Procedure consigliate per la scalabilità automatica in Monitoraggio di Azure
Questo articolo fornisce le procedure consigliate per l'architettura per i log di Monitoraggio di Azure. Le linee guida si basano sui cinque pilastri dell'eccellenza dell'architettura descritti in Azure Well-Architected Framework.
Affidabilità
Resilienza si riferisce alla capacità di un sistema di correggere gli errori e continuare a funzionare. L'obiettivo è ridurre al minimo gli effetti di un singolo componente con errori. Usare le informazioni seguenti per ridurre al minimo l'errore delle aree di lavoro Log Analytics e proteggere i dati raccolti.
Le aree di lavoro Log Analytics offrono un elevato livello di affidabilità. La pipeline di inserimento, che invia i dati raccolti all'area di lavoro Log Analytics, verifica che l'area di lavoro Log Analytics elabori correttamente ogni record di log prima di rimuovere il record dalla pipe. Se la pipeline di inserimento non è disponibile, gli agenti inviano il buffer dei dati e riprovano a inviare i log per molte ore.
Funzionalità dei log di Monitoraggio di Azure che migliorano la resilienza
I log di Monitoraggio di Azure offrono diverse funzionalità che migliorano la resilienza delle aree di lavoro a vari tipi di problemi. È possibile usare queste funzionalità singolarmente o in combinazione, a seconda delle esigenze.
Questo video offre una panoramica delle opzioni di affidabilità e resilienza disponibili per le aree di lavoro Log Analytics:
Protezione nell'area usando le zone di disponibilità
Ogni area di Azure che supporta le zone di disponibilità include un set di data center dotati di potenza, raffreddamento e infrastruttura di networking.
Le zone di disponibilità dei log di Monitoraggio di Azure presentano ridondanza, il che significa che Microsoft distribuisce le richieste di servizio e replica i dati tra zone diverse nelle aree supportate. Se un evento imprevisto interessa una zona, Microsoft usa automaticamente una zona di disponibilità diversa nell'area. Non è necessario eseguire alcuna azione perché il passaggio tra le zone è facile.
Nella maggior parte delle aree, le zone di disponibilità dei log di Monitoraggio di Azure supportano resilienza dei dati, il che significa che i dati archiviati sono protetti da perdite di dati correlate a errori di zona, ma le operazioni del servizio potrebbero comunque essere interessate da eventi imprevisti a livello di area. Se il servizio non è in grado di eseguire query, non è possibile visualizzare i log finché il problema non viene risolto.
Un subset delle zone di disponibilità che supportano la resilienza dei dati supporta anche la resilienza del servizio, il che significa che le operazioni del servizio log di Monitoraggio di Azure, ad esempio l'inserimento log, query e avvisi, possono continuare in caso di errore di zona.
Le zone di disponibilità proteggono da eventi imprevisti correlati all'infrastruttura, ad esempio errori di archiviazione. Non proteggono da problemi a livello di applicazione, ad esempio distribuzioni di codice difettoso o errori di certificato, che influiscono sull'intera area.
Backup dei dati da tabelle specifiche tramite l'esportazione continua
È possibile esportare continuamente i dati inviati a tabelle specifiche nell'area di lavoro Log Analytics negli account di archiviazione di Azure.
L'account di archiviazione in cui si esportano i dati deve trovarsi nella stessa area dell'area di lavoro Log Analytics. Per proteggere e avere accesso ai log inseriti, anche se l’area dell'area di lavoro è inattiva, usare un account di archiviazione con ridondanza geografica, come illustrato in Raccomandazioni di configurazione.
Il meccanismo di esportazione non fornisce protezione dagli eventi imprevisti che influisce sulla pipeline di inserimento o sul processo di esportazione stesso.
