Log Analytics エージェントを使用して Windows と Linux のパフォーマンスデータソースを収集する

2025-04-23

Windows および Linux のパフォーマンスカウンターから、ハードウェアコンポーネント、オペレーティングシステム、およびアプリケーションのパフォーマンスに関する情報が得られます。 Azure Monitor では、ほぼリアルタイムの分析のために Log Analytics エージェントからパフォーマンスカウンターを頻繁に収集することができます。また、Azure Monitor では、長期的な分析とレポートのためにパフォーマンスデータを集計することもできます。

重要

レガシの Log Analytics エージェントは、2024 年 8 月 31 日の時点で非推奨となっています。今後 Microsoft は、Log Analytics エージェントに関するすべてのサポートを提供しません。 Azure Monitor にデータを取り込むために Log Analytics エージェントを使用している場合は、Azure Monitor エージェントに移行してください。

パフォーマンスカウンターを構成する

Log Analytics ワークスペースの [レガシエージェントの管理] メニューからパフォーマンスカウンターを構成します。

新しいワークスペースの Windows または Linux のパフォーマンスカウンターを初めて構成する場合、いくつかの一般的なカウンターをすばやく作成するためのオプションが表示されます。それぞれの横にはチェックボックスが表示されます。最初に作成するカウンターがオンになっていることを確かめてから、[選択されたパフォーマンスカウンターを追加する] を選択します。

Windows のパフォーマンスカウンターの場合、パフォーマンスカウンターごとに特定のインスタンスを選択できます。 Linux のパフォーマンスカウンターの場合、各カウンターに対して選択したインスタンスが、そのすべての子カウンターに適用されます。次の表は、Windows と Linux の両方のパフォーマンスカウンターで利用できる共通のインスタンスを示しています。

インスタンス名	説明
合計	すべてのインスタンスの合計
*	すべてのインスタンス
(/\|/var)	/ または /var という名前のインスタンスと一致します

Windows パフォーマンスカウンター

収集する新しい Windows パフォーマンスカウンターを追加するには、次の手順を実行します。 V2 Windows パフォーマンスカウンターはサポートされていません。

[パフォーマンスカウンターの追加] を選択します。
<オブジェクト (インスタンス)>\<カウンター> の形式で、テキストボックスにカウンターの名前を入力します。入力を開始すると、一致する一般的なカウンターの一覧が表示されます。一覧からカウンターを選択するか、独自のものを入力することができます。 <オブジェクト>\<カウンター> を指定して、特定のカウンターのすべてのインスタンスを返すこともできます。

名前付きインスタンスから SQL Server パフォーマンスカウンターが収集される場合、すべての名前付きインスタンスカウンターの名前は MSSQL$ から始まり、その後にインスタンスの名前が続きます。たとえば、名前付き SQL インスタンス INST2 のデータベースパフォーマンスオブジェクトからログキャッシュヒット率カウンターを収集するには、MSSQL$INST2:Databases(*)\Log Cache Hit Ratio と指定します。
カウンターを追加すると、その [サンプルの間隔] には既定値の 10 秒が使用されます。収集されたパフォーマンスデータのストレージ要件を減らしたい場合は、1,800 秒 (30 分) を上限としてこの既定値を増やします。
カウンターの追加が完了した後、画面の上部にある [適用] を選択して構成を保存します。

Linux パフォーマンスカウンター

収集する新しい Linux パフォーマンスカウンターを追加するには、次の手順を実行します。

[パフォーマンスカウンターの追加] を選択します。
<オブジェクト (インスタンス)>\<カウンター> の形式で、テキストボックスにカウンターの名前を入力します。入力を開始すると、一致する一般的なカウンターの一覧が表示されます。一覧からカウンターを選択するか、独自のものを入力することができます。
オブジェクトのすべてのカウンターは、同じ [サンプルの間隔] を使用します。既定値は 10 秒です。収集されたパフォーマンスデータのストレージ要件を減らしたい場合は、1,800 秒 (30 分) を上限としてこの既定値を増やします。
カウンターの追加が完了した後、画面の上部にある [適用] を選択して構成を保存します。

構成ファイルで Linux のパフォーマンスカウンターを構成する

Azure portal を使用して Linux のパフォーマンスカウンターを構成する代わりに、Linux エージェントで構成ファイルを編集することもできます。収集するパフォーマンスメトリックは、 /etc/opt/microsoft/omsagent/<workspace id>/conf/omsagent.conf の構成によって制御されます。

