Azure数据库（托管数据库）监控
Azure托管数据库是微软Azure提供的一组服务，帮助开发人员减轻数据库处理和扩展的运维负担。由于其与其他Azure服务的灵活集成，IT管理员可以利用广泛的内置功能来开发和部署应用，而无需担心数据库管理。Azure托管数据库服务还帮助自动化任务，以确保高可用性，实现关键业务应用的无缝开发和部署。
然而，在大规模部署时，必须采用监控工具对Azure托管数据库服务进行定期维护检查，以便无缝管理和维护数据库资源，防止不必要的应用停机和服务中断。此外，它还能帮助您避免为未使用的数据库资源支付额外费用。
在单个监控控制台中监控所有Azure托管数据库：
Applications Manager是一款云监控工具，可以跟踪各种Azure服务。为了帮助数据库管理员跟踪其Azure数据库实例，Applications Manager提供以下Azure托管数据库的监控支持：
- Azure Database for PostgreSQL
- Azure Database for MySQL
- Azure Database for MariaDB
- Azure Database for CosmosDB
- Azure SQL数据库
- Azure SQL弹性池
Azure Database for PostgreSQL监控
通过丰富的监控功能，Applications Manager使您能够优化性能，确保部署应用的更高可用性。Applications Manager可用于监控单一服务器和灵活服务器配置。您还可以识别单服务器的复制状态——“副本”或“主服务器”——以深入了解各复制类型的性能指标。使用Applications Manager密切监视故障转移目标，有助于确保更高的可用性并防止潜在的停机事件。
Applications Manager拥有全面的仪表板面板，用于监控您的Azure Database for PostgreSQL服务，您可以在此获得数据库组件性能效率的概述。您还可以监控资源利用率、网络带宽及其他指标，以识别资源的不足或过度利用，并相应做出调整。通过为每个KPI分配阈值，每当出现偏离最佳范围的情况时，您将收到通知。您还可以安排优化成本，并确保分配足够资源。
访问我们的 Azure Database for PostgreSQL帮助页面以了解更多监控的参数。
Azure Database for MySQL
在管理Azure Database for MySQL服务时，Applications Manager在细粒度级别监控您的灵活服务器和副本服务器配置的性能。我们的Azure数据库监控工具使IT管理员更容易维护用于计算工作负载的服务器，因为这些服务器对运营成本带来巨大压力。
此外，我们的Azure数据库监控器可跟踪数据库服务器的性能统计数据，以便进行性能优化，从而支持产品工作负载尽可能高效，同时不影响可用性。Applications Manager提供的部分性能统计数据包括服务器利用率、流量流量率、数据库语句执行、InnoDB性能、复制状态等。
Azure Database for MariaDB
由于Azure Database for MariaDB因其动态可扩展性而广受青睐，因此采用能够处理从基本工作负载需求到复杂依赖架构等各种应用环境的监控软件显得尤为重要。针对这类场景，Applications Manager具备监控您数据库服务器在不同阶段性能水平的能力，使服务器管理过程轻松无忧。我们的软件监控Azure Database for MariaDB服务器的网络流量、服务器使用情况和存储组件。
Azure CosmosDB
Azure CosmosDB是一种高度分布式数据库，要求在每个组件中实现精确监控，这种可见性只能由像Applications Manager这样的Azure监控工具提供。它有助于确保应用开发和部署加快速度，同时不影响响应速度和可用性。
Applications Manager配备专用监控器，可分配用于跟踪Azure CosmosDB支持的API性能，这些API包括Azure表、NoSQL、MongoDB、Apache Cassandra和Gremlin。它通过可视化图表呈现每个数据库的多种本地性能指标，便于快速故障排除。
Azure SQL弹性池监控
Azure SQL弹性池为多个数据库共享资源提供无缝且经济高效的解决方案，特别适合需求波动较大的工作负载。为了保持最佳性能水平，主动监控至关重要。
Applications Manager使您能在数据库和实例级别监控资源利用率。通过跟踪会话和存储相关指标，它提供数据库工作负载的洞察，确保存储限制接近时及时发出警报。
监控Azure SQL弹性池 帮助您确保最佳性能、可扩展性和安全性，同时降低成本，提高系统可靠性和用户体验。
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