Usar o Azure Monitor para analisar métricas do Azure Files

2025-06-12

Entender como monitorar o desempenho do compartilhamento de arquivos é fundamental para garantir que seu aplicativo seja executado da forma mais eficiente possível. Este artigo mostra como usar o Azure Monitor para analisar métricas do Azure Files, como disponibilidade, latência e utilização.

Consulte Monitorar Arquivos do Azure para obter detalhes sobre os dados de monitoramento que você pode coletar para Arquivos do Azure e como usá-los.

Aplica-se a

Modelo de gestão	Modelo de faturação	Nível de mídia	Redundância
Microsoft.Armazenamento	Provisionado v2	HDD (padrão)	Localização (LRS)
Microsoft.Armazenamento	Provisionado v2	HDD (padrão)	Zona (ZRS)
Microsoft.Armazenamento	Provisionado v2	HDD (padrão)	Geo (GRS)
Microsoft.Armazenamento	Provisionado v2	HDD (padrão)	GeoZona (GZRS)
Microsoft.Armazenamento	Provisionado v1	SSD (de qualidade superior)	Localização (LRS)
Microsoft.Armazenamento	Provisionado v1	SSD (de qualidade superior)	Zona (ZRS)
Microsoft.Armazenamento	Pagamento conforme o uso	HDD (padrão)	Localização (LRS)
Microsoft.Armazenamento	Pagamento conforme o uso	HDD (padrão)	Zona (ZRS)
Microsoft.Armazenamento	Pagamento conforme o uso	HDD (padrão)	Geo (GRS)
Microsoft.Armazenamento	Pagamento conforme o uso	HDD (padrão)	GeoZona (GZRS)

Métricas suportadas

As métricas para Arquivos do Azure estão nestes namespaces:

Microsoft.Storage/storageContas
Microsoft.Storage/storageAccounts/fileServices

Para obter uma lista de métricas disponíveis para Arquivos do Azure, consulte Referência de dados de monitoramento de Arquivos do Azure.

Para obter uma lista de todas as métricas suportadas pelo Azure Monitor, que inclui os Arquivos do Azure, consulte Métricas com suporte do Azure Monitor.

Exibir dados de métricas do Azure Files

Você pode exibir métricas de Arquivos do Azure usando o portal do Azure, PowerShell, CLI do Azure ou .NET.

Você pode analisar métricas para o Armazenamento do Azure com métricas de outros serviços do Azure usando o Azure Monitor Metrics Explorer. Abra o explorador de métricas escolhendo Métricas no menu Azure Monitor . Para obter detalhes sobre como usar essa ferramenta, consulte Analisar métricas com o explorador de métricas do Azure Monitor.

Para métricas que suportam dimensões, você pode filtrar a métrica com o valor de dimensão desejado. Para obter uma lista completa das dimensões suportadas pelo Armazenamento do Azure, consulte Dimensões de métricas.

Listar a definição de métrica

Você pode listar a definição de métrica de sua conta de armazenamento ou o serviço Arquivos do Azure. Utilize o cmdlet Get-AzMetricDefinition.

Neste exemplo, substitua o espaço reservado <resource-ID> pela ID do recurso de toda a conta de armazenamento ou pela ID do recurso do serviço Arquivos do Azure. Você pode encontrar essas IDs de recurso nas páginas Propriedades da sua conta de armazenamento no portal do Azure.

   $resourceId = "<resource-ID>"
   Get-AzMetricDefinition -ResourceId $resourceId

Leitura de valores métricos

Você pode ler os valores de métricas ao nível da conta da sua conta de armazenamento ou do serviço Azure Files. Use o cmdlet Get-AzMetric.

   $resourceId = "<resource-ID>"
   Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -MetricNames "UsedCapacity" -TimeGrain 01:00:00

Leitura de valores métricos com dimensões

Quando uma métrica oferece suporte a dimensões, você pode ler valores de métricas e filtrá-los usando valores de dimensão. Use o cmdlet Get-AzMetric.

   $resourceId = "<resource-ID>"
   Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -MetricNames "UsedCapacity" -TimeGrain 01:00:00

$resourceId = "<resource-ID>"
$dimFilter = [String](New-AzMetricFilter -Dimension ApiName -Operator eq -Value "GetFile" 3> $null)
Get-AzMetric -ResourceId $resourceId -MetricName Transactions -TimeGrain 01:00:00 -MetricFilter $dimFilter -AggregationType "Total"

Listar a definição de métrica no nível da conta

Você pode listar a definição de métrica de sua conta de armazenamento ou o serviço Arquivos do Azure. Utilize o comando az monitor metrics list-definitions.

   az monitor metrics list-definitions --resource <resource-ID>

Ler os valores das métricas ao nível da conta

Você pode ler os valores métricos de sua conta de armazenamento ou o serviço Arquivos do Azure. Use o comando az monitor metrics list .

