Regras de coleta de dados do Azure Monitor
As regras de coleta de dados (DCRs) são conjuntos de instruções que dão suporte à coleta de dados no Azure Monitor. Elas fornecem uma maneira consistente e centralizada de definir e personalizar diferentes cenários de coleta de dados. Dependendo do cenários, as DCRs especificam detalhes como quais dados devem ser coletados, como transformar esses dados e para onde enviá-los.
As DCRs são armazenadas no Azure para que você possa gerenciá-las centralmente. Diferentes componentes de um fluxo de trabalho de coleta de dados acessarão a DCR para obter informações específicas de que precisam. Em alguns casos, você pode usar o portal do Azure para configurar a coleta de dados e o Azure Monitor criará e gerenciará a DCR para você. Outros cenários exigirão que você crie sua própria DCR. Você também pode optar por personalizar uma DCR existente para atender às funcionalidades desejadas.
Por exemplo, o diagrama a seguir ilustra a coleta de dados para o agente do Azure Monitor em execução em uma máquina virtual. Nesse cenário, a DCR especifica eventos e dados de desempenho, que o agente usa para determinar quais dados coletar do computador e enviar para o Azure Monitor. Depois que os dados são entregues, o pipeline de dados executa a transformação especificada na DCR para filtrar e modificar os dados e, em seguida, envia os dados para o workspace e tabela especificados. DCRs para outros cenários de coleta de dados podem conter informações diferentes.
Coleta de dados no Azure Monitor
As DCRs fazem parte de um novo pipeline de coleta de dados semelhante a ETL que está sendo implementado pelo Azure Monitor e melhora os métodos de coleta de dados herdados. Esse processo usa um pipeline de ingestão de dados comum para todas as fontes de dados e fornece um método padrão de configuração mais gerenciável e escalonável do que os métodos atuais. As vantagens específicas da nova coleta de dados incluem o seguinte:
- Conjunto comum de destinos para diferentes fontes de dados.
- Capacidade de aplicar uma transformação para filtrar ou modificar dados de entrada antes de serem armazenados.
- Método consistente para configuração de diferentes fontes de dados.
- Opções de configuração escalonáveis que dão suporte à infraestrutura como processos de código e DevOps.
Quando a implementação for concluída, todos os dados coletados pelo Azure Monitor usarão o novo processo de coleta de dados e serão gerenciados pelas DCRs. Atualmente, apenas determinados métodos de coleta de dados dão suporte ao pipeline de ingestão e podem ter opções de configuração limitadas. Não há diferença entre os dados coletados com o novo pipeline de ingestão e os dados coletados usando outros métodos. Os dados são todos armazenados juntos como Logs e Métricas, dando suporte a recursos do Azure Monitor, como consultas de log, alertas e pastas de trabalho. A única diferença está no método de coleta.
Exibir regras de coleta de dados
Há várias maneiras de exibir as DCRs em sua assinatura.
Para exibir suas DCRs no portal do Azure, selecione Regras de Coleta de Dados em Configurações no menu Monitor.
Selecione uma DCR para ver os detalhes. Para DCRs que dão suporte a VMs, você pode visualizar e modificar as associações e os dados coletados. Para outras DCRs, use a exibição JSON para ver os detalhes da DCR. Confira Criar e editar regras de coleta de dados (DCRs) no Azure Monitor para obter detalhes sobre como você pode modificá-las.
Observação
Embora essa exibição mostre todas as DCRs nas assinaturas especificadas, selecionar o botão Criar criará uma coleta de dados para o Agente do Azure Monitor. Da mesma forma, essa página só permitirá que você modifique as DCRs para o Agente do Azure Monitor. Para obter orientações sobre como criar e atualizar DCRs para outros fluxos de trabalho, veja Criar e editar regras de coleta de dados (DCRs) no Azure Monitor.
Associações de regra de coleta de dados
Alguns cenários de coleta de dados usarão DCRAs (associações de regra de coleta de dados), que associam uma DCR a um objeto que está sendo monitorado. Um único objeto pode ser associado a várias DCRs e uma única DCR pode ser associada a vários objetos. Isso permite que você gerencie uma única DCR para um grupo de objetos.
Por exemplo, o diagrama acima ilustra a coleta de dados para o agente do Azure Monitor. Quando o agente é instalado, ele se conecta ao Azure Monitor para recuperar as DCRs associadas a ele. Você pode criar uma associação com as mesmas DCRs para várias VMs.
Cenários de coleta de dados
As tabelas a seguir descrevem os cenários de coleta de dados com suporte no momento usando DCR e o novo pipeline de ingestão de dados. Consulte os links em cada entrada para obter detalhes.
| Cenário | Descrição |
|---|---|
| Máquinas virtuais | Instale o agente do Azure Monitor em uma VM e associe-o a uma ou mais DCRs que definem os eventos e os dados de desempenho a serem coletados do sistema operacional cliente. Você pode executar essa configuração usando o portal do Azure para não precisar editar diretamente a DCR. Confira Coletar eventos e contadores de desempenho de máquinas virtuais com o Agente do Azure Monitor. |
| Quando você habilita os insights de VM em uma máquina virtual, ele implanta o agente do Azure Monitor para telemetria do cliente de VM. O DCR é criado para você coletar automaticamente um conjunto predefinido de dados de desempenho. Consulte Visão geral de habilitação de insights da VM. |
|
| Insights do contêiner | Quando você habilita insights de contêiner em seu cluster do Kubernetes, ele implanta uma versão em contêineres do agente do Azure Monitor para enviar logs do cluster para um workspace do Log Analytics. A DCR é criada automaticamente para você, mas talvez seja necessário modificá-la para personalizar as configurações da coleção. Consulte Configurar a coleta de dados nos insights do Contêiner usando a regra da coleta de dados. |
| API de ingestão de logs | A API de ingestão de Logs permite que você envie dados para um workspace do Log Analytics de qualquer cliente REST. A chamada à API especifica a DCR para aceitar seus dados e especifica o ponto de extremidade da DCR. O DCR entende a estrutura dos dados de entrada, inclui uma transformação que garante que os dados estejam no formato da tabela de destino e especifica um workspace e uma tabela para enviar os dados transformados. Confira a API de ingestão de logs no Azure Monitor. |
| Hubs de eventos do Azure | Enviar dados para um workspace do Log Analytics dos Hubs de Eventos do Azure. A DCR define o fluxo de entrada e define a transformação para formatar os dados para seu workspace e tabela de destino. Consulte Tutorial: como ingerir eventos dos Hubs de Eventos do Azure nos Logs do Azure Monitor (Visualização Pública). |
| DCR de transformação do workspace | A DCR de transformação do workspace é uma DCR especial associada a um workspace do Log Analytics e permite que você execute transformações nos dados coletados usando outros métodos. Você cria uma única DCR para o workspace e adiciona uma transformação a uma ou mais tabelas. A transformação é aplicada a todos os dados enviados a essas tabelas por meio de um método que não usa uma DCR. Consulte a DCR de transformação do Workspace no Azure Monitor. |
Regiões com suporte
As regras de coleta de dados estão disponíveis em todas as regiões públicas em que há suporte para workspaces do Log Analytics, além das nuvens do Azure Governamental e da China. Nuvens desconectadas ainda não são compatíveis.
Residência de dados de região única é uma versão prévia do recurso para habilitar o armazenamento de dados do cliente em apenas uma região e está disponível atualmente apenas na região do Sudeste da Ásia (Singapura), na área geográfica do Pacífico Asiático e na região Sul do Brasil (Estado de São Paulo). A residência de região única é habilitada por padrão nessas regiões.
Resiliência de dados e alta disponibilidade
Uma DCR é criada e armazenada em uma região específica e o backup é feito para a região emparelhada dentro da mesma área geográfica. O serviço é implantado nas três zonas de disponibilidade dentro da região. Por esse motivo, é um serviço com redundância de zona, o que aumenta ainda mais a disponibilidade.
Próximas etapas
Confira os artigos a seguir para obter mais informações sobre como trabalhar com DCRs.
- Estrutura da regra de coleta de dados para uma descrição da estrutura JSON das DCRs e os diferentes elementos usados para diferentes fluxos de trabalho.
- Regras de coleta de dados (DCRs) de amostra para obter DCRs de amostra em diferentes cenários de coleta de dados.
- Crie e edite regras de coleta de dados (DCRs) no Azure Monitor para diferentes métodos e criar DCRs para diferentes cenários de coleta de dados.
- Limites de serviço do Azure Monitor para verificar os limites que se aplicam a cada DCR.