【问题标题】:Consumption Plan Monitoring消费计划监控
【发布时间】:2018-07-18 11:14:24
【问题描述】:

我有两个功能,每个功能都部署到两个不同的功能应用程序中,这两个应用程序都在使用一个消费计划。从门户网站上,这被简单地列为 NorthEuropePlan,并选择它明确显示我有两个功能应用程序已连接。

Q1:这是否意味着他们实际上使用的是相同的正版计划(就像使用 App Svc 计划的情况一样),还是仅仅意味着他们都在“共享”北欧地区的资源池中的资源?

Q2:我将这些函数分开,以查看哪些使用了最多的资源、连接等,但我不知道如何查看实际横向扩展了多少消费实例,以及它们的负载量。 . 我在哪里可以找到这些信息?

即我根本看不到指标中的任何“消费节点”条目... App Insights 已配置,我可以在实时指标上看到节点计数...但真的不知道这与两个功能应用程序有何关联使用相同的 App Insights 进行配置

【问题讨论】:

  • 如果您连接了 Application Insights,您应该能够看到它
  • Re:缩放,你用什么触发器?函数对不同的触发器使用不同的缩放算法(例如队列长度对 HTTP 触发器没有任何意义),有些比其他的更具侵略性。
  • 活动中心@KatyShimizu ????

标签: azure-functions


【解决方案1】:

Q1:是的,您的函数应用使用相同的消费应用服务计划,这意味着两者将一起扩展,始终共享相同的 VM 资源。但是,这些应用程序在单独的作业对象中运行,并且不共享相同的内存空间(工作集)。

Q2:此信息将在 Application Insights 中。查看函数监控文档的View telemetry in App Insights 部分,了解有关各种选项卡的信息(其中一个是服务器,显示实例。)我认为无法在 App Insights 中查看线程,但您可以查看执行情况。不知道你所说的连接是什么意思。

您可能还想查看以下文档和帖子,其中涵盖了高吞吐量场景中的函数和事件中心:

【讨论】:

  • 通过连接,我指的是功能应用程序中标记为“连接”的指标,当您单击指标按钮时.. :) 我仍然不太明白如何,如果我有多个功能应用程序,全部使用消费计划,我可以看到每个应用程序是如何扩展的......我想我需要将它们附加到不同的 Application Insights 实例?也无法在 AI 上实际看到“服务器实例”......嗯......
【解决方案2】:
  • 如果是标准应用服务计划,这两个功能将共享相同的底层计算(池)。然而,对于消费,我的理解是,由于它们是独立的功能应用程序,它们将在幕后为这些应用程序获得单独的计算实例,因为它们是在消费计划下配置的。无论哪种方式,尽管我通常不会经常担心幕后物理实例的数量,因为我知道 Azure Functions 会以某种方式扩展以处理我的工作负载。 Azure Functions 团队参与了堆栈溢出问题,因此也许他们可以介入以确认内部结构。

  • 我强烈建议的第一件事是确保您的每个函数应用都配置为使用 Application Insights。如果函数应用是相关流程的一部分,我通常会让它们共享一个 Application Insights 实例,以便我可以一起查看它们的所有指标。 Application Insights 将为您提供有关性能、异常、实例数量以及函数运行方式的几乎所有其他主要特征所需的一切(并且您可以添加自定义条目以填补任何特定于应用程序的空白)。您可以通过门户进行设置,或确保两个函数应用在其配置中具有相同的 Application Insights Key。更多使用\配置说明请见https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-functions/functions-monitoring

【讨论】:

  • 是的,两者都使用应用程序洞察力,并且整个线程被提出,因为我们遇到消费计划扩展不够快的问题。我们需要监控连接、线程和函数执行,并且我也想关注实例.. 团队中的某个人很快就会回复。
  • 看起来像一个 azure 函数团队成员确认他们共享相同的 VM 实例(我错了)但进程不同。您提到您的扩展速度不够快。如果这些是 http 触发器,他们在 3 月份对扩展逻辑进行了一些重大改进,这些逻辑随着时间的推移而推出。如果您在 appsettings 中将 WEBSITE_HTTPSCALEV2_ENABLED 添加到 1,您可以立即获得新的缩放逻辑。更多详情请访问azurefromthetrenches.com/…。认为这仍然适用。
  • 不错的提示 josh,谢谢...我们正在使用事件中心触发器,但我会将其提交到内存库:)
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