İzleme sistemi tasarlama ve oluşturma önerileri

Bu Azure İyi Tasarlanmış Çerçeve operasyonel mükemmellik denetim listesi önerisi için geçerlidir:

OE:07	Tasarım seçimlerini doğrulamak ve gelecekteki tasarım ve iş kararlarını bilgilendirmek için bir izleme sistemi tasarlayıp uygulayın. Bu sistem, iş yükünün altyapısından ve kodundan yayılan işletimsel telemetri, ölçüm ve günlükleri yakalar ve kullanıma sunar.

İlgili kılavuz: Uygulamayı izleme önerileri

Bu kılavuzda bir izleme sistemi tasarlama ve oluşturma önerileri açıklanmaktadır. İş yükünüzü güvenlik, performans ve güvenilirlik açısından etkili bir şekilde izlemek için, tüm izleme, algılama ve uyarı işlevlerinin temelini sağlayan kendi yığınına sahip kapsamlı bir sisteme ihtiyacınız vardır.

Tanımlar

Süre	Tanım
Günlükler	Kaydedilen sistem olayları. Günlükler, yapılandırılmış veya serbest biçimli metin biçiminde farklı veri türleri içerebilir. Bir zaman damgası içerirler.
Ölçümler	Düzenli aralıklarla toplanan sayısal değerler. Ölçümler, belirli bir zamanda sistemin bazı yönlerini açıklar.

Temel tasarım stratejileri

İş yükünüz için kapsamlı bir izleme sistemi tasarımı uygulamak için şu temel ilkelere uyun:

• Pratik olduğunda, genellikle çok az yapılandırma gerektiren ve iş yükünüzle ilgili derin içgörüler sağlayabilen ve aksi takdirde tamamlanması zor olabilecek platform tarafından sağlanan izleme araçlarından yararlanın.

• İş yükü yığınının tamamından günlükleri ve ölçümleri toplayın. Tüm altyapı kaynakları ve uygulama işlevleri standartlaştırılmış, anlamlı veriler üretecek şekilde yapılandırılmalıdır ve bu verilerin toplanması gerekir.

• Toplanan verileri standart, güvenilir ve güvenli bir depolama çözümünde depolayın.

• Depolanan verileri işleyerek analiz ve görselleştirme çözümleriyle işlenebilmesini sağlayın.

• İş yükünün durumunu doğru bir şekilde belirlemek için işlenen verileri analiz edin.

• İş yükü ekipleri ve diğer paydaşlar için anlamlı panolarda veya raporlarda iş yükünün durumunu görselleştirin.

• İşlem yapılabilir uyarıları ve diğer otomatik yanıtları, sorunlar oluştuğunda iş yükü ekiplerine bildirmek için akıllı tanımlı eşiklere yapılandırın.

• genel iş yükü test uygulamalarınıza izleme ve uyarı sistemleri ekleyin.

• İzleme ve uyarı sistemlerinin sürekli iyileştirme kapsamında olduğundan emin olun. Üretimdeki uygulama ve altyapı davranışı sürekli öğrenme fırsatları sunar. Bu dersleri izleme ve uyarı tasarımlarına dahil edin.

• Topladığınız ve analiz ettiğiniz izleme verilerini sisteminize ve kullanıcı akışlarınıza bağlayarak iş yükünün genel durumunun yanı sıra akışların durumunu verilerle ilişkilendirin. Bu verilerin akışlar açısından çözümlenmesi gözlemlenebilirlik stratejinizi sistem durumu modelinizle uyumlu hale getirmenize yardımcı olur.

İzleme sisteminin tüm işlevlerini mümkün olduğunca otomatikleştirmeniz ve bunların tümünün tüm gün boyunca sürekli çalışması gerekir.

Bu iş akışı işlem hattı, izleme sistemini gösterir:

İzleme verilerini toplama

Not

Günlüğe kaydetmeyi etkinleştirmek için uygulamanızı izlemeniz gerekir. Daha fazla bilgi için izleme kılavuzuna bakın.

İster altyapı kaynakları ister uygulama işlevleri olsun tüm iş yükü bileşenlerini günlükler ve ölçümler gibi telemetri verilerini ve/veya olayları yakalamak için yapılandırmanız gerekir.

