AzureDiagnostics

Cikk
11/13/2023

A Azure Diagnostics módot használó Azure-szolgáltatások erőforrásnaplóit tárolja. Az erőforrásnaplók az Azure-erőforrások belső működését írják le.

Minden Azure-szolgáltatás erőforrásnaplója egyéni oszlopokkal rendelkezik. Az AzureDiagnostics tábla tartalmazza az Azure-szolgáltatások által leggyakrabban használt oszlopokat. Ha egy erőforrásnaplóban olyan oszlop van, amely még nem szerepel az AzureDiagnostics táblában, a rendszer az első adatgyűjtés alkalmával hozzáadja az oszlopot. Ha a tábla eléri a maximálisan engedélyezett 500 oszlopot, a további oszlopok adatai egy dinamikus oszlopba kerülnek.

Az erőforrás-specifikus módot használó Azure-szolgáltatások az adott szolgáltatásra jellemző táblában tárolják az adatokat, és nem használják az AzureDiagnostics táblát. Az egyes metódusokat használó szolgáltatásokért tekintse meg az alábbi erőforrástípusokat . A különbségekről további információt az Azure-erőforrásnaplókban talál.

AdditionalFields oszlop

A többi táblától eltérően az AzureDiagnostics sokkal érzékenyebb a Log Analytics-munkaterületek tábláira vonatkozó 500 oszlopos korlát túllépésére, mivel az Azure-erőforrások széles választéka képes adatokat küldeni erre a táblára. Az AzureDiagnostics-oszloplétrehozás kezelése a többi táblától eltérő módon történik annak érdekében, hogy ne vesszenek el adatok az 500 oszlopos korlátot túllépő aktív oszlopok száma miatt.

Az AzureDiagnostics tábla minden munkaterületen legalább 200 oszlopot tartalmaz. A 2021. január 19. előtt létrehozott munkaterületek esetében a táblázat azokat az oszlopokat is tartalmazni fogja, amelyek már a dátum előtt voltak érvényben. Ha az adatokat olyan oszlopba küldi a rendszer, amely még nincs a helyén:

Ha az aktuális munkaterületen az AzureDiagnostics oszlopainak teljes száma nem haladja meg az 500-ot, a többi táblához hasonlóan új oszlop jön létre.
Ha az oszlopok teljes száma eléri vagy meghaladja az 500-at, a felesleges adatok egy AdditionalFields nevű dinamikus tulajdonságcsomag-oszlophoz lesznek hozzáadva tulajdonságként.

Példa

Ennek a viselkedésnek a szemléltetéséhez képzelje el, hogy a workpsace AzureDiagnostics táblája (üzembe helyezési dátum) a következőképpen néz ki:

1. oszlop	2. oszlop	3. oszlop	...	498. oszlop
abc	def	123	...	456
...	...	...	...	...

Egy erőforrás, amely adatokat küld az AzureDiagnosticsnak , majd hozzáad egy új dimenziót az adataikhoz, amelyet NewInfo1-nek hívnak. Mivel a tábla még mindig kevesebb mint 500 oszlopot tartalmaz, az első alkalommal, amikor egy esemény az új dimenzió adatait tartalmazza, új oszlopot ad hozzá a táblához:

1. oszlop	2. oszlop	3. oszlop	...	498. oszlop	NewInfo1_s
abc	def	123	...	456	xyz
...	...	...	...	...	...

Ezeket az új adatokat egy egyszerű lekérdezésben is visszaadhatja:

AzureDiagnostics | where NewInfo1_s == "xyz"

Egy későbbi időpontban egy másik erőforrás adatokat küld az AzureDiagnostics szolgáltatásnak, amely új, NewInfo2 és NewInfo3 nevű dimenziókat ad hozzá. Mivel a tábla elérte az 500 oszlopot ezen a munkaterületen, az új adatok az AdditionalFields oszlopba kerülnek :

1. oszlop	2. oszlop	3. oszlop	...	498. oszlop	NewInfo1_s	AdditionalFields
abc	def	123	...	456	xyz	{"NewInfo2":"789","NewInfo3":"qwerty"}
...	...	...	...	...	...	...

Továbbra is lekérdezheti ezeket az adatokat, de ki kell nyernie azokat a tulajdonságcsomagból a KQL bármely dinamikus tulajdonságoperátorral:

AzureDiagnostics
| where AdditionalFields.NewInfo2 == "789" and AdditionalFields.NewInfo3 == "qwerty"

Tippek az AdditionalFields oszlop használatához

Bár az általános lekérdezési ajánlott eljárásokat, például a lekérdezés első záradékaként mindig idő szerinti szűrést kell követni, érdemes megfontolni néhány további javaslatot az AdditionalFields használata során:

A további műveletek végrehajtása előtt be kell gépelnie az adatokat. Ha például létezik egy Perf1Sec_i nevű oszlop, valamint a Perf2Sec nevű AdditionalFields tulajdonság, és mindkét érték hozzáadásával szeretné kiszámítani a teljes teljesítményértéket, használja a következőhöz hasonlót: AzureDiagnostics | extend TotalPerfSec = Perf1Sec_i + toint(AdditionalFields.Perf2Sec) | .....
A where záradékokkal a lehető legkisebbre csökkentheti az adatmennyiséget, mielőtt bármilyen összetett logikát megír, hogy jelentősen javítsa a teljesítményt. A TimeGenerated egy oszlop, amelyet mindig a lehető legkisebb ablakra kell csökkenteni. Az AzureDiagnostics esetében mindig egy további szűrőt kell tartalmaznia a lekérdezés tetején a ResourceType oszlop használatával lekérdezett erőforrástípusok körül.
Ha nagyon nagy mennyiségű adatot kérdez le, néha hatékonyabb lehet az AdditionalFields egészére szűrni az elemzés helyett. Például a nagy mennyiségű adat AzureDiagnostics | where AdditionalFields has "Perf2Sec" esetében gyakran hatékonyabb, mint AzureDiagnostics | where isnotnull(toint(AdditionalFields.Perf2Sec))a .