Руководство по отправке данных в Azure Monitor с помощью API приема журналов (шаблоны Resource Manager)

API приема журналов в Azure Monitor позволяет отправлять пользовательские данные в рабочую область Log Analytics. В этом руководстве используются шаблоны Azure Resource Manager (шаблоны ARM) для пошаговой настройки компонентов, необходимых для поддержки API, а затем предоставляет пример приложения с помощью REST API и клиентских библиотек для .NET, Go, Java, JavaScript и Python.

Примечание.

В этом руководстве используются шаблоны ARM для настройки компонентов, необходимых для поддержки API приема журналов. См. руководство. Отправка данных в журналы Azure Monitor с помощью API приема журналов (портал Azure) для аналогичного руководства, использующего пользовательский интерфейс портал Azure для настройки этих компонентов.

Действия, необходимые для настройки API приема журналов, приведены ниже.

1. Создайте приложение Microsoft Entra для проверки подлинности в API.
2. Создайте настраиваемую таблицу в рабочей области Log Analytics. Это таблица, в которую будут отправляться данные.
3. Создайте правило сбора данных (DCR), чтобы направить данные в целевую таблицу.
4. Предоставьте приложению Microsoft Entra доступ к DCR.
5. Пример кода для отправки данных в Azure Monitor с помощью API приема журналов для отправки данных с помощью API приема журналов.

Примечание.

В этой статье содержатся параметры использования конечной точки приема DCR или конечной точки сбора данных (DCE). Вы можете выбрать один из них, но DCE требуется с API приема журналов, если используется приватная ссылка. См. раздел "Когда требуется DCE?".

Необходимые компоненты

Для работы с этим учебником необходимы указанные ниже компоненты.

• Рабочая область Log Analytics, в которой у вас есть по крайней мере права участника.
• Разрешения на создание объектов DCR в рабочей области.

Сбор сведений о рабочей области

Начните со сбора сведений из рабочей области, которые вам потребуются.

Перейдите в рабочую область в меню рабочих областей Log Analytics в портал Azure. На странице "Свойства" скопируйте идентификатор ресурса и сохраните его для последующего использования.

Создание приложения Microsoft Entra

Начните с регистрации приложения Microsoft Entra для проверки подлинности в API. Любая схема проверки подлинности Resource Manager поддерживается, но в этом руководстве описана схема потока предоставления учетных данных клиента.

1. В меню идентификатора microsoft Entra в портал Azure выберите Регистрация приложений> РегистрацияNew.

   

2. Присвойте приложению имя и измените область аренды, если значение по умолчанию не подходит для вашей среды. URI перенаправления не требуется.

   

3. После регистрации вы можете просмотреть сведения о приложении. Сохраните идентификатор приложения (клиента) и идентификатор каталога (арендатора). Эти данные понадобятся позже в этом процессе.

   

4. Создайте секрет клиента приложения, который аналогичен созданию пароля для использования с именем пользователя. Выберите Сертификаты и секреты>Новый секрет клиента. Присвойте секрету имя, чтобы обозначить его назначение и выберите срок действия. Здесь выбран вариант 12 месяцев . Для реализации рабочей среды следует следовать рекомендациям по процедуре смены секретов или использовать более безопасный режим проверки подлинности, например сертификат.

   

5. Нажмите кнопку "Добавить ", чтобы сохранить секрет, а затем запишите значение. Убедитесь, что вы записываете это значение, так как его невозможно восстановить после выхода из этой страницы. Используйте те же меры безопасности, что и для хранения пароля, так как это функциональный эквивалент.

   

Создание конечной точки сбора данных

Конечная точка DCR

DCE не требуется, если используется конечная точка приема DCR.

DCE

DCE требуется для принятия данных, отправляемых в Azure Monitor. После настройки DCE и связывания его с DCR можно отправлять данные по протоколу HTTP из приложения. DCE должен находиться в том же регионе, что и DCR и рабочая область Log Analytics, в которой будут отправляться данные.

1. В поле поиска портал Azure введите шаблон и выберите "Развернуть пользовательский шаблон".

   

2. Выберите Создать собственный шаблон в редакторе.

   

3. Вставьте следующий шаблон ARM в редактор и нажмите кнопку "Сохранить". Вам не нужно изменять этот шаблон, так как вы предоставите значения для его параметров.

   

   {
       "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
       "contentVersion": "1.0.0.0",
       "parameters": {
           "dataCollectionEndpointName": {
               "type": "string",
               "metadata": {
                   "description": "Specifies the name of the Data Collection Endpoint to create."
               }
           },
           "location": {
               "type": "string",
               "defaultValue": "westus2",
               "metadata": {
                   "description": "Specifies the location for the Data Collection Endpoint."
               }
           }
       },
       "resources": [
           {
               "type": "Microsoft.Insights/dataCollectionEndpoints",
               "name": "[parameters('dataCollectionEndpointName')]",
               "location": "[parameters('location')]",
               "apiVersion": "2021-04-01",
               "properties": {
                   "networkAcls": {
                   "publicNetworkAccess": "Enabled"
                   }
               }
           }
       ],
       "outputs": {
           "dataCollectionEndpointId": {
               "type": "string",
               "value": "[resourceId('Microsoft.Insights/dataCollectionEndpoints', parameters('dataCollectionEndpointName'))]"
           }
       }
   }
   

4. На экране пользовательского развертывания укажите подписку и группу ресурсов для хранения DCR, а затем укажите значения, такие как имя DCE. Расположение должно быть тем же расположением, которое указано в рабочей области. Регион уже будет заполнен и будет использоваться для расположения DCE.

   

5. Нажмите кнопку "Просмотр и создание ", а затем нажмите кнопку "Создать " после просмотра сведений.

6. Выберите представление JSON, чтобы просмотреть другие сведения о DCE. Скопируйте идентификатор ресурса и конечную точку приема журналов, которую потребуется на следующем шаге.

   

Создание новой таблицы в рабочей области Log Analytics

Перед отправкой данных в пользовательскую таблицу сначала необходимо ее создать. В таблице этого руководства будут указаны пять столбцов, показанных в схеме ниже. Свойства name, type и description являются обязательными для каждого столбца. Свойства isHidden и isDefaultDisplay имеют значение по умолчанию false, если они не указаны явно. Возможные типы данных: string, int, long, real, boolean, dateTime, guid и dynamic.

Примечание.

В этом руководстве powerShell из Azure Cloud Shell используется для вызова REST API с помощью API таблиц Azure Monitor. Для выполнения этих вызовов можно использовать любой другой допустимый метод.

Внимание

Пользовательские таблицы должны использовать суффикс _CL.

1. Нажмите кнопку Cloud Shell в портал Azure и убедитесь, что среда имеет значение PowerShell.

   

2. Скопируйте следующий код PowerShell и замените переменные в параметре Path соответствующими значениями рабочей области в команде Invoke-AzRestMethod . Вставьте код в командную строку Cloud Shell, чтобы выполнить его.

   $tableParams = @'
   {
       "properties": {
           "schema": {
               "name": "MyTable_CL",
               "columns": [
                   {
                       "name": "TimeGenerated",
                       "type": "datetime",
                       "description": "The time at which the data was generated"
                   },
                  {
                       "name": "Computer",
                       "type": "string",
                       "description": "The computer that generated the data"
                   },
                   {
                       "name": "AdditionalContext",
                       "type": "dynamic",
                       "description": "Additional message properties"
                   },
                   {
                       "name": "CounterName",
                       "type": "string",
                       "description": "Name of the counter"
                   },
                   {
                       "name": "CounterValue",
                       "type": "real",
                       "description": "Value collected for the counter"
                   }
               ]
           }
       }
   }
   '@
   
   Invoke-AzRestMethod -Path "/subscriptions/{subscription}/resourcegroups/{resourcegroup}/providers/microsoft.operationalinsights/workspaces/{workspace}/tables/MyTable_CL?api-version=2022-10-01" -Method PUT -payload $tableParams
   

Создать правило сбора данных

DCR определяет, как данные будут обрабатываться после получения. В том числе:

• Схема данных, отправляемых в конечную точку
• Преобразование , которое будет применено к данным перед отправкой в рабочую область
• Рабочая область назначения и таблица преобразованных данных будут отправлены в

1. В поле поиска портал Azure введите шаблон и выберите "Развернуть пользовательский шаблон".