Günlükler öncelikle anomalileri algılamak ve araştırmak için yararlıdır. Günlükler genellikle iş yükü bileşeni tarafından oluşturulur ve ardından izleme platformuna gönderilir veya otomasyon aracılığıyla izleme platformu tarafından çekilir.

Ölçümler öncelikle bir sistem durumu modeli oluşturmak ve iş yükü performansı ve güvenilirliğindeki eğilimleri belirlemek için yararlıdır. Ölçümler, müşterilerinizin kullanım davranışındaki eğilimleri belirlemek için de yararlıdır. Bu eğilimler, müşteri açısından iyileştirmeler hakkında kararlara yol göstermesine yardımcı olabilir. Ölçümler genellikle izleme platformunda tanımlanır ve izleme platformu ve diğer araçlar ölçümleri yakalamak için iş yükünü yoklar.

Uygulama verileri

Uygulamalar için toplama hizmeti, izleme verilerini oluşturan uygulamadan otonom olarak çalışabilen bir uygulama performans yönetimi (APM) aracı olabilir. APM etkinleştirildikten sonra, önemli ölçümleri gerçek zamanlı ve geçmişe dönük olarak net bir şekilde görünür hale getirebilirsiniz. Uygun bir günlük düzeyi kullanın. Ayrıntılı günlük kaydı önemli maliyetler doğurabilir. Günlük düzeylerini ortama göre ayarlayın. Düşük ortamlar, örneğin üretimle aynı ayrıntı düzeyine ihtiyaç duymaz.

Uygulama günlükleri uçtan uca uygulama yaşam döngüsünü destekler. Günlüğe kaydetme, uygulamanın çeşitli ortamlarda nasıl çalıştığını, hangi olayların gerçekleştiğini ve bunların hangi koşullarda gerçekleştiğini anlamak için önemlidir.

Tüm büyük ortamlarda uygulama günlüklerini ve olaylarını toplamanızı öneririz. Her ortam için farklı veri depoları kullanarak ortamlar arasındaki verileri mümkün olduğunca ayırın; bunu yapmak pratikse. Kritik olmayan ortamların üretim günlüklerinin yorumlanmasını karmaşık hale getirmek için filtreleri kullanın. Son olarak, uygulama genelinde karşılık gelen günlük girişleri ilgili işlemleri için bir bağıntı kimliği yakalamalıdır.

Yapılandırılmamış dize türleri yerine makine tarafından okunabilir veri noktalarıyla yapılandırılmış veri türlerinde uygulama olaylarını yakalamanız gerekir. İyi bilinen bir şema kullanan yapılandırılmış bir biçim, günlükleri ayrıştırma ve çözümlemeyi kolaylaştırabilir. Ayrıca, yapılandırılmış veriler kolayca dizinlenebilir ve aranabilir ve raporlama büyük ölçüde basitleştirilebilir.

Veriler makineden, işletim sisteminden veya ağ protokolünden bağımsız, belirsiz bir biçimde olmalıdır. Örneğin, bilgileri ETL/ETW yerine JSON, MessagePack veya Protobuf gibi kendi kendine açıklayan bir biçimde yayımlayın. Standart biçim, sistemin işlem hatları oluşturmasını sağlar. Verileri standart biçimde okuyan, dönüştüren ve gönderen bileşenler kolayca tümleştirilebilir.

Altyapı verileri

İş yükünüzdeki altyapı kaynakları için hem günlükleri hem de ölçümleri topladığınızdan emin olun. Hizmet olarak altyapı (IaaS) sistemleri için, iş yükü durumuyla ilgili ölçümlere ek olarak işletim sistemi, uygulama katmanı ve tanılama günlüklerini yakalayın. Hizmet olarak platform (PaaS) kaynakları için temel altyapıyla ilgili günlükleri yakalama yeteneğiniz sınırlı olabilir, ancak iş yükü durumuyla ilgili ölçümlere ek olarak tanılama günlüklerini de yakalayabileceğinizden emin olun.

Mümkün olduğunca bulut platformunuzdan günlükleri toplayın. Aboneliğiniz için etkinlik günlüklerini ve yönetim düzlemi için tanılama günlüklerini toplayabilirsiniz.

