Hinzufügen oder Löschen von Tabellen und Spalten in Azure-Monitor-Protokollen

So erstellen Sie eine benutzerdefinierte Tabelle mithilfe des Azure Portals:

1. Wählen Sie im Menü "Log Analytics-Arbeitsbereiche" die Option "Tabellen" aus.

2. Wählen Sie "Erstellen" aus.

3. Geben Sie einen Namen und optional eine Beschreibung für die Tabelle ein. Sie müssen das _CL Suffix nicht zum Namen der benutzerdefinierten Tabelle hinzufügen. Das Portal fügt das Suffix automatisch dem von Ihnen angegebenen Namen hinzu.

4. Wählen Sie unter "Tabellenplan" die Option "Analyse" (Standard), " Einfach" oder " Hilfs-/See" aus.

5. Wählen Sie eine vorhandene Datensammlungsregel aus dem Dropdownmenü " Datensammlungsregel " aus, oder wählen Sie " Neue Datensammlungsregel erstellen " aus, und geben Sie die Abonnement-, Ressourcengruppe und den Namen für die neue Datensammlungsregel an.

   

6. Wählen Sie einen Datensammlungsendpunkt und dann "Weiter" aus. Wenn Sie einen DCR ausgewählt haben, der bereits einem DCE zugeordnet ist, ist dieses Dropdown nicht verfügbar.

7. Wählen Sie "Nach Dateien suchen" aus, und suchen Sie die JSON-Datei mit den Beispieldaten für ihre neue Tabelle. Der folgende Screenshot verwendet eine JSON-Beispieldatei aus dem Skript im Lernprogramm: Senden von Daten an Azure Monitor Protokolle.

   

   Wenn Ihre Beispieldaten keine Spalte enthalten TimeGenerated , erhalten Sie eine Meldung, dass das Portal eine Transformation mit dieser Spalte erstellt.

8. Wenn Sie Protokolldaten vor der Aufnahme in die Tabelle transformieren möchten:

   1. Wählen Sie den Transformations-Editor aus.

      Mit dem Transformations-Editor können Sie eine Transformation für den eingehenden Datenstrom erstellen. Die Transformation ist eine Kusto Query Language (KQL)-Abfrage, die für jeden eingehenden Datensatz ausgeführt wird. Azure Monitor-Protokolle speichert die Ergebnisse der Abfrage in der Zieltabelle.

      

   2. Wählen Sie "Ausführen" aus, um die Ergebnisse anzuzeigen.

      

9. Wählen Sie "Übernehmen" aus, um die Transformation zu speichern und das Schema der neuen Tabelle anzuzeigen. Wählen Sie Weiteraus.

   

10. Überprüfen Sie die endgültigen Details, und wählen Sie "Erstellen" aus, um das benutzerdefinierte Protokoll zu speichern.

    

In den folgenden Azure CLI Beispielen werden die az monitor log-analytics workspace table create Befehle und az monitor data-collection rule create Befehle verwendet. Im Beispiel für den Auxiliary-Tarif wird az rest verwendet, um den REST-API-Vorgang Tables aufzurufen.

1. Erstellen Sie die benutzerdefinierte Tabelle. In diesem Beispiel wird eine benutzerdefinierte Tabelle mit dem Analytics Plan erstellt. Anschließend wird ein DCR erstellt, der definiert, wie Daten aus der Datenquelle erfasst und an die benutzerdefinierte Tabelle gesendet werden.

# Set variables
resourceGroupName="<ResourceGroupName>"
workspaceName="<WorkspaceName>"
tableName_CL="<TableName>_CL"

# Create the custom table
az monitor log-analytics workspace table create \
  --resource-group "$resourceGroupName" \
  --workspace-name "$workspaceName" \
  --name "$tableName_CL" \
  --plan Analytics \
  --columns TimeGenerated=datetime RawData=string

Um eine benutzerdefinierte Tabelle mit dem Auxiliary Plan zu erstellen, verwenden Sie den az rest Befehl, um eine PUT Anforderung an die REST-API für die Protokollverwaltung zu senden. Der Anforderungstext gibt das Tabellenschema und den Tabellenplan an.

