Reglas de recopilación de datos (DCR) en Azure Monitor

Las reglas de recopilación de datos (DCR) forman parte de un proceso de recopilación de datos similar a extracción, transformación y carga (ETL) que mejora los métodos de recopilación de datos heredados para Azure Monitor. Este proceso usa una estrategia de ingesta de datos común para todos los orígenes de datos y un método estándar de configuración que es más fácil de administrar y escalable que los métodos de recopilación anteriores.

En muchos escenarios de supervisión, no es necesario comprender cómo se crea o asigna una regla de recopilación de datos. Puede simplemente usar la guía en el Azure portal para habilitar y configurar la recopilación de datos, mientras Azure Monitor crea y configura el DCR automáticamente. En este artículo se proporcionan más detalles sobre cómo funcionan las DCR para empezar a crearlas y configurarlas manualmente para que pueda personalizar el proceso de recopilación de datos.

Entre las ventajas específicas de la recopilación de datos basada en DCR se incluyen las siguientes:

• Método coherente para la configuración de diferentes orígenes de datos.
• Posibilidad de aplicar una transformación para filtrar o modificar los datos entrantes antes de enviarlos a un destino.
• Opciones de configuración escalables que admiten infraestructura como código y procesos de DevOps.
• Opción de canalización de Azure Monitor en su propio entorno para proporcionar escalabilidad de alto nivel, configuraciones de red en capas y conectividad periódica.

Visualización de DCR

Las reglas de recopilación de datos (DCR) se almacenan en Azure para que se puedan implementar y administrar de forma centralizada como cualquier otro recurso de Azure. Ofrecen una manera coherente y centralizada de definir y personalizar diferentes escenarios de recopilación de datos.

Vea todas las DCR de su suscripción desde la opción Reglas de recopilación de datos del menú Supervisión en Azure Portal. Independientemente del método usado para crear la DCR y de los detalles de la propia DCR, todas las DCR de la suscripción aparecen en una lista en esta pantalla.

Métodos de recopilación de datos heredados reemplazados

El proceso de recopilación de DCR se ha reemplazado o está en proceso de reemplazar otros métodos de recopilación de datos en Azure Monitor. En la tabla siguiente se enumeran los métodos heredados con sus reemplazos basados en DCR. Se espera que otros métodos de recopilación de datos de Azure Monitor también se reemplacen por DCR en el futuro.

Método heredado	Método DCR	Descripción
Agente de Log Analytics	Agente de Azure Monitor	El agente de Azure Monitor ahora se usa para supervisar máquinas virtuales (VM) y clústeres de Kubernetes que admiten VM Insights y Container Insights.
Configuración de diagnóstico (solo métricas)	Exportación de métricas	La configuración de diagnóstico todavía se usa actualmente para recopilar registros de recursos de los recursos de Azure. Ahora se pueden recopilar métricas de plataforma mediante la exportación de métricas.
API de recopilador de datos	API de ingesta de registros	La API de ingesta de registros de permite enviar datos a un área de trabajo de Log Analytics desde cualquier cliente de REST. Reemplaza la API del recopilador de datos que era menos segura y menos funcional.

Proceso de recopilación de datos

El proceso de recopilación de datos admitido por dcR proporciona una ruta de procesamiento común para los datos entrantes. Cada escenario de recopilación de datos se define en un DCR. El DCR proporciona instrucciones sobre cómo Azure Monitor debe procesar los datos que recibe. En función del escenario, las DCR especifican todas o algunas de las siguientes opciones:

• Datos que se van a recopilar y enviar a Azure Monitor.
• Esquema de los datos entrantes.
• Transformaciones que se aplicarán a los datos antes de almacenarlos.
• Destino al que se deben enviar los datos.

Asociaciones de reglas de recopilación de datos (DCRAs)

Las asociaciones de reglas de recopilación de datos (DCRA) se crean entre el recurso y el DCR para habilitar determinados escenarios de recopilación de datos. Se trata de una relación de varios a varios, donde se puede asociar una única DCR a varios recursos y un único recurso se puede asociar a hasta 30 DCR. Esto le permite desarrollar una estrategia para mantener la supervisión en conjuntos de recursos con distintos requisitos.

Uso de una DCR

Una vez creado un DCR, hay diferentes métodos para usarlos en función del escenario de recopilación de datos. En la tabla siguiente se enumeran los escenarios comunes y el método que se usa para recopilar datos en cada caso. A continuación se proporcionan más detalles sobre cada uno.

Scenario	Método
Agente de Azure Monitor (AMA)	Asociación de reglas de recopilación de datos (DCRA)
Event Hubs	Asociación de reglas de recopilación de datos (DCRA)
Métricas de plataforma (versión preliminar)	Asociación de reglas de recopilación de datos (DCRA)
Ingesta directa	DCR especificado en la llamada API que envía los datos a Azure Monitor.
Transformación del espacio de trabajo DCR	El DCR se activa para el área de trabajo tan pronto como se crea.

Escenarios

En las secciones siguientes se describen los escenarios comunes para usar DCR para recopilar datos en Azure Monitor. Describen los detalles incluidos en el DCR y el método usado para especificar qué DCR se debe usar en ese escenario en particular.

Agente de Azure Monitor (AMA)

El agente de Azure Monitor (AMA) se usa para recopilar datos de máquinas virtuales y clústeres de Kubernetes. En el diagrama siguiente se muestra la recopilación de datos para AMA que se ejecuta en una máquina virtual. Cuando se instala el agente, se conecta a Azure Monitor para recuperar las DCR que tiene asociadas. En este escenario, las DCR especifican eventos y datos de rendimiento que se van a recopilar. En el caso de un clúster de Kubernetes, esto también incluiría métricas de Prometheus. El agente usa esa información para determinar qué datos se van a recopilar de la máquina y enviarlos a Azure Monitor. Una vez entregados los datos, cualquier transformación especificada en el DCR se ejecuta para filtrar y modificar los datos y, a continuación, envía los datos al área de trabajo y la tabla especificados.

