To pytanie jest nieco otwarte, ponieważ monitorowanie jest zwykle zależne od aplikacji. Powiedziawszy to:
Zacznij od prostych pomiarów, które obejrzysz na lokalnym serwerze, reprezentując kluczowe wskaźniki wydajności dla swojej aplikacji. Na przykład: Może spojrzeć na wykorzystanie sieci. This TechNet article opisuje liczniki wydajności gromadzone przez System Center dla Windows Azure. Na przykład:
- ASP.NET Applications Wnioski/s
- interfejsu sieciowego Bajty
- odebrane/s
- Interfejs sieciowy Bajty wysłane/s
- Procesor Procesor% całkowitego czasu
- logiczny bezpłatny Megabajty
- LogicalDisk% wolnej przestrzeni
- Dostępne pamięci Megab ytes
Możesz również chcieć obejrzeć # żądań oczekujących w kolejce i ustawić czas oczekiwania.
Wykorzystanie sieci jest interesujące, ponieważ Twoja karta sieciowa zapewnia około. 100 Mb/s na rdzeń i może okazać się wąskim gardłem, nawet jeśli procesor i inne zasoby nie są w pełni wykorzystane. Być może trzeba skalować do większej liczby instancji, aby obsłużyć scenariusze o dużej przepustowości.
Ponadto: Zwykle przykładam mniejszą wagę do wykorzystania procesora, mimo że jest on łatwy do zmierzenia (i tak często pojawia się w przykładach). Uruchamianie procesora o zbliżonej pojemności jest zwykle dobrą rzeczą, ponieważ zazwyczaj za to płacisz i równie dobrze możesz wykorzystać jak najwięcej.
Jeśli chodzi o zmniejszenie: Należy to potraktować nieco ostrożniej. Komputacja systemu Windows Azure jest rozliczana według godziny. Jeśli, powiedzmy, wyskalujesz do dodatkowej instancji o 11:50 i ponownie zmienisz na 12:10, właśnie wykonałeś dwie cpu-godziny. Ponadto: Nie chcesz skalować, a następnie podjąć nowe pomiary i zdecydować, że możesz teraz ponownie skalować (skutecznie tworząc stały puls dodawania i zmniejszania instancji). Aby ułatwić sobie pracę, weź pod uwagę blok aplikacji Autoskalowanie (WASABi) znajdujący się w Enterprise Library. To ma wszystkie zasady skalowane (takie jak te, o których wspomniałem) i jest bardzo proste w użyciu.
Dodając do doskonałych komentarzy Davida, rozważ także korzystanie z automatycznych skalowań/usług monitorowania, takich jak AzureWatch @ http://www.paraleap.com Korzystając z historycznych wykresów, można zobaczyć, które dane z listy, o której wspomniał David, są zestresowane w okresach wysokie obciążenie - w ten sposób można tworzyć własne reguły skalowania – Igorek