Regole di raccolta dati (DCR) in Monitoraggio di Azure

Le DCR (Regole di Raccolta Dati) fanno parte di un processo di raccolta dati simile a ETL (Extract, transform and load) che migliora i metodi di raccolta dati legacy per Monitoraggio di Azure. Questo processo usa una strategia di inserimento dati comune per tutte le origini dati e un metodo standard di configurazione più gestibile e scalabile rispetto ai metodi di raccolta precedenti.

Per molti scenari di monitoraggio, non è necessario capire come viene creata o assegnata una Regola di Raccolta Dati. È sufficiente usare la guida nel portale di Azure per abilitare e configurare la raccolta dati, mentre Monitoraggio di Azure crea e configura automaticamente la Definizione della Raccolta Dati. Questo articolo fornisce maggiori dettagli sul funzionamento delle regole di raccolta dati per aiutarti a iniziare a crearle e configurarle manualmente in modo da poter personalizzare il processo di raccolta dati.

I vantaggi specifici della raccolta dati basata su DCR includono:

• Metodo coerente per la configurazione di origini dati diverse.
• Possibilità di applicare una trasformazione per filtrare o modificare i dati in ingresso prima dell'invio a una destinazione.
• Opzioni di configurazione scalabili che supportano l'infrastruttura come codice e processi DevOps.
• Opzione della pipeline di Monitoraggio di Azure nel proprio ambiente per offrire scalabilità di fascia alta, configurazioni di rete a più livelli e connettività periodica.

Visualizzare DCR

Le regole di raccolta dati (DCR) vengono archiviate in Azure e vengono distribuite e gestite centralmente come qualsiasi altra risorsa Azure. Offrono un modo coerente e centralizzato per definire e personalizzare diversi scenari di raccolta dati. Per visualizzare tutte le DCR nella sottoscrizione ed esaminare la definizione di una DCR, vedere Visualizzare le regole di raccolta dati.

Sostituire i metodi di raccolta dati legacy

Il processo di raccolta dei dati che utilizza le DCR sostituisce altri metodi di raccolta dei dati in Monitoraggio di Azure. Nella tabella seguente sono elencati i metodi legacy e le sostituzioni basate su DCR. In futuro, si prevede che le DCR sostituiranno altri metodi di raccolta dei dati in Monitoraggio di Azure.

Processo di raccolta dati

Il processo di raccolta dati supportato dai controller di dominio fornisce un percorso di elaborazione comune per i dati in ingresso. Ogni scenario di raccolta dati è definito in un DCR. Il DCR fornisce istruzioni su come Monitoraggio di Azure deve elaborare i dati ricevuti. A seconda dello scenario, i DCR specificano tutti o alcuni degli elementi seguenti:

• Dati da raccogliere e inviare a Monitoraggio di Azure.
• Schema dei dati in ingresso.
• Trasformazioni da applicare ai dati prima che vengano archiviate.
• Destinazione in cui devono essere inviati i dati.

Associazioni di regole di raccolta dati (DCRA)

Creare associazioni di regole di raccolta dati (DCRA) tra la risorsa e il DCR per abilitare determinati scenari di raccolta dati. Questa relazione è di tipo molti a molti, in cui è possibile associare più risorse a un singolo DCR e fino a 30 DCR a una singola risorsa. Sviluppare una strategia per mantenere il monitoraggio tra set di risorse con requisiti diversi.

Usare una regola di raccolta dati

Dopo aver creato un DCR, puoi utilizzarlo in modi diversi a seconda dello scenario di raccolta dei dati. Nella tabella seguente sono elencati gli scenari comuni e il metodo usato per raccogliere dati in ogni caso. Le sezioni seguenti forniscono altri dettagli su ogni metodo.

Scenari

Le sezioni seguenti descrivono scenari comuni per l'uso di controller di dominio per raccogliere dati in Monitoraggio di Azure. Descrivono i dettagli inclusi nel DCR e il metodo usato per specificare quale record di dominio usare per tale scenario.

Agente di Monitoraggio di Azure (AMA)

Usare Monitoraggio di Azure agent (AMA) per raccogliere dati da macchine virtuali e cluster Kubernetes. Il diagramma seguente illustra come AMA raccoglie i dati durante l'esecuzione in una macchina virtuale. Quando si installa l'agente, questo si connette ad Monitoraggio di Azure per recuperare eventuali DCR associati. In questo scenario, le DCR specificano eventi e dati sulle prestazioni da raccogliere. Per un cluster Kubernetes, questa raccolta include anche le metriche di Prometheus. L'agente usa tali informazioni per determinare quali dati raccogliere dal computer e, facoltativamente, applicare una trasformazione lato client (Preview) per filtrare e trasformare i dati prima di inviarli a Monitoraggio di Azure. Dopo l'invio dei dati, le trasformazioni al momento dell'acquisizione specificate nel DCR vengono eseguite per filtrare e modificare ulteriormente i dati. Quindi Monitoraggio di Azure recapita i dati alla destinazione specificata.

Per altre informazioni, vedere Raccogliere dati dal client della macchina virtuale con Monitoraggio di Azure e Abilitare il monitoraggio per i cluster Kubernetes.