収集するパフォーマンスメトリックの各オブジェクト (カテゴリ) は、構成ファイルの中で単一の <source> 要素として定義する必要があります。構文ではこのパターンに従います。

<source>
    type oms_omi
    object_name "Processor"
    instance_regex ".*"
    counter_name_regex ".*"
    interval 30s
</source>

この要素のパラメーターを次の表に示します。

パラメーター	説明
object_name	コレクションのオブジェクト名。
instance_regex	収集するインスタンスを定義する ''正規表現''。すべてのインスタンスは、`.*` という値で指定します。 _Total インスタンスのみのプロセッサメトリックを収集するには、`_Total` を指定します。 crond または sshd のインスタンスのみを対象にプロセスメトリックを収集するには、`(crond\\|sshd)` を指定します。
counter_name_regex	収集する (オブジェクトの) カウンターを定義する ''正規表現''。オブジェクトのすべてのカウンターを収集するには、`.*` を指定します。メモリオブジェクトを対象にスワップ領域カウンターのみを収集するには、たとえば、`.+Swap.+` を指定できます
間隔	オブジェクトのカウンターを収集する頻度。

次の表は、構成ファイルで指定できるオブジェクトとカウンターを一覧表示しています。特定のアプリケーションでより多くのカウンターを使用できます。詳細については、「Azure Monitor で Linux アプリケーションのパフォーマンスカウンターを収集する」を参照してください。

オブジェクト名	カウンター名
論理ディスク	% Free Inodes
論理ディスク	空き容量の割合
論理ディスク	% Used Inodes
論理ディスク	使用済みスペースの割合
論理ディスク	ディスク読み取りバイト/秒
論理ディスク	ディスクの読み取り/秒
論理ディスク	ディスク転送/秒
論理ディスク	ディスク書き込みバイト/秒
論理ディスク	ディスク書き込み/秒
論理ディスク	空きメガバイト
論理ディスク	論理ディスクバイト数/秒
メモリ	使用可能なメモリの割合
メモリ	% 利用可能なスワップ領域
メモリ	使用済みメモリの%
メモリ	% Used Swap Space
メモリ	利用可能なメモリー容量（MB単位）
メモリ	Available MBytes Swap
メモリ	秒あたりのページ読み取り
メモリ	ページ書き込み/秒
メモリ	ページ/秒
メモリ	Used MBytes Swap Space
メモリ	使用メモリメガバイト
ネットワーク	総送信バイト数
ネットワーク	受信バイト総数
ネットワーク	合計バイト数
ネットワーク	送信されたパケット総数
ネットワーク	受信したパケットの総数
ネットワーク	Rx エラーの合計
ネットワーク	「送信エラー総数」
ネットワーク	総衝突件数
物理ディスク	Avg.Disk sec/Read
物理ディスク	Avg.Disk sec/Transfer
物理ディスク	ディスク平均秒数/書き込み
物理ディスク	物理ディスクバイト/秒
プロセス	Pct Privileged Time
プロセス	Pct User Time
プロセス	使用済みメモリkバイト
プロセス	仮想共有メモリ
プロセッサ	% DPC Time
プロセッサ	遊休時間%
プロセッサ	% Interrupt Time
プロセッサ	% IO Wait Time
プロセッサ	% いい時間
プロセッサ	% 特権時間
プロセッサ	プロセッサ時間の使用率 (%)
プロセッサ	% User Time
システム	空き物理メモリ
システム	Free Space in Paging Files
システム	空き仮想メモリ
システム	プロセス
システム	Size Stored In Paging Files
システム	Uptime
システム	ユーザー

次の構成はパフォーマンスメトリックの既定値です。

<source>
    type oms_omi
    object_name "Physical Disk"
    instance_regex ".*"
    counter_name_regex ".*"
    interval 5m
</source>

<source>
    type oms_omi
    object_name "Logical Disk"
    instance_regex ".*"
    counter_name_regex ".*"
    interval 5m
</source>

<source>
    type oms_omi
    object_name "Processor"
    instance_regex ".*"
    counter_name_regex ".*"
    interval 30s
</source>

<source>
    type oms_omi
    object_name "Memory"
    instance_regex ".*"
    counter_name_regex ".*"
    interval 30s
</source>

データコレクション

Azure Monitor は、カウンターがインストールされているすべてのエージェントについて、指定されたサンプル間隔ですべての指定されたパフォーマンスカウンターを収集します。データは集計されません。 Log Analytics ワークスペースで指定された期間、すべてのログクエリビューで生データを利用できます。

