Azure Monitor 日志分析

Azure Monitor 日志分析初学者指南

简介

Azure Monitor 是 Azure 云平台提供的全面监控服务，帮助您收集、分析和处理来自您的 Azure 资源以及本地环境的数据。Azure Monitor 的核心组件之一就是日志分析（Log Analytics），它是一个强大的工具，允许您使用 Kusto 查询语言 (KQL) 探索和分析日志数据。对于希望深入理解云环境性能、识别潜在问题并优化资源利用率的初学者来说，理解 Azure Monitor 日志分析至关重要。本文将详细介绍日志分析的基础知识，包括数据源、KQL 语法、常用查询示例以及一些高级特性。即使您对金融领域的二元期权交易熟悉，但理解云服务的监控对于构建可靠的交易系统和自动化工具同样重要，特别是在高频交易和算法交易环境中。

日志分析的数据源

日志分析可以从各种数据源收集数据。了解这些数据源是有效利用日志分析的关键。主要的数据源包括：

**Azure 活动日志:** 记录对 Azure 订阅中的资源所做的管理操作。例如，创建虚拟机、修改存储帐户等。Azure 活动日志
**诊断设置:** 允许您将来自 Azure 资源的各种日志和指标发送到日志分析工作区。例如，您可以收集虚拟机的事件日志、应用网关的访问日志等。诊断设置
**Azure 资源日志:** 包含 Azure 资源发出的详细信息，例如操作、事件和性能数据。Azure 资源日志
**虚拟机监控代理 (MMA):** 适用于 Windows 和 Linux 虚拟机，用于收集性能计数器、事件日志和其他系统数据。虚拟机监控代理
**Logstash 和其他第三方工具:** 可以使用 Logstash 等工具将来自本地服务器或其他云提供商的数据发送到 Azure Monitor。Logstash
**自定义日志:** 您可以将应用程序生成的自定义日志发送到日志分析工作区。自定义日志

这些数据源提供的数据是进行技术分析的基础，例如，分析虚拟机 CPU 使用率趋势可以帮助预测资源瓶颈，类似于分析二元期权的历史价格数据以识别趋势。

Kusto 查询语言 (KQL) 简介

Kusto 查询语言 (KQL) 是日志分析使用的查询语言。它专为快速探索和分析大型数据集而设计。KQL 具有简洁的语法，易于学习和使用。

**基本语法:** KQL 查询通常由一个或多个表表达式组成，这些表达式通过管道操作符 (`|`) 连接在一起。
**表表达式:** 代表要查询的数据源。例如，`SecurityEvent` 是一个包含安全事件数据的表。
**管道操作符 (`|`):** 将一个表表达式的输出传递给下一个表表达式作为输入。
**常用操作符:**

   *   `where`:  过滤数据。 例如，`where EventID == 4624` 筛选出事件 ID 为 4624 的安全事件。
   *   `select`:  选择要显示的列。 例如，`select TimeGenerated, AccountName` 选择时间戳和帐户名称列。
   *   `summarize`:  聚合数据。 例如，`summarize count() by AccountName` 计算每个帐户名称的事件数量。
   *   `sort`:  对数据进行排序。 例如，`sort by TimeGenerated desc` 按时间戳降序排序。
   *   `top`:  选择前 N 个结果。 例如，`top 10 by count() desc` 选择事件数量最多的前 10 个帐户名称。
   *   `project`:  重新命名或添加列。 例如，`project EventTime = TimeGenerated, User = AccountName` 将 TimeGenerated 重命名为 EventTime，并将 AccountName 重命名为 User。

**函数:** KQL 提供了大量的内置函数，用于执行各种操作，例如字符串处理、日期和时间计算、数学运算等。KQL 函数

KQL 的强大之处在于其灵活性和可扩展性，可以轻松地创建复杂的查询来满足不同的分析需求。这与二元期权交易策略的构建类似，需要根据市场数据和风险偏好调整参数。

常用查询示例

以下是一些常用的日志分析查询示例，帮助您快速入门：

常用查询示例
Header 2 \| Header 3 \|
描述 \| 数据源 \|	where EventID == 4624 \| select TimeGenerated, AccountName, Computer` \| 显示所有成功登录事件的时间、帐户名称和计算机名称。\| `SecurityEvent` \|	where CounterName == "% Processor Time" and InstanceName == "_Total" \| summarize avg(CounterValue) by Computer \| 计算每个计算机的平均 CPU 使用率。\| `Perf` \|	where EventLog == "Application" and EventLevel == "Error" \| select TimeGenerated, Computer, EventID, Message` \| 显示应用程序日志中的所有错误事件的时间、计算机名称、事件 ID 和消息。 \| `Event` \|	where ResourceProvider == "MICROSOFT.COMPUTE" and Category == "WindowsEventLog" and EventID == 1000 \| summarize count() by Computer` \| 统计每个虚拟机启动的次数。\| `AzureDiagnostics` \|	summarize count() by Computer` \| 显示在线计算机的数量。\| `Heartbeat` \|