Nota
È possibile accedere ai dati in un account di archiviazione dai log di Monitoraggio di Azure usando l'operatore externaldata. Tuttavia, i dati esportati vengono archiviati in BLOB di cinque minuti e l'analisi dei dati che si estendono su più BLOB può essere complessa. Pertanto, l'esportazione dei dati in un account di archiviazione è un buon meccanismo di backup dei dati, ma il backup dei dati in un account di archiviazione non è ideale se necessario per l'analisi nei log di Monitoraggio di Azure. È possibile eseguire query su grandi volumi di dati BLOB usando Esplora dati di Azure, Azure Data Factory o qualsiasi altro strumento di accesso alle risorse di archiviazione.
Protezione dei dati tra aree e resilienza del servizio tramite la replica dell'area di lavoro (anteprima)
La replica dell'area di lavoro (anteprima) è la soluzione di resilienza più estesa perché replica l'area di lavoro Log Analytics e i log in ingresso in un'altra area.
La replica dell'area di lavoro protegge sia i log che le operazioni del servizio e consente di continuare a monitorare i sistemi in caso di eventi imprevisti a livello di infrastruttura o di aree correlate all'applicazione.
A differenza delle zone di disponibilità, gestite da Microsoft end-to-end, è necessario monitorare l'integrità dell'area di lavoro primaria e decidere quando passare all'area di lavoro nell’area secondaria e viceversa.
Elenco di controllo della progettazione
- Per garantire la resilienza dei servizi e dei dati agli eventi imprevisti a livello di area, abilitare la replica dell'area di lavoro.
- Per garantire la protezione nell'area dagli errori del data center, creare l'area di lavoro in un'area che supporta le zone di disponibilità.
- Per il backup tra aree di dati in tabelle specifiche, usare la funzionalità di esportazione continua per inviare dati a un account di archiviazione con replica geografica.
- Monitorare l'integrità delle aree di lavoro Log Analytics.
Raccomandazioni per la configurazione
| Elemento consigliato | Vantaggio |
|---|---|
| Per garantire il massimo grado di resilienza, abilitare la replica dell'area di lavoro. | Resilienza tra aree per le operazioni su dati e servizi dell'area di lavoro. La replica dell'area di lavoro (anteprima) garantisce la disponibilità elevata creando un'istanza secondaria dell'area di lavoro in un'altra area e inserendo i log in entrambe le aree di lavoro. Quando necessario, passare all'area di lavoro secondaria fino a quando non vengono risolti i problemi che influiscono sull'area di lavoro primaria. È possibile continuare a inserire log, eseguire query sui dati usando dashboard, avvisi e Sentinel nell'area di lavoro secondaria. Inoltre è possibile accedere ai log inseriti prima del cambio di area. Si tratta di una funzionalità a pagamento, quindi valutare se si desidera replicare tutti i log in ingresso o solo alcuni flussi di dati. |
| Se possibile, creare l'area di lavoro in un'area che supporta la resilienza del servizio Monitoraggio di Azure. | Resilienza nell'area dei dati dell'area di lavoro e delle operazioni del servizio in caso di problemi del data center. Le zone di disponibilità che supportano la resilienza del servizio supportano anche la resilienza dei dati. Ciò significa che anche se un intero data center diventa non disponibile, la ridondanza tra le zone consente le operazioni del servizio Monitoraggio di Azure, come inserimento ed esecuzione di query, continuità di funzionamento e disponibilità dei log inseriti. Le zone di disponibilità offrono protezione nell'area, ma non proteggono da problemi che influiscono sull'intera area. Per informazioni sulle aree che supportano la resilienza dei dati, vedere Migliorare la resilienza dei dati e dei servizi nei log di Monitoraggio di Azure con zone di disponibilità. |
| Creare l'area di lavoro in un'area che supporta la resilienza dei dati. | Protezione nell'area da perdita dei log nell'area di lavoro in caso di problemi del data center. La creazione dell'area di lavoro in un'area che supporta la resilienza dei dati significa che, anche se l'intero data center diventa non disponibile, i log inseriti sono sicuri. Se il servizio non è in grado di eseguire query, non è possibile visualizzare i log finché il problema non viene risolto. Per informazioni sulle aree che supportano la resilienza dei dati, vedere Migliorare la resilienza dei dati e dei servizi nei log di Monitoraggio di Azure con zone di disponibilità. |
