Visualisieren von Daten über Azure Data Explorer in Grafana

Artikel
11/23/2024

Grafana ist eine Analyseplattform, auf der Sie Daten abfragen und visualisieren und dashboards basierend auf Ihren Visualisierungen erstellen und freigeben können. Grafana bietet ein Azure Data Explorer-Plug-In, mit dem Sie eine Verbindung mit Daten aus dem Azure-Daten-Explorer herstellen und visualisieren können. Das Plug-In funktioniert sowohl mit Azure Managed Grafana als auch mit selbst gehostetem Grafana.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Ihren Cluster als Datenquelle für Grafana konfigurieren und Daten in Grafana für Azure Managed Grafana und selbst gehostete Grafana visualisieren. Um die Beispiele in diesem Artikel zu befolgen, nehmen Sie die StormEvents-Beispieldaten ein. Das StormEvents-Beispiel-Dataset enthält Wetterdaten aus den Nationalen Zentren für Umweltinformationen.

Voraussetzungen

Für Azure Managed Grafana, ein Azure-Konto und eine Azure Managed Grafana-Instanz .
Für selbst gehostete Grafana, Grafana Version 5.3.0 oder höher für Ihr Betriebssystem und das Azure Data Explorer-Plug-In für Grafana. Sie benötigen Plug-In Version 3.0.5 oder höher, um den Grafana-Abfrage-Generator zu verwenden.
Schnellstart: Erstellen eines Azure Data Explorer-Clusters und einer Datenbank. Sie können einen kostenlosen Cluster erstellen oder einen vollständigen Cluster erstellen. Um zu entscheiden, welche für Sie am besten geeignet ist, überprüfen Sie den Featurevergleich.

Konfigurieren der Datenquelle

Führen Sie die Schritte für Ihre Grafana-Umgebung aus, um Azure Data Explorer als Datenquelle zu konfigurieren.

Von Azure verwaltetes Grafana
Selbst gehostete Grafana

Hinzufügen der verwalteten Identität zur Rolle "Viewer"

Managed Grafana erstellt standardmäßig eine vom System zugewiesene verwaltete Identität für jeden neuen Arbeitsbereich. Sie können es verwenden, um auf Ihren Azure Data Explorer-Cluster zuzugreifen.

Navigieren Sie im Azure-Portal zum Azure Data Explorer-Cluster.
Wählen Sie im Abschnitt "Übersicht " die Datenbank mit den StormEvents-Beispieldaten aus.
Wählen Sie "Berechtigungen>hinzufügen Viewer">aus.
Geben Sie im Suchfeld ihren Namen des verwalteten Grafana-Arbeitsbereichs ein.
Wählen Sie in den Suchergebnissen das Ergebnis aus, das Ihrem Arbeitsbereichsnamen entspricht, und wählen Sie dann "Auswählen" aus.

Einrichten von Azure Data Explorer als Grafana-Datenquelle

Verwaltete Grafana-Arbeitsbereiche verfügen über das vorinstallierte Azure Data Explorer-Plug-In.

Wechseln Sie im Azure-Portal zu Ihrem verwalteten Grafana-Arbeitsbereich.
Wählen Sie unter "Übersicht" den Endpunktlink aus, um die Grafana-Benutzeroberfläche zu öffnen.
Wählen Sie in Grafana im linken Menü das Zahnradsymbol aus. Wählen Sie dann "Datenquellen" aus.
Wählen Sie azure Data Explorer Datasource aus.
Geben Sie in Verbindungsdetails Ihre Azure Data Explorer-Cluster-URL ein.
Wählen Sie Speichern und testen aus.

Erstellen eines Dienstprinzipals

Sie können den Dienstprinzipal im Azure-Portal oder mithilfe der Befehlszeilenoberfläche der Azure CLI erstellen. Nachdem Sie den Dienstprinzipal erstellt haben, erhalten Sie Werte für vier Verbindungseigenschaften, die Sie in späteren Schritten verwenden.

Azure-Portal

Folgen Sie den Anweisungen in der Azure-Portal Dokumentation. Verwenden Sie diese spezifischen Informationen:
1. Weisen Sie im Abschnitt Zuweisen der Anwendung zu einer Rolle den Rollentyp Leser zu Ihrem Azure Data Explorer-Cluster zu.
2. Kopieren Sie im Abschnitt "Abrufen von Werten für die Anmeldung " die Werte für die drei eigenschaften, die in den Schritten behandelt werden: Verzeichnis-ID (Mandanten-ID), Anwendungs-ID und Kennwort.
Wählen Sie im Azure-Portal Abonnements aus. Kopieren Sie dann die ID für das Abonnement, in dem Sie den Dienstprinzipal erstellt haben.

Azure CLI

Verwenden Sie den folgenden Befehl, um einen Dienstprinzipal zu erstellen. Legen Sie einen geeigneten Bereich und den Rollentyp reader fest.
```
az ad sp create-for-rbac --name "https://{UrlToYourDashboard}:{PortNumber}" --role "reader" \
                         --scopes /subscriptions/{SubID}/resourceGroups/{ResourceGroupName}
```
Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen eines Azure-Dienstprinzipals mit der Azure CLI.

Der Befehl gibt ein Resultset wie im folgenden Beispiel zurück. Kopieren Sie die Werte für die appId, passwordund tenant Eigenschaften.

{
  "appId": "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
  "displayName": "{UrlToYourDashboard}:{PortNumber}",
  "name": "https://{UrlToYourDashboard}:{PortNumber}",
  "password": "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX",
  "tenant": "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX"
}

Abrufen einer Liste Ihrer Abonnements:
```
az account list --output table
```
Kopieren Sie die entsprechende Abonnement-ID.

Hinzufügen des Dienstprinzipals zur Viewer-Rolle

Nachdem Sie nun über einen Dienstprinzipal verfügen, fügen Sie ihn der Viewer-Rolle in der Azure Data Explorer-Datenbank hinzu. Sie können diese Aufgabe unter Berechtigungen im Azure-Portal oder unter Abfrage mit einem Verwaltungsbefehl ausführen.

Azure-Portal: Berechtigungen

Navigieren Sie im Azure-Portal zum Azure Data Explorer-Cluster.
Wählen Sie im Abschnitt "Übersicht " die Datenbank mit den StormEvents-Beispieldaten aus.
Klicken Sie auf Berechtigungen>Hinzufügen.
Wählen Sie unter "Datenbankberechtigungen hinzufügen" die Rolle "Viewer" und dann "Prinzipale auswählen " aus.
Suchen Sie nach dem von Ihnen erstellten Dienstprinzipal. Wählen Sie den Prinzipal und dann " Auswählen" aus.
Wählen Sie Speichern.

Verwaltungsbefehl: Abfrage

Wechseln Sie im Azure-Portal zu Ihrem Azure Data Explorer-Cluster, und wählen Sie dann "Abfrage" aus.
Führen Sie den folgenden Befehl im Abfragefenster aus. Verwenden Sie die Anwendungs-ID und Mandanten-ID aus dem Azure-Portal oder der Azure CLI.
```
.add database {TestDatabase} viewers ('aadapp={ApplicationID};{TenantID}')
```
Der Befehl gibt ein Resultset zurück. Im folgenden Beispiel ist die erste Zeile für einen vorhandenen Benutzer in der Datenbank vorgesehen. Die zweite Zeile ist für den soeben hinzugefügten Dienstprinzipal vorgesehen.

Angeben von Eigenschaften und Testen der Verbindung

Nachdem der Dienstprinzipal der Viewer-Rolle zugewiesen wurde, geben Sie nun Eigenschaften in Ihrer Instanz von Grafana an und testen die Verbindung mit Azure Data Explorer.

Wählen Sie in Grafana im linken Menü das Zahnradsymbol aus. Wählen Sie dann "Datenquellen" aus.
Wählen Sie die Option Datenquelle hinzufügen.
Geben Sie auf der Seite "Datenquellen/Neu " einen Namen für die Datenquelle ein, und wählen Sie dann den Typ Azure Data Explorer Datasource aus.

Geben Sie in den Verbindungsdetails der Einstellungen>den Namen ihres Clusters in das Formular https://{ClusterName}.{Region}.kusto.windows.netein. Geben Sie die anderen Werte aus dem Azure-Portal oder der Azure CLI ein. Verwenden Sie die folgenden Zuordnungsinformationen als Leitfaden.

Grafana-Benutzeroberfläche	Azure-Portal	Azure CLI
Abonnement-ID	ABONNEMENT-ID	`SubscriptionId`
Mandanten-ID	Verzeichnis-ID	`tenant`
Client-ID	Anwendungs-ID	`appId`
Geheimer Clientschlüssel	Kennwort	`password`

Screenshot der Felder für Datenquellenverbindungseigenschaften.

Wählen Sie Speichern und testen aus.

Wenn der Test erfolgreich war, wechseln Sie zum nächsten Abschnitt. Wenn Sie Probleme haben, überprüfen Sie die Werte, die Sie in Grafana angegeben haben, und überprüfen Sie die vorherigen Schritte.

Optimieren von Abfragen

Sie können zwei Features für die Abfrageoptimierung verwenden:

Optimieren der Dashboardrenderingleistung für Abfragen
Aktivieren der schwachen Konsistenz

Nehmen Sie zum Ausführen der Optimierung unter Datenquellen>Einstellungen>Abfrageoptimierungen die erforderlichen Änderungen vor.

Screenshot mit Eigenschaften, die im Abfrageoptimierungsbereich konfiguriert werden können.

Optimieren der Dashboardrenderingleistung für Abfragen

Wenn ein Dashboard oder visuelles Element von einem oder mehreren Benutzern mehr als einmal gerendert wird, sendet Grafana standardmäßig mindestens eine Abfrage an den Azure-Daten-Explorer. Aktivieren Sie die Zwischenspeicherung von Abfrageergebnissen, um die Leistung des Dashboardrenderings zu verbessern und die Auslastung des Azure Data Explorer-Clusters zu verringern.

Während des angegebenen Zeitraums verwendet Azure Data Explorer den Ergebniscache zum Abrufen der vorherigen Ergebnisse und führt keine unnötige Abfrage aus. Diese Funktion ist besonders effektiv, um die Ressourcenauslastung zu reduzieren und die Leistung zu steigern, wenn mehrere Benutzer dasselbe Dashboard verwenden.

Gehen Sie zum Aktivieren des Ergebniscacherenderings im Bereich "Abfrageoptimierungen " wie folgt vor:

Deaktivieren Sie " Dynamisches Zwischenspeichern verwenden".
Geben Sie unter Cache Max Age (Maximales Alter des Cache) den Zeitraum in Minuten ein, in dem Sie zwischengespeicherte Ergebnisse verwenden möchten.

Aktivieren der schwachen Konsistenz

Cluster werden mit starker Konsistenz konfiguriert. Diese Standardkonfiguration garantiert, dass abfrageergebnisse mit allen Änderungen im Cluster auf dem neuesten Stand sind.

Wenn Sie schwache Konsistenz aktivieren, können Abfrageergebnisse nach der Clusteränderung einen Verzögerung von 1 bis 2 Minuten haben. Schwache Konsistenz kann jedoch die visuelle Renderingzeit erhöhen. Wenn die sofortige Konsistenz nicht kritisch ist und die Leistung marginal ist, ermöglichen Sie schwache Konsistenz, um die Leistung zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Abfragekonsistenz.

Um schwache Konsistenz zu ermöglichen, wählen Sie im Bereich "Abfrageoptimierungen" die Option "Datenkonsistenz>schwach" aus.

Visualisieren von Daten

Sie haben die Konfiguration von Azure Data Explorer als Datenquelle für Grafana abgeschlossen. Jetzt ist es an der Zeit, Daten zu visualisieren.

Im folgenden grundlegenden Beispiel werden sowohl der Abfrage-Generator-Modus als auch der unformatierte Modus des Abfrage-Editors verwendet. Es wird empfohlen, Schreibabfragen für Azure Data Explorer für Beispiele für andere Abfragen anzuzeigen, die für das Dataset ausgeführt werden sollen.

Wählen Sie in Grafana im linken Menü das Plussymbol aus. Klicken Sie dann auf Dashboard.
Wählen Sie unter der Registerkarte Hinzufügen die Option Diagramm aus.
Wählen Sie im Diagrammbereich die Option "Bereichstitel>bearbeiten" aus.
Wählen Sie unten im Bereich "Datenquelle" und dann die von Ihnen konfigurierte Datenquelle aus.

Abfrage-Generator-Modus

Verwenden Sie den Abfrage-Generator-Modus, um Ihre Abfrage zu definieren.