# Set variables
resourceGroupName="<ResourceGroupName>"
workspaceName="<WorkspaceName>"
tableName_CL="<TableName>_CL"
apiVersion="<ApiVersion>"
payloadFile="./my-table.json"

# Get the subscription ID from the current Azure CLI context
subscriptionId=$(az account show --query id --output tsv)

# Build the request URL
path="/subscriptions/$subscriptionId/resourceGroups/$resourceGroupName"
provider="Microsoft.OperationalInsights/workspaces/$workspaceName/tables/$tableName_CL"
url="$path/providers/$provider"

# Create the custom table
az rest \
  --method put \
  --url "$url?api-version=$apiVersion" \
  --body @"$payloadFile"

{
  "properties": {
    "schema": {
      "name": "<TableName>_CL",
      "columns": [
        {
          "name": "TimeGenerated",
          "type": "dateTime"
        },
        {
          "name": "StringProperty",
          "type": "string"
        },
        {
          "name": "IntProperty",
          "type": "int"
        },
        {
          "name": "LongProperty",
          "type": "long"
        },
        {
          "name": "RealProperty",
          "type": "real"
        },
        {
          "name": "BooleanProperty",
          "type": "boolean"
        },
        {
          "name": "DateTimeProperty",
          "type": "dateTime"
        },
        {
          "name": "DynamicProperty",
          "type": "dynamic"
        }
      ]
    },
    "totalRetentionInDays": 365,
    "plan": "Auxiliary"
  }
}

2. Erstellen Sie eine Datensammlungsregel, die Daten aus Ihrer Datenquelle sammelt und an die benutzerdefinierte Tabelle sendet. In diesem Beispiel wird die Befehlsgruppe "az monitor data-collection rule command group" verwendet, um einen DCR zu erstellen, der Daten aus einer Syslog-Quelle sammelt und an die benutzerdefinierte Tabelle sendet, die Sie im vorherigen Schritt erstellt haben.

   resourceGroupName="<ResourceGroupName>"
   dataCollectionRuleName="<DataCollectionRuleName>"
   ruleFile="./my-dcr.json"
   
   az extension add --name monitor-control-service
   
   az monitor data-collection rule create \
     --resource-group "$resourceGroupName" \
     --name "$dataCollectionRuleName" \
     --rule-file "$ruleFile"
   

   Note

   Azure CLI Befehle verwenden den Azure Resource Manager Endpunkt aus dem aktuellen CLI-Kontext. Daher müssen management.azure.com nicht in der Befehlssyntax angegeben werden.

   
   
   Erweitern, um die my-dcr.json Datei anzuzeigen.

   {
     "location": "<Location>",
     "kind": "Direct",
     "properties": {
       "streamDeclarations": {
         "Custom-<TableName>_CL": {
           "columns": [
             {
               "name": "TimeGenerated",
               "type": "datetime"
             },
             {
               "name": "StringProperty",
               "type": "string"
             },
             {
               "name": "IntProperty",
               "type": "int"
             },
             {
               "name": "LongProperty",
               "type": "long"
             },
             {
               "name": "RealProperty",
               "type": "real"
             },
             {
               "name": "BooleanProperty",
               "type": "boolean"
             },
             {
               "name": "DateTimeProperty",
               "type": "datetime"
             },
             {
               "name": "DynamicProperty",
               "type": "dynamic"
             }
           ]
         }
       },
       "destinations": {
         "logAnalytics": [
           {
             "workspaceResourceId": "/subscriptions/<SubscriptionId>/resourceGroups/<ResourceGroupName>/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/<WorkspaceName>",
             "name": "<WorkspaceName>"
           }
         ]
       },
       "dataFlows": [
         {
           "streams": [
             "Custom-<TableName>_CL"
           ],
           "transformKql": "source",
           "destinations": [
             "<WorkspaceName>"
           ],
           "outputStream": "Custom-<TableName>_CL"
         }
       ]
     }
   }
   

In den folgenden Azure PowerShell Beispielen wird das New-AzOperationalInsightsTable Cmdlet verwendet. Im Beispiel für den Auxiliary-Plan wird Invoke-AzRestMethod verwendet, um den REST-API-Vorgang Tables aufzurufen.

