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Accès aux journaux de diagnostic d’Azure Data Lake Storage Gen1

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Découvrez comment activer la journalisation des diagnostics pour votre compte Azure Data Lake Storage Gen1 et comment afficher les journaux d’activité collectés pour votre compte.

Les organisations peuvent activer la journalisation de diagnostic pour leur compte Azure Data Lake Storage Gen1 afin de collecter des pistes d’audit d’accès aux données qui fournissent des informations telles que la liste des utilisateurs qui accèdent aux données, la fréquence à laquelle les données sont consultées, la quantité de données stockée sur le compte, etc. Quand cette fonctionnalité est activée, les diagnostics et/ou les demandes sont enregistrés sur la base du meilleur effort. Les entrées de journal des demandes et des diagnostics sont créées uniquement si des demandes sont effectuées sur le point de terminaison de service.

Prérequis

Activer la journalisation de diagnostic pour votre compte Azure Data Lake Storage Gen1

  1. Inscrivez-vous au nouveau portail Azure.

  2. Ouvrez votre compte Azure Data Lake Storage Gen1 et dans le panneau de votre compte Azure Data Lake Storage Gen1, cliquez sur Paramètres de diagnostic.

  3. Dans le panneau Paramètres de diagnostic, cliquez sur Activer les diagnostics.

    Capture d’écran montrant le compte Data Lake Storage Gen1, avec l’option Paramètres de diagnostic et l’option Activer les diagnostics mises en évidence.

  4. Dans le panneau Paramètres de diagnostic, apportez les modifications suivantes pour configurer la journalisation des diagnostics.

    Capture d’écran montrant la section Paramètres de diagnostic avec la zone de texte Nom et l’option Enregistrer mises en évidence.

    • Dans le champ Nom, entrez une valeur pour la configuration du journal de diagnostic.

    • Vous pouvez choisir de stocker/traiter les données de manières différentes.

      • Sélectionnez l’option Archive to a storage account (Archiver dans un compte de stockage) pour stocker les journaux d’activité dans un compte de stockage Azure. Utilisez cette option si vous souhaitez archiver les données qui seront traitées par lots à une date ultérieure. Si vous sélectionnez cette option, vous devez fournir un compte de stockage Azure sur lequel enregistrer les journaux d’activité.

      • Sélectionnez l’option Stream to an event hub (Transmettre à un Event Hub) pour transmettre les données journalisées à un Event Hub Azure. Vous allez probablement utiliser cette option si vous disposez d’un pipeline de traitement en aval pour analyser les journaux d’activité entrants en temps réel. Si vous sélectionnez cette option, vous devez fournir les informations relatives au Event Hub Azure que vous souhaitez utiliser.

      • Sélectionnez l’option Envoyer à Log Analytics pour analyser les données de journal générées à l’aide du service Azure Monitor. Si vous sélectionnez cette option, vous devez fournir des informations détaillées concernant l’espace de travail Log Analytics que vous allez utiliser pour analyser le journal d’activité. Pour plus d’informations sur l’utilisation des journaux Azure Monitor, consultez Consulter ou analyser les données collectées avec la recherche dans les journaux Azure Monitor.

    • Spécifiez si vous souhaitez obtenir des journaux d’audit ou des journaux d’activité de demande ou les deux.

    • Spécifiez le nombre de jours pendant lesquels les données doivent être conservées. La rétention ne s’applique que si vous utilisez un compte de stockage Azure pour archiver les données du journal.

    • Cliquez sur Enregistrer.

Une fois que vous avez activé les paramètres de diagnostic, vous pouvez consulter les journaux d’activité dans l’onglet Journaux de diagnostic .

Afficher les journaux de diagnostic de votre compte Azure Data Lake Storage Gen1

Il existe deux manières d’afficher les données de journal de votre compte Data Lake Storage Gen1.

  • À partir de la vue des paramètres du compte Data Lake Storage Gen1
  • À partir du compte de Stockage Azure dans lequel les données sont stockées

Utilisation de la vue des paramètres Azure Data Lake Storage Gen1

  1. Dans le panneau Paramètres de votre compte Azure Data Lake Storage Gen1, cliquez sur Journaux de diagnostic.

    Activer les journaux de diagnostic

  2. Dans le panneau Journaux de diagnostic, vous devez voir les journaux d’activité classés par journaux d’activité d’audit et journaux d’activité de requête.

