소개
KQL(Kusto 쿼리 언어)을 사용하면 Azure Monitor 로그에서 수집하는 로그 데이터에서 의미 있는 인사이트를 추출할 수 있습니다.
예제 시나리오
Azure Monitor를 사용하여 컴퓨터를 모니터링하는 소매 체인의 데이터 과학자입니다.
체인이 확장되고 있으며 매장 간 트랜잭션 수가 증가함에 따라 회사는 몇 가지 컴퓨터 성능 문제를 경험했습니다. IT 팀은 CPU 사용량이 많고 여유 공간이 부족한 가상 머신과 관련된 반복적인 문제를 발견했습니다.
현재 문제를 식별하고 체인의 저장소에서 실행되는 컴퓨터의 향후 문제를 완화하려고 합니다.
이 모듈에서 수행할 작업
여기서는 KQL을 사용하여 로그 데이터를 해석하고 요약하여 운영 및 비즈니스 질문에 답변합니다.
- 분석 목표 정의: 답변할 질문과 필요한 답변을 제공할 정보를 결정합니다.
- 로그 탐색 및 평가: Log Analytics 작업 영역에서 수집한 로그를 검사하고 문의와 관련된 데이터를 식별합니다.
- 인사이트 추출 및 요약: KQL 쿼리를 실행하여 분석 목표로 정의한 질문에 대한 답변을 추출합니다.
주요 목표는 무엇인가요?
이 세션이 끝나면 Azure Monitor 로그의 데이터를 KQL 쿼리를 사용하여 운영 및 비즈니스 인사이트로 변환할 수 있습니다.