1. Erstellen Sie die Tabelle. In diesem Beispiel wird eine benutzerdefinierte Tabelle mit dem Analytics Plan erstellt.

# Set variables
$resourceGroupName = "<ResourceGroupName>"
$workspaceName = "<WorkspaceName>"
$tableName_CL = "<TableName>_CL"
$payloadFile = ".\my-table.json"

# Define parameters for New-AzOperationalInsightsTable
$newAzOperationalInsightsTableParams = @{
    ResourceGroupName = $resourceGroupName
    WorkspaceName = $workspaceName
    TableName = $tableName_CL
    RetentionInDays = 31
    TotalRetentionInDays = 365
    Plan = 'Analytics'
    Description = 'My custom table created with PowerShell'
    Payload = Get-Content -Raw -Path $payloadFile
    Column = @{'TimeGenerated'='DateTime'; 'RawData'='String'}
}

New-AzOperationalInsightsTable @newAzOperationalInsightsTableParams

Um eine benutzerdefinierte Tabelle mit dem Auxiliary Plan zu erstellen, verwenden Sie den Invoke-AzRestMethod Befehl, um eine PUT Anforderung an die REST-API für die Protokollverwaltung zu senden. Der Anforderungstext gibt das Tabellenschema und den Tabellenplan an.

# Set variables
$resourceGroupName = "<ResourceGroupName>"
$workspaceName = "<WorkspaceName>"
$tableName_CL = "<TableName>_CL"
$apiVersion = "<ApiVersion>"
$payloadFile = ".\my-table.json"

# Get the subscription ID from the current Azure PowerShell context
$subscriptionId = (Get-AzContext).Subscription.Id

# Build the request URL
$path = "/subscriptions/$subscriptionId/resourceGroups/$resourceGroupName"
$provider = "Microsoft.OperationalInsights/workspaces/$workspaceName/tables/$tableName_CL"
$url = "$path/providers/$provider"

# Define parameters for Invoke-AzRestMethod
$invokeAzRestMethodParams = @{
    Method  = "PUT"
    Path    = "$url?api-version=$apiVersion"
    Payload = Get-Content -Raw -Path $payloadFile
}

# Create the custom table
Invoke-AzRestMethod @invokeAzRestMethodParams

{
  "properties": {
    "schema": {
      "name": "<TableName>_CL",
      "columns": [
        {
          "name": "TimeGenerated",
          "type": "dateTime"
        },
        {
          "name": "StringProperty",
          "type": "string"
        },
        {
          "name": "IntProperty",
          "type": "int"
        },
        {
          "name": "LongProperty",
          "type": "long"
        },
        {
          "name": "RealProperty",
          "type": "real"
        },
        {
          "name": "BooleanProperty",
          "type": "boolean"
        },
        {
          "name": "DateTimeProperty",
          "type": "dateTime"
        },
        {
          "name": "DynamicProperty",
          "type": "dynamic"
        }
      ]
    },
    "totalRetentionInDays": 365,
    "plan": "Auxiliary"
  }
}

2. Erstellen Sie eine Datensammlungsregel, die Daten aus Ihrer Datenquelle sammelt und an die benutzerdefinierte Tabelle sendet. In diesem PowerShell-Beispiel wird das Cmdlet New-AzDataCollectionRule verwendet, um einen DCR zu erstellen, der Daten aus einer Syslog-Quelle sammelt und an die benutzerdefinierte Tabelle sendet, die Sie im vorherigen Schritt erstellt haben.

   # Set variables
   $resourceGroupName = "<ResourceGroupName>"
   $dataCollectionRuleName = "<DataCollectionRuleName>"
   $jsonFilePath = ".\my-dcr.json"
   
   $newAzDataCollectionRuleParams = @{
       Name              = $dataCollectionRuleName
       ResourceGroupName = $resourceGroupName
       JsonFilePath      = $jsonFilePath
   }
   
   New-AzDataCollectionRule @dataCollectionRuleParams
   

   Note

   Azure PowerShell Cmdlets den Azure Resource Manager Endpunkt aus dem aktuellen Az-Kontext verwenden, sodass management.azure.com nicht in der Cmdlet-Syntax angegeben werden muss.

   
   
   Erweitern, um die my-dcr.json Datei anzuzeigen.