   az monitor metrics list --resource <resource-ID> --metric "UsedCapacity" --interval PT1H

Leitura de valores métricos com dimensões

Quando uma métrica oferece suporte a dimensões, você pode ler valores de métricas e filtrá-los usando valores de dimensão. Use o comando az monitor metrics list .

az monitor metrics list --resource <resource-ID> --metric "Transactions" --interval PT1H --filter "ApiName eq 'GetFile' " --aggregation "Total"

O Azure Monitor fornece o .NET SDK para ler a definição e os valores da métrica. O código de exemplo mostra como usar o SDK com parâmetros diferentes. Você precisa usar 0.18.0-preview ou uma versão posterior para métricas de armazenamento.

Nesses exemplos, substitua o marcador de posição <resource-ID> pela ID do recurso da conta de armazenamento inteira ou pelo serviço Azure Files. Você pode encontrar essas IDs de recurso nas páginas Propriedades da sua conta de armazenamento no portal do Azure.

Substitua a <subscription-ID> variável pelo ID da sua assinatura. Para obter orientação sobre como obter valores para <tenant-ID>, <application-ID> e <AccessKey>, consulte Usar o portal para criar uma aplicação Microsoft Entra e uma entidade de serviço que possa aceder a recursos.

Listar a definição de métrica no nível da conta

O exemplo a seguir mostra como listar uma definição de métrica no nível da conta:

    public static async Task ListStorageMetricDefinition()
    {
        var resourceId = "<resource-ID>";
        var subscriptionId = "<subscription-ID>";
        var tenantId = "<tenant-ID>";
        var applicationId = "<application-ID>";
        var accessKey = "<AccessKey>";


        MonitorManagementClient readOnlyClient = AuthenticateWithReadOnlyClient(tenantId, applicationId, accessKey, subscriptionId).Result;
        IEnumerable<MetricDefinition> metricDefinitions = await readOnlyClient.MetricDefinitions.ListAsync(resourceUri: resourceId, cancellationToken: new CancellationToken());

        foreach (var metricDefinition in metricDefinitions)
        {
            // Enumerate metric definition:
            //    Id
            //    ResourceId
            //    Name
            //    Unit
            //    MetricAvailabilities
            //    PrimaryAggregationType
            //    Dimensions
            //    IsDimensionRequired
        }
    }

Leitura de valores de métricas no nível da conta

O exemplo a seguir mostra como ler UsedCapacity dados no nível da conta:

    public static async Task ReadStorageMetricValue()
    {
        var resourceId = "<resource-ID>";
        var subscriptionId = "<subscription-ID>";
        var tenantId = "<tenant-ID>";
        var applicationId = "<application-ID>";
        var accessKey = "<AccessKey>";

        MonitorClient readOnlyClient = AuthenticateWithReadOnlyClient(tenantId, applicationId, accessKey, subscriptionId).Result;

        Microsoft.Azure.Management.Monitor.Models.Response Response;

        string startDate = DateTime.Now.AddHours(-3).ToUniversalTime().ToString("o");
        string endDate = DateTime.Now.ToUniversalTime().ToString("o");
        string timeSpan = startDate + "/" + endDate;

        Response = await readOnlyClient.Metrics.ListAsync(
            resourceUri: resourceId,
            timespan: timeSpan,
            interval: System.TimeSpan.FromHours(1),
            metricnames: "UsedCapacity",

            aggregation: "Average",
            resultType: ResultType.Data,
            cancellationToken: CancellationToken.None);

        foreach (var metric in Response.Value)
        {
            // Enumerate metric value
            //    Id
            //    Name
            //    Type
            //    Unit
            //    Timeseries
            //        - Data
            //        - Metadatavalues
        }
    }

Leitura de valores métricos multidimensionais

Para métricas multidimensionais, você precisa definir filtros de metadados se quiser ler dados de métricas em valores de dimensão específicos.

O exemplo a seguir mostra como ler dados métricos na métrica que suporta valores multidimensionais:

    public static async Task ReadStorageMetricValueTest()
    {
        // Resource ID for Azure Files
        var resourceId = "/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/{storageAccountName}/fileServices/default";
        var subscriptionId = "<subscription-ID}";
        // How to identify Tenant ID, Application ID and Access Key: https://azure.microsoft.com/documentation/articles/resource-group-create-service-principal-portal/
        var tenantId = "<tenant-ID>";
        var applicationId = "<application-ID>";
        var accessKey = "<AccessKey>";

        MonitorManagementClient readOnlyClient = AuthenticateWithReadOnlyClient(tenantId, applicationId, accessKey, subscriptionId).Result;