Koleksiyon stratejileri

Telemetri verilerini her bileşenden el ile almaktan kaçının. Verileri merkezi bir konuma taşıyın ve orada birleştirin. Çok bölgeli bir çözüm için öncelikle verileri bölgelere göre toplamanızı, birleştirmenizi ve depolamanızı ve ardından bölgesel verileri tek bir merkezi sistemde toplamanızı öneririz.

Denge: Bölgesel ve merkezi veri depolarına sahip olmanın maliyet açısından etkileri olduğunu unutmayın.

Bant genişliği kullanımını iyileştirmek için verilerin önemine göre öncelik belirleyin. Toplu olarak daha az acil veri aktarabilirsiniz. Ancak, özellikle zamana duyarlı bilgiler içeriyorsa, bu veriler süresiz olarak geciktirilmemelidir.

Toplama hizmetinin izleme verilerini toplamak için kullanabileceği iki birincil model vardır:

• Çekme modeli: Uygulamanın her örneği için çeşitli günlüklerden ve diğer kaynaklardan etkin bir şekilde veri alır.

• Gönderme modeli: Pasif olarak verilerin uygulamanın her örneğini oluşturan bileşenlerden gönderilmesini bekler.

İzleme aracıları

Çekme modelinde izleme aracılarını kullanabilirsiniz. Aracılar, uygulamanın her örneğiyle ayrı bir işlemde yerel olarak çalışır, düzenli aralıklarla veri çeker ve bilgileri doğrudan uygulamanın tüm örnekleri tarafından paylaşılan ortak depolama alanına yazar.

Not

İzleme aracısının kullanımı, veri kaynağından doğal olarak çekilen ölçümlü izleme verilerini yakalamaya çok uygundur. Tek bir konumda sınırlı sayıda düğüm üzerinde çalışan küçük ölçekli bir uygulama için uygundur. Örnek olarak SQL Server dinamik yönetim görünümlerindeki bilgiler veya Azure Service Bus kuyruğunun uzunluğu verilebilir.

Performansla ilgili dikkat edilmesi gerekenler

Karmaşık ve yüksek oranda ölçeklenebilir bir uygulama çok büyük miktarlarda veri oluşturabilir. Veri miktarı, tek bir merkezi konum için kullanılabilir G/Ç bant genişliğini kolayca zorlayabilir. Telemetri çözümü performans sorunu olarak davranmamalı ve sistem genişledikçe ölçeklenebilir olmalıdır. İdeal olarak, sistemin bir parçasının başarısız olması durumunda önemli izleme bilgilerini (denetim veya faturalama verileri gibi) kaybetme risklerini azaltmak için çözüm bir derece yedeklilik içermelidir.

İzleme verilerini arabelleğe almanın bir yolu kuyruğa almayı kullanmaktır:

Bu mimaride, veri toplama hizmeti verileri kuyruğa gönderir. İleti kuyruğu, kuyruğa alınan verilerin gönderildikten sonra kaybolmamasını sağlamaya yardımcı olan "en az bir kez" semantik sağladığından uygundur. Ayrı bir çalışan rolü kullanarak depolama yazma hizmetini uygulayabilirsiniz. Bu mimariyi uygulamak için Öncelik Sırası düzenini kullanabilirsiniz.

Ölçeklenebilirlik için depolama yazma hizmetinin birden çok örneğini çalıştırabilirsiniz. Yüksek hacimli olaylar veya çok sayıda veri noktası izleniyorsa, verileri işleme ve depolama için farklı bir işlem örneğine göndermek için Azure Event Hubs'ı kullanabilirsiniz.

Birleştirme stratejileri

Bir uygulamanın tek bir örneğinden toplanan veriler, bu örneğin sistem durumu ve performansına ilişkin yerelleştirilmiş bir görünüm sağlar. Sistemin genel durumunu değerlendirmek için yerel görünümlerdeki verilerin bazı yönlerini birleştirmeniz gerekir. Veriler depolandıktan sonra bunu yapabilirsiniz, ancak bazı durumlarda veriler toplandıktan sonra bunu yapabilirsiniz.

