Azure监视器

1. Azure 监视器详解

简介

Azure 监视器 (Azure Monitor) 是 Azure 云平台的核心监控、日志分析和告警服务。它不仅可以监控 Azure 资源，还能监控本地环境和其它云环境。对于任何在 Azure 上部署应用程序或服务的用户来说，理解和有效利用 Azure 监视器至关重要。本文旨在为初学者提供一份详细的 Azure 监视器指南，涵盖其核心概念、功能、配置以及最佳实践。类似于一个交易员需要监控市场波动以进行二元期权交易，Azure 监视器帮助开发者和运维人员监控系统健康状况以确保应用稳定运行。

核心概念

**指标 (Metrics):** 指标是随时间推移收集到的数值数据，用于描述 Azure 资源的性能和健康状况。例如，CPU 使用率、内存使用率、网络流量、磁盘 I/O 等。它们类似于技术分析中用于识别趋势的数值数据。
**日志 (Logs):** 日志包含关于 Azure 资源活动的信息，例如事件、错误、警告和调试信息。日志可以用于诊断问题、进行安全审计和跟踪用户行为。与成交量分析相似，日志能够揭示系统行为的模式和异常。
**警报 (Alerts):** 警报是基于指标或日志的规则，当满足特定条件时触发通知。警报可以用于主动识别和响应问题，避免服务中断。就像一个二元期权交易员设置止损单一样，警报可以帮助您快速应对不利情况。
**工作区 (Workspace):** Azure 监视器工作区是存储和分析监视数据的中心位置。它可以是 Log Analytics 工作区或 Azure 监视器工作区，后者是较新的、更全面的选择。
**数据源 (Data Sources):** Azure 监视器可以从各种数据源收集数据，包括 Azure 资源、虚拟机、应用程序、操作系统、自定义应用程序等。
**诊断设置 (Diagnostic Settings):** 诊断设置用于配置哪些日志和指标要收集以及将数据发送到哪里。

Azure 监视器的功能

Azure 监视器提供了一系列强大的功能，包括：

**应用程序性能监视 (APM):** 跟踪应用程序的性能，识别瓶颈并优化代码。类似于期权定价模型评估潜在回报，APM 帮助您评估应用程序效率。
**基础架构监控:** 监控 Azure 资源（例如虚拟机、存储帐户、数据库）的性能和健康状况。
**日志分析:** 使用 Kusto 查询语言 (KQL) 分析日志数据，识别模式和异常。
**警报和通知:** 配置警报规则，当满足特定条件时触发通知，例如通过电子邮件、短信或 webhook。
**仪表板:** 创建自定义仪表板，可视化监视数据，并跟踪关键性能指标 (KPI)。
**自动化:** 使用 Azure Automation 和 Logic Apps 根据监视数据自动执行任务。
**事件网格集成:** 将 Azure 监视器事件与事件网格集成，以触发其他 Azure 服务或自定义应用程序。
**Azure Advisor 集成:** Azure Advisor 使用 Azure 监视器数据提供性能优化和成本节约建议。类似于风险管理策略，Azure Advisor 帮助您降低云成本和风险。

配置 Azure 监视器

配置 Azure 监视器涉及以下步骤：

1. **创建工作区:** 在 Azure 门户中创建一个 Log Analytics 工作区或 Azure 监视器工作区。 2. **配置诊断设置:** 为要监控的 Azure 资源配置诊断设置，指定要收集的日志和指标以及将数据发送到工作区。 3. **创建警报规则:** 基于指标或日志创建警报规则，定义警报条件和通知方式。 4. **创建仪表板:** 使用 Azure 门户创建自定义仪表板，可视化监视数据。 5. **安装 Azure 监视器代理:** 在虚拟机上安装 Azure 监视器代理，以收集操作系统和应用程序日志。 6. **配置数据收集规则 (DCR):** 使用 DCR 来更精细地控制数据收集过程，例如过滤日志和转换数据。

Azure 资源类型与常见指标
Common Metrics \|
CPU Percentage, Memory Percentage, Network In, Network Out \|	Transactions, Egress, Ingress \|	CPU Percentage, Data Space Used, Log Space Used \|	HTTP Server Errors, Response Time \|	CPU Usage, Memory Usage, Pod Count \|