   {
     "location": "<Location>",
     "kind": "Direct",
     "properties": {
       "streamDeclarations": {
         "Custom-<TableName>_CL": {
           "columns": [
             {
               "name": "TimeGenerated",
               "type": "datetime"
             },
             {
               "name": "StringProperty",
               "type": "string"
             },
             {
               "name": "IntProperty",
               "type": "int"
             },
             {
               "name": "LongProperty",
               "type": "long"
             },
             {
               "name": "RealProperty",
               "type": "real"
             },
             {
               "name": "BooleanProperty",
               "type": "boolean"
             },
             {
               "name": "DateTimeProperty",
               "type": "datetime"
             },
             {
               "name": "DynamicProperty",
               "type": "dynamic"
             }
           ]
         }
       },
       "destinations": {
         "logAnalytics": [
           {
             "workspaceResourceId": "/subscriptions/<SubscriptionId>/resourceGroups/<ResourceGroupName>/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/<WorkspaceName>",
             "name": "<WorkspaceName>"
           }
         ]
       },
       "dataFlows": [
         {
           "streams": [
             "Custom-<TableName>_CL"
           ],
           "transformKql": "source",
           "destinations": [
             "<WorkspaceName>"
           ],
           "outputStream": "Custom-<TableName>_CL"
         }
       ]
     }
   }
   

In den folgenden REST-Beispielen werden die REST-API-Vorgänge Tables und Datenerfassungsregeln verwendet.

1. Erstellen Sie die Tabelle. In diesem Beispiel wird eine benutzerdefinierte Tabelle mit "plan": "Auxiliary" in der Anfrage-Payload erstellt.

PUT https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/{workspaceName}/tables/{tableName}_CL?api-version={apiVersion}
Authorization: Bearer {accessToken}
Content-Type: application/json

{
  "properties": {
    "schema": {
      "name": "<TableName>_CL",
      "columns": [
        {"name": "TimeGenerated",
          "type": "dateTime"},
        {"name": "StringProperty",
          "type": "string"},
        {"name": "IntProperty",
          "type": "int"},
        {"name": "LongProperty",
          "type": "long"},
        {"name": "RealProperty",
          "type": "real"},
        {"name": "BooleanProperty",
          "type": "boolean"},
        {"name": "DateTimeProperty",
          "type": "dateTime"},
        {"name": "DynamicProperty",
          "type": "dynamic"}
      ]
    },
    "totalRetentionInDays": 365,
    "plan": "Auxiliary"
  }
}

2. Erstellen Sie eine Datensammlungsregel. Hier ist ein Beispiel, bei dem kind auf Direct gesetzt ist. Dieser DCR-Typ erfordert keinen Datensammlungsendpunkt (DATA Collection Endpoint, DCE), da er einen eigenen logsIngestion Endpunkt erstellt.

   • <WorkspaceName> ist der Name Ihres Log Analytics-Arbeitsbereichs.
   • <TableName>_CL ist der Name Ihrer Tabelle.
   • columns enthält die gleichen Spalten, die Sie beim Erstellen der Tabelle definiert haben.

   PUT https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.Insights/dataCollectionRules/{dataCollectionRuleName}?api-version={apiVersion}
   Authorization: Bearer {accessToken}
   Content-Type: application/json
   
   {
     "location": "<Location>",
     "kind": "Direct",
     "properties": {
       "streamDeclarations": {
         "Custom-<TableName>_CL": {
           "columns": [
             {
               "name": "TimeGenerated",
               "type": "datetime"
             },
             {
               "name": "StringProperty",
               "type": "string"
             },
             {
               "name": "IntProperty",
               "type": "int"
             },
             {
               "name": "LongProperty",
               "type": "long"
             },
             {
               "name": "RealProperty",
               "type": "real"
             },
             {
               "name": "BooleanProperty",
               "type": "boolean"
             },
             {
               "name": "DateTimeProperty",
               "type": "datetime"
             },
             {
               "name": "DynamicProperty",
               "type": "dynamic"
             }
           ]
         }
       },
       "destinations": {
         "logAnalytics": [
           {
             "workspaceResourceId": "/subscriptions/<SubscriptionId>/resourceGroups/<ResourceGroupName>/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/<WorkspaceName>",
             "name": "<WorkspaceName>"
           }
         ]
       },
       "dataFlows": [
         {
           "streams": [
             "Custom-<TableName>_CL"
           ],
           "transformKql": "source",
           "destinations": [
             "<WorkspaceName>"
           ],
           "outputStream": "Custom-<TableName>_CL"
         }
       ]
     }
   }
   

1. Erstellen Sie die Tabelle mithilfe des folgenden Bicep-Beispiels. Im Beispiel wird der Ressourcentyp Microsoft.OperationalInsights workspaces/tables verwendet, um eine Hilfstabelle mit einem benutzerdefinierten Schema zu erstellen.