İzleme verileri, verileri birleştiren ve filtre ve temizleme işlemi işlevi gören ayrı bir veri birleştirme hizmetinden geçebilir. Örneğin, etkinlik kimliği gibi aynı bağıntı bilgilerini içeren izleme verilerini birleştirebilirsiniz. (Kullanıcı bir düğümde bir iş işlemi başlatabilir ve ilk düğüm başarısız olursa veya yük dengelemenin nasıl yapılandırıldığı nedeniyle başka bir düğüme aktarılabilir.) Bu işlem yinelenen verileri de algılayabilir ve kaldırabilir. (Telemetri hizmeti izleme verilerini depolama alanına göndermek için ileti kuyruklarını kullanıyorsa yineleme oluşabilir.)

Sorgu ve analiz için verileri depolama

Depolama çözümü seçtiğinizde veri türünü, nasıl kullanıldığını ve ne kadar acil bir şekilde gerekli olduğunu göz önünde bulundurun.

Not

Her ortamdaki verilerin kolayca tanımlanmasını ve yönetilmesini sağlamak için üretim dışı ortamlar ve üretim ortamları için ayrı depolama çözümleri kullanın.

Depolama teknolojileri

Her türün kullanılma olasılığına en uygun teknolojilerde farklı bilgi türlerinin depolandığı çok yönlü kalıcılık yaklaşımını göz önünde bulundurun.

Örneğin, Azure Blob Depolama ve Azure Tablo Depolama'ya benzer şekilde erişilir. Ancak bunlar üzerinde gerçekleştirebileceğiniz işlemler, barındırdıkları verilerin ayrıntı düzeyine göre farklılık gösterir. Daha analitik işlemler yapmanız veya verilerde tam metin arama özelliklerine sahip olmanız gerekiyorsa, belirli sorgu ve veri erişimi türleri için iyileştirilmiş özellikler sağlayan veri depolamasını kullanmak daha uygun olabilir. Örneğin:

• Performans sayacı verileri geçici analize olanak tanımak için bir SQL veritabanında depolanabilir.

• İzleme günlüklerini Azure İzleyici Günlüklerinde veya Azure Veri Gezgini depolamak daha iyi olabilir.

• Güvenlik bilgilerini bir HDFS çözümünde depolayabilirsiniz.

Aynı ölçümlü izleme verileri birden çok amaç için gerekli olabilir. Örneğin, sistem performansının zaman içindeki geçmiş görünümünü sağlamak için performans sayaçlarını kullanabilirsiniz. Bu bilgiler başka kullanım verileriyle birleştirilerek müşteri faturalama bilgilerini oluşturabilir. Bu gibi durumlarda, aynı veriler faturalama bilgilerini tutmak için uzun vadeli bir depo olabilecek bir belge veritabanına ve karmaşık performans analizini işlemek için çok boyutlu bir depoya gibi birden fazla hedefe gönderilebilir.

Verileri kaynak kilitleri ve geçici silme gibi yanlışlıkla silinmeye karşı korumak için işlevselliği etkinleştirdiğinizden emin olun.

Ayrıca, yalnızca verilere erişmesi gereken kişilerin bunu gerçekleştirebileceğinden emin olmak için rol tabanlı erişim denetimini kullanarak depolamaya erişimin güvenliğini sağladığınıza emin olun.

Birleştirme hizmeti

Paylaşılan depolamadan verileri düzenli aralıklarla alan, amacına göre bölümleyen ve filtreleyen ve ardından uygun bir veri deposu kümesine yazan başka bir hizmet uygulayabilirsiniz.

Alternatif bir yaklaşım da bu işlevselliği birleştirme ve temizleme işlemine eklemek ve verileri paylaşılan bir ara depolama alanına kaydetmek yerine alındıklarında doğrudan bu depolara yazmaktır.

Her yaklaşımın kendi avantajları ve dezavantajları vardır. Ayrı bir bölümleme hizmeti uygulamak, birleştirme ve temizleme hizmeti üzerindeki yükü azaltır ve gerekirse bölümlenmiş verilerin en az bir kısmının yeniden üretilmesini sağlar (paylaşılan depolamada ne kadar veri bulunduğuna bağlı olarak). Ancak bu yaklaşım ek kaynaklar kullanır. Ayrıca, her uygulama örneğinden ölçümlü izleme verilerinin alınması ile bu verilerin üzerinde işlem yapılabilen bilgilere dönüştürülmesi arasında gecikme olabilir.