| Configurare l'esportazione dei dati da tabelle specifiche in un account di archiviazione replicato tra aree. | Mantenere una copia di backup dei dati di log in un'area diversa. La funzionalità di esportazione dei dati di Monitoraggio di Azure consente di esportare continuamente i dati inviati a tabelle specifiche nell'archiviazione di Azure in cui è possibile conservarli per periodi prolungati. Usare un account di archiviazione con ridondanza geografica o archiviazione con ridondanza geografica della zona per proteggere i dati anche se un'intera area non è più disponibile. Per rendere i dati leggibili dalle altre aree, configurare l'account di archiviazione per l'accesso in lettura all'area secondaria. Per altre informazioni, vedere Ridondanza di Archiviazione di Azure in un'area secondaria e Accesso in lettura ad Archiviazione di Azure ai dati nell'area secondaria. Per tabelle che non supportano l'esportazione continua dei dati, è possibile usare altri metodi di esportazione dei dati, tra cui App per la logica, per proteggere i dati. Si tratta principalmente di una soluzione per soddisfare la conformità per la conservazione dei dati poiché i dati possono essere difficili da analizzare e ripristinare nell'area di lavoro. L'esportazione dei dati è soggetta a eventi imprevisti a livello di area perché si basa sulla stabilità della pipeline di inserimento di Monitoraggio di Azure nell'area. Non offre resilienza contro gli eventi imprevisti che influiscono sulla pipeline di inserimento a livello di area. |
| Monitorare l'integrità delle aree di lavoro Log Analytics. | Usare le informazioni dettagliate dell'area di lavoro Log Analytics per tenere traccia delle query non riuscite e creare un avviso sullo stato di integrità per notificare in modo proattivo se un'area di lavoro non è più disponibile a causa di un data center o di un errore a livello di area. |
Confrontare le funzionalità di resilienza dei log di Monitoraggio di Azure
| Funzionalità | Resilienza del servizio | Backup dei dati | Disponibilità elevata | Ambito di protezione | Attrezzaggio | Costo |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Replica dell'area di lavoro | ✅ | ✅ | ✅ | Protezione tra aree contro gli eventi imprevisti a livello di area | Abilitare la replica dell'area di lavoro e delle regole di raccolta dati correlate. Passare da un'area all'altra in base alle esigenze. | In base al numero di GB replicati e all'area. |
| Zone di disponibilità | ✅ Nelle aree supportate |
✅ | ✅ | Protezione nell'area da problemi del data center | Abilitata automaticamente nelle aree supportate. | Nessun costo |
| Esportazione dati continua | ✅ | Protezione dalla perdita di dati a causa di un errore a livello di area 1 | Abilitare per tabella. | Costo dell'esportazione dei dati + BLOB di archiviazione o Hub eventi |
1 L'esportazione dei dati fornisce protezione tra aree se si esportano i log in un'area diversa. In caso di evento imprevisto, i dati esportati in precedenza vengono sottoposti a backup e resi prontamente disponibili; tuttavia, un'ulteriore esportazione potrebbe non riuscire, a seconda della natura dell'evento imprevisto.
Sicurezza
La sicurezza è uno degli aspetti essenziali di qualsiasi architettura. Monitoraggio di Azure offre funzionalità che usano sia il principio dei privilegi minimi che la difesa avanzata. Usare le informazioni seguenti per ottimizzare la sicurezza delle aree di lavoro Log Analytics e assicurarsi che solo gli utenti autorizzati accedano ai dati raccolti.
Elenco di controllo della progettazione
- Determinare se combinare i dati operativi e i dati sulla sicurezza nella stessa area di lavoro Log Analytics.
- Configurare l'accesso per diversi tipi di dati nell'area di lavoro necessaria per ruoli diversi nell'organizzazione.
- Prendere in considerazione l'uso del collegamento privato di Azure per rimuovere l'accesso all'area di lavoro dalle reti pubbliche.
