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あなたの会社は、100 台を超える仮想マシンを持つ大規模な Web ファームを運用しています。 会社は Log Analytics を使用して社内の入力データ ソースを構成したいと考えています。 あなたは、仮想マシンのログ データをフィルター処理して評価するために、Kusto 照会言語 (KQL) を使用してクエリを開発しています。 対処する必要があるタスクと考慮事項の一部を次に示します。

  • 仮想マシンのログを監視し、さまざまなモデルでデータを表示するには、複雑なクエリが必要です。

  • Log Analytics エージェントを使用するためのシナリオを調査しています。

  • Web サイト チームは、Azure Monitor 内のログ データを整理するための選択肢のまとめを必要としています。

次の質問に答えてください

以下の各質問に最も適した回答を選択してください。 その後、[回答を確認] を選択します。

1.

Azure Monitor でログ データはどのように編成されていますか?

2.

入力データの集計を作成し、クエリ結果の視覚化を生成する KQL コマンドは何ですか?

3.

Log Analytics エージェントは、どのリソースで実行できますか?