        Microsoft.Azure.Management.Monitor.Models.Response Response;

        string startDate = DateTime.Now.AddHours(-3).ToUniversalTime().ToString("o");
        string endDate = DateTime.Now.ToUniversalTime().ToString("o");
        string timeSpan = startDate + "/" + endDate;
        // It's applicable to define meta data filter when a metric support dimension
        // More conditions can be added with the 'or' and 'and' operators, example: BlobType eq 'BlockBlob' or BlobType eq 'PageBlob'
        ODataQuery<MetadataValue> odataFilterMetrics = new ODataQuery<MetadataValue>(
            string.Format("BlobType eq '{0}'", "BlockBlob"));

        Response = readOnlyClient.Metrics.List(
                        resourceUri: resourceId,
                        timespan: timeSpan,
                        interval: System.TimeSpan.FromHours(1),
                        metricnames: "BlobCapacity",
                        odataQuery: odataFilterMetrics,
                        aggregation: "Average",
                        resultType: ResultType.Data);

        foreach (var metric in Response.Value)
        {
            //Enumerate metric value
            //    Id
            //    Name
            //    Type
            //    Unit
            //    Timeseries
            //        - Data
            //        - Metadatavalues
        }
    }

Monitorar o desempenho da carga de trabalho

Você pode usar o Azure Monitor para analisar cargas de trabalho que utilizam os Arquivos do Azure. Siga estes passos.

Navegue até sua conta de armazenamento no portal do Azure.
No menu de serviço, em Monitoramento, selecione Métricas.
Em Namespace métrico, selecione Arquivo.

Agora você pode selecionar uma métrica dependendo do que deseja monitorar.

Monitorizar a disponibilidade

No Azure Monitor, a métrica Disponibilidade pode ser útil quando algo está visivelmente errado do ponto de vista de um aplicativo ou do usuário, ou ao solucionar alertas de solução de problemas.

Ao usar essa métrica com os Arquivos do Azure, é importante sempre exibir a agregação como Média , em vez de Máximo ou Mínimo. Usar a Média Estatística mostra a porcentagem de solicitações que estão a enfrentar erros, e se esses erros estão dentro do SLA para Arquivos do Azure.

Monitore a latência

As duas métricas de latência mais importantes são Success E2E Latency e Success Server Latency. Essas são métricas ideais para selecionar ao iniciar qualquer investigação de desempenho. A média é a agregação recomendada. Como mencionado anteriormente, Max e Min às vezes podem ser enganosos.

Nos gráficos a seguir, a linha azul indica quanto tempo é gasto na latência total (Latência E2E de Sucesso) e a linha rosa indica quanto tempo é gasto apenas no serviço Azure Files (Latência do Servidor de Sucesso).

Este gráfico mostra um cliente local com um compartilhamento de arquivos do Azure montado, representando, por exemplo, um usuário típico se conectando de um local remoto. A distância física entre o cliente e a região do Azure está intimamente correlacionada com a latência correspondente do lado do cliente, que representa a diferença entre a latência E2E e o servidor.

Em comparação, o gráfico a seguir mostra uma situação em que o cliente e o compartilhamento de arquivos do Azure estão localizados na mesma região. Observe que a latência do lado do cliente é de apenas 0,17 ms em comparação com 43,9 ms no primeiro gráfico. Isso ilustra por que minimizar a latência do lado do cliente é imperativo para alcançar o desempenho ideal.

Outro indicador de latência a procurar que pode sugerir um problema é um aumento da frequência ou picos anormais na latência de sucesso do servidor. Isso geralmente ocorre devido à limitação por exceder o limite provisionado para um compartilhamento de arquivos provisionado ou por ultrapassar um limite geral de escala de um compartilhamento de arquivos sob demanda. Consulte Noções básicas sobre a cobrança dos Arquivos do Azure e as metas de escalabilidade e desempenho dos Arquivos do Azure.

Para obter mais informações, consulte Solucionar problemas de alta latência, baixa taxa de transferência ou IOPS baixa.

Monitorar a utilização

As métricas de utilização que medem a quantidade de dados que estão sendo transmitidos (taxa de transferência) ou as operações que estão sendo atendidas (IOPS) são comumente usadas para determinar quanto trabalho está sendo executado pelo aplicativo ou carga de trabalho. As métricas de transação podem determinar o número de operações ou solicitações em relação ao serviço Arquivos do Azure ao longo de várias granularidades de tempo.

Se você estiver usando as métricas de Saída ou Entrada para determinar o volume de dados de entrada ou saída, use a Agregação de Soma para determinar a quantidade total de dados que estão sendo transmitidos de e para o compartilhamento de arquivos ao longo de uma granularidade de 1 minuto a 1 dia. Outras agregações, como Média, Máxima e Min, exibem apenas o valor do tamanho de E/S individual. É por isso que a maioria dos clientes normalmente vê 1 MiB ao usar a agregação Max . Embora possa ser útil entender o tamanho do maior, menor ou até mesmo o tamanho médio de E/S, não é possível exibir a distribuição do tamanho de E/S gerado pelo padrão de uso da carga de trabalho.