    • Les journaux d’activité de requête capturent chaque demande d’API effectuée sur le compte Azure Data Lake Storage Gen1.
    • Les journaux d’activité d’audit sont similaires aux journaux d’activité de requête, mais ils fournissent une analyse beaucoup plus détaillée des opérations effectuées sur le compte Data Lake Storage Gen1. Par exemple, un simple appel d’API de chargement dans les journaux d’activité de demande peut entraîner plusieurs opérations « Ajouter » dans les journaux d’audit.

  3. Pour télécharger les journaux d’activité, cliquez sur le lien Télécharger en regard de chaque entrée de journal d’activité.

À partir du compte de Stockage Azure qui contient des données de journal

  1. Ouvrez le panneau du compte de Stockage Azure associé au Data Lake Storage Gen1 pour la journalisation, puis cliquez sur Objets blob. Le panneau Service Blob répertorie deux conteneurs.

    Capture d’écran montrant le panneau Data Lake Storage Gen1, avec l’option Objets blob sélectionnée et le panneau Service Blob où sont mis en évidence les noms des deux services Blob.

    • Le conteneur insights-logs-audit contient les journaux d’audit.
    • Le conteneur insights-logs-requests contient les journaux d’activité de demande.

  2. Les journaux d’activité sont stockés dans ces conteneurs selon la structure suivante.

    Capture d’écran montrant la structure du journal telle qu’elle est stockée dans le conteneur.

    Par exemple, le chemin d’accès complet à un journal d’audit peut être https://adllogs.blob.core.windows.net/insights-logs-audit/resourceId=/SUBSCRIPTIONS/<sub-id>/RESOURCEGROUPS/myresourcegroup/PROVIDERS/MICROSOFT.DATALAKESTORE/ACCOUNTS/mydatalakestorage/y=2016/m=07/d=18/h=04/m=00/PT1H.json

    De même, le chemin complet d’un journal de requête peut être https://adllogs.blob.core.windows.net/insights-logs-requests/resourceId=/SUBSCRIPTIONS/<sub-id>/RESOURCEGROUPS/myresourcegroup/PROVIDERS/MICROSOFT.DATALAKESTORE/ACCOUNTS/mydatalakestorage/y=2016/m=07/d=18/h=14/m=00/PT1H.json.

Comprendre la structure des données de journal

Les journaux d’activité d’audit et de demande sont au format JSON. Dans cette section, nous examinons la structure JSON des journaux d’activité de demande et d’audit.

journaux d’activité de demande

Voici un exemple d’entrée dans le journal de demande au format JSON. Chaque objet blob a un objet racine appelé enregistrements qui contient un tableau d’objets du journal.

{
"records": 
  [        
    . . . .
    ,
    {
        "time": "2016-07-07T21:02:53.456Z",
        "resourceId": "/SUBSCRIPTIONS/<subscription_id>/RESOURCEGROUPS/<resource_group_name>/PROVIDERS/MICROSOFT.DATALAKESTORE/ACCOUNTS/<data_lake_storage_gen1_account_name>",
        "category": "Requests",
        "operationName": "GETCustomerIngressEgress",
        "resultType": "200",
        "callerIpAddress": "::ffff:1.1.1.1",
        "correlationId": "4a11c709-05f5-417c-a98d-6e81b3e29c58",
        "identity": "1808bd5f-62af-45f4-89d8-03c5e81bac30",
        "properties": {"HttpMethod":"GET","Path":"/webhdfs/v1/Samples/Outputs/Drivers.csv","RequestContentLength":0,"StoreIngressSize":0 ,"StoreEgressSize":4096,"ClientRequestId":"3b7adbd9-3519-4f28-a61c-bd89506163b8","StartTime":"2016-07-07T21:02:52.472Z","EndTime":"2016-07-07T21:02:53.456Z","QueryParameters":"api-version=<version>&op=<operationName>"}
    }
    ,
    . . . .
  ]
}

Schéma du journal de requête

Nom Type Description
time String L’horodatage (heure UTC) du journal.
resourceId String L’ID de la ressource sur laquelle l’opération a eu lieu.
catégorie String La catégorie du journal. Par exemple, Demandes.
operationName String Le nom de l’opération qui est journalisée. Par exemple, getfilestatus.
resultType String L’état de l’opération. Par exemple, 200.
callerIpAddress String L’adresse IP du client qui a effectué la demande.
correlationId String L’ID du journal qui peut être utilisé pour regrouper un ensemble d’entrées de journal associées
identité Object L’identité qui a généré le journal.
properties JSON Voir les détails ci-dessous.

