Datensammlungsregeln (Data Collection Rules, DCRs) in Azure Monitor

Datensammlungsregeln (Data Collection Rules, DCRs) sind Teil eines ETL-ähnlichen Prozesses (Extract, Transform und Load), der die alten Datensammlungsmethoden für Azure Monitor verbessert. Dieser Prozess verwendet eine gemeinsame Datenaufnahmestrategie für alle Datenquellen und eine Standardmethode der Konfiguration, die besser verwaltbar und skalierbarer als vorherige Sammlungsmethoden ist.

Für viele Überwachungsszenarien müssen Sie nicht verstehen, wie ein DCR erstellt oder zugewiesen wird. Sie können einfach Anleitungen im Azure-Portal verwenden, um die Datensammlung zu aktivieren und zu konfigurieren, während Azure Monitor den DCR für Sie erstellt und konfiguriert. Dieser Artikel enthält weitere Details dazu, wie DCRs funktionieren, um mit dem Erstellen und Konfigurieren manuell zu beginnen, damit Sie den Datensammlungsprozess anpassen können.

Zu den spezifischen Vorteilen der DCR-basierten Datensammlung gehören:

• Konsistente Methode für die Konfiguration verschiedener Datenquellen.
• Möglichkeit, eine Transformation zum Filtern oder Ändern eingehender Daten vor dem Senden an ein Ziel zu verwenden.
• Skalierbare Konfigurationsoptionen, die Infrastruktur als Code- und DevOps-Prozesse unterstützen.
• Option der Azure Monitor-Pipeline in Ihrer eigenen Umgebung, um High-End-Skalierbarkeit, mehrschichtige Netzwerkkonfigurationen und regelmäßige Konnektivität bereitzustellen.

Anzeigen von DCRs

Datensammlungsregeln (DATA Collection Rules, DCRs) werden in Azure gespeichert, sodass sie wie jede andere Azure-Ressource zentral bereitgestellt und verwaltet werden können. Sie bieten eine konsistente und zentralisierte Möglichkeit, verschiedene Datensammlungsszenarien zu definieren und anzupassen.

Zeigen Sie alle DCRs in Ihrem Abonnement über die Option "Datensammlungsregeln " im Menü "Monitor" im Azure-Portal an. Unabhängig von der Methode, die zum Erstellen der DCR und der Details der DCR selbst verwendet wird, werden alle DCRs im Abonnement auf diesem Bildschirm aufgeführt.

Ersetzte Legacy-Methoden zur Datensammlung

Der Datensammlungsprozess für DCRs wurde entweder ersetzt oder ist dabei, andere Datensammlungsmethoden in Azure Monitor zu ersetzen. In der folgenden Tabelle werden die Legacy-Methoden und die entsprechenden DCR-basierten Ersetzungen aufgeführt. Andere Datensammlungsmethoden in Azure Monitor werden voraussichtlich auch in Zukunft durch DCRs ersetzt.

Datensammlungsprozess

Der von DCRs unterstützte Datensammlungsprozess bietet einen allgemeinen Verarbeitungspfad für eingehende Daten. Jedes Datensammlungsszenario wird in einem DCR definiert. Der DCR enthält Anweisungen dazu, wie Azure Monitor die empfangenen Daten verarbeiten soll. Je nach Szenario geben DCRs alle oder einige der folgenden Werte an:

• Daten zum Sammeln und Senden an Azure Monitor.
• Schema der eingehenden Daten.
• Transformationen, die auf die Daten angewendet werden sollen, bevor sie gespeichert werden.
• Ziel, an das die Daten gesendet werden soll.

Zuordnungen zu Datensammlungsregeln (Data Collection Rule Associations, DCRAs)

Zuordnungen zu Datensammlungsregeln (Data Collection Rule Associations, DCRAs) werden zwischen der Ressource und der Datensammlungsregel (Data Collection Rule, DCR) erstellt, um bestimmte Datensammlungsszenarien zu ermöglichen. Dies ist eine m:n-Beziehung, bei der ein einzelner DCR mehreren Ressourcen zugeordnet werden kann und eine einzelne Ressource bis zu 30 DCRs zugeordnet werden kann. Auf diese Weise können Sie eine Strategie für die Aufrechterhaltung Ihrer Überwachung über Gruppen von Ressourcen mit unterschiedlichen Anforderungen hinweg entwickeln.

Verwenden einer DCR

Nachdem ein DCR erstellt wurde, gibt es verschiedene Methoden, um es je nach Datensammlungsszenario zu verwenden. In der folgenden Tabelle sind die allgemeinen Szenarien und die Methode aufgeführt, die zum Sammeln von Daten in den einzelnen Fällen verwendet wird. Weitere Details zu den einzelnen Angaben finden Sie unten.

Szenarien

In den folgenden Abschnitten werden die allgemeinen Szenarien für die Verwendung von DCRs zum Sammeln von Daten in Azure Monitor beschrieben. Sie beschreiben die Details, die im DCR enthalten sind, und die verwendete Methode gibt an, welche DCR für dieses bestimmte Szenario verwendet werden soll.

Azure Monitor-Agent (AMA)

Der Azure Monitor-Agent (AMA) wird verwendet, um Daten von virtuellen Computern und Kubernetes-Clustern zu sammeln. Das folgende Diagramm veranschaulicht die Datensammlung für AMA, die auf einem virtuellen Computer ausgeführt wird. Wenn der Agent installiert ist, stellt er eine Verbindung zu Azure Monitor her, um alle Datensammlungsregeln abzurufen, die ihm zugeordnet sind. In diesem Szenario geben die DCRs Ereignisse und Leistungsdaten an, die erfasst werden sollen. Für einen Kubernetes-Cluster würde dies auch Prometheus-Metriken enthalten. Der Agent verwendet diese Informationen, um zu bestimmen, welche Daten vom Computer erfasst und an Azure Monitor gesendet werden sollen. Sobald die Daten übermittelt wurden, werden alle im DCR angegebenen Transformationen ausgeführt, um die Daten zu filtern und zu ändern und dann die Daten an den angegebenen Arbeitsbereich und die angegebene Tabelle zu senden.

Ausführliche Informationen finden Sie unter "Sammeln von Daten vom Client für virtuelle Computer mit Azure Monitor und Aktivieren der Überwachung für Kubernetes-Cluster ".

Event Hubs (Vorschau)

Das folgende Diagramm veranschaulicht, wie Daten direkt aus Event Hubs in einen Log Analytics-Arbeitsbereich aufgenommen werden. Wenn Daten vom Event Hub empfangen werden, werden sie an Azure Monitor übermittelt und dann an alle in den damit verbundenen DCRs angegebenen Ziele umgeformt und gesendet.

Details finden Sie unter "Aufnehmen von Ereignissen aus Azure Event Hubs" in Azure Monitor Logs (Vorschau).

Plattformmetriken (Vorschau)

Plattformmetriken werden automatisch aus Azure-Ressourcen gesammelt und an Azure Monitor-Metriken gesendet. Das folgende Diagramm zeigt den Prozess der Verwendung eines DCR zum Senden dieser Daten an einen Log Analytics-Arbeitsbereich zur Analyse mithilfe von Protokollabfragen. Dadurch wird die aktuelle Methode der Verwendung von Diagnoseeinstellungen zum Ausführen dieser Funktion ersetzt.

Wenn der DCR erstellt wird, gibt er den Arbeitsbereich und die Tabelle an, in der die Daten gesendet werden sollen. Der DCR enthält auch eine Transformation, mit der sichergestellt wird, dass die Daten im richtigen Format für die Zieltabelle vorliegen. Der DCR wird dann der Ressource zugeordnet, aus der die Plattformmetriken gesammelt werden.

Details finden Sie unter Metrikexport durch Datensammlungsregeln .

Direkte Erfassung

Bei direkter Aufnahme wird eine bestimmte DCR angegeben, um die eingehenden Daten zu verarbeiten. Das folgende Diagramm veranschaulicht beispielsweise Daten aus einer benutzerdefinierten Anwendung mithilfe der Protokollaufnahme-API. Jeder API-Aufruf gibt den DCR an, der seine Daten verarbeitet. Der DCR versteht die Struktur der eingehenden Daten, enthält eine Transformation , die sicherstellt, dass sich die Daten im Format der Zieltabelle befinden, und gibt einen Arbeitsbereich und eine Tabelle an, um die transformierten Daten zu senden.

Details finden Sie unter Protokollaufnahme-API .

