Introdução

Concluído

Kusto Query Language (KQL) permite extrair informações significativas dos dados de log coletados nos Logs do Azure Monitor.

Cenário de exemplo

Você é um cientista de dados em uma cadeia de varejo que usa o Azure Monitor para monitorar seus computadores.

A cadeia está a expandir-se e, com o crescente número de transações dentro e entre lojas, a empresa tem tido alguns problemas de desempenho informático. Sua equipe de TI notou problemas recorrentes relacionados a máquinas virtuais com alto uso de CPU e espaço livre insuficiente.

Você deseja identificar problemas atuais e mitigar problemas futuros com os computadores em execução nas lojas da rede.

O que vamos fazer?

Aqui, você usará o KQL para responder a perguntas operacionais e de negócios interpretando e resumindo os dados de log:

  • Defina metas de análise: determine quais perguntas você deseja responder e quais informações fornecerão as respostas de que você precisa.
  • Explore e avalie logs: examine os logs coletados em seu espaço de trabalho do Log Analytics e identifique os dados relevantes para sua consulta.
  • Extraia e resuma insights: execute consultas KQL para extrair respostas às perguntas que você definiu como suas metas de análise.

Qual é o principal objetivo?

Ao final desta sessão, você poderá traduzir dados nos Logs do Azure Monitor em insights operacionais e de negócios usando consultas KQL.