はじめに
Kusto 照会言語 (KQL) を使用すると、Azure Monitor ログで収集したログ データから有意義な分析情報を抽出できます。
シナリオ例
あなたは、Azure Monitor を使用してそのコンピューターを監視する小売チェーンのデータ サイエンティストです。
チェーンは順調に拡大し、店舗間でのトランザクションの数が増えていますが、コンピューターのパフォーマンスに関する問題が発生するようになっています。 IT チームは、CPU 使用率が高く、空き領域が不足している仮想マシンに起因する問題が繰り返し発生していることに気付きました。
チェーンの店舗で稼働しているコンピューターに関する現在の問題を特定し、今後同様の問題が起こらないようにしたいと考えています。
学習内容
ここでは、KQL を使用して、ログ データを読み取り、要約することで、運用上およびビジネス上の質問に回答します。
- 分析目標の定義: 回答する質問を決定し、回答するのに必要な情報を見極めます。
- ログの調査と評価: Log Analytics ワークスペースで収集したログを調べて、問い合わせに関連するデータを特定します。
- 分析情報の抽出と要約: KQL クエリを実行して、分析目標として定義した質問に対する回答を抽出します。
主な目標
このセッションを終了すると、KQL クエリを使用して、Azure Monitor ログのデータを運用上およびビジネス上の分析情報に変換できるようになります。