Sorgulama ile ilgili dikkat edilmesi gerekenler

Verilerin ne kadar acil bir şekilde gerekli olduğunu göz önünde bulundurun. Uyarı oluşturan verilere hızlı bir şekilde erişilmelidir, bu nedenle hızlı veri depolama alanında tutulmalıdır ve uyarı sisteminin gerçekleştirdiği sorguları iyileştirmek için dizine alınmalıdır veya yapılandırılmalıdır. Bazı durumlarda, uyarı sisteminin yerel bir örneğinin hızla bildirim gönderebilmesi için toplama hizmetinin verileri yerel olarak biçimlendirmesi ve kaydetmesi gerekebilir. Aynı veriler önceki diyagramlarda gösterilen depolamaya yazma hizmetine gönderilebilir ve başka amaçlarla da gerekliyse merkezi olarak depolanabilir.

Veri saklama konusunda dikkat edilmesi gerekenler

Bazı durumlarda, veriler işlenip aktarıldıktan sonra yerel olarak depolanan özgün ham kaynak verilerini kaldırabilirsiniz. Diğer durumlarda ham bilgileri kaydetmek gerekli veya yararlı olabilir. Örneğin, hata ayıklama için oluşturulan verileri ham biçiminde kullanılabilir durumda tutmak ancak hatalar çözüldükten sonra hızla atmak isteyebilirsiniz.

Performans verilerinin ömrü genellikle daha uzundur, böylece performans eğilimlerini saptamak ve kapasite planlaması için kullanabilirsiniz. Bu verilerin birleştirilmiş görünümü, hızlı erişime olanak tanımak için genellikle sınırlı bir süre çevrimiçi tutulur. Bu sürenin sonunda, bunlar arşivlenebilir veya atılabilir.

Uzun vadeli eğilimleri belirleyebilmeniz için geçmiş verilerini depolamak yararlıdır. Eski verileri tamamen kaydetmek yerine, çözünürlüğünü azaltmak ve depolama maliyetlerinden tasarruf etmek için verileri aşağı örnekleyebilirsiniz. Örneğin, dakika dakika performans göstergelerini kaydetmek yerine, bir aydan eski olan verileri birleştirerek bir saatlik görünüm oluşturabilirsiniz.

Ölçüm ve müşteri faturalandırması için toplanan verilerin süresiz olarak kaydedilmesi gerekebilir. Ayrıca, mevzuat gereksinimleri denetim ve güvenlik için toplanan bilgilerin arşivlenmesi ve kaydedilmesini gerektirebilir. Ayrıca bunlar hassas verilerdir ve bu verilerin üzerinde oynanmasını önlemek için şifrelenmeleri veya başka bir yolla korunmaları da gerekebilir. Kimlik sahtekarlığı yapmak için kullanılabilecek kullanıcı parolalarını veya diğer bilgileri hiçbir zaman kaydetmemelisiniz. Veriler depolanmadan önce bu ayrıntıları temizlemeniz gerekir.

Yasalara ve düzenlemelere uyduğunuzdan emin olmak için, tanımlanabilir bilgilerin depolanmasını en aza indirin. Tanımlanabilir bilgileri depolamanız gerekiyorsa, çözümünüzü tasarlarken kişilerin bilgilerinin silinmesini istemesine izin veren gereksinimleri hesaba kattığınızdan emin olun.

bir iş yükünün durumunu anlamak için verileri analiz etme

Çeşitli veri kaynaklarından veri topladıktan sonra, sistemin genel refahını değerlendirmek için analiz edin. Bu analiz için şunları net bir şekilde kavrayın:

• Tanımladığınız KPI'lere ve performans ölçümlerine göre verileri yapılandırma.

• Farklı ölçümlerde ve günlük dosyalarında yakalanan verileri ilişkilendirme. Bu bağıntı, bir dizi olayı takip ederken önemlidir ve sorunları tanılamanıza yardımcı olabilir.

