Microsoft Azure Data Factory

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Microsoft Azure Data Factory - 概要

Microsoft Azure Data Factory（ADF）は、ハイブリッド環境とクラウド環境にまたがるデータの移動と変換を組織が調整、自動化できるようにするクラウドベースのデータ統合サービスです。Applications ManagerのAzure Data Factory監視は、パイプラインの実行、アクティビティのパフォーマンス、失敗の傾向を追跡し、データ統合プロセスを最適化して、Azure環境でのシームレスなワークフローオーケストレーションを保証します。

Azure Data Factory監視の新規作成

Microsoft Azure Data Factory監視の新規作成方法については、こちらをクリックしてください。

監視パラメーター

［監視］タブをクリックしてカテゴリビューに移動します。クラウドアプリの表にあるMicrosoft Azureの下の「子監視」にカーソルを合わせ、表示されたツールチップからData Factories監視を選択します。一括設定ビューには、以下のタブに分類されたメトリクスが表示されます：

  • 可用性タブには、過去24時間または30日間の可用性の履歴が表示されます。
  • パフォーマンスタブには、正常性ステータスと関連イベントが表示されます。
  • リストビューは一括管理者設定をサポートしています。

Microsoft Azure監視は、指定されたサブスクリプションの下にあるAzure Data Factoryの簡単な詳細を提供します。以下は、Azure Data Factory監視で監視されるメトリクスのリストで、それぞれのタブに表示されます：

パフォーマンス概要

パラメーター 説明
成功したパイプラインの実行
成功したパイプラインの実行 ポーリング間隔中に正常に完了したパイプラインの実行の総数。
失敗したパイプラインの実行
失敗したパイプラインの実行 ポーリング間隔中に実行に失敗したパイプラインの実行の総数。
キャンセルされたパイプラインの実行
キャンセルされたパイプラインの実行 ポーリング間隔中に実行中にキャンセルされたパイプラインの実行の総数。
経過時間が超過したパイプラインの実行
経過時間が超過したパイプラインの実行 ポーリング間隔中に設定された経過時間を超えたパイプラインの実行の総数。
成功したトリガーの実行
成功したトリガーの実行 ポーリング間隔中にパイプラインの開始に成功したトリガーの実行の総数。
失敗したトリガーの実行
失敗したトリガーの実行 ポーリング間隔中にパイプラインの開始に失敗したトリガーの実行の総数。
キャンセルされたトリガーの実行
キャンセルされたトリガーの実行 ポーリング間隔中にパイプラインを開始する前にキャンセルされたトリガーの実行の総数。
成功したアクティビティの実行
成功したアクティビティの実行 ポーリング間隔中に正常に完了したアクティビティの実行の総数。
失敗したアクティビティの実行
失敗したアクティビティの実行 ポーリング間隔中に実行に失敗したアクティビティの実行の総数。
キャンセルされたアクティビティの実行
キャンセルされたアクティビティの実行 ポーリング間隔中に実行中にキャンセルされたアクティビティの実行の総数。

実行統計

パラメーター 説明
パイプライン成功率
パイプライン成功率 表示されている実行に基づいた、成功したパイプラインの実行の割合。
トリガー成功率
トリガー成功率 表示されている実行に基づいた、成功したトリガーの実行の割合。
パイプラインの実行
パイプライン実行ID パイプライン実行のID。
パイプライン名 パイプラインの名前。
ステータス パイプライン実行のステータス。指定可能な値：キュー登録済み、進行中、成功、失敗、キャンセル中、キャンセル済み。
開始時刻 パイプライン実行の開始時刻。
終了時刻 パイプライン実行の終了時刻。
合計所要時間（秒） パイプライン実行の合計実行時間（秒単位）。
トリガー実行ID パイプラインの実行を開始したトリガーのID。
トリガー名 トリガーの名前。
トリガーの実行
トリガー実行ID トリガー実行のID。
トリガー名 トリガーの名前。
トリガーの種類 トリガーの種類。
ステータス トリガー実行のステータス。指定可能な値：成功、失敗、進行中。
スケジュールされた時刻 トリガーが実行されるようにスケジュールされた時刻。
トリガーされた時刻 トリガーが実行された時刻。
遅延 トリガー実行前の遅延。
パイプライン数 トリガー実行によってトリガーされたパイプラインの数。

注意：
  • パイプラインの実行とトリガーの実行メトリクスはパフォーマンスポーリングに分類されます。
  • ポーリング間隔を変更するには、［設定］→［パフォーマンスポーリング］に移動します。
    データ収集の最適化タブで、監視タイプとしてAzure Data Factoryを選択し、メトリクス名としてパイプラインの実行またはトリガーの実行を選択します。必要に応じてデフォルトのポーリングステータスを設定します（推奨間隔：1～24時間）。
  • 24時間より長いカスタマイズされたポーリング間隔が設定されている場合、最後の24時間の実行のみが取得されます。
  • デフォルトでは、パイプラインの実行とトリガーの実行は無効になっています。有効にすると、テーブルには設定されたポーリング間隔の最新200件の実行が表示されます。
  • この制限を変更するには、［設定］→［パフォーマンスポーリング］→［データ収集の最適化］に移動し、監視タイプとしてAzure Data Factoryを選択し、メトリクス名としてパイプラインの実行またはトリガーの実行を選択します。
    取得するパイプライン/トリガーの実行数に50～500の値を指定します。

統合ランタイム

パラメーター 説明
統合ランタイムCPU使用率 ポーリング時の統合ランタイムで利用されているCPUの平均割合。
統合ランタイムの利用可能なメモリー ポーリング時のIRホストマシンで利用可能なメモリーの平均量（MB単位）。
統合ランタイムの利用可能なノード ポーリング時にデータ統合アクティビティを処理できる利用可能なノードの平均数。
統合ランタイムのキュー期間 ポーリング間隔中に、アクティビティがキューに入ってから実行が開始されるまでの平均時間（秒単位）。
統合ランタイムのキューの長さ ポーリング間隔中にキューで待機しているアクティビティの平均数。

設定

パラメーター 説明
リソースグループ名 Data Factoryを含むリソースグループの名前。
場所 Azure Data Factoryの場所。
プロビジョニング状態 Data Factoryの現在のプロビジョニング状態。
作成時刻 Data Factoryが作成された時刻。
パブリックネットワークアクセス パブリックネットワークアクセスが有効か無効かを示します。