Azure 최적화 엔진에 대한 작업 영역 구성
이 문서에서는 AOE(Azure 최적화 엔진)에 대한 Log Analytics 작업 영역을 구성하는 방법을 설명합니다.
성능 카운터 구성
VM(가상 머신) 적절한 크기의 보강 권장 사항을 완전히 사용하려면 VM이 Log Analytics 작업 영역으로 로그를 보내도록 해야 합니다. Tt는 일반적으로 AOE 설치 시 선택한 Tt이지만 다른 것일 수 있으며 특정 성능 카운터를 보내야 합니다. 필수 카운터 목록은 파일에 정의 perfcounters.json 되어 있습니다(AOE 루트 폴더에서 사용 가능). AOE는 구성된 Log Analytics 성능 카운터의 유효성을 검사하고 수정하는 데 도움이 되는 몇 가지 도구를 제공합니다. 컴퓨터에서 로그를 수집하는 데 사용하는 에이전트 유형에 따라 달라집니다.
Azure Monitor 에이전트(기본 접근 방식)
스크립트의 Setup-DataCollectionRules.ps1 도움으로 OS 유형당 하나씩 원하는 Log Analytics 작업 영역으로 성능 카운터를 스트리밍하도록 구성하는 DCR(데이터 수집 규칙)을 만들 수 있습니다. 다음 스크립트를 사용하여 DCR을 만든 후에는 수동으로 또는 자동으로(예: Azure Policy 사용) VM을 해당 DCR에 연결하면 됩니다.
요구 사항
Install-Module -Name Az.Accounts
Install-Module -Name Az.Resources
Install-Module -Name Az.OperationalInsights
사용
./Setup-DataCollectionRules.ps1 -DestinationWorkspaceResourceId <Log Analytics workspace ARM resource ID> [-AzureEnvironment <AzureChinaCloud|AzureUSGovernment|AzureCloud>] [-IntervalSeconds <performance counter collection frequency - default 60>] [-ResourceTags <hashtable with the tag name/value pairs to apply to the DCR>]
# Example 1 - create Linux and Windows DCRs with the default options
./Setup-DataCollectionRules.ps1 -DestinationWorkspaceResourceId "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myResourceGroup/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/myWorkspace"
# Example 2 - create DCRs using a custom counter collection frequency and assigning specific tags
./Setup-DataCollectionRules.ps1 -DestinationWorkspaceResourceId "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myResourceGroup/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/myWorkspace" -IntervalSeconds 30 -ResourceTags @{"tagName"="tagValue";"otherTagName"="otherTagValue"}
Log Analytics 에이전트(레거시 Microsoft Monitoring Agent, 2024년 8월 31일에 사용되지 않음)
레거시 Log Analytics 에이전트를 계속 사용하는 경우 Azure Monitor 에이전트로 마이그레이션합니다.
성능 로그 비용 예측
테이블의 Perf 각 성능 카운터 항목에는 OS 유형당 7개의 필수 카운터에 따라 크기가 다릅니다. 다음 표에서는 성능 카운터 항목당 크기(바이트)를 열거합니다.
| OS 종류 | Object | 카운터 | 크기 | interval/VM당 컬렉션 |
|---|---|---|---|---|
| Windows | 프로세서 | % Processor Time | 200 | 1 + vCPU 수 |
| Windows | 메모리 | Available MBytes | 220 | 1 |
| Windows | LogicalDisk | 디스크 읽기 바이트/초 | 250 | 3 + 데이터 디스크 수 |
| Windows | LogicalDisk | 디스크 쓰기 바이트/초 | 250 | 3 + 데이터 디스크 수 |
| Windows | LogicalDisk | 디스크 읽기/초 | 250 | 3 + 데이터 디스크 수 |
| Windows | LogicalDisk | 디스크 쓰기/초 | 250 | 3 + 데이터 디스크 수 |
| Windows | 네트워크 어댑터 | 총 바이트 수/초 | 290 | 네트워크 어댑터 수 |
| Linux | 프로세서 | % Processor Time | 200 | |
| Linux | 메모리 | % 사용된 메모리 | 200 | |
| Linux | 논리 디스크 | 디스크 읽기 바이트/초 | 250 | 3 + 데이터 디스크 수 |
| Linux | 논리 디스크 | 디스크 쓰기 바이트/초 | 250 | 3 + 데이터 디스크 수 |
| Linux | 논리 디스크 | 디스크 읽기/초 | 250 | 3 + 데이터 디스크 수 |
| Linux | 논리 디스크 | 디스크 쓰기/초 | 250 | 3 + 데이터 디스크 수 |
| Linux | 네트워크 | 총 바이트 수 | 200 | 네트워크 어댑터 수 |
요약하자면, Windows VM은 성능 카운터 항목당 평균 245바이트를 생성하는 반면 Linux는 항목당 230바이트를 약간 적게 사용합니다. 그러나 CPU 코어, 데이터 디스크 또는 네트워크 어댑터의 수에 따라 VM은 Log Analytics 항목을 더 많거나 적게 생성합니다. 예를 들어 4개의 vCPU, 1개의 데이터 디스크 및 5개의 네트워크 어댑터가 있는 Windows VM은 컬렉션 간격당 5 * 200 + 220 + 4 * 250 + 4 * 250 + 4 * 250 + 5 * 290 = 6670 바이트(6.5KB)를 생성합니다. 성능 카운터 간격을 60초로 설정하면 매월 수집 데이터의 60 * 24 * 30 * 6.5 = 280800KB(274MB)가 있습니다. 즉, 수집을 위해 Log Analytics 소매 가격(종량제)으로 월 0.70EUR 미만의 비용이 듭니다.
성능 로그에 여러 작업 영역 사용
VM의 적절한 크기 권장 사항 보고서에 여러 Log Analytics 작업 영역의 VM을 포함하려면 AOE Azure Automation 계정에 새 변수를 추가합니다. Automation 계정 공유 리소스 - 변수 메뉴 옵션에서 변수 추가 단추를 선택하고 변수 이름으로 입력 AzureOptimization_RightSizeAdditionalPerfWorkspaces 하고 쉼표로 구분된 작업 영역 ID 목록을 입력합니다(다음 예제 참조). 마지막으로 만들기를 선택합니다.
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