Çoğu durumda, mimarinin her bileşeni için veriler yerel olarak yakalanır ve ardından diğer bileşenler tarafından oluşturulan verilerle doğru bir şekilde birleştirilir.

Örneğin, üç katmanlı bir uygulama şunları içerebilir:

• Kullanıcının bir web sitesine bağlanmasını sağlayan sunu katmanı.

• İş mantığını işleyen bir mikro hizmet kümesini barındıran orta katman.

• İşlemle ilişkili verileri depolayan bir veritabanı katmanı.

Tek bir iş işleminin kullanım verileri üç katmanı da kapsayabilir. Bu bilgilerin, işlemin kaynak ve işleme kullanımının genel bir görünümünü sağlamak için bağıntılı olması gerekir. Bağıntı, veritabanı katmanındaki verilerin önceden işlenmesini ve filtrelenmesiyle ilgili olabilir. Orta katmanda toplama ve biçimlendirme yaygın görevlerdir.

Öneriler

• Uygulama düzeyi ve kaynak düzeyi günlükleri arasında bağıntı oluşturun. Sorunların algılanması ve bu sorunların giderilmesini iyileştirmek için her iki düzeydeki verileri değerlendirin. Verileri tek bir veri havuzu içinde toplayabilir veya her iki düzeydeki olayları sorgulayan yöntemlerden yararlanabilirsiniz. Uygulama düzeyinde ve kaynak düzeyinde günlükleri toplamak ve sorgulamak için Azure Log Analytics gibi birleşik bir çözüm öneririz.

• Soğuk analiz için depolamada net saklama süreleri tanımlayın. Belirli bir dönemde geçmiş analizi etkinleştirmek için bu uygulamayı öneririz. Ayrıca depolama maliyetlerini denetlemenize de yardımcı olabilir. Uzun vadeli eğilim analizi için verilerin daha ucuza arşivlendiğinden ve verileri toplandığından emin olan süreçler uygulayın.

• Operasyonel sorunları tahmin etmek için uzun vadeli eğilimleri analiz edin. Operasyonel stratejiler oluşturmak ve ayrıca hangi operasyonel sorunların ne zaman gerçekleşeceğini tahmin etmek için uzun vadeli verileri değerlendirin. Örneğin, ortalama yanıt sürelerinin zaman içinde yavaş yavaş arttığını ve maksimum hedefe yaklaştığını belirtebilirsiniz.

Bu öneriler hakkında ayrıntılı yönergeler için bkz . Bulut uygulamaları için izleme verilerini analiz etme.

İş yükü sistem durumu raporlarını görselleştirme

Panolar

Verileri görselleştirmenin en yaygın yolu, bilgileri bir dizi grafik veya grafik olarak ya da başka bir görsel biçimde görüntüleyebilen panoları kullanmaktır. Bu öğeler parametrelendirilebilir ve analist belirli bir durum için zaman aralığı gibi önemli parametreleri seçebilir.

İş yükünün veya iş yükünün bileşenlerinin ne zaman iyi durumda, düzeyi düşürülmüş veya iyi durumda olmadığını göstermek için panolarınızı sistem durumu modelinizle hizalayın.

Pano sisteminin etkili bir şekilde çalışması için iş yükü ekibi için anlamlı olması gerekir. İş yükü durumuyla ilgili ve eyleme dönüştürülebilir bilgileri görselleştirin. İş yükü veya bileşen düzeyi düşürüldüğünde veya iyi durumda olmadığında, iş yükü ekibinin üyeleri sorunun iş yükünün neresinden kaynaklandığını kolayca belirleyebilmeli ve düzeltici eylemlerine veya araştırmalarına başlayabilmelidir. Buna karşılık, eyleme dönüştürülebilir olmayan veya iş yükü durumuyla ilgili olmayan bilgiler de dahil olmak üzere pano, eyleme dönüştürülebilir verilerden arka plan gürültüsünü fark etmeye çalışan ekip üyeleri için gerekli olmayan karmaşık ve sinir bozucu olabilir.

