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Azure Monitor 與 Log Analytics

Azure Monitor 和 Log Analytics 是 Microsoft Azure 提供的強大工具,用於監控、分析和診斷 Azure 和本地資源的性能和健康狀況。這兩者互補,共同支持系統監控和日誌分析。以下是這兩個服務的概述及其主要功能:

Azure Monitor

Azure Monitor 是一個全面的監控解決方案,用於收集、分析和操作 Azure 及本地環境中的監控數據。它提供了多種功能,幫助您維持系統的健康狀況、性能和可用性。

主要功能

  1. 數據收集
    • Metrics: 收集和分析來自 Azure 資源的性能指標,如 CPU 使用率、內存使用量等。
    • Logs: 收集來自應用程式、虛擬機器和其他資源的日誌數據,包括診斷日誌和應用程序日誌。
    • Alerts: 設定警報來通知您系統中的異常情況,並根據預設條件自動執行操作。
    • Application Insights: 監控應用程式性能,包括異常追蹤、依賴性分析和使用者互動追蹤。
  2. 可視化和分析
    • Dashboards: 創建自訂儀表板以可視化監控數據,提供即時的系統健康狀況概覽。
    • Workbooks: 使用可互動的報表和視覺化工具來深入分析數據,生成報告和見解。
    • Insights: 使用 Azure Monitor 的分析功能獲取深入的系統性能洞察。
  3. 診斷和解決問題
    • Diagnostics: 設置診斷設置以收集額外的診斷數據,如事件日誌、性能計數器等。
    • AutoScale: 基於預設指標自動調整資源的大小,以滿足需求變化。
  4. 集成
    • Automation: 與 Azure Automation 集成,根據警報自動執行腳本和工作流。
    • Third-Party Integration: 支援與第三方監控工具的集成,如 ServiceNow、Splunk 等。

Log Analytics

Log Analytics 是 Azure Monitor 的一部分,用於收集、分析和查詢機器數據和日誌數據。它提供了一個強大的查詢引擎,可以深入分析和可視化數據。

主要功能

  1. 數據查詢和分析
    • Kusto Query Language (KQL): 使用 KQL 編寫複雜的查詢,分析和提取有用的信息。KQL 是一種強大的查詢語言,用於從數據中提取見解。
    • Logs: 審視和分析來自 Azure 和本地資源的日誌數據。
  2. 數據儲存
    • Log Analytics Workspace: 數據存儲的中心位置,所有收集的日誌和指標數據都被存儲在 Log Analytics 工作區中。
  3. 可視化和報告
    • Workbooks: 創建交互式報告和儀表板,以可視化日誌和指標數據。
    • Alerts: 設定基於日誌數據的警報,以檢測和響應異常情況。
  4. 診斷和問題解決
    • Search: 使用內建的搜尋功能查詢和分析日誌數據。
    • Performance Monitoring: 分析性能數據,識別瓶頸和問題。

如何使用 Azure Monitor 和 Log Analytics

設定 Azure Monitor

  1. 建立和配置 Azure Monitor
    • 在 Azure Portal 中,導航到 Azure Monitor,設置所需的監控和診斷設定。
  2. 設置資料來源
    • 配置應用程式、虛擬機器和其他資源以發送數據到 Azure Monitor。
  3. 設置警報和自動化
    • 創建警報規則以監控特定條件,並配置自動化操作。

設定 Log Analytics

  1. 建立 Log Analytics 工作區
    • 在 Azure Portal 中,導航到 Log Analytics 工作區,並創建新的工作區。
  2. 配置數據來源
    • 配置資源和服務將日誌數據發送到 Log Analytics 工作區。
  3. 查詢和分析數據
    • 使用 KQL 編寫查詢,分析和可視化數據,生成報告和見解。
  4. 創建儀表板和報告
    • 使用 Workbooks 創建自訂儀表板和報告,顯示數據和分析結果。

總結

Azure Monitor 和 Log Analytics 提供了全面的監控和分析解決方案,使您能夠深入了解和維護 Azure 和本地資源的健康狀況。Azure Monitor 提供了整體的監控功能,而 Log Analytics 則提供了強大的日誌分析和查詢能力。通過這些工具,您可以獲取系統性能見解、檢測和解決問題,並實現自動化運維和故障排除。

本文章以 CC BY 4.0 授權