を見つけたり削除したりして、設定を管理する必要があります。 az monitor diagnostic-settings コマンド・グループには、診断設定を管理するためのサブコマンドが含まれています。

1. MongoDB 仮想コア クラスターの API に関連付けられているすべての診断設定を一覧表示します。

   az monitor diagnostic-settings list \
       --resource-group $resourceGroupName \
       --resource $clusterResourceId
   

2. 関連付けられているリソースと設定の名前を使用して、特定の設定を削除します。

   az monitor diagnostic-settings delete \
       --resource-group $resourceGroupName \
       --name $diagnosticSettingName \
       --resource $clusterResourceId
   

高度な診断のクエリを使用する

これらのリソース固有のクエリを使用して、MongoDB 仮想コア クラスター用 API での一般的なトラブルシューティング調査を実行します。

1. MongoDB 仮想コア クラスター用 API の Logs セクションに移動します。 サンプル クエリの一覧を確認します。

   

2. このクエリを実行して、エラー コード でグループ化された MongoDB 仮想コア要求の失敗した API の数をカウントします。

   VCoreMongoRequests
   // Time range filter:  | where TimeGenerated between (StartTime .. EndTime)
   // Resource id filter: | where _ResourceId == "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourcegroups/my-resource-group-name/providers/microsoft.documentdb/mongoclusters/my-cluster-name"
   | where ErrorCode != 0
   | summarize count() by bin(TimeGenerated, 5m), ErrorCode=tostring(ErrorCode)
   

3. このクエリを実行して、操作名ごとの MongoDB 仮想コア要求の API P99 のランタイム期間を取得します。

   // Mongo vCore requests P99 duration by operation 
   // Mongo vCore requests P99 runtime duration by operation name. 
   VCoreMongoRequests
   // Time range filter:  | where TimeGenerated between (StartTime .. EndTime)
   // Resource id filter: | where _ResourceId == "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourcegroups/my-resource-group-name/providers/microsoft.documentdb/mongoclusters/my-cluster-name"
   | summarize percentile(DurationMs, 99) by bin(TimeGenerated, 1h), OperationName
   

4. このクエリを実行して、ランタイム期間の合計でグループ化された MongoDB 仮想コア要求の API の数を取得します。

   // Mongo vCore requests binned by duration 
   // Count of Mongo vCore requests binned by total runtime duration. 
   VCoreMongoRequests
   // Time range filter:  | where TimeGenerated between (StartTime .. EndTime)
   // Resource id filter: | where _ResourceId == "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourcegroups/my-resource-group-name/providers/microsoft.documentdb/mongoclusters/my-cluster-name"
   | project TimeGenerated, DurationBin=tostring(bin(DurationMs, 5))
   | summarize count() by bin(TimeGenerated, 1m), tostring(DurationBin)
   

5. このクエリを実行して、ユーザー エージェントごとの MongoDB 仮想コア要求の API の数を取得します。

   // Mongo vCore requests by user agent 
   // Count of Mongo vCore requests by user agent. 
   VCoreMongoRequests
   // Time range filter:  | where TimeGenerated between (StartTime .. EndTime)
   // Resource id filter: | where _ResourceId == "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourcegroups/my-resource-group-name/providers/microsoft.documentdb/mongoclusters/my-cluster-name"
   | summarize count() by bin(TimeGenerated, 1h), UserAgent
   

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