   Das Beispiel listet alle unterstützten Spaltendatentypen außer guid auf. Log Analytics speichert und fragt GUIDs als Typ string ab, auch wenn Sie die Spalte als guid definieren.

param workspaceName string = '<WorkspaceName>'
param tableName_CL string = '<TableName>_CL'

resource workspace 'Microsoft.OperationalInsights/workspaces@<ApiVersion>' existing = {
  name: workspaceName
}

resource table 'Microsoft.OperationalInsights/workspaces/tables@<ApiVersion>' = {
  parent: workspace
  name: tableName_CL
  properties: {
    schema: {
      name: tableName_CL
      columns: [
        {
          name: 'TimeGenerated'
          type: 'dateTime'
        }
        {
          name: 'StringProperty'
          type: 'string'
        }
        {
          name: 'IntProperty'
          type: 'int'
        }
        {
          name: 'LongProperty'
          type: 'long'
        }
        {
          name: 'RealProperty'
          type: 'real'
        }
        {
          name: 'BooleanProperty'
          type: 'boolean'
        }
        {
          name: 'DateTimeProperty'
          type: 'dateTime'
        }
        {
          name: 'DynamicProperty'
          type: 'dynamic'
        }
      ]
    }
    totalRetentionInDays: 365
    plan: 'Auxiliary'
  }
}

2. Erstellen Sie eine DCR mithilfe des folgenden Bicep-Beispiels, das den Ressourcentyp Microsoft.Insights dataCollectionRules verwendet.

   @description('Specifies the name of the data collection rule to create.')
   param dataCollectionRuleName string = '<DataCollectionRuleName>'
   
   @description('Specifies the region in which to create the data collection rule. It must be the same region as the destination Log Analytics workspace.')
   param location string = '<Location>'
   
   @description('Specifies the ID of the subscription that contains the Log Analytics workspace.')
   param subscriptionId string = '<SubscriptionId>'
   
   @description('Specifies the name of the resource group that contains the Log Analytics workspace.')
   param resourceGroupName string = '<ResourceGroupName>'
   
   @description('Specifies the name of the Log Analytics workspace in which you created a custom table with the Auxiliary plan.')
   param workspaceName string = '<WorkspaceName>'
   
   var workspaceResourceId = resourceId(
     subscriptionId,
     resourceGroupName,
     'Microsoft.OperationalInsights/workspaces',
     workspaceName
   )
   
   resource dataCollectionRule 'Microsoft.Insights/dataCollectionRules@<ApiVersion>' = {
     name: dataCollectionRuleName
     location: location
     kind: 'Direct'
     properties: {
       streamDeclarations: {
         'Custom-<TableName>_CL': {
           columns: [
             {
               name: 'TimeGenerated'
               type: 'datetime'
             }
             {
               name: 'StringProperty'
               type: 'string'
             }
             {
               name: 'IntProperty'
               type: 'int'
             }
             {
               name: 'LongProperty'
               type: 'long'
             }
             {
               name: 'RealProperty'
               type: 'real'
             }
             {
               name: 'BooleanProperty'
               type: 'boolean'
             }
             {
               name: 'DateTimeProperty'
               type: 'datetime'
             }
             {
               name: 'DynamicProperty'
               type: 'dynamic'
             }
           ]
         }
       }
       destinations: {
         logAnalytics: [
           {
             workspaceResourceId: workspaceResourceId
             name: workspaceName
           }
         ]
       }
       dataFlows: [
         {
           streams: [
             'Custom-<TableName>_CL'
           ]
           transformKql: 'source'
           destinations: [
             workspaceName
           ]
           outputStream: 'Custom-<TableName>_CL'
         }
       ]
     }
   }
   
   output dataCollectionRuleId string = dataCollectionRule.id
   

1. Erstellen Sie die Tabelle mithilfe des folgenden Beispiels Azure Resource Manager Vorlage (ARM-Vorlage). In diesem JSON-Beispiel wird der Ressourcentyp Microsoft.OperationalInsights workspaces/tables verwendet, um eine Tabelle vom Typ Auxiliary / Lake mit einem benutzerdefinierten Schema zu erstellen.

