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Standardspalten in Azure Monitor-Protokollen

Daten in Azure Monitor-Protokollen werden als Gruppe von Datensätzen in einem Log Analytics-Arbeitsbereich oder einer Application Insights-Anwendung gespeichert. Diese haben jeweils einen bestimmten Datentyp, der über eine eindeutigen Satz von Spalten verfügt. Viele Datentypen weisen Standardspalten auf, die sie mit mehreren Typen gemein haben. In diesem Artikel werden diese Spalten beschrieben, zusammen mit Beispielen für ihre Verwendung in Abfragen.

Arbeitsbereichsbasierte Anwendungen in Application Insights speichern ihre Daten in einem Log Analytics-Arbeitsbereich und verwenden dieselben Standardspalten wie Tabellen im Arbeitsbereich. Klassische Anwendungen speichern ihre Daten separat und weisen unterschiedliche Standardspalten auf, wie es in diesem Artikel beschrieben ist.

Hinweis

Einige der Standardspalten werden in der Schemaansicht oder in IntelliSense in Log Analytics nicht angezeigt und erscheinen auch nicht in Abfrageergebnissen, sofern die Spalte nicht explizit in der Ausgabe angegeben wird.

TenantId

In der Spalte TenantId ist die Arbeitsbereichs-ID für den Log Analytics-Arbeitsbereich enthalten.

TimeGenerated

Die Spalte TimeGenerated enthält das Datum und die Uhrzeit, zu der der Datensatz von der Datenquelle erstellt wurde. Weitere Informationen finden Sie unter Protokolldatenerfassungszeit in Azure Monitor.

TimeGenerated bietet eine gemeinsame Spalte, die zum zeitbezogenen Filtern oder Zusammenfassen verwendet werden kann. Wenn Sie im Azure-Portal einen Zeitbereich für eine Ansicht oder ein Dashboard auswählen, verwendet es TimeGenerated, um die Ergebnisse zu filtern.

Hinweis

Tabellen, die klassische Application Insights-Ressourcen unterstützen, verwenden die Spalte Timestamp anstelle der Spalte TimeGenerated.

Hinweis

Der Wert TimeGenerated darf nicht älter als 2 Tage vor dem Empfang sein oder mehr als 1 Tag in der Zukunft liegen. Wenn der Wert in irgendeiner Situation älter als 2 Tage ist oder mehr als 1 Tag in der Zukunft liegt, wird er durch die tatsächliche empfangene Zeit ersetzt.

Beispiele

Die folgende Abfrage gibt die Anzahl der Fehlerereignisse zurück, die für jeden Tag der vorherigen Woche erstellt wurden.

Event
| where EventLevelName == "Error" 
| where TimeGenerated between(startofweek(ago(7days))..endofweek(ago(7days))) 
| summarize count() by bin(TimeGenerated, 1day) 
| sort by TimeGenerated asc 

_TimeReceived

Die Spalte _TimeReceived enthält den Zeitpunkt (Datum und Uhrzeit), zu dem der Datensatz vom Azure Monitor-Erfassungspunkt in der Azure-Cloud empfangen wurde. Dies kann hilfreich sein, um Probleme im Zusammenhang mit der Wartezeit zwischen Datenquelle und Cloud zu ermitteln. Ein Beispiel wäre etwa ein Netzwerkproblem, das zu einer Verzögerung bei Daten führt, die von einem Agent gesendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Protokolldatenerfassungszeit in Azure Monitor.

Hinweis

Die Spalte _TimeReceived wird bei jeder Verwendung berechnet. Dieser Prozess ist ressourcenintensiv. Verwenden Sie diesen Vorgang nicht, um eine große Anzahl von Datensätzen zu filtern. Die wiederholte Verwendung dieser Funktion kann zu einer längeren Ausführungsdauer der Abfrage führen.

Die folgende Abfrage gibt die durchschnittliche Wartezeit (auf Stundenbasis) für Ereignisdatensätze eines Agents zurück. Dies beinhaltet die Zeit zwischen Agent und Cloud sowie die Gesamtzeit bis zur Verfügbarkeit des Datensatzes für Protokollabfragen.

Event
| where TimeGenerated > ago(1d) 
| project TimeGenerated, TimeReceived = _TimeReceived, IngestionTime = ingestion_time() 
| extend AgentLatency = toreal(datetime_diff('Millisecond',TimeReceived,TimeGenerated)) / 1000
| extend TotalLatency = toreal(datetime_diff('Millisecond',IngestionTime,TimeGenerated)) / 1000
| summarize avg(AgentLatency), avg(TotalLatency) by bin(TimeGenerated,1hr)

Typ

Die Type-Spalte enthält den Namen der Tabelle, aus der der Datensatz abgerufen wurde, der auch als Datensatztyp betrachtet werden kann. Diese Spalte ist bei Abfragen hilfreich, die Datensätze aus mehreren Tabellen kombinieren, z. B. Abfragen mit dem Operator search, um zwischen Datensätzen verschiedener Typen zu unterscheiden. In einigen Abfragen kann $table anstelle von Type verwendet werden.