Você também pode selecionar Aplicar divisão em tipos de resposta (êxito, falhas, erros) ou operações de API (leitura, gravação, criação, fechamento) para exibir detalhes adicionais, conforme mostrado no gráfico a seguir.

Para determinar a média de E/S por segundo (IOPS) para sua carga de trabalho, primeiro determine o número total de transações em um minuto e, em seguida, divida esse número por 60 segundos. Por exemplo, 120.000 transações em 1 minuto / 60 segundos = 2.000 IOPS médias.

Para determinar a taxa de transferência média para sua carga de trabalho, pegue a quantidade total de dados transmitidos combinando as métricas de entrada e saída (taxa de transferência total) e divida isso por 60 segundos. Por exemplo, taxa de transferência total de 1 GiB em 1 minuto/60 segundos = taxa de transferência média de 17 MiB.

Monitore a utilização por IOPS máximo e largura de banda (somente provisionado)

Os compartilhamentos de arquivos provisionados fornecem métricas de Transações por IOPS Máximo e Largura de Banda por MiB/s Máximo para exibir o que sua carga de trabalho está alcançando nos horários de pico. Usar essas métricas para analisar sua carga de trabalho ajuda você a entender a verdadeira capacidade em escala, bem como a estabelecer uma linha de base para entender o impacto de mais taxa de transferência e IOPS para que você possa provisionar de forma ideal seu compartilhamento de arquivos do Azure.

O gráfico a seguir mostra uma carga de trabalho que gerou 2,63 milhões de transações em 1 hora. Quando 2,63 milhões de transações são divididas por 3.600 segundos, obtemos uma média de 730 IOPS.

Agora, quando comparamos as IOPS médias com as Transações por IOPS Máximo, vemos que sob a carga de pico estávamos atingindo 1.840 IOPS, o que é uma melhor representação da capacidade da carga de trabalho em escala.

Selecione Adicionar métrica para combinar as métricas de entrada e saída em um único gráfico. Isso mostra que 76,2 GiB (78.028 MiB) foram transferidos ao longo de uma hora, o que nos dá uma taxa de transferência média de 21,67 MiB durante essa mesma hora.

Em comparação com a largura de banda máxima em MiB/s, atingimos 123 MiB/s no pico.

Monitorar a utilização por IOPS de metadados

Nas partilhas de ficheiros do Azure, pode escalar até 12K IOPS de metadados. Isso significa que a execução de uma carga de trabalho rica em metadados com um alto volume de operações de abertura, fechamento ou exclusão aumenta a probabilidade de limitação de IOPS (operações de entrada/saída por segundo) relacionadas a metadados. Essa limitação é independente das IOPS provisionadas gerais do compartilhamento de arquivos.

Como não há duas cargas de trabalho com muitos metadados seguindo o mesmo padrão de uso, pode ser um desafio para os clientes monitorar proativamente sua carga de trabalho e definir alertas precisos.

Para resolver isso, introduzimos duas métricas específicas de metadados para compartilhamentos de arquivos do Azure:

Sucesso com o aviso de metadados: Indica que as IOPS de metadados estão se aproximando de seu limite e podem ser limitadas se permanecerem altas ou continuarem aumentando. Um aumento no volume ou na frequência desses avisos sugere um risco crescente de restrição de metadados.
Sucesso com a limitação de metadados: Indica que as IOPS de metadados excederam a capacidade do compartilhamento de arquivos, resultando em limitação. Embora as operações IOPS nunca falhem e, eventualmente, sejam bem-sucedidas após várias tentativas, a latência é afetada durante o controlo de fluxo.

Para exibir no Azure Monitor, selecione a métrica Transações e Aplicar divisão nos tipos de resposta. Os tipos de resposta de metadados só aparecem na lista suspensa se a atividade ocorrer dentro do período selecionado.

O gráfico a seguir ilustra uma carga de trabalho que sofreu um aumento repentino nas IOPS (transações) de metadados, acionando o Sucesso com Avisos de Metadados, o que indica um risco de limitação de metadados. Neste exemplo, a carga de trabalho reduziu subsequentemente seu volume de transações, impedindo que a limitação de metadados ocorresse.

Se a sua carga de trabalho encontrar tipos de resposta Sucesso com Avisos de Metadados ou Sucesso com Limitação de Metadados, considere implementar uma ou mais das seguintes recomendações:

Para compartilhamentos de arquivos SMB SSD, habilite o cache de metadados.
Distribua (fragmente) sua carga de trabalho em vários compartilhamentos de arquivos.
Reduza o volume de IOPS de metadados.