{
  "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
  "contentVersion": "1.0.0.0",
  "parameters": {
    "workspaceName": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "<WorkspaceName>"
    },
    "tableName_CL": {
      "type": "string",
      "defaultValue": "<TableName>_CL"
    }
  },
  "resources": [
    {
      "type": "Microsoft.OperationalInsights/workspaces/tables",
      "apiVersion": "<ApiVersion>",
      "name": "[format('{0}/{1}', parameters('workspaceName'), parameters('tableName_CL'))]",
      "properties": {
        "schema": {
          "name": "[parameters('tableName_CL')]",
          "columns": [
            {
              "name": "TimeGenerated",
              "type": "dateTime"
            },
            {
              "name": "StringProperty",
              "type": "string"
            },
            {
              "name": "IntProperty",
              "type": "int"
            },
            {
              "name": "LongProperty",
              "type": "long"
            },
            {
              "name": "RealProperty",
              "type": "real"
            },
            {
              "name": "BooleanProperty",
              "type": "boolean"
            },
            {
              "name": "DateTimeProperty",
              "type": "dateTime"
            },
            {
              "name": "DynamicProperty",
              "type": "dynamic"
            }
          ]
        },
        "totalRetentionInDays": 365,
        "plan": "Auxiliary"
      }
    }
  ]
}

2. Erstellen Sie eine Datensammlungsregel, die Daten aus Ihrer Datenquelle sammelt und an die benutzerdefinierte Tabelle sendet. Im folgenden ARM-Vorlagenbeispiel wird der Ressourcentyp Microsoft.Insights dataCollectionRules verwendet.

   {
     "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
     "contentVersion": "1.0.0.0",
     "parameters": {
       "dataCollectionRuleName": {
         "type": "string",
         "defaultValue": "<DataCollectionRuleName>",
         "metadata": {
           "description": "Specifies the name of the data collection rule to create."
         }
       },
       "location": {
         "type": "string",
         "defaultValue": "<Location>",
         "metadata": {
           "description": "Specifies the region in which to create the data collection rule. It must be the same region as the destination Log Analytics workspace."
         }
       },
       "subscriptionId": {
         "type": "string",
         "defaultValue": "<SubscriptionId>",
         "metadata": {
           "description": "Specifies the ID of the subscription that contains the Log Analytics workspace."
         }
       },
       "resourceGroupName": {
         "type": "string",
         "defaultValue": "<ResourceGroupName>",
         "metadata": {
           "description": "Specifies the name of the resource group that contains the Log Analytics workspace."
         }
       },
       "workspaceName": {
         "type": "string",
         "defaultValue": "<WorkspaceName>",
         "metadata": {
           "description": "Specifies the name of the Log Analytics workspace in which you created a custom table with the Auxiliary plan."
         }
       }
     },
     "variables": {
       "workspaceResourceId": "[resourceId(parameters('subscriptionId'), parameters('resourceGroupName'), 'Microsoft.OperationalInsights/workspaces', parameters('workspaceName'))]"
     },
     "resources": [
       {
         "type": "Microsoft.Insights/dataCollectionRules",
         "name": "[parameters('dataCollectionRuleName')]",
         "location": "[parameters('location')]",
         "apiVersion": "<ApiVersion>",
         "kind": "Direct",
         "properties": {
           "streamDeclarations": {
             "Custom-<TableName>_CL": {
               "columns": [
                 {
                   "name": "TimeGenerated",
                   "type": "datetime"
                 },
                 {
                   "name": "StringProperty",
                   "type": "string"
                 },
                 {
                   "name": "IntProperty",
                   "type": "int"
                 },
                 {
                   "name": "LongProperty",
                   "type": "long"
                 },
                 {
                   "name": "RealProperty",
                   "type": "real"
                 },
                 {
                   "name": "BooleanProperty",
                   "type": "boolean"
                 },
                 {
                   "name": "DateTimeProperty",
                   "type": "datetime"
                 },
                 {
                   "name": "DynamicProperty",
                   "type": "dynamic"
                 }
               ]
             }
           },
           "destinations": {
             "logAnalytics": [
               {
                 "workspaceResourceId": "[variables('workspaceResourceId')]",
                 "name": "[parameters('workspaceName')]"
               }
             ]
           },
           "dataFlows": [
             {
               "streams": [
                 "Custom-<TableName>_CL"
               ],
               "transformKql": "source",
               "destinations": [
                 "[parameters('workspaceName')]"
               ],
               "outputStream": "Custom-<TableName>_CL"
             }
           ]
         }
       }
     ],
     "outputs": {
       "dataCollectionRuleId": {
         "type": "string",
         "value": "[resourceId('Microsoft.Insights/dataCollectionRules', parameters('dataCollectionRuleName'))]"
       }
     }
   }
   