- Usare le chiavi gestite dal cliente se è necessaria la propria chiave di crittografia per proteggere i dati e le query salvate nelle aree di lavoro.
- Esportare i dati di controllo per la conservazione a lungo termine o l'immutabilità.
- Configurare il controllo delle query di log per tenere traccia degli utenti che eseguono query.
- Determinare una strategia per filtrare o offuscare i dati sensibili nell'area di lavoro.
- Ripulire i dati sensibili raccolti accidentalmente.
- Abilitare Customer Lockbox per Microsoft Azure per approvare o rifiutare le richieste di accesso ai dati Microsoft.
Raccomandazioni per la configurazione
| Elemento consigliato | Vantaggio |
|---|---|
| Determinare se combinare i dati operativi e i dati sulla sicurezza nella stessa area di lavoro Log Analytics. | La decisione di combinare questi dati dipende dai requisiti di sicurezza specifici. Combinandoli in una singola area di lavoro, è possibile ottenere una migliore visibilità su tutti i dati, anche se il team di sicurezza potrebbe richiedere un'area di lavoro dedicata. Per informazioni dettagliate sulla decisione da prendere per l'ambiente, in modo da bilanciarla con i criteri degli altri pilastri, vedere Progettare una strategia per l'area di lavoro Log Analytics. Compromesso: esistono potenziali implicazioni in termini di costi per abilitare Sentinel nell'area di lavoro. Vedere i dettagli in Progettare un'architettura dell'area di lavoro Log Analytics. |
| Configurare l'accesso per diversi tipi di dati nell'area di lavoro necessaria per ruoli diversi nell'organizzazione. | Impostare la modalità di controllo di accesso per l'area di lavoro su Usa autorizzazioni di risorsa o area di lavoro per consentire ai proprietari delle risorse di usare il contesto delle risorse per accedere ai dati senza concedere l'accesso esplicito all'area di lavoro. Questo semplifica la configurazione dell'area di lavoro e consente di assicurarsi che gli utenti non possano accedere ai dati a cui non dovrebbero accedere. Assegnare il ruolo predefinito appropriato per concedere le autorizzazioni dell'area di lavoro agli amministratori a livello di sottoscrizione, gruppo di risorse o area di lavoro a seconda dell'ambito delle responsabilità. Sfruttare il controllo degli accessi in base al ruolo a livello di tabella per gli utenti che richiedono l'accesso a un set di tabelle tra più risorse. Gli utenti con autorizzazioni di tabella hanno accesso a tutti i dati nella tabella indipendentemente dalle relative autorizzazioni per le risorse. Vedere Gestire l'accesso alle aree di lavoro Log Analytics per informazioni dettagliate sulle diverse opzioni per concedere l'accesso ai dati nell'area di lavoro. |
| Prendere in considerazione l'uso del collegamento privato di Azure per rimuovere l'accesso all'area di lavoro dalle reti pubbliche. | Le connessioni agli endpoint pubblici sono protette tramite crittografia end-to-end. Se è necessario un endpoint privato, è possibile usare un collegamento privato di Azure per consentire alle risorse di connettersi all'area di lavoro Log Analytics tramite reti private autorizzate. È anche possibile usare un collegamento privato per forzare l'inserimento dei dati dell'area di lavoro tramite ExpressRoute o una VPN. Vedere Progettare la configurazione del collegamento privato di Azure per determinare la migliore topologia di rete e DNS per l'ambiente in uso. |
| Usare le chiavi gestite dal cliente se è necessaria la propria chiave di crittografia per proteggere i dati e le query salvate nelle aree di lavoro. | Monitoraggio di Azure assicura che tutte le query salvate e tutti i dati siano crittografati quando inattivi con chiavi gestite da Microsoft. Se è necessaria la propria chiave di crittografia e si raccolgono dati sufficienti per un cluster dedicato, usare chiavi gestite dal cliente per una maggiore flessibilità e controllo del ciclo di vita delle chiavi. Se si usa Microsoft Sentinel, assicurarsi di avere familiarità con le considerazioni riportate in Configurare la chiave gestita dal cliente di Microsoft Sentinel. |