   

2. Выберите Создать собственный шаблон в редакторе.

   

3. Вставьте следующий шаблон ARM в редактор и нажмите кнопку "Сохранить".

   

   Конечная точка DCR

   Обратите внимание на следующие сведения в DCR, определенных в этом шаблоне.

   • streamDeclarations: определения столбцов входящих данных.
   • destinations: Рабочая область назначения.
   • dataFlows: сопоставляет поток с конечной рабочей областью и задает запрос преобразования и целевую таблицу. Выходные данные целевого запроса — это то, что будет отправлено в целевую таблицу.

   {
       "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-08-01/deploymentTemplate.json#",
       "contentVersion": "1.0.0.0",
       "parameters": {
           "dataCollectionRuleName": {
               "type": "string",
               "metadata": {
                   "description": "Specifies the name of the Data Collection Rule to create."
               }
           },
           "location": {
               "type": "string",
               "metadata": {
                   "description": "Specifies the location in which to create the Data Collection Rule."
               }
           },
           "workspaceResourceId": {
               "type": "string",
               "metadata": {
                   "description": "Specifies the Azure resource ID of the Log Analytics workspace to use."
               }
           }
       },
       "resources": [
           {
               "type": "Microsoft.Insights/dataCollectionRules",
               "name": "[parameters('dataCollectionRuleName')]",
               "location": "[parameters('location')]",
               "apiVersion": "2023-03-11",
               "kind": "Direct",
               "properties": {
                   "streamDeclarations": {
                       "Custom-MyTableRawData": {
                           "columns": [
                               {
                                   "name": "Time",
                                   "type": "datetime"
                               },
                               {
                                   "name": "Computer",
                                   "type": "string"
                               },
                               {
                                   "name": "AdditionalContext",
                                   "type": "string"
                               },
                               {
                                   "name": "CounterName",
                                   "type": "string"
                               },
                               {
                                   "name": "CounterValue",
                                   "type": "real"
                               }
                           ]
                       }
                   },
                   "destinations": {
                       "logAnalytics": [
                           {
                               "workspaceResourceId": "[parameters('workspaceResourceId')]",
                               "name": "myworkspace"
                           }
                       ]
                   },
                   "dataFlows": [
                       {
                           "streams": [
                               "Custom-MyTableRawData"
                           ],
                           "destinations": [
                               "myworkspace"
                           ],
                           "transformKql": "source | extend jsonContext = parse_json(AdditionalContext) | project TimeGenerated = Time, Computer, AdditionalContext = jsonContext, CounterName=tostring(jsonContext.CounterName), CounterValue=toreal(jsonContext.CounterValue)",
                           "outputStream": "Custom-MyTable_CL"
                       }
                   ]
               }
           }
       ],
       "outputs": {
           "dataCollectionRuleId": {
               "type": "string",
               "value": "[resourceId('Microsoft.Insights/dataCollectionRules', parameters('dataCollectionRuleName'))]"
           }
       }
   }
   

   DCE

   Обратите внимание на следующие сведения в DCR, определенных в этом шаблоне.

   • dataCollectionEndpointId: идентификатор ресурса конечной точки сбора данных.
   • streamDeclarations: определения столбцов входящих данных.
   • destinations: Рабочая область назначения.
   • dataFlows: сопоставляет поток с конечной рабочей областью и задает запрос преобразования и целевую таблицу. Выходные данные целевого запроса — это то, что будет отправлено в целевую таблицу.

