Azure 诊断设置

1. Azure 诊断设置：初学者指南

简介

Azure 诊断设置是 Azure 监控体系中至关重要的一部分。它允许您收集来自 Azure 资源的各种日志和指标数据，用于故障排除、性能分析、安全审计和合规性报告。类似于交易者需要分析历史价格数据和成交量来预测市场趋势，Azure 诊断设置帮助您分析资源行为，以优化云环境。本文旨在为初学者提供 Azure 诊断设置的全面指南，涵盖其核心概念、配置方法、数据目标以及最佳实践。理解这些概念对于有效地管理和维护您的 Azure 资源至关重要，就像理解技术分析对于成功交易至关重要一样。

诊断设置的核心概念

**日志（Logs）：** 记录 Azure 资源中发生的事件。例如，虚拟机启动/停止事件、Web 应用 HTTP 请求记录、数据库查询日志等。类似于 K线图记录了特定时间段内的价格波动，日志记录了资源操作的时间线。
**指标（Metrics）：** 衡量 Azure 资源性能的数值。例如，CPU 使用率、内存占用率、磁盘 IOPS、网络带宽等。类似于移动平均线平滑价格数据，指标提供资源性能的数值概览。
**资源（Resources）：** Azure 中的任何可计量的实体，例如虚拟机、存储帐户、数据库、应用服务等。
**诊断设置（Diagnostic Settings）：** 配置规则，指定要收集哪些日志和指标，以及将数据发送到哪个目的地。
**目标（Destinations）：** 存储收集到的日志和指标的地方。常见的目标包括：

   * **Log Analytics 工作区（Log Analytics Workspace）：**  Azure Monitor 的核心组件，用于存储和分析日志数据。 类似于交易者使用的 交易平台，Log Analytics 工作区是数据分析的中心。
   * **存储帐户（Storage Account）：**  用于存储日志数据，适合长期存档和合规性需求。
   * **事件中心（Event Hubs）：** 用于实时流式处理日志数据，例如用于安全事件响应。
   * **Azure Monitor 警报（Azure Monitor Alerts）：**  直接触发警报，无需额外的处理。

配置诊断设置

配置诊断设置可以在 Azure 门户、Azure PowerShell 或 Azure CLI 中完成。以下以 Azure 门户为例进行说明：

1. **选择资源：** 在 Azure 门户中，导航到您要配置诊断设置的资源。 2. **导航到诊断设置：** 在资源菜单中，找到 “监控” 部分，然后选择 “诊断设置”。 3. **添加诊断设置：** 点击 “添加诊断设置” 按钮。 4. **命名诊断设置：** 为您的诊断设置指定一个有意义的名称。 5. **选择日志类别：** 选择要收集的日志类别。不同的资源提供不同的日志类别。仔细选择，避免收集不必要的数据，从而降低存储成本。类似于选择合适的技术指标，只选择与您的分析目标相关的日志类别。 6. **选择指标：** 选择要收集的指标。同样，根据您的需求选择合适的指标。 7. **配置目标：** 选择一个或多个目标，并将选定的日志和指标发送到这些目标。

   * **Log Analytics 工作区：**  选择一个现有的 Log Analytics 工作区，或创建一个新的。
   * **存储帐户：**  选择一个现有的存储帐户，或创建一个新的。  配置存储帐户的保留策略，以满足合规性要求。
   * **事件中心：**  选择一个现有的事件中心，或创建一个新的。
   * **Azure Monitor 警报：**  设置警报规则，当指标超过阈值时触发警报。

8. **保存诊断设置：** 点击 “保存” 按钮，完成配置。

数据目标详解

**Log Analytics 工作区：** Log Analytics 工作区使用 Kusto 查询语言 (KQL) 进行数据分析。 KQL 是一种强大的查询语言，可以用于筛选、聚合和可视化日志数据。类似于交易者使用交易策略来分析市场数据，KQL 帮助您从日志数据中提取有价值的信息。 Log Analytics 工作区还支持创建仪表板，以便直观地监控资源性能和健康状况。
**存储帐户：** 存储帐户适合长期存档日志数据。日志数据以结构化格式（例如 JSON）存储在 Blob 存储中。可以使用 Azure Data Explorer 或其他工具来分析存储在存储帐户中的日志数据。
**事件中心：** 事件中心允许您实时流式处理日志数据。可以将事件中心与各种流式处理服务集成，例如 Azure Stream Analytics 或 Apache Spark，用于实时分析和响应。类似于高频交易实时响应市场变化，事件中心允许您实时响应安全事件或其他关键事件。