Hub eventi (anteprima)

Il diagramma seguente mostra come i dati vengono inseriti in un'area di lavoro Log Analytics direttamente da Hub eventi. Quando l'hub eventi riceve i dati, i dati vengono recapitati a Monitoraggio di Azure. Monitoraggio di Azure trasforma quindi i dati e li invia alle destinazioni specificate in eventuali DCR associate.

Per altre informazioni, vedere Acquisire eventi da Hub eventi di Azure nei log di Monitoraggio di Azure (anteprima).

Metriche della piattaforma (anteprima)

Azure risorse raccolgono automaticamente le metriche della piattaforma e le inviano a Monitoraggio di Azure Metriche. Il diagramma seguente illustra il processo di utilizzo di un DCR per inviare questi dati a un'area di lavoro Log Analytics per l'analisi tramite query di log. Questo processo sostituisce il metodo corrente di utilizzando le impostazioni di diagnostica per eseguire questa funzione.

Quando viene creato il DCR, specifica l'area di lavoro e la tabella dove devono essere inviati i dati. DCR include anche una trasformazione che garantisce che i dati siano nel formato corretto per la tabella di destinazione. La regola di raccolta dati viene quindi associata alla risorsa da cui vengono raccolte le metriche della piattaforma.

Per altre informazioni, vedere Esportazione delle metriche con regole di raccolta dati.

Inserimento diretto

Usare l'inserimento diretto per specificare un DCR specifico per elaborare i dati in ingresso. Ad esempio, il diagramma seguente illustra i dati di un'applicazione personalizzata usando l'API di inserimento log. Ogni chiamata API specifica il DCR che elabora i suoi dati. Il DCR riconosce la struttura dei dati in ingresso, include una trasformazione che garantisce che i dati siano nel formato della tabella di destinazione e specifichi un'area di lavoro e una tabella per inviare i dati trasformati.

Per altre informazioni, vedere API di inserimento dei log.

Trasformazione dell'area di lavoro DCR

Le DCR di trasformazione dell'area di lavoro forniscono trasformazioni per la raccolta dati che non usano una DCR. Vengono applicate direttamente all'area di lavoro Log Analytics. Dopo aver creato o aggiornato il DCR, attendere qualche istante affinché le trasformazioni abbiano effetto sui dati in ingresso.

Per altre informazioni, vedere DCR trasformazione dell'area di lavoro.

Trasformazioni

Le trasformazioni sono query KQL incluse in un pacchetto DCR eseguite su ogni record ricevuto. Consentono di modificare i dati in ingresso prima che vengano archiviati in Monitoraggio di Azure o inviati a un'altra destinazione. Filtrare i dati non necessario per ridurre i costi di inserimento, rimuovere i dati sensibili che non devono essere salvati in modo permanente nell'area di lavoro Log Analytics o formattare i dati per assicurarsi che corrispondano allo schema della destinazione. Le trasformazioni consentono anche scenari avanzati, ad esempio l'invio di dati a più destinazioni o l'arricchimento dei dati con informazioni aggiuntive.

Le trasformazioni in più fasi (anteprima) consentono di raggruppare più trasformazioni in un singolo record di dominio, in cui l'output di una trasformazione è l'input della successiva. I componenti principali delle trasformazioni a più fasi sono:

• Trasformazioni lato client assegnate all'origine dati
• Trasformazioni in fase di inserimento eseguite in Monitoraggio di Azure assegnate al flusso di dati

Aree delle regole di raccolta dati

Le regole di raccolta dati sono disponibili in tutte le aree pubbliche in cui sono supportate le aree di lavoro Log Analytics e i cloud di Azure per enti pubblici e Cina. I cloud isolati non sono ancora supportati. Si crea e si archivia una DCR in una determinata area e il servizio ne esegue il backup nell'area associata all'interno della stessa area geografica. Il servizio viene distribuito in tutte e tre le zone di disponibilità all'interno dell'area. Per questo motivo, si tratta di un servizio a ridondanza geografica, che aumenta ulteriormente la disponibilità.

Residenza dei dati nella regione singola è una funzionalità di anteprima per abilitare l'archiviazione dei dati dei clienti in una singola area è attualmente disponibile solo nell'area Asia sud-orientale (Singapore) dell'area geografica Asia Pacifico e nell'area Brasile meridionale (stato di San Paolo) dell'area geografica Brasile. La residenza in una singola area è abilitata per impostazione predefinita in queste aree.

Contenuti correlati

Per ulteriori informazioni su come lavorare con i DCR, vedere:

• Struttura delle regole di raccolta dati per una descrizione della struttura JSON delle regole di raccolta dati e dei diversi elementi usati per flussi di lavoro diversi.
• Regole di raccolta dati di esempio per esempi di regole di raccolta dati per scenari di raccolta dati diversi.
• Creare e modificare regole di raccolta dati in Monitoraggio di Azure per metodi diversi per creare regole di raccolta dati per scenari di raccolta dati diversi.
• Panoramica degli endpoint di raccolta dati (DCE) per il contesto completo necessario per l'inserimento diretto tramite l'API di inserimento dei log.
• Limiti del servizio Monitoraggio di Azure per i limiti che si applicano a ogni DCR.