Microsoft Azure-가상 머신 모니터링

가상 머신 모니터링은 성능과 상태를 추적하는 데 중요합니다. Windows Azure는 가상 머신의 성능과 관련된 통계를 모니터링하기위한 대화 형 인터페이스를 제공합니다. 다섯 가지 주요 통계는-

  • CPU 비율
  • 디스크 읽기 바이트 / 초
  • 디스크 쓰기 바이트 / 초
  • 네트워크
  • 네트워크 아웃

Azure 관리 포털에서 VM을 모니터링합니다.

Step 1 − Azure 관리 포털에 로그인합니다.

Step 2 − 가상 머신으로 이동합니다.

Step 3 − 모니터링 할 가상 머신을 선택합니다.

Step 4 − 다음 그림과 같이 최상위 메뉴에서 모니터를 선택합니다.

위 화면에서 5 가지 주요 용어를 볼 수 있습니다. 언뜻보기에는 꽤 복잡해 보이지만 자세히 살펴보면 그래프의 각 선이 용어의 색과 일치하는 다른 색임을 알 수 있습니다. 예를 들어 CPU 백분율은 자주색이며 그래프의 자주색 선은이를 나타냅니다. 위 이미지에 표시된 기계는 아주 새롭습니다. 다음 섹션에서는 그림을 읽는 방법에 대해 설명합니다.

CPU 백분율

CPU 백분율은 애플리케이션에 성능 문제가있을 때마다 확인하는 가장 일반적인 통계입니다. 프로세서의 사용률을 백분율로 알려줍니다. 다음 이미지에서 오른쪽 상단 모서리의 마지막 드롭 다운에서 1 시간이 선택되고 가장 높은 사용률은 0.13 % 인 3:15에 있음을 알 수 있습니다.

디스크 읽기 바이트 / 초

성능에 영향을 미치는 또 다른 요소는 디스크 입 / 출력 작업입니다. 디스크 읽기 바이트 / 초는 디스크에서 초당 읽는 데이터 양을 측정합니다. 읽기 작업이 디스크에서 더 자주 수행되는 경우 더 빠른 디스크를 사용하여 성능 문제를 해결할 수 있습니다.

디스크 쓰기 바이트 / 초

마찬가지로 디스크 쓰기 바이트 / 초는 초당 쓰는 데이터 양을 측정합니다. 응용 프로그램이 디스크에 많은 양의 데이터를 기록해야하는 경우 더 큰 디스크를 선택할 수 있습니다.

위의 이미지에서 디스크 읽기의 최고 지점은 3:25에서 218.35 바이트 / 초임을 알 수 있습니다. 드롭 다운에서 '1 시간'을 선택했기 때문에 지난 1 시간의 데이터를 볼 수 있습니다. 지난 24 시간 7 일 동안의 데이터도 볼 수 있습니다.

네트워크 입력

네트워크 트래픽 모니터링은 '모니터'섹션의 '네트워크 위치'수치를 확인하여 수행 할 수 있습니다. 네트워크 인 통계는 수신 된 바이트 또는 TCP 세그먼트 일 수 있습니다.

네트워크 아웃

네트워크 출력 통계는 초당 전송 된 TCP 세그먼트에 대해 알려줍니다. 다음 이미지에 둘러싸인 드롭 다운에서 옵션을 선택하여 상대 또는 절대 통계를 볼 수도 있습니다.

마찬가지로 다음 이미지에 강조 표시된 드롭 다운에서 기간을 선택할 수 있습니다.

화면 하단의 '메트릭 추가'를 클릭하여 특정 메트릭을 선택할 수도 있습니다. 원하는 메트릭을 확인할 수있는 다음 화면이 나타납니다.

진단 활성화

진단을 활성화하면 로그를 수집 할 수 있습니다. Azure는 로그를 수집하고 지정한 스토리지 계정에 저장합니다. '미리보기 포털'로 전환하여 진단을 활성화 할 수 있습니다. 진단 수치는 스토리지 계정에서 오류 로그를 추적 할 수 있으므로 문제 해결에 도움이됩니다.

Step 1 − '미리보기 포털'로 전환합니다.

Step 2 − 왼쪽 패널에서 '가상 머신 (클래식)'을 찾습니다.

Step 3 − 기기와 '모든 설정'을 선택합니다.

Step 4− 아래로 스크롤하여 '진단'을 찾습니다. 다음 이미지와 같이 '진단'을 선택합니다.

Step 5− 오른쪽에 표시되는 다음 패널에서 '켜기'를 선택합니다. 기본적으로 설정되어 있습니다.

Step 6 − 로그를 저장하기 위해 스토리지 계정을 사용하므로 다음 이미지에서 원으로 둘러싸인 부분을 클릭하여 스토리지 계정에 대한 설정을 구성해야합니다.

Step 7 − 보관할 로그 유형을 선택하거나 선택 해제 할 수도 있습니다.

하단에 '모니터링'이라는 제목의 패널도 표시됩니다. 이 섹션에는 위 섹션에서 설명한 것과 동일한 측정 항목이 표시됩니다.

이 수치는 사용자가 애플리케이션 성능 슬라이드의 원인을 식별하는 데 도움이됩니다. 또한 이러한 기능에 대한 경고를 생성 할 수도 있습니다. 그들은 설정된 한계를 초과합니다.