使用 Log Analytics 进行日志分析

Log Analytics 是 Azure 监视器的一个核心组件，允许您使用 Kusto 查询语言 (KQL) 分析日志数据。KQL 是一种强大的查询语言，专门为分析大型数据集而设计。

- 示例 KQL 查询:**

**查找过去 24 小时内的所有错误日志:**

 ```kusto
 Logs
 | where TimeGenerated > ago(24h)
 | where Level == "Error"
 ```

**统计每个应用程序的错误数量:**

 ```kusto
 Logs
 | where Level == "Error"
 | summarize count() by AppName
 ```

**查找特定用户的所有活动日志:**

 ```kusto
 Logs
 | where User == "john.doe"
 ```

**查找指定虚拟机的所有安全事件:**

 ```kusto
 SecurityEvent
 | where Computer == "myvm"
 ```

了解 KQL 对于有效地利用 Azure 监视器至关重要。学习 KQL 就像学习蜡烛图模式来识别市场趋势一样，两者都需要深入理解才能发挥作用。

警报规则的配置

警报规则定义了当满足特定条件时触发通知的条件。您可以基于指标或日志创建警报规则。

- 创建警报规则的步骤:**

1. 在 Azure 门户中导航到 Azure 监视器。 2. 选择“警报”。 3. 单击“创建” -> “警报规则”。 4. 选择“范围”，指定要监控的 Azure 资源。 5. 选择“条件”，定义警报条件，例如指标阈值或日志模式匹配。 6. 选择“操作”，定义警报触发后要执行的操作，例如发送电子邮件、短信或调用 webhook。 7. 配置“详细信息”，输入警报规则的名称、描述和严重性。

警报规则需要根据实际情况进行调整和优化，避免误报和漏报。类似于在二元期权交易中调整资金管理策略，警报规则也需要根据环境变化进行调整。

Azure 监视器与其它 Azure 服务的集成

Azure 监视器可以与许多其他 Azure 服务集成，以提供更全面的监控和管理能力。

**Azure Logic Apps:** 使用 Logic Apps 根据监视数据自动执行任务，例如自动缩放虚拟机或自动修复故障。
**Azure Automation:** 使用 Automation 运行脚本和自动化任务，以响应监视数据。
**Azure Security Center:** Azure Security Center 使用 Azure 监视器数据来检测安全威胁和漏洞。
**Azure DevOps:** 将 Azure 监视器数据集成到 Azure DevOps 中，以跟踪应用程序的性能和健康状况。
**Azure Sentinel:** Azure Sentinel 是一种云原生安全信息和事件管理 (SIEM) 服务，可以使用 Azure 监视器数据进行安全分析。

最佳实践

**集中管理:** 使用 Log Analytics 工作区或 Azure 监视器工作区集中管理所有监视数据。
**自定义仪表板:** 创建自定义仪表板，可视化关键性能指标 (KPI)。
**配置警报:** 配置警报规则，主动识别和响应问题。
**使用数据收集规则 (DCR):** 使用 DCR 来更精细地控制数据收集过程。
**定期审查警报规则:** 定期审查警报规则，确保其仍然有效。
**优化 KQL 查询:** 优化 KQL 查询，提高日志分析效率。
**使用 Azure Monitor for containers:** 对于容器化应用程序，使用 Azure Monitor for containers 进行监控。
**利用 Application Insights:** 对于 Web 应用程序，使用 Application Insights 进行性能监视和诊断。
**了解成本:** Azure 监视器根据数据摄取量收费，需要了解成本并进行优化。类似于关注二元期权交易的经纪人费用，了解 Azure 监视器的成本至关重要。
**实施适当的访问控制:** 使用 Azure 角色基于访问控制 (RBAC) 来限制对 Azure 监视器数据的访问。

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Common Metrics \|
CPU Percentage, Memory Percentage, Network In, Network Out \|	Transactions, Egress, Ingress \|	CPU Percentage, Data Space Used, Log Space Used \|	HTTP Server Errors, Response Time \|	CPU Usage, Memory Usage, Pod Count \|