Hinweis

Tabellen, die klassische Application Insights-Ressourcen unterstützen, verwenden die itemType-Spalte anstelle der Type-Spalte.

Beispiele

Die folgende Abfrage gibt die Anzahl der Datensätze nach Typ zurück, die in der letzten Stunde gesammelt wurden.

search * 
| where TimeGenerated > ago(1h)
| summarize count() by Type

_ItemId

Die Spalte _ItemId enthält einen eindeutigen Bezeichner für den Datensatz.

_ResourceId

Die Spalte _ResourceId enthält einen eindeutigen Bezeichner für die Ressource, der der Datensatz zugeordnet ist. Damit haben Sie eine Standardspalte, die Sie verwenden können, um den Bereich Ihrer Abfrage auf Datensätze aus einer bestimmten Quelle einzuschränken oder verwandte Daten aus mehreren Tabellen zusammenzuführen.

Für Azure-Ressourcen ist der Wert von _ResourceId die Azure-Ressourcen-ID-URL. Die Spalte ist auf Azure-Ressourcen (einschließlich Azure Arc-Ressourcen) oder auf benutzerdefinierte Protokolle beschränkt, bei denen während der Erfassung die Ressourcen-ID angegeben wurde.

Hinweis

Einige Datentypen verfügen bereits über Felder, die die Azure-Ressourcen-ID oder zumindest Teile davon wie die Abonnement-ID enthalten. Während diese Felder aus Gründen der Abwärtskompatibilität beibehalten werden, wird empfohlen, „_ResourceId“ zu verwenden, um eine Kreuzkorrelation durchzuführen, da sie konsistenter ist.

Beispiele

Die folgende Abfrage führt die Leistungs- und Ereignisdaten für die einzelnen Computer zusammen. Sie zeigt alle Ereignisse mit der ID 101 und einer Prozessorauslastung von mehr als 50 %.

Perf 
| where CounterName == "% User Time" and CounterValue  > 50 and _ResourceId != "" 
| join kind=inner (     
    Event 
    | where EventID == 101 
) on _ResourceId

Die folgende Abfrage verknüpft die AzureActivity-Datensätze mit SecurityEvent-Datensätzen. Sie zeigt alle Aktivitätsvorgänge mit Benutzern, die an diesen Computern angemeldet waren.

AzureActivity 
| where  
    OperationName in ("Restart Virtual Machine", "Create or Update Virtual Machine", "Delete Virtual Machine")  
    and ActivityStatus == "Succeeded"  
| join kind= leftouter (    
   SecurityEvent 
   | where EventID == 4624  
   | summarize LoggedOnAccounts = makeset(Account) by _ResourceId 
) on _ResourceId  

Mit der folgenden Abfrage werden _ResourceId analysiert und abgerechnete Datenvolumen pro Azure-Ressourcengruppe aggregiert.

union withsource = tt * 
| where _IsBillable == true 
| parse tolower(_ResourceId) with "/subscriptions/" subscriptionId "/resourcegroups/" 
    resourceGroup "/providers/" provider "/" resourceType "/" resourceName   
| summarize Bytes=sum(_BilledSize) by resourceGroup | sort by Bytes nulls last 

Verwenden Sie diese union withsource = tt *-Abfragen mit Bedacht, da umfassende Scans verschiedener Datentypen kostenintensiv sind.

Es ist immer effizienter, die Spalte „_SubscriptionId“ zu verwenden, als sie durch Analysieren der Spalte „_ResourceId“ zu extrahieren.

_SubscriptionId

Die Spalte _SubscriptionId enthält die Abonnement-ID der Ressource, der der Datensatz zugeordnet ist. Mit dieser Standardspalte können Sie den Bereich Ihrer Abfrage auf Datensätze aus einem bestimmten Abonnement einschränken oder verschiedene Abonnements vergleichen.

Bei Azure-Ressourcen ist der Wert von __SubscriptionId der Abonnementteil der Azure-Ressourcen-ID-URL. Die Spalte ist auf Azure-Ressourcen (einschließlich Azure Arc-Ressourcen) oder auf benutzerdefinierte Protokolle beschränkt, bei denen während der Erfassung die Abonnement-ID angegeben wurde.