| Esportare i dati di controllo per la conservazione a lungo termine o l'immutabilità. | È possibile che nell'area di lavoro siano stati raccolti dati di controllo soggetti a normative che richiedono la conservazione a lungo termine. I dati in un'area di lavoro Log Analytics non possono essere modificati, ma possono essere eliminati. Usare l'esportazione dei dati per inviare dati a un account di archiviazione di Azure con criteri di immutabilità per proteggersi da manomissioni dei dati. Non tutti i tipi di log hanno la stessa rilevanza per la conformità, il controllo o la sicurezza, quindi determinare i tipi di dati specifici che devono essere esportati. |
| Configurare il controllo delle query di log per tenere traccia degli utenti che eseguono query. | Il controllo delle query di log registra i dettagli per ogni query eseguita in un'area di lavoro. Considerare questi dati di controllo come dati di sicurezza e proteggere la tabella LAQueryLogs in modo appropriato. Configurare i log di controllo per ogni area di lavoro da inviare all'area di lavoro locale o da consolidare in un'area di lavoro di sicurezza dedicata se si separano i dati operativi e di sicurezza. Usare le informazioni dettagliate dell'area di lavoro Log Analytics per esaminare periodicamente questi dati e valutare la possibilità di creare regole di avviso di ricerca log per notificare in modo proattivo se gli utenti non autorizzati tentano di eseguire query. |
| Determinare una strategia per filtrare o offuscare i dati sensibili nell'area di lavoro. | È possibile raccogliere dati che includono informazioni sensibili. Filtrare i record che non devono essere raccolti usando la configurazione per l'origine dati specifica. Usare una trasformazione se devono essere rimosse o offuscate solo determinate colonne nei dati. Se si dispone di standard che richiedono che i dati originali siano non modificati, è possibile usare il valore letterale "h" nelle query KQL per offuscare i risultati delle query visualizzati nelle cartelle di lavoro. |
| Ripulire i dati sensibili raccolti accidentalmente. | Controllare periodicamente la presenza di dati privati che potrebbero essere stati raccolti accidentalmente nell'area di lavoro e usare l'eliminazione dei dati per rimuoverli. |
| Abilitare Customer Lockbox per Microsoft Azure per approvare o rifiutare le richieste di accesso ai dati Microsoft. | Customer Lockbox per Microsoft Azure fornisce un'interfaccia che consente di esaminare e approvare oppure rifiutare le richieste di accesso ai dati dei clienti. Viene utilizzato nei casi in cui un tecnico Microsoft deve accedere ai dati dei clienti, in risposta a un ticket di supporto avviato dal cliente o a un problema identificato da Microsoft. Per abilitare Customer Lockbox, è necessario un cluster dedicato. Non è attualmente possibile applicare Lockbox alle tabelle con il piano ausiliario. |
Ottimizzazione dei costi
L'ottimizzazione dei costi riguarda l'analisi dei modi per ridurre le spese non necessarie e migliorare l'efficienza operativa. È possibile abbattere i costi per Monitoraggio di Azure in modo significativo analizzando le diverse opzioni di configurazione e le opportunità che consentono di ridurre la quantità di dati raccolti. Vedere Costi e utilizzo di Monitoraggio di Azure per comprendere i diversi modi in cui Monitoraggio di Azure effettua gli addebiti e come visualizzare la fattura mensile.
Nota
Vedere Ottimizzare i costi in Monitoraggio di Azure per consigli sull'ottimizzazione dei costi in tutte le funzionalità di Monitoraggio di Azure.
Elenco di controllo della progettazione
- Determinare se combinare i dati operativi e i dati sulla sicurezza nella stessa area di lavoro Log Analytics.
- Configurare il piano tariffario in base alla quantità di dati in genere raccolti da ogni area di lavoro Log Analytics.
- Configurare la conservazione e l'archiviazione dei dati.
