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Administración y supervisión de cargas de trabajo

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Esta guía usa un modelo federado para explicar cómo los equipos de cargas de trabajo pueden mantener y supervisar operativamente sus cargas de trabajo.

Consideraciones de diseño de supervisión y administración de cargas de trabajo

Para planear la administración y supervisión de cargas de trabajo, tenga en cuenta los siguientes factores:

  • Supervisión de cargas de trabajo en áreas de trabajo dedicadas de Registros de Azure Monitor.

    Para las cargas de trabajo que se implementan en máquinas virtuales (VM), almacene los registros relativos a las áreas de trabajo dedicadas de Registros de Azure Monitor. Los miembros del equipo de carga de trabajo pueden acceder a los registros de sus cargas de trabajo o máquinas virtuales según sus roles de control de acceso basado en rol (RBAC) de Azure.

  • Cargas de trabajo soberanas que impulsan el uso de áreas de trabajo dedicadas de Registros de Azure Monitor.

    En el caso de las cargas de trabajo soberanas que requieren claves administradas por el cliente para cifrar los datos, puede proporcionar un alto nivel de seguridad y control. Los datos se cifran dos veces. Las claves administradas por Microsoft o por el cliente cifran los datos en el nivel de servicio. Dos algoritmos de cifrado y dos claves cifran los datos en el nivel de infraestructura. Para más información, consulte Clústeres dedicados.

  • Supervisión del estado y rendimiento de los recursos de infraestructura como servicio (IaaS) y plataforma como servicio (PaaS). Los datos se cifran dos veces: una vez en el nivel de servicio mediante claves administradas por Microsoft o claves administradas por el cliente, y una vez en el nivel de infraestructura mediante dos algoritmos y claves de cifrado diferentes.

  • Agregación de datos en todos los componentes de la carga de trabajo.

  • Modelado y operacionalización del estado:

    • Cómo medir el estado de la carga de trabajo y sus subsistemas.
    • Un modelo de tipo semáforo para representar el estado.
    • Cómo responder a errores entre componentes de la carga de trabajo.

Para obtener más información, consulte Supervisión en un entorno en la nube.

Recomendaciones de supervisión y administración de cargas de trabajo

Puede usar componentes de Azure Monitor centralizados para administrar y supervisar cargas de trabajo:

  • Use un área de trabajo centralizada de Registros de Azure Monitor para recopilar registros y métricas de recursos de carga de trabajo de IaaS y PaaS.

  • Control del acceso al área de trabajo y al registro con RbAC de Azure. Para obtener más información, consulte Introducción al control de acceso de Azure Monitor.

  • Use las Métricas de Azure Monitor para realizar un análisis que tenga en cuenta el tiempo.

    Azure Monitor almacena las métricas en una base de datos de serie temporal que está optimizada para el análisis de datos con marca de tiempo. Las métricas son adecuadas para enviar las alertas y detectar rápidamente problemas. Las métricas también pueden supervisar el rendimiento del sistema. Puede combinar métricas con registros para identificar las causas principales de los problemas.

  • Use los registros de Azure Monitor para obtener detalles e informes.

    Los registros contienen distintos tipos de datos organizados en registros con diferentes conjuntos de propiedades. Los registros resultan útiles para analizar datos complejos de diversos orígenes, como los datos de rendimiento, los eventos y los seguimientos. Cuando sea necesario, use cuentas de almacenamiento compartidas en la zona de aterrizaje para el almacenamiento de registros de la extensión de diagnósticos de Azure.

  • Use alertas de Azure Monitor para generar alertas operativas. Las alertas de Azure Monitor unifican las alertas de métricas y registros, y usan características como acciones y grupos inteligentes para la administración avanzada y la corrección.

Para obtener más consideraciones y recomendaciones sobre la administración de cargas de trabajo, consulte Excelencia operativa en Azure Well-Architected Framework.