Hinweis

Einige Datentypen umfassen bereits Felder, die die Azure-Abonnement-ID enthalten. Diese Felder werden aus Gründen der Abwärtskompatibilität beibehalten. Es wird jedoch empfohlen, die Spalte „_SubscriptionId“ zu verwenden, um eine Kreuzkorrelation durchzuführen, da sie konsistenter ist.

Beispiele

Mit der folgenden Abfrage werden die Leistungsdaten für Computer eines bestimmten Abonnements überprüft.

Perf 
| where TimeGenerated > ago(24h) and CounterName == "memoryAllocatableBytes"
| where _SubscriptionId == "ebb79bc0-aa86-44a7-8111-cabbe0c43993"
| summarize avgMemoryAllocatableBytes = avg(CounterValue) by Computer

Mit der folgenden Abfrage werden _ResourceId analysiert und abgerechnete Datenvolumen pro Azure-Abonnement aggregiert.

union withsource = tt * 
| where _IsBillable == true 
| summarize Bytes=sum(_BilledSize) by _SubscriptionId | sort by Bytes nulls last 

Verwenden Sie diese union withsource = tt *-Abfragen mit Bedacht, da umfassende Scans verschiedener Datentypen kostenintensiv sind.

_IsBillable

Die Spalte _IsBillable gibt an, ob erfasste Daten als gebührenpflichtig gelten. Für Daten, bei denen _IsBillable gleich false ist, fallen keine Gebühren für die Datenerfassung, -aufbewahrung oder -archivierung an.

Beispiele

Um eine Liste von Computern abzurufen, die kostenpflichtige Datentypen senden, führen Sie die folgende Abfrage aus:

Hinweis

Verwenden Sie Abfragen mit union withsource = tt * mit Bedacht, da Scans über verschiedene Datentypen kostenintensiv sind.

union withsource = tt * 
| where _IsBillable == true 
| extend computerName = tolower(tostring(split(Computer, '.')[0]))
| where computerName != ""
| summarize TotalVolumeBytes=sum(_BilledSize) by computerName

Diese Abfrage kann so erweitert werden, dass die Anzahl von Computern pro Stunde zurückgegeben wird, die kostenpflichtige Datentypen senden:

union withsource = tt * 
| where _IsBillable == true 
| extend computerName = tolower(tostring(split(Computer, '.')[0]))
| where computerName != ""
| summarize dcount(computerName) by bin(TimeGenerated, 1h) | sort by TimeGenerated asc

_BilledSize

Die Spalte _BilledSize gibt die Größe in Datenbytes an, die Ihrem Azure-Konto in Rechnung gestellt wird, wenn _IsBillable gleich „true“ ist. Weitere Informationen dazu, wie die berechnete Größe berechnet wird, finden Sie unter Berechnung der Datengröße.

Beispiele

Um die Größe der pro Computer erfassten abrechenbaren Ereignisse anzuzeigen, verwenden Sie die Spalte _BilledSize, die die Größe in Bytes bereitstellt:

union withsource = tt * 
| where _IsBillable == true 
| summarize Bytes=sum(_BilledSize) by  Computer | sort by Bytes nulls last 

Verwenden Sie die folgende Abfrage, um die Größe von erfassten abrechenbaren Ereignissen pro Abonnement anzuzeigen:

union withsource=table * 
| where _IsBillable == true 
| summarize Bytes=sum(_BilledSize) by  _SubscriptionId | sort by Bytes nulls last 

Verwenden Sie die folgende Abfrage, um die Größe von erfassten abrechenbaren Ereignissen pro Ressourcengruppe anzuzeigen:

union withsource=table * 
| where _IsBillable == true 
| parse _ResourceId with "/subscriptions/" SubscriptionId "/resourcegroups/" ResourceGroupName "/" *
| summarize Bytes=sum(_BilledSize) by  _SubscriptionId, ResourceGroupName | sort by Bytes nulls last 

Um die Anzahl von erfassten Ereignissen pro Computer anzuzeigen, führen Sie die folgende Abfrage aus:

union withsource = tt *
| summarize count() by Computer | sort by count_ nulls last

Um die Anzahl von erfassten abrechenbaren Ereignissen pro Computer anzuzeigen, führen Sie die folgende Abfrage aus:

union withsource = tt * 
| where _IsBillable == true 
| summarize count() by Computer  | sort by count_ nulls last

Verwenden Sie die folgende Abfrage, um die Anzahl von abrechenbaren Datentypen von einem bestimmten Computer anzuzeigen:

union withsource = tt *
| where Computer == "computer name"
| where _IsBillable == true 
| summarize count() by tt | sort by count_ nulls last 

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