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数据集成工具：Azure Data Factory：13.数据工厂中的监控

与日志记录

1 数据集成工具：Azure Data Factory：监控与日志记录基础

1.1 理解 Azure Data Factory 监控的重要性

在数据集成项目中，监控是确保数据管道正常运行、及时发现并解决问题

的关键。Azure Data Factory（ADF）提供了丰富的监控工具，帮助数据工程师和

分析师追踪数据流的执行状态、性能指标和异常情况。通过监控，可以：

� 实时查看管道执行状态：了解数据管道是否按预期运行，及时发

现失败或延迟的活动。

� 性能调优：分析管道的执行时间、资源使用情况，优化数据流的

性能。

� 故障排查：当数据管道出现错误时，通过日志记录快速定位问题

原因。

� 合规性与审计：记录数据处理活动，满足合规性和审计需求。

1.1.1 监控工具与服务

� ADF Monitor：提供管道执行的概览，包括活动状态、执行时间等。

� Azure Monitor：集成更高级的监控和日志分析，支持自定义警报

和查询。

� Log Analytics：用于深入分析日志数据，创建自定义视图和报告。

1.2 日志记录在数据集成中的作用

日志记录是数据集成过程中的另一个重要方面，它记录了数据管道执行的

详细信息，包括但不限于：

� 活动日志：记录每个活动的开始、结束时间，以及任何错误或警

告信息。

� 性能日志：记录数据流的性能指标，如数据读取速度、写入速度、

处理时间等。

� 审计日志：记录对数据工厂的任何更改，包括管道、数据集和触

发器的创建、更新和删除。

日志记录不仅有助于故障排查，还支持性能分析和合规性审计，是数据集

成项目中不可或缺的一部分。

1.2.1 日志记录配置

在 ADF 中，日志记录可以通过以下步骤配置：

1. 启用日志记录：在数据工厂设置中，启用日志记录到 Azure Blob

存储或 Azure Data Lake Storage。

2. 配置日志级别：选择要记录的日志级别，如信息、警告、错误等。

3. 设置日志保留策略：定义日志数据的保留时间，以管理存储成本。

1.2.2 示例：配置日志记录到 Azure Blob 存储

使用

Azure CLI

配置日志记录到

Azure Blob

存储

az resource update --id /subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/p

roviders/Microsoft.DataFactory/factories/{factoryName}/logSettings --set properties.azureBlobFi

leSystem.type="AzureBlobFS" properties.azureBlobFileSystem.accountName="{storageAccountN

ame}" properties.azureBlobFileSystem.fileSystem="{fileSystemName}" properties.azureBlobFileS

ystem.container="{containerName}" properties.azureBlobFileSystem.folderPath="{folderPath}" p

roperties.azureBlobFileSystem.retentionPolicy.days="{retentionDays}" properties.azureBlobFileS

ystem.retentionPolicy.enabled=true

在上述代码中，需要替换{subscriptionId}、{resourceGroupName}、

{factoryName}、{storageAccountName}、{fileSystemName}、{containerName}、

{folderPath}和{retentionDays}为实际的值。

1.2.3 日志数据分析

一旦日志记录被配置，可以使用 Azure Monitor 或 Log Analytics 来分析日志

数据。例如，使用 KQL（Kusto 查询语言）查询日志数据：

// 使用 KQL 查询 ADF 日志数据

AzureDiagnostics

| where OperationName == "PipelineRun"

| summarize count() by ResultType, OperationName

此查询将返回所有管道运行的结果类型汇总，帮助识别成功、失败或取消

的管道执行情况。

1.3 结论

监控与日志记录是确保数据集成项目成功的关键实践。通过合理配置和利

用 ADF 的监控工具与日志记录功能，可以提高数据管道的可靠性和性能，同时

满足合规性要求。掌握这些工具的使用，对于任何从事数据集成工作的专业人

员都是必不可少的技能。

注意：上述代码示例和配置步骤需要根据实际的 Azure 环境和需求进行调

整。在生产环境中操作前，建议在测试环境中先进行验证。

2 数据工厂中的监控与日志记录

2.1 设置监控与日志记录

2.1.1 配置监控与日志记录的步骤

在 Azure Data Factory 中，监控和日志记录是确保数据管道运行顺畅、及时

发现并解决问题的关键。以下步骤指导你如何在 Azure Data Factory 中配置监控

与日志记录：

1. 登录 Azure 门户：首先，你需要登录到 Azure 门户。

2. 访问数据工厂：在 Azure 门户中，找到并打开你的数据工厂。

3. 打开监控选项：在数据工厂的左侧菜单中，选择“监控”选项。

4. 配置日志记录：在监控页面中，你可以配置日志记录。点击“日

志记录”按钮，然后选择你想要记录的日志级别（例如，基本、详细、

调试）。

5. 设置警报：在“警报”部分，你可以设置基于管道运行状态的警

报。例如，当管道运行失败时，你可以配置警报通过电子邮件通知你。

6. 使用 Azure Monitor：Azure Data Factory 与 Azure Monitor 集成，

允许你更深入地监控和分析数据管道的运行情况。在数据工厂的“监控”

