Datensammlungsregeln (Data Collection Rules, DCRs) in Azure Monitor

Datensammlungsregeln (Data Collection Rules, DCRs) sind Teil eines ETL-ähnlichen Prozesses (Extract, Transform und Load), der die alten Datensammlungsmethoden für Azure Monitor verbessert. Dieser Prozess verwendet eine allgemeine Datenerfassungspipeline für alle Datenquellen sowie eine Standardmethode für die Konfiguration, die besser verwaltbar und skalierbar ist als vorherige Methoden zur Datensammlung.

Zu den spezifischen Vorteilen der DCR-basierten Datensammlung gehören:

• Konsistente Methode für die Konfiguration verschiedener Datenquellen.
• Möglichkeit, eine Transformation zum Filtern oder Ändern eingehender Daten vor dem Senden an ein Ziel zu verwenden.
• Skalierbare Konfigurationsoptionen, die Infrastruktur als Code- und DevOps-Prozesse unterstützen.
• Option der Edge-Pipeline in Ihrer eigenen Umgebung, um High-End-Skalierbarkeit, Netzwerkkonfigurationen auf verschiedenen Ebenen und regelmäßige Konnektivität zu bieten

Anzeigen von DCRs

Datensammlungsregeln (DATA Collection Rules, DCRs) werden in Azure gespeichert, sodass sie wie jede andere Azure-Ressource zentral bereitgestellt und verwaltet werden können. Sie bieten eine konsistente und zentralisierte Möglichkeit, verschiedene Datensammlungsszenarien zu definieren und anzupassen.

Zeigen Sie alle DCRs in Ihrem Abonnement über die Option "Datensammlungsregeln " im Menü "Monitor" im Azure-Portal an. Unabhängig von der Methode, die zum Erstellen der DCR und der Details der DCR selbst verwendet wird, werden alle DCRs im Abonnement auf diesem Bildschirm aufgeführt.

Ersetzte Legacy-Methoden zur Datensammlung

Der Datensammlungsprozess für DCRs wurde entweder ersetzt oder ist dabei, andere Datensammlungsmethoden in Azure Monitor zu ersetzen. In der folgenden Tabelle werden die Legacy-Methoden und die entsprechenden DCR-basierten Ersetzungen aufgeführt. Andere Datensammlungsmethoden in Azure Monitor werden voraussichtlich auch in Zukunft durch DCRs ersetzt.

Legacymethode	DCR-Methode	BESCHREIBUNG
Log Analytics-Agent	Azure Monitor-Agent	Der Azure Monitor-Agent wird jetzt verwendet, um virtuelle Computer (VMs) und Kubernetes-Cluster zu überwachen, die VM-Einblicke und Containereinblicke unterstützen.
Diagnoseeinstellungen (nur Metriken)	Metrikexport	Aktuell werden immer noch Diagnoseeinstellungen zum Sammeln von Ressourcenprotokollen aus Azure-Ressourcen verwendet. Plattformmetriken können jetzt mithilfe des Metrikexports erfasst werden.
Datensammler-API	Protokollaufnahme-API	Mit der Protokollaufnahme-API können Sie Daten von jedem REST-Client an einen Log Analytics-Arbeitsbereich senden. Sie ersetzt die Datensammlungs-API, die nicht so sicher und funktional war.

Azure Monitor-Pipeline

Der von DCRs unterstützte Datensammlungsprozess basiert auf der Azure Monitor-Pipeline, die einen allgemeinen Verarbeitungspfad für eingehende Daten bereitstellt. Die Cloudpipeline ist eine Komponente der Azure Monitor-Pipeline (siehe Edgepipeline für die andere Komponente) und ist automatisch in Ihrem Azure-Abonnement als Teil der Azure Monitor-Plattform verfügbar. Sie erfordert keine Konfiguration und wird nicht im Azure-Portal angezeigt.

Jedes Datensammlungsszenario mit der Azure Monitor-Pipeline wird in einem DCR definiert. Der DCR enthält Anweisungen dazu, wie die Cloudpipeline die empfangenen Daten verarbeiten soll. Je nach Szenario geben DCRs alle oder einige der folgenden Werte an:

• Daten, die gesammelt und an die Pipeline gesendet werden sollen.
• Schema der eingehenden Daten.
• Transformationen, die auf die Daten angewendet werden sollen, bevor sie gespeichert werden.
• Ziel, an das die Daten gesendet werden soll.

Verwenden einer DCR

Es gibt zwei grundlegende Möglichkeiten, wie DCRs für ein bestimmtes Datensammlungsszenario angegeben werden, wie in den folgenden Abschnitten beschrieben. Jedes Szenario unterstützt eine dieser Methoden, aber nicht beide.

Hinweis

DcRs für die Arbeitsbereichstransformation sind aktiv, sobald sie erstellt werden. Sie verwenden keine der in diesem Abschnitt beschriebenen Methoden.

Zuordnungen zu Datensammlungsregeln (Data Collection Rule Associations, DCRA)

Datensammlungsregelzuordnungen (Data Collection Rule Associations, DCRAs) werden verwendet, um eine DCR einer überwachten Ressource zuzuordnen. Dies ist eine m:n-Beziehung, bei der Folgendes gilt:

• ein einzelner DCR kann mehreren Ressourcen zugeordnet werden.
• eine einzelne Ressource kann mehreren DCRs zugeordnet werden.

Auf diese Weise können Sie eine Strategie für die Aufrechterhaltung Ihrer Überwachung über Gruppen von Ressourcen mit unterschiedlichen Anforderungen hinweg entwickeln.

