Настройка рабочих областей для подсистемы оптимизации Azure
В этой статье объясняется, как настроить рабочие области Log Analytics для подсистемы оптимизации Azure (AOE).
Настройка счетчиков производительности
Если вы хотите полностью использовать расширенную рекомендацию по размеру виртуальной машины, необходимо отправить журналы в рабочую область Log Analytics. Tt обычно должен быть выбранным во время установки AOE, но он может быть другим, и вам нужно отправить определенные счетчики производительности. Список обязательных счетчиков определяется в perfcounters.json файле (доступно в корневой папке AOE). AOE предоставляет несколько средств, которые помогают проверить и исправить настроенные счетчики производительности Log Analytics. Они зависят от типа агента, который вы используете для сбора журналов с компьютеров.
Агент Azure Monitor (предпочтительный подход)
С помощью скрипта Setup-DataCollectionRules.ps1 можно создать несколько правил сбора данных (DCR) — по одному на тип ОС, которые можно настроить для потоковой передачи счетчиков производительности в рабочую область Log Analytics. После создания контроллеров домена со следующим скриптом необходимо просто вручную или автоматически (например, с Политика Azure) связать виртуальные машины с соответствующими контроллерами домена.
Требования
Install-Module -Name Az.Accounts
Install-Module -Name Az.Resources
Install-Module -Name Az.OperationalInsights
Использование
./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"}
Агент Log Analytics (устаревший microsoft Monitoring Agent, устаревший 31 августа 2024 г.)
Если вы по-прежнему используете устаревший агент Log Analytics, перейдите к агенту Azure Monitor.
Оценка затрат журналов производительности
Каждая запись счетчика производительности в Perf таблице имеет разные размеры в зависимости от семи обязательных счетчиков для каждого типа ОС. В следующей таблице перечисляется размер (в байтах) для каждой записи счетчика производительности.
| Тип ОС | Object | Счетчик | Размер | Коллекции на интервал или виртуальную машину |
|---|---|---|---|---|
| Windows | Процессор | % загруженности процессора | 200 | 1 + количество виртуальных ЦП |
| Windows | Память | Доступный объем в МБ | 220 | 1 |
| Windows | LogicalDisk | Скорость чтения с диска (байт/с) | 250 | 3 + количество дисков данных |
| Windows | LogicalDisk | Скорость записи на диск (байт/сек) | 250 | 3 + количество дисков данных |
| Windows | LogicalDisk | Операций чтения с диска в секунду | 250 | 3 + количество дисков данных |
| Windows | LogicalDisk | Операций записи на диск в секунду | 250 | 3 + количество дисков данных |
| Windows | Сетевой адаптер | Всего байтов/с | 290 | число сетевых адаптеров |
| Linux | Процессор | % загруженности процессора | 200 | |
| Linux | Память | Процент используемой памяти | 200 | |
| Linux | Логический диск | Скорость чтения с диска (байт/с) | 250 | 3 + количество дисков данных |
| Linux | Логический диск | Скорость записи на диск (байт/сек) | 250 | 3 + количество дисков данных |
| Linux | Логический диск | Операций чтения с диска в секунду | 250 | 3 + количество дисков данных |
| Linux | Логический диск | Операций записи на диск в секунду | 250 | 3 + количество дисков данных |
| Linux | Network | Всего байт | 200 | число сетевых адаптеров |
В итоге виртуальная машина Windows создает в среднем 245 байт на запись счетчика производительности, в то время как Linux потребляет немного меньше 230 байт на запись. Однако в зависимости от количества ядер ЦП, дисков данных или сетевых адаптеров виртуальная машина создает более или менее записи Log Analytics. Например, виртуальная машина Windows с 4 виртуальными ЦП, 1 диск данных и 5 сетевых адаптеров создают 5 * 200 + 220 + 4 * 250 + 4 * 250 + 4 * 250 + 4 * 250 + 5 * 290 = 6670 байт (6,5 КБ) на интервал сбора. Если задать интервал счетчиков производительности равным 60 секундам, у вас есть 60 * 24 * 30 * 6,5 = 280800 КБ (274 МБ) данных приема в месяц. Это означает, что это стоит менее 0,70 ЕВРО в месяц по розничной цене Log Analytics (оплата по мере использования) для приема.
Использование нескольких рабочих областей для журналов производительности
Чтобы включить виртуальные машины из нескольких рабочих областей Log Analytics в отчет рекомендаций по размеру виртуальной машины, добавьте новую переменную в учетную запись AOE служба автоматизации Azure. В меню "Общие ресурсы учетной записи службы автоматизации " Переменные " выберите кнопку "Добавить переменную" и введите AzureOptimization_RightSizeAdditionalPerfWorkspaces имя переменной и заполните список идентификаторов рабочих областей с разделителями-запятыми (см. следующий пример). Наконец, выберите Создать.
Связанный контент
Связанные продукты:
Связанные решения: