Azure 日志分析

Azure 日志分析初学者指南

Azure 日志分析 (Log Analytics) 是 Microsoft Azure 云平台中一个强大的服务，用于收集、分析和可视化来自各种来源的数据。它可以帮助您监控您的 Azure 资源，识别潜在问题，并进行深入的故障排除。虽然它本身与二元期权交易没有直接关联，但理解如何有效地监控和分析数据对于任何依赖数据驱动决策的领域都至关重要，包括金融市场。就像技术分析师需要监控市场数据以识别交易机会一样，系统管理员和开发人员需要监控系统日志以识别问题。这篇文章将带您逐步了解 Azure 日志分析的基础知识，帮助您入门。

什么是 Azure 日志分析？

Azure 日志分析本质上是一个集中式的日志管理和分析工具。它允许您：

**收集数据:** 从各种来源收集日志和性能数据，包括 Azure 虚拟机、应用程序、操作系统、设备、自定义应用程序等。
**存储数据:** 将收集到的数据安全地存储在 Azure 中。
**分析数据:** 使用强大的查询语言 (Kusto 查询语言, KQL) 对数据进行分析，以识别模式、趋势和异常。
**可视化数据:** 使用仪表板和工作簿创建自定义的可视化效果，以便更好地理解数据。
**警报:** 配置警报，以便在满足特定条件时收到通知。

核心概念

在深入了解具体操作之前，了解一些核心概念至关重要：

**工作区 (Workspace):** Azure 日志分析的核心容器。它是一个逻辑分组，用于存储和分析日志数据。每个 Azure 订阅可以有多个工作区。
**数据源 (Data Sources):** 数据来自的地方。例如，Windows 事件日志、Azure 活动日志、自定义应用程序日志等。
**日志 (Logs):** 来自数据源的原始数据。
**表 (Tables):** 日志数据以表格形式存储。每个日志类型通常对应一个表。例如，`Perf` 表存储性能计数器数据，`Event` 表存储 Windows 事件日志数据。
**Kusto 查询语言 (KQL):** 用于查询和分析日志数据的强大查询语言。它类似于 SQL，但针对日志数据进行了优化。理解 KQL 是使用 Azure 日志分析的关键。
**解决方案 (Solutions):** 预定义的模板，用于收集和分析特定类型的日志数据。例如，Log Analytics 解决方案可以用于监控虚拟机性能、安全事件等。
**代理 (Agent):** 安装在虚拟机或服务器上，用于收集日志数据并将其发送到 Azure 日志分析工作区。Azure Monitor Agent 是当前推荐的代理。

如何开始使用 Azure 日志分析？

1. **创建工作区:** 在 Azure 门户中，搜索“日志分析工作区”，然后按照向导创建一个新的工作区。选择合适的区域和定价层。 2. **连接数据源:** 连接您想要监控的数据源。可以使用 Azure Monitor Agent 或其他数据收集方法。例如，要连接 Windows 虚拟机，需要在虚拟机上安装 Azure Monitor Agent 并配置数据收集规则。 3. **查询数据:** 使用 KQL 查询数据。可以在 Azure 门户中的“日志”选项卡中编写和运行查询。例如，要查看过去 24 小时内的所有错误事件，可以使用以下查询:

   ```kql
   Event
   | where TimeGenerated > ago(24h)
   | where EventLevelName == "Error"
   ```

4. **创建仪表板:** 使用可视化效果将查询结果呈现为仪表板。可以自定义仪表板以显示最重要的信息。 5. **配置警报:** 创建警报规则，以便在满足特定条件时收到通知。例如，可以创建一个警报规则，当 CPU 使用率超过 90% 时发送电子邮件通知。

数据源配置示例

以下是一些常见数据源的配置示例：

**Windows 虚拟机:** 安装 Azure Monitor Agent 并配置数据收集规则以收集 Windows 事件日志、性能计数器数据和自定义应用程序日志。
**Linux 虚拟机:** 安装 Azure Monitor Agent 并配置数据收集规则以收集 Syslog、性能计数器数据和自定义应用程序日志。
**Azure 活动日志:** Azure 活动日志会自动流式传输到 Azure 日志分析工作区。
**自定义应用程序:** 可以使用 Azure Monitor SDK 将日志数据发送到 Azure 日志分析工作区。

Kusto 查询语言 (KQL) 基础

KQL 是 Azure 日志分析的核心。以下是一些基本的 KQL 命令：

**`where`:** 过滤数据。
**`project`:** 选择要显示的列。
**`summarize`:** 聚合数据。
**`count`:** 计算行数。
**`sort`:** 对数据进行排序。
**`top`:** 返回前 N 行。
**`extend`:** 添加新的计算列。
**`join`:** 连接来自多个表的数据。

例如，要查找过去 24 小时内出现次数最多的错误代码，可以使用以下查询:

解决方案 (Solutions) 的使用

Azure 日志分析提供了许多预定义的解决方案，可以帮助您快速开始监控特定类型的日志数据。一些常见的解决方案包括：

**VM Insights:** 监控虚拟机性能和可用性。
**Security Insights:** 识别和响应安全威胁。
**Container Insights:** 监控 Kubernetes 集群的性能和可用性。
**Application Insights:** 监控 Web 应用程序的性能和可用性。

这些解决方案通常包含预定义的仪表板、警报和查询，可以帮助您快速了解您的环境。