Azure Monitor の分析情報、視覚化、アクション

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このユニットでは、Azure Monitor の分析情報、視覚化、ダッシュボードで Web アプリケーションに関する監視情報を使用して送信する方法について説明します。 また、アラートと自動化されたアクションを使用して、アプリケーションの問題に事前に対応し、場合によっては修正することもできます。

洞察

一部の Azure リソース プロバイダーには、カスタマイズされた監視エクスペリエンスを提供するキュレーションされた視覚化があり、必要な構成は最小限で済みます。 分析情報は、大規模でスケーラブルなキュレーションされた視覚化です。

Diagram that shows the Insights part of Azure Monitor.

Azure Monitor には、さまざまな種類の分析情報が含まれています。 Azure portal で、Azure Monitor の左側のナビゲーションで [Insights Hub] (分析情報ハブ) を選択して、すべての使用可能な種類の分析情報を一覧表示してアクセスします。

次のセクションでは、最も大規模で、最も一般的な Azure Monitor の分析情報のうちのいくつかについて説明します。

Application Insights

Azure Monitor の Application Insights 機能を使用すると、アプリ開発からテスト、運用環境にかけてのアプリケーション パフォーマンス監視 (APM) が提供されます。 アプリケーションのパフォーマンスを "事前対応的に" 監視して確認し、"事後対応的に" アプリケーション実行データを確認してインシデントの原因を見つけることができます。

アプリケーションのアクティビティと正常性を記述するメトリックとテレメトリ データの収集に加えて、Application Insights を使用してアプリケーション "トレース ログ" データを収集して格納することができます。 ログ トレースは、アクティビティの詳細なビューを提供するため、他のテレメトリに関連付けられています。 既存のアプリケーションにトレース ログを追加するには、ログの宛先を指定するだけです。 ログ記録フレームワークを変更する必要はほとんどありません。

Application Insights では、分散トレース (分散コンポーネントの関連付けとも呼ばれます) がサポートされます。 この機能を使用すると、特定の実行またはトランザクションのエンドツーエンド フローを検索して視覚化できます。 分散コンポーネントまたはマイクロサービスとして構築されたアプリケーションでは、アクティビティをエンドツーエンドでトレースする機能が重要です。

Application Insights には、次のような機能もあります。

  • ライブ メトリックは、ホスト環境に影響を与えず、デプロイされたアプリケーションからのアクティビティをリアルタイムで監視します。
  • 可用性の監視は、"代理トランザクションの監視" とも呼ばれ、アプリケーションの外部エンドポイントをプローブして、時間の経過に伴う全体的な可用性と応答性をテストします。
  • 利用状況の監視は、ユーザーに人気のある機能と、ユーザーがどのようにアプリケーションを使用しているかを理解するのに役立ちます。
  • スマート検出は、事前のテレメトリ分析により障害と異常を自動的に検出します。
  • アプリケーション マップは、アプリケーション アーキテクチャの高度なトップ ダウン ビューです。コンポーネントの正常性と応答性に関する視覚的な参照をひとめで確認できます。

Container Insights

Container Insights を使用すると、Azure Kubernetes Service (AKS) または Azure Container Instances にデプロイされたコンテナー化されたワークロードのパフォーマンスを視覚化できます。 Container Insights では、メトリック API を通じて使用可能なコントローラー、ノード、コンテナーからコンテナーのログとメトリックが収集されます。 AKS クラスターから監視を有効にすると、コンテナー化されたバージョンの Log Analytics エージェントを使用して、これらのメトリックとログが自動的に収集されます。

VM Insights

VM Insights は、オンプレミスまたは別のクラウドでホストされている VM を含む、Azure Windows および Linux VM のパフォーマンスと正常性を監視および分析します。 VM Insights では、VM プロセス、アプリケーションの依存関係、外部プロセスに対する相互接続された依存関係が識別されます。

ネットワークの分析情報

ネットワークの分析情報を使用すると、デプロイされたすべてのネットワーク リソースの正常性とメトリックを、構成なしで、トポロジを通じて包括的かつ視覚的に把握できます。 また、ネットワークの分析情報では、接続モニター、ネットワーク セキュリティ グループ (NSG) のフロー ログ、Traffic Analytics などのネットワーク監視機能およびその他の診断機能にアクセスすることもできます。

視覚化

グラフや表などによる視覚化は、監視データをまとめて対象ユーザーに提示するための効果的なツールです。 Azure Monitor には、データの視覚化と監視を行うための独自の機能がありますが、データをさまざまな対象ユーザーに公開するには、他の Azure サービスが使用されます。 Power BI と Grafana は、正式には Azure Monitor の一部ではありませんが、監視のストーリーを伝えるコア統合です。

Diagram that shows the Visualize part of Azure Monitor.