Schéma des propriétés de journal de demande

Nom Type Description
HttpMethod String La méthode HTTP utilisée pour l’opération. Par exemple, GET.
Path String Le chemin d’accès vers l’emplacement où l’opération a eu lieu.
RequestContentLength int La longueur du contenu de la demande HTTP.
ClientRequestId String L’ID qui identifie de façon unique la demande
StartTime String L’heure à laquelle le serveur a reçu la demande.
EndTime String L’heure à laquelle le serveur a envoyé une réponse.
StoreIngressSize Long Taille en octets entrés dans Data Lake Store
StoreEgressSize Long Taille en octets sortis de Data Lake Store
QueryParameters String Description : Il s’agit des paramètres de requête http. Exemple 1 : api-version=2014-01-01&op=getfilestatus Example 2: op=APPEND&append=true&syncFlag=DATA&filesessionid=bee3355a-4925-4435-bb4d-ceea52811aeb&leaseid=bee3355a-4925-4435-bb4d-ceea52811aeb&offset=28313319&api-version=2017-08-01

Journaux d’audit

Voici un exemple d’entrée dans le journal d’audit au format JSON. Chaque objet blob a un objet racine appelé records qui contient un tableau d’objets du journal

{
"records": 
  [        
    . . . .
    ,
    {
        "time": "2016-07-08T19:08:59.359Z",
        "resourceId": "/SUBSCRIPTIONS/<subscription_id>/RESOURCEGROUPS/<resource_group_name>/PROVIDERS/MICROSOFT.DATALAKESTORE/ACCOUNTS/<data_lake_storage_gen1_account_name>",
        "category": "Audit",
        "operationName": "SeOpenStream",
        "resultType": "0",
        "resultSignature": "0",
        "correlationId": "381110fc03534e1cb99ec52376ceebdf;Append_BrEKAmg;25.66.9.145",
        "identity": "A9DAFFAF-FFEE-4BB5-A4A0-1B6CBBF24355",
        "properties": {"StreamName":"adl://<data_lake_storage_gen1_account_name>.azuredatalakestore.net/logs.csv"}
    }
    ,
    . . . .
  ]
}

Schéma du journal d’audit

Nom Type Description
time String L’horodatage (heure UTC) du journal.
resourceId String L’ID de la ressource sur laquelle l’opération a eu lieu.
catégorie String La catégorie du journal. Par exemple, Audit.
operationName String Le nom de l’opération qui est journalisée. Par exemple, getfilestatus.
resultType String L’état de l’opération. Par exemple, 200.
resultSignature String Détails supplémentaires sur l’opération.
correlationId String L’ID du journal qui peut être utilisé pour regrouper un ensemble d’entrées de journal associées
identité Object L’identité qui a généré le journal.
properties JSON Voir les détails ci-dessous.

Schéma des propriétés de journal d’audit

Nom Type Description
StreamName String Le chemin d’accès vers l’emplacement où l’opération a eu lieu.

Exemples de traitement des données de journal

Quand vous envoyez des journaux d’Azure Data Lake Storage Gen1 vers Journaux Azure Monitor (voir Consulter ou analyser les données collectées avec la recherche dans les journaux Azure Monitor pour plus d’informations sur l’utilisation de Journaux Azure Monitor), la requête suivante retourne une table contenant une liste de noms d’affichage d’utilisateurs, l’heure des événements et le nombre d’événements par heure d’événement, ainsi qu’un graphique. Vous pouvez facilement la modifier pour afficher le GUID de l’utilisateur ou d’autres attributs :

search *
| where ( Type == "AzureDiagnostics" )
| summarize count(TimeGenerated) by identity_s, TimeGenerated

Azure Data Lake Storage Gen1 fournit un exemple de traitement et d’analyse des données de journal. Vous pouvez trouver l’exemple à l’adresse https://github.com/Azure/AzureDataLake/tree/master/Samples/AzureDiagnosticsSample.

Voir aussi