- Configurare le tabelle usate per il debug, la risoluzione dei problemi e il controllo come log di base.
- Limitare la raccolta dati dalle origini dati per l'area di lavoro.
- Analizzare regolarmente i dati raccolti per identificare tendenze e anomalie.
- Creare un avviso quando la raccolta dati raggiunge quantità elevate.
- Prendere in considerazione un limite massimo giornaliero come misura preventiva per assicurarsi di non superare un determinato budget.
- Configurare avvisi per le raccomandazioni sui costi di Azure Advisor per le aree di lavoro Log Analytics.
Raccomandazioni per la configurazione
| Elemento consigliato | Vantaggio |
|---|---|
| Determinare se combinare i dati operativi e i dati sulla sicurezza nella stessa area di lavoro Log Analytics. | Poiché tutti i dati presenti in un'area di lavoro Log Analytics sono soggetti ai prezzi di Microsoft Sentinel, nel caso in cui sia abilitato, la combinazione di questi dati potrebbe avere implicazioni in termini di costi. Per informazioni dettagliate sulla decisione da prendere per l'ambiente, in modo da bilanciarla con i criteri degli altri pilastri, vedere Progettare una strategia per l'area di lavoro Log Analytics. |
| Configurare il piano tariffario in base alla quantità di dati in genere raccolti da ogni area di lavoro Log Analytics. | Per impostazione predefinita, le aree di lavoro Log Analytics useranno i prezzi con pagamento in base al consumo che non prevedono un volume minimo di dati. Se si raccoglie una quantità sufficiente di dati, è possibile ridurre significativamente il costo usando un livello di impegno, che consente di eseguire il commit a un minimo giornaliero di dati raccolti in cambio di un tasso inferiore. Se si raccoglie una quantità sufficiente di dati tra aree di lavoro in una singola regione, è possibile collegarli a un cluster dedicato e combinare il volume raccolto usando i prezzi del cluster. Per informazioni dettagliate sui livelli di impegno e indicazioni su come determinare quale sia il più appropriato per il livello di utilizzo, vedere Calcoli dei costi e opzioni di Log di Monitoraggio di Azure. Vedere Utilizzo e costi stimati per visualizzare i costi stimati per l'utilizzo in piani tariffari diversi. |
| Configurare la conservazione dei dati interattiva e a lungo termine. | È previsto un addebito per la conservazione dei dati in un'area di lavoro Log Analytics oltre il valore predefinito di 31 giorni (90 giorni se Sentinel è abilitato nell'area di lavoro e 90 giorni per i dati di Application Insights). Prendere in considerazione i requisiti specifici per avere i dati prontamente disponibili per le query di log. È possibile ridurre i costi in modo significativo configurando la conservazione a lungo termine, che consente di conservare i dati per un massimo di dodici anni e di accedervi occasionalmente usando processi di ricerca o ripristinando un set di dati nell'area di lavoro. |
| Configurare le tabelle usate per il debug, la risoluzione dei problemi e il controllo come log di base. | Le tabelle in un'area di lavoro Log Analytics configurata per i log di base hanno un costo di inserimento inferiore in cambio di funzionalità limitate e di un addebito per le query di log. Se si esegue una query su queste tabelle raramente e non vengono usate per l'invio di avvisi, il costo della query può essere più che compensato dal costo di inserimento ridotto. |