次のセクションでは、監視データを視覚化および表示するための Azure Monitor と外部ツールについていくつか説明します。

Workbooks

Workbooks を使用すると、Azure portal でデータを分析し、高度な視覚的レポートを作成するための柔軟なキャンバスが提供されます。 Workbooks では、複数のデータ ソースからデータのクエリを実行でき、複数のデータ セットからのデータを 1 つの視覚化に結合および関連付けることができます。これにより、システムの簡単な視覚表現が得られます。 Workbooks は対話型であり、データはリアルタイムで更新され、チーム間で共有できます。

Azure Monitor の分析情報で提供されるブックを使用したり、ブック テンプレート ライブラリを使用したり、独自のブックを作成したりできます。 Azure portal で、Azure Monitor の左側のナビゲーションにある [Workbooks] を選択して、使用可能なブックとテンプレートを表示してアクセスします。

ダッシュボード​​

ダッシュボードを使用すると、さまざまな種類のデータをまとめて、Azure portal 内の 1 つのペインに表示できます。 任意のログ クエリまたはメトリックグのグラフの出力を Azure ダッシュボードに追加し、必要に応じて他の Azure ユーザーとダッシュボードを共有できます。 たとえば、メトリックのグラフ、アクティビティ ログの表、Application Insights の使用状況グラフが表示されているダッシュボードを作成できます。

Power BI

Power BI は、さまざまなデータ ソースにわたって対話型の視覚化を提供するビジネス分析サービスです。 Azure Monitor からログ データを自動的にインポートするように Power BI を構成して、これらの視覚化を利用できます。 Power BI は、組織の内外の他のユーザーがデータを利用できるようにする効果的な方法です。

Grafana

Grafana は、運用ダッシュボードのオープン プラットフォームです。 Grafana には、Azure Monitor のメトリックとログを視覚化するための Azure Monitor データ ソース プラグインが含まれています。 Azure Managed Grafana は、Azure Monitor や Azure Data Explorer などの Azure ネイティブ データ ストアに対してこのエクスペリエンスを最適化します。

Grafana には、Dynatrace、New Relic、AppDynamics などの Microsoft 以外のアプリケーション パフォーマンス監視 (APM) ツール用の一般的なプラグインとダッシュボード テンプレートも用意されています。 Grafana には、1 つのウィンドウでマルチクラウド監視を行うための AWS CloudWatch および GCP BigQuery プラグインが含まれています。 これらのリソースを使用して、Azure Monitor データを、これらの他のツールによって収集される他のメトリックと共に視覚化できます。

アクション

効果的な監視ソリューションは重大なイベントに事前対応的に応答します。個人やチームが問題に気付く必要はありません。 この応答には、管理者へのテキストまたは電子メール、またはエラー状態の修正を試みる自動化されたプロセスが考えられます。

Diagram that shows the Respond part of the Consumption section of the Azure Monitor system.

Azure Monitor は、次の種類の自動アラートおよび応答と連携します。

IT 運用のための人工知能 (AIOps)

AIOps では、IT 運用とインフラストラクチャ管理の側面を強化および自動化するための人工知能と機械学習の手法の適用について説明します。 Azure Monitor には、機械学習と人工知能を使用して、データドリブン タスクの自動化、容量の使用量の予測、パフォーマンスの問題の特定、異常の検出を行う機能が用意されています。

これらの機能により、機械学習の専門知識を必要とせずに、IT の監視と運用が簡素化されます。 機械学習の専門知識がある場合は、Azure Machine Learning service を使用して Azure Monitor によって収集されるデータに、より多くの機械学習を適用できます。

Azure Monitor アラート

アラートは、重大な状態を通知し、修正のためのアクションを実行できます。 アラートのルールは、メトリックまたはログ データに基づくことができます。 メトリック アラート ルールにより、収集されたメトリックに基づいたほぼリアルタイムのアラートが提供されます。 ログ データに基づいたログ アラート ルールを使用すると、複数ソースのデータにまたがる複雑なロジックを実現できます。

アラート ルールでは、電子メールや SMS 通知の送信などのアクションを実行できる "アクション グループ" を使用します。 アクション グループは、外部プロセスのトリガーや IT サービスマネジメント ツールとの統合のために、Webhook を使用して通知を送信できます。 複数のルール間で、アクション グループ、アクション、および受信者のセットを共有できます。

Autoscale

自動スケーリングを使用すると、実行するリソースの数を動的に調整して、アプリケーションの負荷を処理できます。 Azure Monitor メトリックを使用して、リソースを自動的に追加または削除するタイミングを決定するルールを作成し、コストを節約したり、パフォーマンスを向上させたりすることができます。 インスタンスの最小数および最大数と、リソースを増減するタイミングを示すロジックを指定できます。