这些查询仅仅是冰山一角。通过组合不同的操作符和函数，您可以创建更复杂的查询来分析各种数据。理解这些查询的逻辑，如同理解二元期权的支付结构和风险回报比。

高级特性

日志分析还提供了一些高级特性，可以帮助您更有效地分析数据：

**警报:** 可以基于 KQL 查询创建警报规则，当查询结果满足特定条件时触发警报。Azure Monitor 警报
**仪表板:** 可以使用可视化工具创建仪表板，以图形方式显示重要指标和趋势。Azure 仪表板
**工作簿:** 提供了一种交互式的方式来分析数据，并可以创建自定义报告和可视化效果。Azure 工作簿
**解决方案:** 预定义的模板和工作簿，用于解决特定的监控场景，例如安全性、应用程序性能等。Azure Monitor 解决方案
**机器学习:** 可以使用机器学习算法来检测异常、预测趋势和识别潜在问题。Azure Monitor 机器学习
**集成:** 日志分析可以与其他 Azure 服务集成，例如 Logic Apps、Azure Functions 等，以实现自动化和集成。Logic Apps

这些高级特性可以将日志分析从一个简单的监控工具转变为一个强大的分析平台。这与二元期权交易中的自动化交易系统类似，利用算法和机器学习来识别交易机会。

性能优化技巧

当处理大量数据时，查询性能至关重要。以下是一些性能优化技巧：

**使用索引:** 确保您的查询使用的列已建立索引。
**过滤数据:** 在查询的早期阶段使用 `where` 操作符过滤掉不需要的数据。
**限制返回的数据量:** 使用 `top` 操作符限制返回的结果数量。
**使用 summarize 操作符:** 尽可能使用 `summarize` 操作符进行聚合，而不是在客户端进行处理。
**避免使用通配符:** 尽量避免在 `where` 操作符中使用通配符，因为它们会降低查询性能。
**优化 KQL 代码:** 使用 KQL 的最佳实践，例如避免重复计算、使用内置函数等。

这些优化技巧可以显著提高查询性能，并降低成本。就像在二元期权交易中优化交易策略以最大化利润一样，优化查询性能可以提高效率并降低资源消耗。

安全性考虑

在使用日志分析时，需要考虑安全性。

**访问控制:** 使用 Azure 基于角色的访问控制 (RBAC) 限制对日志分析工作区的访问。Azure RBAC
**数据加密:** 确保您的数据在传输和存储过程中都已加密。Azure 加密
**合规性:** 确保您的日志分析配置符合相关的合规性要求。Azure 合规性
**敏感数据:** 避免在日志中存储敏感数据，例如密码或信用卡号。数据脱敏

这些安全措施可以保护您的数据免受未经授权的访问和泄露。

与金融交易的关联性

虽然 Azure Monitor 日志分析主要用于云环境监控，但其技术和理念与金融交易，尤其是高频交易和算法交易，存在显著的关联性。

**实时数据分析:** 日志分析处理实时数据流的能力，与金融市场中实时交易数据分析的需求相符。
**异常检测:** 机器学习驱动的异常检测可以用于识别市场异常或欺诈行为。
**性能监控:** 监控交易系统的性能，确保其快速、可靠地执行交易。
**历史数据分析:** 分析历史交易数据，以识别趋势、模式和风险。
**事件关联:** 将不同的事件关联起来，以了解交易系统的整体状态。

通过将 Azure Monitor 日志分析的技术应用于金融领域，可以构建更强大、更可靠的交易系统。了解成交量分析和支撑阻力位的概念，可以帮助您更好地利用日志分析数据进行市场预测和交易决策。

总结

Azure Monitor 日志分析是一个强大的工具，可以帮助您收集、分析和处理来自各种数据源的数据。通过理解 KQL 语法、常用查询示例和高级特性，您可以有效地利用日志分析来监控您的 Azure 环境、识别潜在问题并优化资源利用率。掌握这些技能对于任何希望在 Azure 上构建可靠、可扩展和安全的应用程序的开发人员和运维人员来说都是至关重要的。 Azure 门户 Azure CLI PowerShell Azure Resource Manager Azure 成本管理 Azure 安全中心 Azure DevOps Azure 存储 Azure SQL 数据库 Azure Kubernetes 服务 Azure Functions Azure App Service Azure 虚拟网络 Azure Active Directory 技术指标移动平均线布林带相对强弱指数 MACD 斐波那契回撤期权定价模型 Black-Scholes 模型希腊字母 Delta 中性策略 Straddle 策略 Strangle 策略

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描述 \| 数据源 \|	where EventID == 4624 \| select TimeGenerated, AccountName, Computer` \| 显示所有成功登录事件的时间、帐户名称和计算机名称。\| `SecurityEvent` \|	where CounterName == "% Processor Time" and InstanceName == "_Total" \| summarize avg(CounterValue) by Computer \| 计算每个计算机的平均 CPU 使用率。\| `Perf` \|	where EventLog == "Application" and EventLevel == "Error" \| select TimeGenerated, Computer, EventID, Message` \| 显示应用程序日志中的所有错误事件的时间、计算机名称、事件 ID 和消息。 \| `Event` \|	where ResourceProvider == "MICROSOFT.COMPUTE" and Category == "WindowsEventLog" and EventID == 1000 \| summarize count() by Computer` \| 统计每个虚拟机启动的次数。\| `AzureDiagnostics` \|	summarize count() by Computer` \| 显示在线计算机的数量。\| `Heartbeat` \|