Azure 모니터링을 사용하여 변경 내용 추적 온보딩 페이지에서 현재 Log Analytics에 있으며 변경 내용 추적 및 인벤토리의 Azure Monitoring Agent에 온보딩할 준비가 된 Azure 및 Azure Arc 컴퓨터의 자동화 계정 및 목록을 볼 수 있습니다.
새 작업 영역 리소스 ID가 LA 버전을 사용하는 변경 내용 추적 및 인벤토리와 연결된 ID와 다른지 확인합니다.
다음 데이터 형식에 대한 설정을 마이그레이션합니다.
Windows 서비스
Linux 파일
Windows 파일
Windows 레지스트리
Linux 데몬
스크립트는 사용자의 입력이 필요한 다음 매개 변수로 구성됩니다.
매개 변수
Required
설명
InputWorkspaceResourceId
예
Log Analytics를 사용하는 변경 내용 추적 및 인벤토리와 연결된 작업 영역의 리소스 ID입니다.
OutputWorkspaceResourceId
예
Azure Monitoring Agent를 사용하는 변경 내용 추적 및 인벤토리와 연결된 작업 영역의 리소스 ID입니다.
OutputDCRName
예
만든 새 DCR의 사용자 지정 이름입니다.
OutputDCRLocation
예
출력 작업 영역 ID의 Azure 위치입니다.
OutputDCRTemplateFolderPath
예
DCR 템플릿이 만들어지는 폴더 경로입니다.
위 스크립트를 실행하면 DCR 템플릿이 생성되며 해당 템플릿은 OutputDCRTemplateFolderPath에서 사용할 수 있습니다. AMA를 사용하여 변경 내용 추적 및 인벤토리에 설정을 전송하려면 새 DCR을 연결해야 합니다.
Azure Portal에 로그인하고 모니터로 이동한 후 설정에서 데이터 수집 규칙을 선택합니다.
목록 페이지에서 1단계에서 만든 데이터 수집 규칙을 선택합니다.
데이터 수집 규칙 페이지의 구성에서 리소스를 선택한 다음, 추가를 선택합니다.
범위 선택의 리소스 종류에서 구독에 연결된 Machines-Azure Arc를 선택한 다음, 적용을 선택하여 1단계에서 만든 ctdcr을 Arc 지원 머신에 연결하면 Azure Monitoring Agent 확장도 설치됩니다. 자세한 내용은 변경 내용 추적 및 인벤토리 사용 - Arc 지원 VM의 경우 - 포털/CLI 사용을 참조하세요.
Arc 지원 VM의 OS 유형에 따라 변경 내용 추적 확장을 설치합니다.
Linux
az connectedmachine extension create --name ChangeTracking-Linux --publisher Microsoft.Azure.ChangeTrackingAndInventory --type-handler-version 2.20 --type ChangeTracking-Linux --machine-name XYZ --resource-group XYZ-RG --location X --enable-auto-upgrade
Windows
az connectedmachine extension create --name ChangeTracking-Windows --publisher Microsoft.Azure.ChangeTrackingAndInventory --type-handler-version 2.20 --type ChangeTracking-Windows --machine-name XYZ --resource-group XYZ-RG --location X --enable-auto-upgrade
CT 로그 테이블 스키마가 없으면 1단계에서 언급한 스크립트가 실패합니다. 문제를 해결하려면 다음 스크립트를 실행합니다.
Log Analytics 에이전트 및 Azure Monitoring Agent 버전 간 데이터 비교
AMA 버전을 사용하는 변경 내용 추적으로 온보딩을 완료한 후 방문 페이지에서 AMA를 사용하여 CT로 전환을 선택하여 두 버전 간에 전환하고 다음 이벤트를 비교합니다.
예를 들어 AMA 버전 서비스로의 온보딩이 11월 3일 오전 6:00 이후에 수행됩니다. 변경 형식, 시간 범위 같은 매개 변수 간에 일관된 필터를 유지하여 데이터를 비교할 수 있습니다. 변경 내용 섹션과 그래픽 섹션에서 들어오는 로그를 비교하여 데이터 일관성을 확인할 수 있습니다.