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Transformation ou personnalisation des données au moment de l’ingestion dans Microsoft Sentinel (préversion)

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Cet article explique comment configurer la transformation des données au moment de l’ingestion et l’ingestion des journaux personnalisés pour une utilisation dans Microsoft Sentinel.

La transformation des données au moment de l’ingestion permet aux clients de mieux contrôler les données ingérées. En complétant les workflows préconfigurés et codés en dur qui créent des tables standardisées, la transformation au moment de l’ingestion ajoute la possibilité de filtrer et d’enrichir les tables de sortie, même avant d’exécuter des requêtes. L’ingestion de journaux personnalisés utilise l’API Custom Log pour normaliser les journaux de format personnalisé afin qu’ils puissent être ingérés dans certaines tables standard, ou bien pour créer des tables de sortie personnalisées avec des schémas définis par l’utilisateur en vue d’ingérer ces journaux personnalisés.

Ces deux mécanismes sont configurés à l’aide des règles de collecte des données (DCR), soit dans le portail Log Analytics, soit via une API ou un modèle ARM. Cet article vous aidera à choisir le type de DCR dont vous avez besoin pour votre connecteur de données particulier et à vous diriger vers les instructions de chaque scénario.

Prérequis

Avant de commencer à configurer les DCR pour la transformation de données :

Déterminer vos exigences

Si vous en train de recevoir des données La transformation au moment de l’ingestion est... Utiliser ce type DCR
Données personnalisées via
L’API d’ingestion de journaux
  • Obligatoire
  • Incluse dans la DCR qui définit le modèle de données
    		•  DCR standard
    Types de données intégrés
    (Syslog, CommonSecurityLog, WindowsEvent, SecurityEvent)
    utilisation de l’agent Log Analytics (MMA)
  • Facultatif
  • Si vous le souhaitez, ajouté au DCR attaché à l’espace de travail dans lequel ces données sont ingérées
    		•  DCR de transformation de l’espace de travail
    Types de données intégrés
    à partir de la plupart des autres sources
  • Facultatif
  • Si vous le souhaitez, ajouté au DCR attaché à l’espace de travail dans lequel ces données sont ingérées
    		•  DCR de transformation de l’espace de travail

    Configurer votre transformation de données

    Utilisez les procédures suivantes de la documentation Log Analytics et Azure Monitor pour configurer vos DCR de transformation de données :

    Ingestion directe via l’API d’ingestion de journaux :

    Transformations d’espace de travail :

    En savoir plus sur les règles de collecte de données :

    Lorsque vous avez terminé, revenez à Microsoft Sentinel pour vérifier que vos données sont en cours d’ingestion en fonction de la transformation que vous venez de configurer. 60 minutes peuvent être nécessaires pour que les configurations de transformation de données s’appliquent.

    Migrer vers la transformation de données au moment de l’ingestion

    Si vous disposez actuellement de connecteurs de données Microsoft Sentinel personnalisés ou de connecteurs de données intégrés basés sur une API, vous pouvez migrer à l’aide de la transformation de données au moment de l’ingestion.

    Appliquez l'une des méthodes suivantes :

    • Configurez une DCR pour définir à partir de zéro l’ingestion personnalisée de votre source de données vers une nouvelle table. Vous pouvez utiliser cette option si vous souhaitez utiliser un nouveau schéma qui n’a pas les suffixes de colonne actuels et qui ne requiert pas de fonctions KQL au moment de la requête pour normaliser vos données.

      Une fois que vous avez vérifié que vos données sont correctement ingérées dans la nouvelle table, vous pouvez supprimer la table héritée, ainsi que votre connecteur de données personnalisé hérité.

    • Continuez à utiliser la table personnalisée créée par votre connecteur de données personnalisé. Vous pouvez utiliser cette option si vous avez beaucoup de contenu de sécurité personnalisé créé pour votre table existante. Dans ce cas, consultez Migrer de l’API Collecteur de données et des tables avec champs personnalisés vers des journaux personnalisés basés sur une DCR dans la documentation Azure Monitor.

    Étapes suivantes

    Pour plus d’informations sur la transformation des données et les DCR, consultez :