Origini dati supportate
Usare cartelle di lavoro per scrivere query che estraggono dati da diversi tipi di origini dati per creare report utili per monitorare le risorse. Ogni origine dati e set di risultati supporta le visualizzazioni più utili per tali dati. Anche se le diverse fonti di dati restituiscono set di dati con strutture diverse, le cartelle di lavoro sono in grado di interpretare i dati e di creare grafici e visualizzazioni per aiutarvi ad analizzarli. È possibile creare visualizzazioni di risorse composite o di join tra risorse per ottenere dati più completi e informazioni dettagliate che non sarebbero ottenibili con un'altra soluzione.
Le cartelle di lavoro possono estrarre dati da queste origini dati:
Log. Usare il linguaggio di query Kusto (KQL) per eseguire query sui log dai log di Monitoraggio di Azure (risorse di Application Insights e aree di lavoro Log Analytics) e dati incentrati sulle risorse (log attività).
Metriche di Monitoraggio di Azure. Usare il controllo delle metriche cartelle di lavoro per specificare le risorse di destinazione, le metriche e la relativa aggregazione. È quindi possibile tracciare i dati nei grafici o nelle griglie.
Azure Resource Graph. Eseguire query su risorse e metadati usando Azure Resource Graph. Usare Azure Resource Graph per creare ambiti di query personalizzati per i report.
Azure Resource Manager. Usare le operazioni REST di Azure Resource Manager per eseguire query
management.azure.com endpointsenza fornire il proprio token di intestazione di autorizzazione.Esplora dati di Azure. Usare il linguaggio di query Kusto (KQL) per eseguire query sui cluster di Esplora dati di Azure.
JSON. Creare un risultato di query dal contenuto JSON statico. Questa funzionalità viene comunemente usata per creare elenchi a discesa di valori di parametri statici. Semplici array o oggetti JSON vengono convertiti automaticamente in righe e colonne della griglia.
Unione. Unire o aggiungere dati per fornire informazioni dettagliate avanzate. Esistono diverse fonti di dati correlabili che possono essere importanti per la valutazione e diagnosi del flusso di lavoro. Ad esempio, è possibile aumentare le informazioni sull'avviso attivo con i dati relativi alle metriche. L'unione dei dati consente di visualizzare l'avviso attivo e di visualizzare anche potenziali cause, ad esempio l'utilizzo elevato della CPU.
Endpoint personalizzato. Ottenere dati da qualsiasi origine esterna usando endpoint personalizzati.
Integrità del carico di lavoro. Usare una query sull’integrità del carico di lavoro per monitorare in modo proattivo la disponibilità e le prestazioni dei sistemi operativi guest Windows o Linux.
Azure health. Usare un'origine dati di integrità di Azure per usare gli elenchi a discesa del filtro integrità per selezionare il subset di problemi di risorsa per le esigenze di analisi.
Controllo degli accessi in base al ruolo di Azure. Controllare le autorizzazioni per le risorse usando il provider di controllo degli accessi in base al ruolo di Azure. Il controllo degli accessi in base al ruolo è comunemente usato nei parametri per verificare se i controlli degli accessi in base al ruolo sono impostati correttamente, ad esempio per creare un parametro che verifichi i permessi di distribuzione e notifichi all'utente se non ha i permessi.
Analisi delle modifiche (anteprima). Usare l’analisi delle modifiche come origine dati per visualizzare le modifiche fino agli ultimi 14 giorni.
