Microsoft Azure: uso de CPU y memoria de máquinas virtuales de Azure en un gráfico de tabla única

En este artículo, verá cómo puede analizar el rendimiento de su máquina virtual Azure de la utilización de la CPU y la utilización de la memoria a la vez mediante consultas de registro Azure. Estas consultas de KQL lo ayudarán a comprender todo el rendimiento de las máquinas virtuales de Azure en forma de gráfico de tabla y esto también le permitirá exportar los datos en el archivo CSV. 

Con estos datos, puede analizar fácilmente qué servidores deben redimensionarse para escalar (aumentar el tamaño) o reducir (disminuir el tamaño).

Ventajas de utilizar estas consultas KQL: 

• Puede analizar las máquinas virtuales en segundos.
• Fácil de filtrar las máquinas virtuales
• Fácil de filtrar los datos de registro mediante el uso de las condiciones.
• Fácil de analizar el rendimiento entre intervalos de tiempo (por ejemplo, 7 días, 15 días, 2 meses, 2 horas, 12 horas, etc.)
• Nos permite exportar los datos en CSV como referencia futura para el rendimiento anterior.

Implementación:

Paso 1: Inicie sesión en Azure Portal .

Paso 2: Vaya a Log Analytics Workspace >> Navegue a la Sección General desde el menú de la izquierda >> Seleccione Registros

Pegue la siguiente consulta KQL para obtener la CPU consolidada y la utilización de memoria en un gráfico de tabla única

Utilización de CPU de VM y utilización de MEMORIA: en todas las computadoras por tipo de sistema operativo es igual a «Windows/Linux» del alcance seleccionado

Perf
| where ObjectName == "Processor" and CounterName == "% Processor Time" and InstanceName == "_Total"
| where Computer in ((Heartbeat | where OSType == "Linux" or OSType == "Windows" | distinct Computer))
| summarize MIN_CPU = min(CounterValue), AVG_CPU = avg(CounterValue), MAX_CPU = max(CounterValue) by Computer
| join 
( 
Perf 
| where ObjectName == "Memory"
| where CounterName == "% Used Memory" or CounterName == "% Committed Bytes In Use"
| summarize MIN_MEM = min(CounterValue), AVG_MEM = avg(CounterValue), MAX_MEM = max(CounterValue) by Computer
) on Computer
| project Computer, MIN_CPU, AVG_CPU, MAX_CPU, MIN_MEM, AVG_MEM, MAX_MEM

Producción:

Nota: Puede descargar los datos de la tabla en formato CSV haciendo clic en Exportar 

Ejemplo 1: para filtrar la solución según el uso promedio de CPU superior al 50 %

Perf
| where ObjectName == "Processor" and CounterName == "% Processor Time" and InstanceName == "_Total"
| where Computer in ((Heartbeat | where OSType == "Linux" or OSType == "Windows" | distinct Computer))
| summarize MIN_CPU = min(CounterValue), AVG_CPU = avg(CounterValue), MAX_CPU = max(CounterValue) by Computer
| join 
( 
Perf 
| where ObjectName == "Memory"
| where CounterName == "% Used Memory" or CounterName == "% Committed Bytes In Use"
| summarize MIN_MEM = min(CounterValue), AVG_MEM = avg(CounterValue), MAX_MEM = max(CounterValue) by Computer
) on Computer
| project Computer, MIN_CPU, AVG_CPU, MAX_CPU, MIN_MEM, AVG_MEM, MAX_MEM
| where AVG_CPU > 50

Producción:

Ejemplo 2:  para filtrar la solución en función del uso promedio de la CPU superior al 50 % y el uso promedio de la memoria superior al 50 %. Mientras usamos y en la consulta, la condición debe satisfacer ambas condiciones.

Perf
| where ObjectName == "Processor" and CounterName == "% Processor Time" and InstanceName == "_Total"
| where Computer in ((Heartbeat | where OSType == "Linux" or OSType == "Windows" | distinct Computer))
| summarize MIN_CPU = min(CounterValue), AVG_CPU = avg(CounterValue), MAX_CPU = max(CounterValue) by Computer
| join 
( 
Perf 
| where ObjectName == "Memory"
| where CounterName == "% Used Memory" or CounterName == "% Committed Bytes In Use"
| summarize MIN_MEM = min(CounterValue), AVG_MEM = avg(CounterValue), MAX_MEM = max(CounterValue) by Computer
) on Computer
| project Computer, MIN_CPU, AVG_CPU, MAX_CPU, MIN_MEM, AVG_MEM, MAX_MEM
| where AVG_CPU > 50 and AVG_MEM > 50

Producción: