Regras de coleta de dados no Azure Monitor
As regras de recolha de dados (DCRs) são conjuntos de instruções que dão suporte à recolha de dados no Azure Monitor. Eles fornecem uma maneira consistente e centralizada de definir e personalizar diferentes cenários de coleta de dados. Dependendo do cenário, os DCRs especificam detalhes como quais dados devem ser coletados, como transformar esses dados e para onde enviá-los.
Os DCRs são armazenados no Azure para que você possa gerenciá-los centralmente. Diferentes componentes de um fluxo de trabalho de coleta de dados acessarão o DCR para obter informações específicas necessárias. Em alguns casos, você pode usar o portal do Azure para configurar a coleta de dados e o Azure Monitor criará e gerenciará o DCR para você. Outros cenários exigirão que você crie seu próprio DCR. Você também pode optar por personalizar um DCR existente para atender à funcionalidade necessária.
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, o DCR especifica eventos e dados de desempenho, que o agente usa para determinar quais dados coletar da máquina e enviar para o Azure Monitor. Depois que os dados são entregues, o pipeline de dados executa a transformação especificada no DCR para filtrar e modificar os dados e, em seguida, envia os dados para o espaço de trabalho e a tabela especificados. DCRs para outros cenários de coleta de dados podem conter informações diferentes.
Recolha de dados no Azure Monitor
Os DCRs fazem parte de um novo pipeline de coleta de dados semelhante ao 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 que é mais gerenciável e escalável do que os métodos atuais. As vantagens específicas da nova recolha 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 escaláveis que suportam a infraestrutura como processos de código e DevOps.
Quando a implementação estiver concluída, todos os dados coletados pelo Azure Monitor usarão o novo processo de coleta de dados e serão gerenciados por DCRs. Atualmente, apenas determinados métodos de coleta de dados suportam o 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 recolha.
Ver regras de recolha de dados
Há várias maneiras de visualizar os DCRs em sua assinatura.
Para exibir seus DCRs no portal do Azure, selecione Regras de Coleta de Dados em Configurações no menu Monitor .
Selecione um DCR para visualizar seus detalhes. Para DCRs que suportam VMs, você pode exibir e modificar suas associações e os dados que ela coleta. Para outros DCRs, use o modo de exibição JSON para exibir os detalhes do DCR. Consulte Criar e editar regras de coleta de dados (DCRs) no Azure Monitor para obter detalhes sobre como modificá-las.
Nota
Embora esse modo de exibição mostre todos os DCRs nas assinaturas especificadas, selecionar o botão Criar criará uma coleção de dados para o Azure Monitor Agent. Da mesma forma, esta página só permitirá que você modifique DCRs para o Azure Monitor Agent. Para obter orientação sobre como criar e atualizar DCRs para outros fluxos de trabalho, consulte Criar e editar regras de coleta de dados (DCRs) no Azure Monitor.
Associações de regras de recolha de dados
Alguns cenários de coleta de dados usarão associações de regras de coleta de dados (DCRAs), que associam um DCR a um objeto que está sendo monitorado. Um único objeto pode ser associado a vários DCRs, e um único DCR pode ser associado a vários objetos. Isso permite que você gerencie um único 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 quaisquer DCRs associados a ele. Você pode criar uma associação com os mesmos DCRs para várias VMs.
Cenários de recolha de dados
A tabela a seguir descreve os cenários de coleta de dados atualmente suportados usando DCR e o novo pipeline de ingestão de dados. Consulte os links em cada entrada para obter detalhes.
| Cenário | Description |
|---|---|
| Máquinas virtuais | Instale o agente do Azure Monitor em uma VM e associe-o a um 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 o DCR. Consulte Coletar eventos e contadores de desempenho de máquinas virtuais com o Azure Monitor Agent. |
| Quando você habilita insights de VM em uma máquina virtual, ele implanta o agente do Azure Monitor para telemetria do cliente VM. O DCR é criado para que você colete automaticamente um conjunto predefinido de dados de desempenho. Consulte Visão geral de Habilitar VM Insights. |
|
| Informações de contentores | Quando você habilita as informações de contêiner em seu cluster Kubernetes, ele implanta uma versão em contêiner do agente do Azure Monitor para enviar logs do cluster para um espaço de trabalho do Log Analytics. O DCR é criado para você automaticamente, mas talvez seja necessário modificá-lo para personalizar as configurações da coleção. Consulte Configurar a coleta de dados em Insights de contêiner usando a regra de coleta de dados. |
| API de ingestão de log | A API de ingestão de logs permite que você envie dados para um espaço de trabalho do Log Analytics a partir de qualquer cliente REST. A chamada de API especifica o DCR para aceitar seus dados e especifica o ponto de extremidade do DCR. O DCR compreende a estrutura dos dados de entrada, inclui uma transformação que garante que os dados estejam no formato da tabela de destino e especifica um espaço de trabalho e uma tabela para enviar os dados transformados. Consulte API de ingestão de logs no Azure Monitor. |
| Hubs de Eventos do Azure | Envie dados para um espaço de trabalho do Log Analytics a partir dos Hubs de Eventos do Azure. O DCR define o fluxo de entrada e define a transformação para formatar os dados para seu espaço de trabalho e tabela de destino. Consulte Tutorial: Ingerir eventos dos Hubs de Eventos do Azure para os Logs do Azure Monitor (Visualização Pública). |
| DCR de transformação do espaço de trabalho | O DCR de transformação do espaço de trabalho é um DCR especial associado a um espaço de trabalho do Log Analytics e permite que você execute transformações nos dados que estão sendo coletados usando outros métodos. Você cria um único DCR para o espaço de trabalho e adiciona uma transformação a uma ou mais tabelas. A transformação é aplicada a quaisquer dados enviados para essas tabelas por meio de um método que não usa um DCR. Consulte DCR de transformação de espaço de trabalho no Azure Monitor. |
Regiões suportadas
As regras de recolha de dados estão disponíveis em todas as regiões públicas onde os espaços de trabalho do Log Analytics e as nuvens do Azure Government e China são suportados. As nuvens com ar comprimido ainda não são suportadas.
A residência de dados de região única é um recurso de visualização para permitir o armazenamento de dados de clientes em uma única região e, atualmente, está disponível apenas na Região do Sudeste Asiático (Cingapura) do Geo Ásia-Pacífico e na Região Brasil Sul (Estado de São Paulo) do Geo Brasil. A residência de região única é habilitada por padrão nessas regiões.
Resiliência de dados e alta disponibilidade
Um DCR é criado e armazenado em uma região específica e o backup é feito na região emparelhada dentro da mesma geografia. O serviço é implantado em todas as três zonas de disponibilidade dentro da região. Por esse motivo, é um serviço com redundância de zona, o que aumenta ainda mais a disponibilidade.
Próximos passos
Consulte os seguintes artigos para obter informações adicionais sobre como trabalhar com DCRs.
- Estrutura de regras de coleta de dados para uma descrição da estrutura JSON de DCRs e os diferentes elementos usados para diferentes fluxos de trabalho.
- Regras de coleta de dados de exemplo (DCRs) para DCRs de amostra para diferentes cenários de coleta de dados.
- Crie e edite regras de coleta de dados (DCRs) no Azure Monitor para métodos diferentes para criar DCRs para diferentes cenários de coleta de dados.
- Limites de serviço do Azure Monitor para limites que se aplicam a cada DCR.