Arbeitsbereichstransformations-DCR

DCRs für die Arbeitsbereichstransformation bieten Transformationen für Datensammlungsszenarien ohne DCR. Sie werden direkt auf den Log Analytics-Arbeitsbereich angewendet und werden automatisch aktiviert, wenn sie erstellt werden.

Details finden Sie unter Arbeitsbereichstransformation DCR .

Verwandlungen

Transformationen sind KQL-Abfragen, die in einem DCR enthalten sind und für jeden empfangenen Datensatz ausgeführt werden. Sie ermöglichen es Ihnen, eingehende Daten zu ändern, bevor sie in Azure Monitor gespeichert oder an ein anderes Ziel gesendet werden. Sie können nicht benötigte Daten filtern, um Ihre Erfassungskosten zu reduzieren, vertrauliche Daten zu entfernen, die nicht im Log Analytics-Arbeitsbereich gespeichert werden sollen, oder Daten formatieren, um sicherzustellen, dass sie mit dem Schema ihres Ziels übereinstimmt. Transformationen ermöglichen auch erweiterte Szenarien wie das Senden von Daten an mehrere Ziele oder das Anreichern von Daten mit zusätzlichen Informationen.

Azure Monitor-Pipeline

Die Azure Monitor-Pipeline erweitert den Datensammlungsprozess auf Ihr eigenes Rechenzentrum. Sie ermöglicht die Sammlung und das Routing von Telemetriedaten im großen Maßstab, bevor diese in die Cloud übermittelt werden.

Bestimmte Anwendungsfälle für die Azure Monitor-Pipeline sind:

• Skalierbarkeit. Die Pipeline kann große Datenmengen aus überwachten Ressourcen verarbeiten, die möglicherweise durch andere Sammlungsmethoden wie azure Monitor-Agent eingeschränkt werden können.
• Regelmäßige Konnektivität. In einigen Umgebungen kann die Konnektivität zur Cloud unzuverlässig sein oder unerwartet lange Zeiträume ohne Verbindung haben. Die Pipeline kann Daten lokal zwischenspeichern und mit der Cloud synchronisieren, wenn die Konnektivität wiederhergestellt wird.
• Layered Network. In einigen Umgebungen wird das Netzwerk segmentiert, und Daten können nicht direkt an die Cloud gesendet werden. Die Pipeline kann verwendet werden, um Daten aus überwachten Ressourcen ohne Cloudzugriff zu sammeln und die Verbindung mit Azure Monitor in der Cloud zu verwalten.

DCR-Regionen

Datensammlungsregeln werden regional gespeichert und sind in allen öffentlichen Regionen verfügbar, in denen der Log Analytics-Arbeitsbereich und die Azure Government-Clouds und China-Clouds unterstützt werden. Air-Gap-Clouds werden noch nicht unterstützt. Eine Datensammlungsregel wird in der von Ihnen angegebenen Region erstellt und gespeichert und in der gekoppelten Region innerhalb derselben Geografie gesichert. Der Dienst wird in allen drei Verfügbarkeitszonen innerhalb der Region bereitgestellt. Aus diesem Grund ist es ein zonenredundanter Dienst, der die Verfügbarkeit weiter erhöht.

Die Datenresidenz in einer einzelnen Region ist eine Vorschaufunktion, mit der Kundendaten in einer einzelnen Region gespeichert werden können und derzeit nur in der Region Südostasien (Singapur) des Asia Pacific Geo und in der Region Brasilien Süd (Bundesstaat São Paulo) des Brasilien Geo verfügbar ist. Die Residenz in einer einzelnen Region ist in diesen Regionen standardmäßig aktiviert.

Nächste Schritte

Weitere Informationen zum Arbeiten mit DCRs finden Sie unter:

• Datensammlungsregelstruktur für eine Beschreibung der JSON-Struktur von DCRs und die verschiedenen Elemente, die für verschiedene Workflows verwendet werden.
• Beispieldatensammlungsregeln (DCRs) für Beispiel-DCRs für verschiedene Datensammlungsszenarien.
• Erstellen und Bearbeiten von Datensammlungsregeln (DATA Collection Rules, DCRs) in Azure Monitor für verschiedene Methoden zum Erstellen von DCRs für verschiedene Datensammlungsszenarien.
• Azure Monitor-Dienstgrenzwerte für Grenzwerte, die für jeden DCR gelten.