| Limitare la raccolta dati dalle origini dati per l'area di lavoro. | Il fattore principale per il costo di Monitoraggio di Azure è la quantità di dati raccolti nell'area di lavoro Log Analytics, quindi è consigliabile assicurarsi di non raccogliere più dati di quelli necessari per valutare l'integrità e le prestazioni dei servizi e delle applicazioni. Per informazioni dettagliate sulla decisione da prendere per l'ambiente, in modo da bilanciarla con i criteri degli altri pilastri, vedere Progettare un’architettura per l'area di lavoro Log Analytics. Compromesso: potrebbe sussistere un compromesso tra il costo e i requisiti di monitoraggio. Ad esempio, si potrebbe essere in grado di rilevare un problema di prestazioni più rapidamente con una frequenza di campionamento elevata, ma al contempo voler ridurre la frequenza di campionamento per risparmiare sui costi. La maggior parte degli ambienti dispone di più origini dati con tipi di raccolta diversi, per cui è necessario bilanciare i requisiti specifici con gli obiettivi di costo per ognuno di essi. Per raccomandazioni sulla configurazione della raccolta per origini dati diverse, vedere Ottimizzazione dei costi in Monitoraggio di Azure. |
| Analizzare regolarmente i dati raccolti per identificare tendenze e anomalie. | Usare le informazioni dettagliate sull'area di lavoro Log Analytics per esaminare periodicamente la quantità di dati raccolti nell'area di lavoro. Oltre a consentire la comprensione della quantità di dati raccolti da origini diverse, il sistema identifica anomalie e tendenze al rialzo nella raccolta di dati che potrebbero comportare un eccesso di costi. Analizzare in modo più approfondito la raccolta dei dati usando i metodi illustrati in Analisi dell’utilizzo nell'area di lavoro Log Analytics per determinare se è disponibile una configurazione aggiuntiva in grado di ridurre ulteriormente l'utilizzo. Questo approccio si rivela particolarmente importante quando si aggiunge un nuovo set di origini dati, ad esempio un nuovo set di macchine virtuali, o si esegue l'onboarding di un nuovo servizio. |
| Creare un avviso quando la raccolta dati raggiunge quantità elevate. | Per evitare fatture impreviste, si dovrebbe ricevere una notifica in modo proattivo ogni volta che si verifica un utilizzo eccessivo. La notifica consente di risolvere eventuali anomalie potenziali prima della fine del periodo di fatturazione. |
| Prendere in considerazione un limite massimo giornaliero come misura preventiva per assicurarsi di non superare un determinato budget. | Il limite massimo giornaliero disabilita la raccolta dei dati in un'area di lavoro Log Analytics per il resto del giorno dopo il raggiungimento del limite configurato. È consigliabile non usare questo metodo per ridurre i costi, secondo quanto descritto in Quando usare un limite massimo giornaliero. Se si imposta un limite massimo giornaliero, oltre alla creazione di un avviso quando viene raggiunto tale limite, assicurarsi anche di creare una regola di avviso per ricevere una notifica quando viene raggiunta una determinata percentuale (ad esempio, il 90%). In questo modo si ha l’opportunità di esaminare con attenzione e risolvere la causa dell'aumento dei dati, prima che il limite interrompa la raccolta dati. |
| Configurare avvisi per le raccomandazioni sui costi di Azure Advisor per le aree di lavoro Log Analytics. | Le raccomandazioni di Azure Advisor per le aree di lavoro di Log Analytics inviano avvisi in modo proattivo quando si presenta l'opportunità di ottimizzare i costi. Creare avvisi di Azure Advisor per le raccomandazioni sui costi seguenti:
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Eccellenza operativa
L'eccellenza operativa si riferisce ai processi operativi necessari per mantenere un servizio in esecuzione in modo affidabile nell'ambiente di produzione. Usare le informazioni seguenti per ridurre al minimo i requisiti operativi per il supporto delle aree di lavoro Log Analytics.
Elenco di controllo della progettazione
- Progettare un'architettura dell'area di lavoro con il numero minimo di aree di lavoro per soddisfare i requisiti aziendali.
- Usare Infrastructure as Code (IaC) quando si gestiscono più aree di lavoro.
- Usare le informazioni dettagliate sull'area di lavoro Log Analytics per tenere traccia dell'integrità e delle prestazioni delle aree di lavoro Log Analytics.
- Creare regole di avviso per ricevere notifiche proattive sui problemi operativi nell'area di lavoro.
- Assicurarsi di disporre di un processo operativo ben definito per la separazione dei dati.
