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Datensammlungsregeln (Data Collection Rules, DCRs) bestimmen, wie Telemetrie gesammelt und verarbeitet werden kann, die an Azure gesendet werden. Einige Datensammlungsregeln werden von Azure Monitor erstellt und verwaltet, während Sie andere erstellen können, um die Datensammlung für Ihre speziellen Anforderungen anzupassen. In diesem Artikel werden einige bewährte Methoden erläutert, die beim Erstellen eigener DCRs angewendet werden sollten.
Wenn Sie einen DCR erstellen, müssen einige Aspekte berücksichtigt werden, z. B.:
- Der Typ der gesammelten Daten, auch als Datenquellentyp bezeichnet (Leistung, Ereignisse)
- Die virtuellen Zielcomputer, denen der DCR zugeordnet ist
- Ziel der gesammelten Daten
Die Berücksichtigung all dieser Faktoren ist für eine gute DCR-Organisation von entscheidender Bedeutung. Alle oben genannten Punkte wirken sich auf den Aufwand des DCR-Managements sowie auf den Ressourcenverbrauch bei der Konfigurationsübertragung und -verarbeitung aus.
Angesichts der nativen Granularität, die es einem bestimmten DCR ermöglicht, mehreren Zielcomputern und einem bestimmten virtuellen Computer zugeordnet zu werden, der bis zu 30 DCRs zugeordnet ist, ist es wichtig, die DCRs so einfach wie möglich zu halten, indem weniger Datenquellen verwendet werden. Es ist auch wichtig, die Liste der gesammelten Elemente in jeder Datenquelle schlanker und auf den Observierbarkeitsbereich ausgerichtet zu halten.
Um zu verdeutlichen, was ein Observability-Bereich sein könnte, überlegen Sie es als Ihre bevorzugte logische Grenze zum Sammeln von Daten. Beispielsweise könnte ein möglicher Bereich eine Reihe virtueller Computer sein, auf denen Software ausgeführt wird (z. B. SQL Server), die für eine bestimmte Anwendung erforderlich sind, oder grundlegende Betriebssystemzähler oder Ereignisse, die von Ihren IT-Administratoren verwendet werden. Es ist auch möglich, ähnliche Bereiche für verschiedene Umgebungen (Entwicklung, Test, Produktion) zu erstellen, um noch mehr zu spezialisiert.
Tatsächlich ist es nicht ideal und auch nicht empfohlen, einen einzelnen DCR zu erstellen, der alle Datenquellen, Sammlungselemente und Ziele enthält, um die Observierbarkeit zu implementieren. In der folgenden Tabelle gibt es mehrere Empfehlungen, die bei der Besseren Planung der Erstellung und Wartung von DCR helfen könnten:
| Kategorie | Beste Praxis | Erklärung | Auswirkungsbereich |
|---|---|---|---|
| Datensammlung | Definieren Sie den Umfang der Beobachtbarkeit. | Das Definieren des Einblickbereichs ist der Schlüssel zur einfachen und erfolgreichen Verwaltung und Organisation von Datensammlungsregeln. Es hilft, zu klären, was die Sammlung benötigt, und von welchem virtuellen Zielcomputer sie ausgeführt werden sollte. Wie bereits erläutert, könnte ein Observability-Bereich eine Reihe virtueller Computer sein, auf denen Software ausgeführt wird, die für eine bestimmte Anwendung, eine Reihe allgemeiner Informationen für die IT-Abteilung usw. üblich ist. Beispielsweise könnte das Erfassen der grundlegenden Leistungsindikatoren des Betriebssystems wie CPU-Auslastung, verfügbarer Arbeitsspeicher und freier Speicherplatz als Bereich für Die zentrale IT-Verwaltung betrachtet werden. | Wenn sie keinen klar definierten Bereich haben, wird keine Klarheit geschaffen und lässt keine ordnungsgemäße Verwaltung zu. |
| Erstellen Sie DCRs speziell für den Beobachtbarkeitsbereich. | Das Erstellen separater DCRs basierend auf dem Beobachtungsbereich ist der Schlüssel zur einfachen Wartung. Sie können die DCRs auf einfache Weise den relevanten virtuellen Zielcomputern zuordnen. | Warum wird ein einzelner DCR erstellt, der Leistungsindikatoren des Betriebssystems sowie Webserverzähler und Datenbankzähler zusammen sammelt? Dieser Ansatz zwingt jede zugehörige virtuelle Maschine nicht nur zur Übertragung, Verarbeitung und Ausführung von Konfigurationen, die außerhalb des vorgesehenen Rahmens liegen. Es erfordert auch mehr Aufwand, wenn die DCR-Konfiguration aktualisiert werden muss. Überlegen Sie, wie Sie eine Vorlage verwalten, die unnötige Einträge enthält; Diese Situation ist weniger als ideal und lässt Platz für Fehler. | |
| Erstellen Sie einen für die Datensammlungsregel spezifischen Datenquellentyp innerhalb der definierten Einblickbereiche. | Das Erstellen separater Datensammlungsregeln für die Leistung und für Ereignisse hilft sowohl bei der Verwaltung der Konfiguration als auch bei der Zuordnung mit ausreichender Granularität basierend auf den Zielcomputern. Beispielsweise kann das Erstellen eines DCR zum Sammeln von Ereignissen und Leistungsindikatoren zu einem unoptimalen Ansatz führen. Es kann Situationen geben, in denen ein bestimmter Computer (oder eine Reihe von Computern) nicht die Ereignisprotokolle oder Leistungsindikatoren im DCR konfiguriert hat. In dieser Situation werden die virtuellen Computer gezwungen, eine Konfiguration zu verarbeiten und auszuführen, die nicht gemäß der darin installierten Software erforderlich ist. | Das Nichtbenutzen unterschiedlicher DCRs zwingt jede zugeordnete virtuelle Maschine, Konfigurationen zu übertragen, zu verarbeiten und auszuführen, die möglicherweise nicht gemäß der installierten Software anwendbar sind. Ein übermäßiger Rechenressourcenverbrauch und Fehler bei der Verarbeitungskonfiguration können dazu führen, dass der Azure Monitor Agent (AMA) nicht mehr reagiert. Darüber hinaus erhöht das Sammeln unnötiger Daten die Datenaufnahmekosten. | |
| Datenziel | Erstellen Sie unterschiedliche DCR basierend auf dem Ziel. | DCRs können Daten gleichzeitig an mehrere Ziele senden, z. B. Azure Monitor Metrics und Azure Monitor Logs. Zielspezifische DCRs sind bei der Verwaltung der Anforderungen an die Datenhoheits- oder Gesetzesanforderungen hilfreich. Da die Konformität erfordert, dass Daten nur an zulässige Repositorys gesendet werden, die in zulässigen Regionen erstellt wurden, ermöglicht die Verwendung verschiedener DCRs eine bessere granulare Zieladressierung. | Wenn Sie dcRs nicht auf der Grundlage des Datenziels trennen, kann dies zu einer Nichtkompatibilität mit den Anforderungen an die Datenverarbeitung, den Datenschutz und den Zugriff führen. Es kann auch zu unnötigen Datensammlungen führen, was zu unerwarteten Kosten führt. |
Die oben erwähnten Prinzipien bieten eine Grundlage für die Erstellung Ihres eigenen DCR-Verwaltungsansatzes, der die Wartungsfreundlichkeit, die Einfache Wiederverwendung, granularität und Dienstgrenzwerte ausgleicht. DCRs benötigen auch eine gemeinsame Governance, um sowohl die Bildung von Silos als auch unnötige Arbeitsduplikate zu minimieren.