Das folgende Diagramm veranschaulicht beispielsweise die Datensammlung für den Azure Monitor-Agent (AMA), der auf einem virtuellen Computer ausgeführt wird. Wenn der Agent installiert ist, stellt er eine Verbindung zu Azure Monitor her, um alle Datensammlungsregeln abzurufen, die ihm zugeordnet sind. In diesem Szenario geben die DCRs Ereignisse und Leistungsdaten an, die erfasst werden sollen. Der Agent verwendet diese Informationen, um zu bestimmen, welche Daten vom Computer erfasst und an Azure Monitor gesendet werden sollen. Sobald die Daten übermittelt wurden, führt die Cloudpipeline eine transformation aus, die im DCR angegeben ist, um die Daten zu filtern und zu ändern und die Daten dann an den angegebenen Arbeitsbereich und die angegebene Tabelle zu senden.

Direkte Erfassung

Bei direkter Aufnahme wird eine bestimmte DCR angegeben, um die eingehenden Daten zu verarbeiten. Das folgende Diagramm veranschaulicht beispielsweise Daten aus einer benutzerdefinierten Anwendung mithilfe der Protokollaufnahme-API. Jeder API-Aufruf gibt den DCR an, der seine Daten verarbeitet. Der DCR versteht die Struktur der eingehenden Daten, enthält eine Transformation , die sicherstellt, dass sich die Daten im Format der Zieltabelle befinden, und gibt einen Arbeitsbereich und eine Tabelle an, um die transformierten Daten zu senden.

Verwandlungen

Transformationen sind KQL-Abfragen, die in einer Datensammlungsregel enthalten sind und für jeden Datensatz ausgeführt werden, der an die Cloudpipeline gesendet wird. Sie ermöglichen es Ihnen, eingehende Daten zu ändern, bevor sie in Azure Monitor gespeichert oder an ein anderes Ziel gesendet werden. Sie können nicht benötigte Daten filtern, um Ihre Erfassungskosten zu reduzieren, vertrauliche Daten zu entfernen, die nicht im Log Analytics-Arbeitsbereich gespeichert werden sollen, oder Daten formatieren, um sicherzustellen, dass sie mit dem Schema ihres Ziels übereinstimmt. Transformationen ermöglichen auch erweiterte Szenarien wie das Senden von Daten an mehrere Ziele oder das Anreichern von Daten mit zusätzlichen Informationen.

Edgepipeline

Die edge-Pipeline erweitert die Azure Monitor-Pipeline in Ihrem eigenen Rechenzentrum. Sie ermöglicht Datensammlungen im großen Stil sowie die Weiterleitung von Telemetriedaten, bevor sie an die Cloud-Pipeline geliefert werden. Im Gegensatz zur Cloudpipeline ist die Edgepipeline optional und erfordert eine Konfiguration.

Spezifische Anwendungsfälle für die Azure Monitor-Edgepipeline sind:

• Skalierbarkeit. Die Edgepipeline kann große Datenmengen von überwachten Ressourcen verarbeiten, die durch andere Erfassungsmethoden wie Azure Monitor-Agents begrenzt werden können.
• Regelmäßige Konnektivität. In einigen Umgebungen kann die Konnektivität zur Cloud unzuverlässig sein oder unerwartet lange Zeiträume ohne Verbindung haben. Die Edgepipeline kann Daten lokal zwischenspeichern und mit der Cloud synchronisieren, sobald die Verbindung wiederhergestellt ist.
• Layered Network. In einigen Umgebungen wird das Netzwerk segmentiert, und Daten können nicht direkt an die Cloud gesendet werden. Die Edgepipeline kann verwendet werden, um Daten von überwachten Ressourcen ohne Cloudzugriff zu sammeln und die Verbindung zu Azure Monitor in der Cloud zu verwalten.

DCR-Regionen

Datensammlungsregeln werden regional gespeichert und sind in allen öffentlichen Regionen verfügbar, in denen der Log Analytics-Arbeitsbereich und die Azure Government-Clouds und China-Clouds unterstützt werden. Air-Gap-Clouds werden noch nicht unterstützt. Eine Datensammlungsregel wird in der von Ihnen angegebenen Region erstellt und gespeichert und in der gekoppelten Region innerhalb derselben Geografie gesichert. Der Dienst wird in allen drei Verfügbarkeitszonen innerhalb der Region bereitgestellt. Aus diesem Grund ist es ein zonenredundanter Dienst, der die Verfügbarkeit weiter erhöht.

Die Datenresidenz in einer einzelnen Region ist eine Vorschaufunktion, mit der Kundendaten in einer einzelnen Region gespeichert werden können und derzeit nur in der Region Südostasien (Singapur) des Asia Pacific Geo und in der Region Brasilien Süd (Bundesstaat São Paulo) des Brasilien Geo verfügbar ist. Die Residenz in einer einzelnen Region ist in diesen Regionen standardmäßig aktiviert.

Nächste Schritte

Weitere Informationen zum Arbeiten mit DCRs finden Sie unter:

• Datensammlungsregelstruktur für eine Beschreibung der JSON-Struktur von DCRs und die verschiedenen Elemente, die für verschiedene Workflows verwendet werden.
• Beispieldatensammlungsregeln (DCRs) für Beispiel-DCRs für verschiedene Datensammlungsszenarien.
• Erstellen und Bearbeiten von Datensammlungsregeln (DATA Collection Rules, DCRs) in Azure Monitor für verschiedene Methoden zum Erstellen von DCRs für verschiedene Datensammlungsszenarien.
• Azure Monitor-Dienstgrenzwerte für Grenzwerte, die für jeden DCR gelten.