   {
       "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-08-01/deploymentTemplate.json#",
       "contentVersion": "1.0.0.0",
       "parameters": {
           "dataCollectionRuleName": {
               "type": "string",
               "metadata": {
                   "description": "Specifies the name of the Data Collection Rule to create."
               }
           },
           "location": {
               "type": "string",
               "metadata": {
                   "description": "Specifies the location in which to create the Data Collection Rule."
               }
           },
           "workspaceResourceId": {
               "type": "string",
               "metadata": {
                   "description": "Specifies the Azure resource ID of the Log Analytics workspace to use."
               }
           },
           "endpointResourceId": {
               "type": "string",
               "metadata": {
                   "description": "Specifies the Azure resource ID of the Data Collection Endpoint to use."
               }
           }
       },
       "resources": [
           {
               "type": "Microsoft.Insights/dataCollectionRules",
               "name": "[parameters('dataCollectionRuleName')]",
               "location": "[parameters('location')]",
               "apiVersion": "2023-03-11",
               "kind": "Direct",
               "properties": {
                   "dataCollectionEndpointId": "[parameters('endpointResourceId')]",
                   "streamDeclarations": {
                       "Custom-MyTableRawData": {
                           "columns": [
                               {
                                   "name": "Time",
                                   "type": "datetime"
                               },
                               {
                                   "name": "Computer",
                                   "type": "string"
                               },
                               {
                                   "name": "AdditionalContext",
                                   "type": "string"
                               },
                               {
                                   "name": "CounterName",
                                   "type": "string"
                               },
                               {
                                   "name": "CounterValue",
                                   "type": "real"
                               }
                           ]
                       }
                   },
                   "destinations": {
                       "logAnalytics": [
                           {
                               "workspaceResourceId": "[parameters('workspaceResourceId')]",
                               "name": "myworkspace"
                           }
                       ]
                   },
                   "dataFlows": [
                       {
                           "streams": [
                               "Custom-MyTableRawData"
                           ],
                           "destinations": [
                               "myworkspace"
                           ],
                           "transformKql": "source | extend jsonContext = parse_json(AdditionalContext) | project TimeGenerated = Time, Computer, AdditionalContext = jsonContext, CounterName=tostring(jsonContext.CounterName), CounterValue=toreal(jsonContext.CounterValue)",
                           "outputStream": "Custom-MyTable_CL"
                       }
                   ]
               }
           }
       ],
       "outputs": {
           "dataCollectionRuleId": {
               "type": "string",
               "value": "[resourceId('Microsoft.Insights/dataCollectionRules', parameters('dataCollectionRuleName'))]"
           }
       }
   }
   

---

4. На экране пользовательского развертывания укажите подписку и группу ресурсов для хранения DCR. Затем укажите значения, определенные в шаблоне. Значения включают имя DCR и идентификатор ресурса рабочей области, собранные на предыдущем шаге. Расположение должно быть тем же расположением, которое указано в рабочей области. Регион уже будет заполнен и будет использоваться для расположения DCR.

   

5. Нажмите кнопку "Просмотр и создание ", а затем нажмите кнопку "Создать " после просмотра сведений.

6. По завершении развертывания разверните поле сведений о развертывании и выберите DCR, чтобы просмотреть его сведения. Выберите представление JSON.

   

7. Скопируйте неизменяемый идентификатор и URI приема журналов для DCR. Эти данные будут использоваться при отправке данных в Azure Monitor с помощью API.

   

Назначение разрешений DCR

После создания DCR приложение должно быть предоставлено ему разрешение. Разрешение позволит любому приложению использовать правильный идентификатор приложения и ключ приложения для отправки данных в новый DCR.

1. В списке DCR в портал Azure выберите контроль доступа (IAM)>Добавить назначение ролей.

   

2. Выберите "Издатель метрик мониторинга" и нажмите кнопку "Далее". Вместо этого можно создать настраиваемое действие с действием данных Microsoft.Insights/Telemetry/Write.

   

3. Выберите "Пользователь", "Группа" или "Субъект-служба " для назначения доступа и выберите " Выбрать участников". Выберите созданное приложение и нажмите кнопку "Выбрать".

   

4. Нажмите кнопку "Проверить и назначить " и проверьте сведения перед сохранением назначения роли.

   

Пример кода

Пример кода для отправки данных в Azure Monitor с помощью API приема журналов для примера кода с помощью компонентов, созданных в этом руководстве.

Следующие шаги

• Выполните аналогичный учебник с помощью портал Azure
• Дополнительные сведения о пользовательских журналах
• Дополнительные сведения о написании запросов преобразования