パフォーマンスレコードのプロパティ

パフォーマンスレコードには、Perf の型と、次の表に一覧表示されているプロパティがあります。

プロパティ	説明
コンピュータ	イベント収集元のコンピューター。
CounterName	パフォーマンスカウンターの名前。
CounterPath	\\<コンピューター>\オブジェクト(インスタンス)\カウンター形式のカウンターの完全パス。
CounterValue	カウンターの数値。
インスタンス名	イベントインスタンスの名前。インスタンスがない場合は空白です。
オブジェクト名	パフォーマンスオブジェクトの名前。
ソースシステム	データが収集されたエージェントの種類: OpsManager – Windows エージェント (直接接続または SCOM) Linux – すべての Linux エージェント AzureStorage – Azure Diagnostics
タイムジェネレイテッド	データがサンプリングされた日付と時刻。

サイズ見積もり

10 秒間隔での特定のカウンターの収集量の大まかな見積もり値は、インスタンスごとに 1 日あたり約 1 MB です。次の式で、特定のカウンターのストレージ要件を見積もることができます。

1 MB x (カウンターの数) x (エージェントの数) x (インスタンスの数)

パフォーマンスレコードに対するログクエリ

次の表は、パフォーマンスレコードを取得するログクエリのさまざまな例をまとめたものです。

クエリ	説明
Perf	すべてのパフォーマンスデータ
Perf \| where Computer == "MyComputer"	特定のコンピューターからのすべてのパフォーマンスデータ
Perf \| where CounterName == "Current Disk Queue Length"	特定のカウンターに関するすべてのパフォーマンスデータ
Perf \| where ObjectName == "Processor" and CounterName == "% Processor Time" and InstanceName == "_Total" \| summarize AVGCPU = avg(CounterValue) by Computer	コンピューター全体の平均 CPU 使用率
Perf \| where CounterName == "% Processor Time" \| summarize AggregatedValue = max(CounterValue) by Computer	コンピューター全体の最大 CPU 使用率
Perf \| where ObjectName == "LogicalDisk" and CounterName == "Current Disk Queue Length" and Computer == "MyComputerName" \| summarize AggregatedValue = avg(CounterValue) by InstanceName	特定のコンピューターのインスタンス全体における現在のディスクキューの長さの平均
Perf \| where CounterName == "Disk Transfers/sec" \| summarize AggregatedValue = percentile(CounterValue, 95) by Computer	コンピューター全体のディスク転送数/秒の 95 パーセンタイル
Perf \| where CounterName == "% Processor Time" and InstanceName == "_Total" \| summarize AggregatedValue = avg(CounterValue) by bin(TimeGenerated, 1h), Computer	全コンピューターの CPU 使用率の平均値 (1 時間ごと)
Perf \| where Computer == "MyComputer" and CounterName startswith_cs "%" and InstanceName == "_Total" \| summarize AggregatedValue = percentile(CounterValue, 70) by bin(TimeGenerated, 1h), CounterName	特定のコンピューターの各パーセントカウンターの70パーセンタイルを1時間ごとに計算する。
Perf \| where CounterName == "% Processor Time" and InstanceName == "_Total" and Computer == "MyComputer" \| summarize ["min(CounterValue)"] = min(CounterValue), ["avg(CounterValue)"] = avg(CounterValue), ["percentile75(CounterValue)"] = percentile(CounterValue, 75), ["max(CounterValue)"] = max(CounterValue) by bin(TimeGenerated, 1h), Computer	特定のコンピューターの CPU 使用率の平均、最小、最大、75 パーセンタイル (1 時間ごと)
Perf \| where ObjectName == "MSSQL$INST2:Databases" and InstanceName == "master"	名前付き SQL Server インスタンス INST2 からのマスターデータベースのデータベースパフォーマンスオブジェクトのすべてのパフォーマンスデータ

次のステップ

MySQL および Apache HTTP Server を含む、Linux アプリケーションからパフォーマンスカウンターを収集します。
ログクエリについて学習し、データソースとソリューションから収集されたデータを分析します。
さらに視覚化および分析を行うために、収集されたデータを Power BI にエクスポートします。

次の方法で共有

Log Analytics エージェントを使用して Windows と Linux のパフォーマンス データ ソースを収集する

パフォーマンス カウンターを構成する

Windows パフォーマンス カウンター

Linux パフォーマンス カウンター

構成ファイルで Linux のパフォーマンス カウンターを構成する

データ コレクション

パフォーマンス レコードのプロパティ