选项中，选择“日志”或“指标”来查看详细信息。

7. 创建日志分析工作区：为了更有效地分析日志，你可能需要创建

一个 Azure Log Analytics 工作区，并将其与数据工厂关联。这可以通过在

Azure Monitor 中选择“日志”并创建一个新的工作区来完成。

8. 配置日志流：确保数据工厂的日志流正确配置到你的 Log Analytics

工作区。这可以在数据工厂的“日志记录”设置中完成。

9. 使用 KQL 查询日志：一旦日志流配置完成，你可以使用 Kusto 查

询语言（KQL）来查询和分析日志数据。例如，以下是一个 KQL 查询示

例，用于查找过去 24 小时内所有失败的管道运行：

// KQL 查询示例

AzureDiagnostics

| where OperationName == "PipelineRun"

| where TimeGenerated > ago(1d)

| where Status == "Failed"

| summarize count() by OperationName, ResourceId

10. 定期审查日志：定期审查日志和警报，以确保数据管道的

健康状态，并及时发现任何潜在问题。

2.1.2 使用 Azure Monitor 进行日志记录

Azure Monitor 是 Azure 中用于监控和日志记录的统一平台。它提供了丰富

的工具和功能，帮助你监控 Azure Data Factory 的性能和健康状况。以下是如何

使用 Azure Monitor 进行日志记录的详细步骤：

1. 访问 Azure Monitor：在 Azure 门户中，选择“监视”服务，然后

点击“日志”或“指标”进入 Azure Monitor。

2. 创建警报规则：在 Azure Monitor 中，你可以创建警报规则来监控

特定的指标或日志。例如，你可以创建一个警报，当数据工厂的管道运

行时间超过预设阈值时触发。

3. 配置日志查询：使用 KQL（Kusto 查询语言）来配置日志查询。

KQL 是一种强大的查询语言，用于分析和检索日志数据。例如，以下查

询用于查找特定管道的所有运行记录：

// KQL 查询示例

AzureDiagnostics

| where OperationName == "PipelineRun"

| where ResourceId contains "your-pipeline-name"

| summarize count() by OperationName, ResourceId, TimeGenerated

4. 设置日志数据的可视化：Azure Monitor 提供了多种可视化选项，

如图表、地图和表格，帮助你更好地理解日志数据。

5. 整合日志数据：你可以将 Azure Data Factory 的日志数据与其他

Azure 服务的日志数据整合，以获得更全面的监控视角。

6. 使用日志数据进行故障排除：当数据工厂的管道运行出现问题时，

你可以使用 Azure Monitor 中的日志数据进行故障排除。例如，你可以查

看失败的管道运行的详细日志，以确定失败的原因。

通过以上步骤，你可以有效地在 Azure Data Factory 中设置监控与日志记录，

确保数据管道的稳定运行，并及时发现和解决问题。

3 监控数据管道

3.1 监控数据管道的运行状态

在 Azure Data Factory 中，监控数据管道的运行状态是确保数据处理流程顺

畅的关键。Azure 提供了多种工具和方法来帮助你监控数据管道的执行情况，包

括 Azure Portal、Azure Monitor、以及通过编程方式使用 REST API 或 SDK。

3.1.1 使用 Azure Portal

Azure Portal 提供了直观的界面来查看数据管道的运行状态。你可以在数据

工厂的“监控”选项卡下，看到所有管道的执行情况，包括成功、失败、正在

运行和等待的活动。此外，你还可以查看每个活动的详细信息，如开始时间、

结束时间、持续时间、状态和日志。

3.1.2 使用 Azure Monitor

Azure Monitor 是一个集中式监控和日志服务，可以用来收集和分析来自

Azure 资源的监控数据。在 Azure Data Factory 中，你可以使用 Azure Monitor 来

监控数据管道的性能指标，如活动的运行时间、数据读写速度等。Azure

Monitor 还支持设置警报，当某些指标超出预设阈值时，可以自动发送通知。

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