So löschen Sie eine Tabelle im Azure-Portal:

1. Wählen Sie im Menü "Log Analytics-Arbeitsbereich " die Option "Tabellen" aus.

2. Suchen Sie nach den Tabellen, die Sie nach Namen löschen möchten, oder wählen Sie die Suchergebnisse im Feld "Typ " aus.

   

3. Wählen Sie die Tabelle aus, die Sie löschen möchten, wählen Sie die Auslassungspunkte ( ... ) rechts neben der Tabelle aus, wählen Sie "Löschen" aus, und bestätigen Sie den Löschvorgang, indem Sie "Ja" eingeben.

   

Im folgenden Azure CLI Beispiel wird der az monitor log-analytics workspace table delete Befehl verwendet.

# Set variables
resourceGroupName="<ResourceGroupName>"
workspaceName="<WorkspaceName>"
tableName_CL="<TableName>_CL"

# Delete the table
az monitor log-analytics workspace table delete \
  --resource-group "$resourceGroupName" \
  --workspace-name "$workspaceName" \
  --name "$tableName_CL" \
  --yes

Das folgende Azure PowerShell-Beispiel verwendet Invoke-AzRestMethod, um den REST-API-Vorgang Tables aufzurufen.

# Set variables
$resourceGroupName = "<ResourceGroupName>"
$workspaceName = "<WorkspaceName>"
$tableName_CL = "<TableName>_CL"
$apiVersion = "<ApiVersion>"

# Get the subscription ID from the current Azure PowerShell context
$subscriptionId = (Get-AzContext).Subscription.Id

# Build the request URL
$path = "/subscriptions/$subscriptionId/resourceGroups/$resourceGroupName"
$provider = "Microsoft.OperationalInsights/workspaces/$workspaceName/tables/$tableName_CL"
$url = "$path/providers/$provider"

# Define parameters for Invoke-AzRestMethod
$invokeAzRestMethodParams = @{
    Method = "DELETE"
    Path   = "$url?api-version=$apiVersion"
}

# Delete the table
Invoke-AzRestMethod @invokeAzRestMethodParams

Das folgende REST-Beispiel verwendet den REST-API-Vorgang Tables.

DELETE https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/{workspaceName}/tables/{tableName}_CL?api-version={apiVersion}
Authorization: Bearer {accessToken}

So fügen Sie zu einer Tabelle in Ihrem Log Analytics-Arbeitsbereich eine benutzerdefinierte Spalte hinzu oder löschen Sie eine Spalte:

1. Wählen Sie im Menü "Log Analytics-Arbeitsbereiche" die Option "Tabellen" aus.

2. Wählen Sie das Auslassungszeichen ( ... ) rechts von der Tabelle, die Sie bearbeiten möchten, und wählen Sie Schema bearbeiten.

   Diese Aktion öffnet den Bildschirm "Schema-Editor ".

3. Scrollen Sie nach unten zum Abschnitt "Benutzerdefinierte Spalten " des Bildschirms "Schema-Editor ".

   

4. So fügen Sie eine neue Spalte hinzu:

   1. Wählen Sie "Spalte hinzufügen" aus.
   2. Legen Sie den Spaltennamen und die Beschreibung (optional) fest, und wählen Sie den erwarteten Werttyp aus der Dropdownliste "Typ " aus.
   3. Wählen Sie "Speichern" aus, um die neue Spalte zu speichern.