Paydaşlar veya geliştiriciler için yalnızca ilgili buldukları iş yüküyle ilgili verileri gösterecek şekilde özelleştirilmiş panolarınız olabilir. İş yükü ekibinin, diğer ekiplerin görmekle ilgilendiği veri noktası türlerini anladığınızdan emin olun ve açıklığı denetlemek için panoları paylaşmadan önce önizlemesini yapın. Paydaşlara iş yükünüzle ilgili panolar sağlamak, iş yükü durumu hakkında bilgi sahibi olmalarını sağlamanın iyi bir yoludur, ancak paydaşların gördükleri verileri net bir şekilde anlamaması durumunda karşı üretim riski taşır.

İyi bir pano yalnızca bilgileri görüntülemez. Ayrıca bir analistin bu bilgilerle ilgili olarak doğaçlama sorular oluşturmasını da sağlar. Bazı sistemler, bir operatörün bu görevleri tamamlamak ve temel alınan verileri keşfetmek için kullanabileceği yönetim araçları sağlar. Bunun yerine, bilgileri tutmak için kullanılan depoya bağlı olarak, verileri doğrudan sorgulamak veya daha fazla analiz ve raporlama için Excel gibi araçlara aktarmak mümkün olabilir.

Not

Pano erişimini yetkili personelle kısıtlayın. Panolarla ilgili bilgiler ticari olarak hassas olabilir. Ayrıca, kullanıcıların değiştirmesini önlemek için temel alınan verileri korumanız gerekir.

Raporlama

Raporlama sistemin genel bir görünümünü elde etmek için kullanılır. Geçmiş verileri ve geçerli bilgileri içerebilir. Raporlama gereksinimleri iki geniş kategoriye ayrılır: operasyonel raporlama ve güvenlik raporlaması.

İşlem raporlaması genellikle aşağıdakileri içerir:

• Belirli bir zaman penceresi sırasında genel sistemin veya belirtilen alt sistemlerin kaynak kullanımını anlamak için kullanabileceğiniz istatistikleri toplama.

• Belirli bir süre boyunca genel sistem veya belirtilen alt sistemler için kaynak kullanımı eğilimlerini belirleme.

• Sistem genelinde veya belirtilen bir süre boyunca belirtilen alt sistemlerde oluşan izleme özel durumları.

• Dağıtılan kaynaklar için uygulamanın verimliliğini belirleme ve kaynak hacminin ve bunların ilişkili maliyetlerinin performansı gereksiz yere etkilemeden azaltılıp azaltılamayacağını anlama.

Güvenlik raporlaması, sistemin müşteri kullanımını izler. Şunları içerebilir:

• Kullanıcı işlemlerini denetleme. Bu görev, her kullanıcının tamamlayacağı isteklerin tarih ve saatlerle birlikte kaydedilmesini gerektirir. Veriler, bir yöneticinin kullanıcının belirli bir süre boyunca tamamlayacağı işlem dizisini hızla yeniden oluşturmasını sağlayacak şekilde yapılandırılmalıdır.

• Kullanıcının kaynak kullanımını izleme. Bu görev, bir kullanıcıdan gelen her isteğin sistemi oluşturan çeşitli kaynaklara nasıl ve ne kadar süreyle eriştiğinin kaydedilmesini gerektirir. Bir yönetici bu verileri kullanarak belirli bir süre (faturalama için) kullanıcıya göre bir kullanım raporu oluşturabilir.

Birçok durumda, tanımlanan zamanlamaya göre raporları toplu işlemler oluşturabilir. Gecikme normalde bir sorun değildir. Ayrıca, gerektiğinde kendiliğinden raporlar oluşturabilen toplu işlemlere de sahip olmanız gerekir. Örneğin, verileri Azure SQL Veritabanı gibi bir ilişkisel veritabanında depolarsanız, verileri ayıklamak ve biçimlendirmek ve bir rapor kümesi olarak sunmak için SQL Server Reporting Services gibi bir araç kullanabilirsiniz.

Önemli olaylar için uyarılar tanımlama

Sistemin sağlıklı, duyarlı ve güvenli kalmasını sağlamaya yardımcı olmak için, operatörlerin bunlara zamanında yanıt verebilmesi için uyarılar ayarlayın. Uyarı, tanılama etkinliklerine hızlı bir şekilde başlamalarına yardımcı olmak için yeterli bağlamsal bilgi içerebilir. Uyarı, otomatik ölçeklendirme veya diğer kendi kendini düzeltme mekanizmaları gibi düzeltme işlevlerini çağırmak için kullanılabilir. Uyarılar, bütçeler ve sınırlar üzerinde görünürlük sağlayarak maliyet farkındalığına da olanak sağlayabilir.

