Strukturen för en datainsamlingsregel i Azure Monitor

  • Artikel

Regler för datainsamling (DCR) är uppsättningar med instruktioner som bestämmer hur du samlar in och bearbetar telemetri som skickas till Azure Monitor. Vissa domänkontrollanter skapas och hanteras av Azure Monitor. Den här artikeln beskriver JSON-egenskaperna för DCR:er för att skapa och redigera dem i de fall där du behöver arbeta med dem direkt.

dataCollectionEndpointId

Anger den datainsamlingsslutpunkt (DCE) som används av DCR.

Scenarier

  • Azure Monitor-agent
  • Loggar inmatnings-API
  • Händelsehubbar

streamDeclarations

Deklaration av de olika typerna av data som skickas till Log Analytics-arbetsytan. Varje ström är ett objekt vars nyckel representerar strömnamnet, som måste börja med Custom-. Strömmen innehåller en fullständig lista över egenskaper på den översta nivån som finns i JSON-data som ska skickas. Formen på de data som du skickar till slutpunkten behöver inte matcha måltabellens. I stället måste utdata från den transformering som tillämpas ovanpå indata matcha målformen.

Det här avsnittet används inte för datakällor som skickar kända datatyper, till exempel händelser och prestandadata som skickas från Azure Monitor-agenten.

Möjliga datatyper som kan tilldelas egenskaperna är:

  • string
  • int
  • long
  • real
  • boolean
  • dynamic
  • datetime.

Scenarier

  • Azure Monitor-agent (endast textloggar)
  • Loggar inmatnings-API
  • Event Hubs

destinations

Deklaration av alla mål där data skickas. Endast logAnalytics stöds för närvarande som mål förutom Azure Monitor-agenten som också kan använda azureMonitorMetrics. Varje Log Analytics-mål kräver det fullständiga arbetsytans resurs-ID och ett eget namn som ska användas någon annanstans i DCR för att referera till den här arbetsytan.

Scenarier

  • Azure Monitor-agent (endast textloggar)
  • Loggar inmatnings-API
  • Event Hubs
  • DCR för arbetsytetransformering

dataSources

Unik källa för övervakningsdata som har ett eget format och en metod för att exponera sina data. Varje datakälla har en typ av datakälla och varje typ definierar en unik uppsättning egenskaper som måste anges för varje datakälla. De tillgängliga datakällans typer visas i följande tabell.

Typ av datakälla beskrivning
eventHub Data från Azure Event Hubs
anknytning VM-tilläggsbaserad datakälla, som uteslutande används av Log Analytics-lösningar och Azure-tjänster (Visa tjänster och lösningar som stöds av agenten)
logFiles Textlogg på en virtuell dator
performanceCounters Prestandaräknare för både virtuella Windows- och Linux-datorer
syslog Syslog-händelser på virtuella Linux-datorer
windowsEventLogs Windows-händelselogg på virtuella datorer

Scenarier

  • Azure Monitor-agent
  • Event Hubs

dataFlows

Matchar strömmar med mål och anger eventuellt en transformering.

dataFlows/Streams

En eller flera strömmar som definierats i föregående avsnitt. Du kan inkludera flera strömmar i ett enda dataflöde om du vill skicka flera datakällor till samma mål. Använd endast en enda ström om dataflödet innehåller en transformering. En dataström kan också användas av flera dataflöden när du vill skicka en viss datakälla till flera tabeller på samma Log Analytics-arbetsyta.

dataFlows/destinations

En eller flera mål från destinations avsnittet ovan. Flera mål tillåts för scenarier med flera värdar.

dataFlows/transformKql

Valfri transformering som tillämpas på den inkommande strömmen. Omvandlingen måste förstå schemat för inkommande data och utdata i schemat för måltabellen. Om du använder en transformering bör dataflödet endast använda en enda ström.

dataFlows/outputStream

Beskriver vilken tabell i arbetsytan som anges under egenskapen destination som data ska skickas till. Värdet outputStream för har formatet Microsoft-[tableName] när data matas in i en Standard Log Analytics-tabell eller Custom-[tableName] när data matas in i en anpassad tabell. Endast ett mål tillåts per dataström.

Den här egenskapen används inte för kända datakällor från Azure Monitor, till exempel händelser och prestandadata eftersom de skickas till fördefinierade tabeller. |

Scenarier

  • Azure Monitor-agent
  • Loggar inmatnings-API
  • Event Hubs
  • DCR för arbetsytetransformering

Nästa steg

Översikt över regler och metoder för datainsamling för att skapa dem