Surveillance de l’efficacité de la file d’attente d’événements via Analyses des applications

  • Rversion finale: Yokohama
  • Mis à jour 30 janv. 2025
  • 3 minutes de lecture
  • Vous pouvez surveiller les performances de la file d’attente d’événements en Analyses des applications comparant et en analysant la vitesse à laquelle les événements sont journalisés et traités.

    Vous pouvez surveiller la relation entre les événements consignés et les événements traités en affichant le graphique Événements dans l’onglet Vue d’ensemble .

    Utilisez les graphiques d’événements pour effectuer les actions suivantes :

    • Surveiller le taux d’événements entrants
    • Surveiller le taux d’événements traités
    • Détecter les anomalies dans le traitement des événements

    Pour accéder aux graphiques d’événements, accédez à Tout > Analyses des applications > Analyses des applications > Vue d'ensemble.

    • Recherchez les goulots d’étranglement en comparant les totaux des événements consignés et des événements traités . Un pic dans le nombre d’événements consignés sans pic correspondant dans le nombre d’événements traités indique un problème avec le traitement des événements.
    • Un pic élevé et constant des chiffres des événements consignés et des événements traités indique que le système reçoit et traite une grande quantité d’événements. Recherchez les boucles ou les conditions susceptibles de provoquer un flux continu d’événements entrants.

    Analysez plus en détail les problèmes de performances potentiels en analysant les problèmes au niveau du nœud dans les graphiques détaillés.

    • Analysez le traitement des événements au fil du temps en comparant les événements traités à la moyenne de déplacement sur 1 jour affichée sur le graphique Événements traités .
    • Recherchez des modèles dans la journalisation des événements au fil du temps. Déterminez si le même pic se produit à la même heure chaque semaine.
    • Recherchez des corrélations entre le nombre d’événements consignés et les activités système en superposant les événements de diagnostic sur le graphique. Par exemple, si vous voyez un pic dans le nombre d’événements consignés et que vous remarquez qu’il coïncide avec l’installation d’un ensemble de mises à jour, vous pouvez examiner l’ensemble de mises à jour pour déterminer pourquoi il a provoqué le pic d’événements consignés.
    • Examinez la cause d’un problème en sélectionnant un point de données au début du pic pour afficher une liste des événements créés 5 minutes avant et 5 minutes après le problème.
    • Analysez le taux d’événements entrants en comparant les événements consignés au total de moyenne de déplacement sur 1 jour sur le graphique Événements consignés .
    • Identifiez les problèmes de performances potentiels en comparant les mesures des files d’attente d’événements individuelles dans la table File d’attente de l’événement.
      • Concentrez-vous sur une période de 1 jour, 7 jours ou 30 jours en sélectionnant une plage de jours.
      • Identifiez la file d’attente ayant le plus d’événements journalisés en triant la colonne Événements consignés dans la plage. Un événement est journalisé lorsqu’il est inséré dans la table Événements [sysevent].
      • Identifiez la file d’attente ayant le plus d’événements en file d’attente en triant les événements en file d’attente dans la colonne Événements en file d’attente dans la plage . Un événement est mis en file d’attente lorsqu’il est affecté à une file d’attente d’événements spécifique dans la table Événements [sysevent].
      • Identifiez la file d’attente ayant le plus d’événements non traités en triant la colonne Événements non traités dans la plage.
      • Identifiez la file d’attente qui a pris le plus de temps à traiter les événements dans la plage de jours sélectionnée en triant la colonne Durée de traitement dans la plage.
      • Identifiez la file d’attente qui a traité le plus d’événements dans la plage de jours sélectionnée en effectuant un tri dans la colonne Événements traités dans la plage.
      • Identifiez la file d’attente qui a pris le plus de temps de traitement des événements en moyenne dans la plage de jours sélectionnée en triant la colonne Durée de traitement moyenne dans la plage.