最佳实践

**只收集必要的日志和指标：** 收集不必要的数据会增加存储成本和分析负担。仔细评估您的需求，只收集您真正需要的数据。
**使用保留策略：** 配置存储帐户的保留策略，以满足合规性要求。定期删除不再需要的日志数据。
**使用 Log Analytics 工作区进行分析：** Log Analytics 工作区提供强大的数据分析功能。使用 KQL 查询语言来筛选、聚合和可视化日志数据。
**创建警报：** 设置警报规则，当指标超过阈值时触发警报。这可以帮助您及时发现和解决问题。
**使用资源标签：** 为您的 Azure 资源添加标签，以便更好地组织和管理您的诊断设置。标签可以用于筛选和分组日志数据。
**定期审查诊断设置：** 定期审查您的诊断设置，以确保它们仍然满足您的需求。根据需要进行调整。
**考虑成本优化：** 诊断设置的成本取决于收集的数据量和存储目标。优化您的诊断设置，以降低成本。例如，可以考虑使用基于时间的采样来减少指标收集的频率。
**利用 Azure Policy：** 使用 Azure Policy 来强制执行诊断设置的合规性。例如，可以创建一个策略，以确保所有虚拟机都启用了诊断设置。
**与 Azure Advisor 集成：** Azure Advisor 提供关于优化 Azure 部署的建议，包括诊断设置。遵循 Azure Advisor 的建议，以确保您的诊断设置配置正确。
**使用 Azure Monitor for containers：** 如果您正在使用 Kubernetes，可以使用 Azure Monitor for containers 收集容器日志和指标。
**了解数据延迟：** 日志和指标数据可能存在延迟。了解数据延迟，并在分析数据时考虑这些延迟。
**安全考虑：** 保护您的日志数据，防止未经授权的访问。使用 Azure 角色基于访问控制 (RBAC) 来限制对 Log Analytics 工作区和存储帐户的访问。
**测试您的配置：** 在生产环境中部署诊断设置之前，先在测试环境中进行测试。确保配置正确，并且数据正在被收集和存储。
**监控诊断设置自身的健康状况:** 确保诊断设置本身正在正常运行，例如检查是否有错误消息或数据丢失。

示例：监控虚拟机性能

假设您想监控虚拟机的 CPU 使用率和磁盘 IOPS。您可以配置诊断设置，将这些指标发送到 Log Analytics 工作区。然后，您可以使用 KQL 查询语言来分析这些指标，例如：

```kusto Perf | where CounterName == "% Processor Time" and InstanceName == "_Total" | summarize avg(CounterValue) by bin(TimeGenerated, 5m) | render timechart ```

此查询将显示过去 5 分钟内虚拟机的平均 CPU 使用率。类似于日内交易分析短期价格波动，此查询帮助您分析短期 CPU 使用率变化。

故障排除

**数据未被收集：** 检查诊断设置是否已启用，以及目标是否已配置正确。检查资源是否正在生成日志和指标数据。
**数据延迟：** 了解数据延迟，并在分析数据时考虑这些延迟。
**存储成本过高：** 优化您的诊断设置，只收集必要的日志和指标。使用保留策略来删除不再需要的日志数据。

总结

Azure 诊断设置是 Azure 监控体系中不可或缺的一部分。通过理解其核心概念、配置方法、数据目标和最佳实践，您可以有效地收集和分析 Azure 资源的数据，从而优化云环境、提高性能、增强安全性并满足合规性要求。就像精通期权定价对于期权交易至关重要一样，掌握 Azure 诊断设置对于成功管理 Azure 环境至关重要。

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