Consulte Recopilación de datos del cliente de máquina virtual con Azure Monitor y Habilitación de la supervisión de clústeres de Kubernetes para más información.

Event Hubs (versión preliminar)

En el diagrama siguiente se muestra cómo se ingieren los datos en un área de trabajo de Log Analytics directamente desde Event Hubs. Cuando el centro de eventos recibe los datos, se entrega a Azure Monitor y, a continuación, se transforma y se envía a cualquier destino especificado en las DCR asociadas.

Consulte Ingesta de eventos de Azure Event Hubs en registros de Azure Monitor (versión preliminar) para más información.

Métricas de plataforma (versión preliminar)

Las métricas de la plataforma se recopilan automáticamente de los recursos de Azure y se envían a las métricas de Azure Monitor. En el diagrama siguiente se muestra el proceso de uso de un DCR para enviar estos datos a un área de trabajo de Log Analytics para su análisis mediante consultas de registro. Esto reemplaza el método actual de usar la configuración de diagnóstico para realizar esta función.

Cuando se crea el DCR, especifica el área de trabajo y la tabla donde se deben enviar los datos. El DCR también incluye una transformación que garantiza que los datos tienen el formato correcto para la tabla de destino. A continuación, el DCR se asocia al recurso desde el que se recopilan las métricas de la plataforma.

Consulte Exportación de métricas a través de reglas de recopilación de datos para obtener más información.

Ingesta directa

Con la ingesta directa, se especifica un DCR determinado para procesar los datos entrantes. Por ejemplo, en el diagrama siguiente se muestran los datos de una aplicación personalizada mediante la API de ingesta de registros. Cada llamada API especifica el DCR que procesa sus datos. El DCR comprende la estructura de los datos entrantes, incluye una transformación que garantiza que los datos están en el formato de la tabla de destino y especifica un área de trabajo y una tabla para enviar los datos transformados.

Consulte La API de ingesta de registros para obtener más información.

DCR de transformación del área de trabajo

Las DCR de transformación del área de trabajo proporcionan transformaciones para la recopilación de datos que no usan un DCR. Se aplican directamente al área de trabajo de Log Analytics y se activan automáticamente cuando se crean.

Consulte DCR de transformación de espacio de trabajo para obtener más información.

Transformaciones

Las transformaciones son consultas KQL incluidas en un DCR que se ejecutan en cada registro recibido. Permiten modificar los datos entrantes antes de almacenarlos en Azure Monitor o enviarlos a otro destino. Puede filtrar los datos innecesarios para reducir los costos de ingesta, quitar datos confidenciales que no deben conservarse en el área de trabajo de Log Analytics o dar formato a los datos para asegurarse de que coinciden con el esquema de su destino. Las transformaciones también permiten escenarios avanzados, como el envío de datos a varios destinos o el enriquecimiento de datos con información adicional.

Canalización de Azure Monitor

La canalización de Azure Monitor amplía el proceso de recopilación de datos a su propio centro de datos. Habilita la recopilación a escala y el enrutamiento de datos de telemetría antes de entregarlos a la nube.

Los casos de uso específicos de la canalización de Azure Monitor son:

• Escalabilidad. La canalización puede controlar grandes volúmenes de datos de recursos supervisados que pueden estar limitados por otros métodos de recopilación, como el agente de Azure Monitor.
• Conectividad periódica. Es posible que algunos entornos tengan conectividad no confiable con la nube o largos períodos inesperados sin conexión. La canalización puede almacenar en caché los datos localmente y sincronizarse con la nube cuando se restaura la conectividad.
• Red en capas. En algunos entornos, la red está segmentada y los datos no se pueden enviar directamente a la nube. La canalización se puede usar para recopilar datos de recursos supervisados sin acceso a la nube y administrar la conexión a Azure Monitor en la nube.

Regiones de DCR

Las reglas de recopilación de datos están disponibles en todas las regiones públicas donde se admiten las áreas de trabajo de Log Analytics, así como en las nubes de China y Azure Government. Todavía no se admiten las nubes aisladas. Una DCR se crea y almacena en una región específica, y se crea una copia de seguridad de ella en la región emparejada dentro de la misma geografía. El servicio se implementa en las tres zonas de disponibilidad de la región. Por este motivo, es un servicio con redundancia de zona, que aumenta aún más la disponibilidad.

Residencia de datos en una sola región es una característica en versión preliminar que permite almacenar los datos de los clientes en una única región y, actualmente, solo está disponible en la región Sudeste Asiático (Singapur) de la geoárea Asia Pacífico y en la región Sur de Brasil (Estado de São Paulo) de la geoárea Brasil. La residencia en una sola región está habilitada de forma predeterminada en estas regiones.

Pasos siguientes

Para obtener más información sobre cómo trabajar con DCR, consulte:

• Estructura de una regla de recopilación de datos para una descripción de la estructura JSON de las DCR y los elementos que se usan para los distintos flujos de trabajo.
• Reglas de recopilación de datos (DCR) de ejemplo, donde encontrará DCR de ejemplo para diferentes escenarios de recopilación de datos.
• Creación y edición de reglas de recopilación de datos (DCR) en Azure Monitor, donde puede encontrar distintos métodos para crear DCR para distintos escenarios de recopilación de datos.
• Límites del servicio Azure Monitor, donde se indican los límites que se aplican a cada DCR.