Orígenes de datos admitidos

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Use libros para escribir consultas que extraigan datos de diferentes tipos de orígenes de datos y crear informes útiles que ayuden a supervisar los recursos. Cada origen de datos y conjunto de resultados admite visualizaciones más útiles para esos datos. Aunque cada origen de datos devuelve conjuntos de datos con estructuras diferentes, los libros pueden interpretar los datos y crear gráficos y visualizaciones que ayuden a analizar esos datos. Puede crear vistas de recursos compuestas o combinaciones en los recursos para obtener datos e información más completos que, de lo contrario, serían imposibles.

Libros puede extraer datos de estos orígenes de datos:

• Registros. Use consultas del Lenguaje de consulta Kusto (KQL) para consultar registros de Azure Monitor (recursos de Application Insights y áreas de trabajo de Log Analytics) y datos centrados en recursos (registros de actividad).

  

• Métricas de Azure Monitor. Use el control métricas de libros para especificar los recursos de destino, sus métricas y su agregación. Tras ello, esos datos se pueden trazar en gráficos o cuadrículas.

  

  

• Azure Resource Graph. Consulte recursos y sus metadatos mediante Azure Resource Graph. Use Azure Resource Graph para crear ámbitos de consulta personalizados de informes.

  

• Azure Resource Manager. Use operaciones REST de Azure Resource Manager para consultar el punto de conexión management.azure.com endpoint sin tener que proporcionar su propio token de encabezado de autorización.

• Azure Data Explorer. Use el Lenguaje de consulta Kusto (KQL) para consultar clústeres de Azure Data Explorer.

  

• JSON Cree un resultado de consulta a partir de contenido JSON estático. Esta funcionalidad se suele usar para crear listas desplegables de valores de parámetro estáticos. Los objetos o las matrices JSON simples se convierten automáticamente en filas y columnas de cuadrícula.

• Combinar. Combine o una datos para proporcionar información completa. Hay varios orígenes de datos susceptibles de correlacionarse que pueden ser importantes en el flujo de trabajo de evaluación de prioridades y elaboración de diagnósticos. Por ejemplo, puede aumentar la información de alerta activa con datos relacionados sobre métricas. La combinación de datos permite ver la alerta activa y también consultar las posibles causas, por ejemplo, un uso elevado de la CPU.

• Punto de conexión personalizado. Use puntos de conexión personalizados para obtener datos de cualquier origen externo.

• Estado de la carga de trabajo. Use una consulta de estado de la carga de trabajo para supervisar de forma proactiva la disponibilidad y el rendimiento de sistemas operativos invitados Windows o Linux.

  

• Estado de Azure. Use un origen de datos de estado de Azure para usar las listas desplegables de filtro de estado y seleccionar el subconjunto de problemas de recursos acorde a sus necesidades de análisis.

  

• Azure RBAC. Compruebe los permisos en los recursos usando el proveedor de control de acceso basado en rol (RBAC) de Azure. El control RBAC se suele usar en los parámetros para comprobar si están configurados los RBAC correctos, por ejemplo, para crear un parámetro y comprobar el permiso de implementación y avisar al usuario si no tiene permisos.

• Análisis de cambios (versión preliminar) Use análisis de cambios como origen de datos para mostrar los cambios ocurridos durante un máximo de 14 días.