5. Um eine Spalte zu löschen, wählen Sie das Symbol "Löschen " links neben der Spalte aus, die Sie löschen möchten.

Im folgenden Azure CLI Beispiel wird der az monitor log-analytics workspace table update Befehl verwendet.

So fügen Sie eine benutzerdefinierte Spalte hinzu:

# Set variables
resourceGroupName="<ResourceGroupName>"
workspaceName="<WorkspaceName>"
tableName="<TableName>"

# Add the custom column
az monitor log-analytics workspace table update \
  --resource-group "$resourceGroupName" \
  --workspace-name "$workspaceName" \
  --name "$tableName" \
  --columns Custom1_CF=string

Verwenden Sie zum Löschen einer benutzerdefinierten Spalte die REST-API oder den PowerShell-Ansatz. Der CLI-Befehl update fügt Spalten hinzu, unterstützt jedoch das Löschen von Spalten nicht.

Die folgenden Azure PowerShell Beispiele verwenden Invoke-AzRestMethod, um den Rest-API-Vorgang "Tables" aufzurufen.

Hinzufügen einer benutzerdefinierten Spalte

# Set variables
$resourceGroupName = "<ResourceGroupName>"
$workspaceName = "<WorkspaceName>"
$tableName = "<TableName>"
$apiVersion = "<ApiVersion>"
$payloadFile = ".\add-column.json"

# Get the subscription ID from the current Azure PowerShell context
$subscriptionId = (Get-AzContext).Subscription.Id

# Build the request URL
$path = "/subscriptions/$subscriptionId/resourceGroups/$resourceGroupName"
$provider = "Microsoft.OperationalInsights/workspaces/$workspaceName/tables/$tableName"
$url = "$path/providers/$provider"

# Define parameters for Invoke-AzRestMethod
$invokeAzRestMethodParams = @{
    Method  = "PUT"
    Path    = "$url?api-version=$apiVersion"
    Payload = Get-Content -Raw -Path $payloadFile
}

# Add the custom column
Invoke-AzRestMethod @invokeAzRestMethodParams

{
  "properties": {
    "schema": {
      "name": "<TableName>",
      "columns": [
        {
          "name": "Custom1_CF",
          "type": "string",
          "description": "First custom column"
        }
      ]
    }
  }
}

Der PUT Aufruf gibt die aktualisierten Tabelleneigenschaften zurück, die die neu hinzugefügte Spalte enthalten.

Ersetzen einer benutzerdefinierten Spalte

Um eine Spalte zu löschen und eine weitere hinzuzufügen, senden Sie eine PUT Anforderung, die nur die Spalten enthält, die Sie behalten möchten. Das folgende Beispiel ersetzt Custom1_CF durch Custom2_CF:

{
  "properties": {
    "schema": {
      "name": "<TableName>",
      "columns": [
        {
          "name": "Custom2_CF",
          "type": "datetime",
          "description": "Replacement custom column"
        }
      ]
    }
  }
}

Alle benutzerdefinierten Spalten löschen

Um alle benutzerdefinierten Spalten aus einer Tabelle zu löschen, senden Sie eine PUT Anforderung mit einem leeren columns Array:

{
  "properties": {
    "schema": {
      "name": "<TableName>",
      "columns": []
    }
  }
}

Die folgenden REST-Beispiele verwenden den REST-API-Vorgang Tables.

Um eine benutzerdefinierte Spalte hinzuzufügen, senden Sie eine PUT Anforderung mit dem aktualisierten Schema. Fügen Sie die neue Spalte in das columns Array ein. Die Anforderung gibt die aktualisierten Tabelleneigenschaften zurück.

Wenn Sie eine benutzerdefinierte Spalte löschen möchten, senden Sie dieselbe PUT Anforderung, lassen Sie die Spalte jedoch aus dem columns Array aus. Um alle benutzerdefinierten Spalten zu löschen, senden Sie ein leeres columns Array.

PUT https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/{workspaceName}/tables/{tableName}?api-version={apiVersion}
Authorization: Bearer {accessToken}
Content-Type: application/json

{
  "properties": {
    "schema": {
      "name": "<TableName>",
      "columns": [
        {"name": "<ColumnName>",
          "type": "string",
          "description": "Custom column description"}
      ]
    }
  }
}