Wählen Sie unter der Datenquelle "Datenbank" aus, und wählen Sie ihre Datenbank aus der Dropdownliste aus.
Wählen Sie "Von" aus, und wählen Sie ihre Tabelle aus der Dropdownliste aus.
Nachdem die Tabelle definiert ist, filtern Sie die Daten:
1. Wählen Sie + rechts neben Where (Filter) aus, um eine oder mehrere Spalten in der Tabelle auszuwählen.
2. Definieren Sie für jeden Filter die Werte mithilfe des entsprechenden Operators. Diese Auswahl ähnelt der Verwendung des Operators in Kusto-Abfragesprache.
Wählen Sie die Werte aus, die in der Tabelle vorhanden sind:
1. Wählen Sie + rechts neben den Wertspalten aus, um die Wertspalten auszuwählen, die im Bereich angezeigt werden.
2. Legen Sie für die einzelnen Wertspalten jeweils den Aggregationstyp fest.
  
  Sie können eine oder mehrere Wertspalten festlegen. Diese Auswahl entspricht der Verwendung des summarize-Operators.
Wählen Sie + rechts von "Gruppieren nach" aus , um eine oder mehrere Spalten auszuwählen, die zum Anordnen der Werte in Gruppen verwendet werden. Diese Auswahl entspricht dem Gruppenausdruck im summarize Operator.
Wählen Sie Run Query (Abfrage ausführen) aus.

Tipp

Während Sie die Einstellungen im Abfrage-Generator abschließen, wird eine Kusto-Abfragesprache Abfrage erstellt. Diese Abfrage zeigt die Logik, die Sie mithilfe des grafischen Abfrage-Editors erstellt haben.
Wählen Sie "KQL bearbeiten" aus, um in den Unformatierten Modus zu wechseln. Bearbeiten Sie Ihre Abfrage mithilfe der Flexibilität und Leistungsfähigkeit der Kusto-Abfragesprache.

Screenshot einer unformatierten Abfrage im Abfrage-Generator.

RAW-Modus

Bearbeiten Sie die Abfrage im RAW-Modus.

Fügen Sie im Abfragebereich die folgende Abfrage ein, und wählen Sie dann "Ausführen" aus. Die Abfrage buckets die Anzahl der Ereignisse nach Tag für das Beispiel-Dataset.
```
StormEvents
| summarize event_count=count() by bin(StartTime, 1d)
```
Das Diagramm zeigt keine Ergebnisse an, da sie standardmäßig auf Daten aus den letzten sechs Stunden ausgelegt ist. Wählen Sie im oberen Menü Letzte 6 Stunden aus.
Geben Sie einen benutzerdefinierten Bereich an, der 2007 abdeckt, das Jahr, das im StormEvents-Beispieldatensatz enthalten ist. Wählen Sie dann Anwenden aus.

Jetzt zeigt das Diagramm die nach Tag gegliederten Daten von 2007 an.
Wählen Sie im oberen Menü das Symbol "Speichern" aus: .

Wählen Sie Switch to builder (Zum Generator wechseln) aus, um in den Abfrage-Generator-Modus zu wechseln. Grafana konvertiert die Abfrage in die verfügbare Logik im Abfrage-Generator. Die Abfrage-Generator-Logik ist eingeschränkt, sodass manuelle Änderungen verloren gehen, die Sie an der Abfrage vorgenommen haben.

Screenshot des Abfragefensters mit hervorgehobener Schaltfläche zum Wechseln zum Generator.

Erstellen von Warnungen

Wählen Sie im Startdashboard warnungsbenachrichtigungskanäle> aus, um einen neuen Benachrichtigungskanal zu erstellen.
Geben Sie unter "Neuer Benachrichtigungskanal" einen Namen ein, und wählen Sie dann "Speichern" aus.
Wählen Sie im Dashboard in der Dropdownliste "Bearbeiten" aus.
Wählen Sie das Glockensymbol aus, um den Bereich Warnung zu öffnen. Wählen Sie "Warnung erstellen" aus, und schließen Sie dann die Eigenschaften für die Warnung ab.
Wählen Sie das Symbol Dashboard speichern aus, um Ihre Änderungen zu speichern.

Schreiben von Abfragen für den Azure-Daten-Explorer

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Voraussetzungen

Konfigurieren der Datenquelle

Hinzufügen der verwalteten Identität zur Rolle "Viewer"

Einrichten von Azure Data Explorer als Grafana-Datenquelle

Erstellen eines Dienstprinzipals

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Azure CLI

Hinzufügen des Dienstprinzipals zur Viewer-Rolle

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Optimieren von Abfragen

Optimieren der Dashboardrenderingleistung für Abfragen

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RAW-Modus

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