Öneriler

• Sorumlu sahipleri ve eylemleri tanımlayan bir uyarı yanıtı işlemi tanımlayın.

• İyi tanımlanmış bir kapsam (kaynak türleri ve kaynak grupları) için uyarıları yapılandırın ve gürültüyü en aza indirmek için ayrıntı düzeyini ayarlayın.

• Kişilerin sorunları etkin bir şekilde aramasını gerektirmek yerine Splunk veya Azure İzleyici gibi otomatik bir uyarı çözümü kullanın.

• Düzeltme işlemlerini kullanıma hazır hale getirmek için uyarıları kullanın. Örneğin, sorunları ve çözümleri izlemek için otomatik olarak bilet oluşturun.

• Bölgelerdeki bulut platformu hizmetlerinizin durumunu, kesintiler hakkındaki iletişimi, planlı bakım etkinliklerini ve diğer sistem durumu önerilerini izleyin.

Eşikler

Uyarılar, izleme sisteminiz tarafından algılandığı gibi eşikler aşıldığında oluşturulur. Genellikle ayarladığınız eşiklerin, bozulmayı veya kesintileri önlemek için iş yükünüzde gerekli değişiklikleri uygulamak için yeterli zaman sağladığından emin olun. Örneğin, çalışan sistemlerden herhangi biri düzeyi düşürülmüş bir kullanıcı deneyimi noktasına aşırı yüklenmeden önce ölçeklendirmeyi başlatmak için otomatik ölçeklendirme eşiğinizi ayarlayın. Altyapı yönetimiyle ilgili geçmiş deneyiminize göre atadığınız eşik değerlerini temel alır ve test uygulamalarınızın bir parçası olarak gerçekleştirdiğiniz test aracılığıyla bunları doğrularsınız.

Uyarı kullanım örnekleri ve diğer önemli noktalar hakkında ayrıntılı yönergeler için bkz . Güvenilir izleme ve uyarı stratejisi tasarlama.

Azure kolaylaştırma

• Azure İzleyici , bulut ve şirket içi ortamlarınızdan izleme verilerini toplamaya, analiz etmeye ve yanıtlamaya yönelik kapsamlı bir izleme çözümüdür.

• Log Analytics , Azure portalında Log Analytics çalışma alanında bulunan verilerde günlük sorgularını düzenlemek ve çalıştırmak için kullanabileceğiniz bir araçtır.

  Birden çok çalışma alanı kullanıyorsanız en iyi yöntemler için Log Analytics çalışma alanı mimarisi kılavuzuna bakın.

• Application Insights , Azure İzleyici'nin bir uzantısıdır. APM özellikleri sağlar.

• Azure İzleyici İçgörüleri , belirli Azure teknolojilerine (VM'ler, uygulama hizmetleri ve kapsayıcılar gibi) yönelik gelişmiş analiz araçlarıdır. Bu araçlar Azure İzleyici ve Log Analytics'in bir parçasıdır.

• SAP çözümleri için Azure İzleyici, Azure üzerinde çalışan SAP manzaraları için bir Azure izleme aracıdır.

• Azure İlkesi, kuruluş standartlarını zorunlu kılmanıza ve uygun ölçekte uyumluluğu değerlendirmenize yardımcı olabilir.

İlgili bağlantılar

• İzleme kılavuzu
• Güvenilir bir izleme ve uyarı stratejisi tasarlama önerileri
• İzleme ve tehdit algılama önerileri
• Performans verilerini toplama önerileri

Topluluk bağlantıları

• Azure İzleyici Temel Uyarıları (AMBA), müşterilerin ve iş ortaklarının Azure İzleyici'yi benimseme yoluyla gözlemlenebilirlik deneyimlerini geliştirmek için kullanabilecekleri merkezi bir uyarı tanımları deposudur.

Operasyonel Mükemmellik denetim listesi

Öneriler kümesinin tamamına bakın.

Operasyonel Mükemmellik denetim listesi