Megosztás a következőn keresztül:

Munkaterületek konfigurálása az Azure optimalizálási motorhoz

Ez a cikk bemutatja, hogyan konfigurálhatja a Log Analytics-munkaterületeket az Azure optimalizálási motorhoz (AOE).


Teljesítményszámlálók konfigurálása

Ha teljes mértékben használni szeretné a virtuális gép (VM) megfelelő méretű kibővített javaslatát, a virtuális gépeknek naplókat kell küldeniük egy Log Analytics-munkaterületre. A Tt-nek általában ugyanannak kell lennie, mint amit az AOE telepítésekor választott, de lehet más is, ebben az esetben szükséges, hogy adott teljesítményszámlálókat küldjenek. A szükséges számlálók listája a perfcounters.json fájlban van definiálva (elérhető az AOE gyökérmappájában). Az AOE számos olyan eszközt biztosít, amelyek segítenek a konfigurált Log Analytics-teljesítményszámlálók ellenőrzésében és javításában. A naplók a gépekről való gyűjtéséhez használt ügynök típusától függenek.

Azure Monitor Agent (előnyben részesített megközelítés)

A szkript segítségével Setup-DataCollectionRules.ps1 létrehozhat néhány olyan adatgyűjtési szabályt (DCR- egy operációsrendszer-típusonként), amelyeket úgy konfigurálhat, hogy teljesítményszámlálókat streameljen a választott Log Analytics-munkaterületre. Miután létrehozta a DCRs-eket a következő szkripttel, csak manuálisan vagy automatikusan (például az Azure Policyval) kell társítania a virtuális gépeket a megfelelő DCR-ekhez.

Követelmények

Install-Module -Name Az.Accounts
Install-Module -Name Az.Resources
Install-Module -Name Az.OperationalInsights

Használat

./Setup-DataCollectionRules.ps1 -DestinationWorkspaceResourceId <Log Analytics workspace ARM resource ID> [-AzureEnvironment <AzureChinaCloud|AzureUSGovernment|AzureCloud>] [-IntervalSeconds <performance counter collection frequency - default 60>] [-ResourceTags <hashtable with the tag name/value pairs to apply to the DCR>]

# Example 1 - create Linux and Windows DCRs with the default options
./Setup-DataCollectionRules.ps1 -DestinationWorkspaceResourceId "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myResourceGroup/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/myWorkspace"

# Example 2 - create DCRs using a custom counter collection frequency and assigning specific tags
./Setup-DataCollectionRules.ps1 -DestinationWorkspaceResourceId "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myResourceGroup/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/myWorkspace" -IntervalSeconds 30 -ResourceTags @{"tagName"="tagValue";"otherTagName"="otherTagValue"}

Log Analytics ügynök (régi Microsoft Monitoring Agent, megszüntetve lesz 2024. augusztus 31-én)

Ha továbbra is az örökölt Log Analytics-ügynököt használja, migráljon az Azure Monitor-ügynökbe.


Teljesítménynaplók költségbecslése

A táblázat minden teljesítményszámláló-bejegyzésének Perf különböző méretei vannak az operációsrendszer-típusonkénti hét kötelező számlálótól függően. Az alábbi táblázat számba adja a teljesítményszámláló bejegyzésenkénti méretet (bájtban).

Operációs rendszer típusa Objektum Számláló Méret Gyűjtések időközönként/VM-enként
Windows Adatfeldolgozó Processzoridő (%) 200 1 + vCPU-k száma
Windows Memória Rendelkezésre álló memória (megabájt) 220 1
Windows Logikai lemez Lemez olvasás bájtonként másodpercenként 250 3 + adatlemezek száma
Windows Logikai lemez Lemez írási bájt/másodperc 250 3 + adatlemezek száma
Windows Logikai lemez Lemezolvasás/másodperc 250 3 + adatlemezek száma
Windows Logikai lemez Lemez írása másodpercenként 250 3 + adatlemezek száma
Windows Hálózati adapter Bájtok száma másodpercenként 290 hálózati adapterek száma
Linux Adatfeldolgozó Processzoridő (%) 200
Linux Memória A memória felhasznált %-a 200
Linux Logikai meghajtó Lemez olvasás bájtonként másodpercenként 250 3 + adatlemezek száma
Linux Logikai meghajtó Lemez írási bájt/másodperc 250 3 + adatlemezek száma
Linux Logikai meghajtó Lemezolvasás/másodperc 250 3 + adatlemezek száma
Linux Logikai meghajtó Lemez írása másodpercenként 250 3 + adatlemezek száma
Linux Network (Hálózat) Bájtok összesen 200 hálózati adapterek száma

Összefoglalva, a Windows rendszerű virtuális gépek átlagosan 245 bájtot generálnak teljesítményszámláló-bejegyzésenként, míg a Linux egy bejegyzésenként egy kicsit kevesebb, 230 bájtot használ fel. A processzormagok, adatlemezek vagy hálózati adapterek számától függően azonban egy virtuális gép több vagy kevesebb Log Analytics-bejegyzést hoz létre. Például egy Windows rendszerű virtuális gép 4 virtuális processzorral, 1 adatlemezzel és 5 hálózati adapterrel 5 * 200 + 220 + 4 * 250 + 4 * 250 + 4 * 250 + 4 * 250 + 5 * 290 = 6670 bájt (6,5 KB) gyűjtési időközönként. Ha a Teljesítményszámlálók intervallumát 60 másodpercre állítja, akkor havonta 60 * 24 * 30 * 6,5 = 280800 KB (274 MB) betöltési adat áll rendelkezésére. Ez azt jelenti, hogy kevesebb mint 0,70 EUR/hó költséggel jár a Log Analytics kiskereskedelmi ára (használatalapú fizetés) a betöltéshez.


Több munkaterület használata teljesítménynaplókhoz

Ha több Log Analytics-munkaterületről származó virtuális gépet szeretne belefoglalni a megfelelő méretű virtuális gépekre vonatkozó javaslati jelentésbe, adjon meg egy új változót, AzureOptimization_RightSizeAdditionalPerfWorkspaces néven, az AOE Azure Automation-fiókban. A változó értékének a munkaterület azonosítóinak vesszővel tagolt listájának kell lennie. Bármely munkaterületet hozzáadhat az AOE hatóköréhez, feltéve, hogy a felügyelt AOE-identitás rendelkezik olvasói engedélyekkel az adott munkaterületen. A munkaterület lehet ugyanabban az előfizetésben vagy bármely más előfizetésben ugyanabban a bérlőben, vagy akár egy másik bérlőben is (a Lighthousesegítségével).

Képernyőkép egy Automation-fiók változó hozzáadásáról, amely tartalmaz egy további munkaterület-azonosítók listáját és a virtuális gépek megfelelő méretű javaslatait.


Kapcsolódó tartalom

Kapcsolódó termékek:

Kapcsolódó megoldások:

  • Last updated on