Raccomandazioni per la configurazione
| Elemento consigliato | Vantaggio |
|---|---|
| Progettare una strategia dell'area di lavoro per soddisfare i requisiti aziendali. | Vedere Progettare un'architettura dell'area di lavoro Log Analytics per indicazioni sulla progettazione di una strategia per le aree di lavoro Log Analytics, tra cui quante crearne e dove inserirle. Una singola area di lavoro o almeno un numero minimo di aree di lavoro ottimizzano l'efficienza operativa perché limitano la distribuzione dei dati operativi e di sicurezza, aumentando la visibilità su potenziali problemi, semplificando l'identificazione dei modelli e riducendo al minimo i requisiti di manutenzione. Potrebbero essere previsti requisiti per più aree di lavoro, ad esempio più tenant, oppure potrebbero essere necessarie aree di lavoro in più aree per supportare i requisiti di disponibilità. In questi casi, assicurarsi di disporre di processi appropriati per gestire questa maggiore complessità. |
| Usare Infrastructure as Code (IaC) quando si gestiscono più aree di lavoro. | Usare Infrastructure as Code (IaC) per definire i dettagli delle aree di lavoro in ARM, BICEPo Terraform. In questo modo è possibile sfruttare i processi DevOps esistenti per distribuire nuove aree di lavoro e Criteri di Azure per applicare la configurazione. |
| Usare le informazioni dettagliate sull'area di lavoro Log Analytics per tenere traccia dell'integrità e delle prestazioni delle aree di lavoro Log Analytics. | Le informazioni dettagliate sull'area di lavoro Log Analytics offrono una visualizzazione unificata dell'utilizzo, delle prestazioni, dell'integrità, degli agenti, delle query e del log delle modifiche per tutte le aree di lavoro. Esaminare queste informazioni a intervalli regolari per tenere traccia dell'integrità e del funzionamento di ognuna delle aree di lavoro. |
| Creare regole di avviso per ricevere notifiche proattive sui problemi operativi nell'area di lavoro. | Ogni area di lavoro include una tabella delle operazioni che registra attività importanti che interessano l'area di lavoro. Creare regole di avviso basate su questa tabella per ricevere una notifica proattiva quando si verifica un problema operativo. È possibile usare gli avvisi consigliati per l'area di lavoro per semplificare la creazione delle regole di avviso più critiche. |
| Assicurarsi di disporre di un processo operativo ben definito per la separazione dei dati. | Potrebbero essere previsti requisiti diversi per i diversi tipi di dati archiviati nell'area di lavoro. Assicurarsi di comprendere chiaramente tali requisiti, ad esempio la conservazione dei dati e la sicurezza quando si progetta la strategia dell'area di lavoro e si configurano impostazioni come le autorizzazioni e la conservazione a lungo termine. È inoltre necessario disporre di un processo chiaramente definito per l'eliminazione occasionale dei dati con informazioni personali raccolti accidentalmente. |
Efficienza prestazionale
L'efficienza delle prestazioni è la capacità di dimensionare il carico di lavoro per soddisfare in modo efficiente le richieste poste dagli utenti. Usare le informazioni seguenti per assicurarsi che le aree di lavoro Log Analytics e le query di log siano configurate per ottenere prestazioni ottimali.
Elenco di controllo della progettazione
- Configurare il controllo delle query di log e usare le informazioni dettagliate sull'area di lavoro Log Analytics per identificare query lente e inefficienti.
Raccomandazioni per la configurazione
| Elemento consigliato | Vantaggio |
|---|---|
| Configurare il controllo delle query di log e usare le informazioni dettagliate sull'area di lavoro Log Analytics per identificare query lente e inefficienti. | Il controllo delle query di log archivia il tempo di calcolo necessario per eseguire ogni query e il tempo necessario per restituire i risultati. Le informazioni dettagliate sull'area di lavoro Log Analytics usano questi dati per elencare query potenzialmente inefficienti nell'area di lavoro. Valutare la possibilità di riscrivere queste query per migliorare le prestazioni. Per indicazioni sull'ottimizzazione delle query di log, vedere Ottimizzare le query di log in Monitoraggio di Azure. |