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为指标导出创建数据收集规则 (DCR)

本文介绍如何使用 Azure 门户、Azure CLI、PowerShell、API 或 ARM 模板为指标导出创建数据收集规则 (DCR)。

重要

若要将平台遥测数据发送到存储帐户或事件中心，资源、数据收集规则和目标存储帐户或事件中心必须全部位于同一区域中。

Portal

1. 在 Azure 门户的“监视”菜单中，选择“数据收集规则”，然后选择“创建”。

2. 若要创建 DCR 以收集平台指标数据，请选择页面顶部的链接。

3. 在“创建数据收集规则”页上，输入规则名称，为该 DCR 选择一个订阅、资源组和区域。

4. 如果要将指标发送到存储帐户或事件中心，请选择“启用托管标识”。

5. 选择下一个

6. 在“资源”页上，选择“添加资源”以添加要从中收集指标的资源。

7. 选择“下一步”以前进到“收集和传递”选项卡。

8. 选择“添加新数据集”。

9. 将自动选择你在上一步中选择的资源的资源类型。 如果你想在将来使用此规则从多个资源类型收集指标，请添加更多资源类型。

10. 选择“下一步: 目标”以前进到“目标”选项卡。

11. 若要将指标发送到 Log Analytics 工作区，请从“目标类型”下拉列表中选择“Azure Monitor 日志”。

    1. 选择要将指标发送到的订阅和 Log Analytics 工作区。

12. 若要将指标发送到事件中心，请从“目标类型”下拉列表中选择“事件中心”。

    1. 选择订阅、事件中心命名空间和事件中心实例名称。

13. 若要将指标发送到存储帐户，请从“目标类型”下拉列表中选择“存储帐户”。

    1. 选择要在其中存储指标的订阅、存储帐户和 Blob 容器。

    注意

    若要将指标发送到存储帐户或事件中心，生成指标的资源，DCR 和存储帐户或事件中心必须全部位于同一区域中。
    若要将指标发送到 Log Analytics 工作区，DCR 必须与 Log Analytics 工作区位于同一区域中。 生成指标的资源可以位于任何区域中。

    若要选择存储帐户或事件中心作为目标，必须在“基本信息”选项卡上为 DCR 启用托管标识。

14. 选择“保存”，然后选择“查看 + 创建”。

CLI

创建一个包含收集规则规范的 JSON 文件。 有关详细信息，请参阅 DCR 规范。 有关示例 JSON 文件，请参阅示例指标导出 JSON 对象。

重要

规则文件的格式与用于 PowerShell 和 REST API 的格式相同，但该文件不得包含 identity、location 或 kind。 这些参数是在 az monitor data-collection rule create 命令中指定的。

通过 Azure CLI 使用以下命令为指标创建数据收集规则。

az monitor data-collection rule create 
        --name 
        --resource-group 
        --location
        --kind PlatformTelemetry 
        --rule-file
        [--identity "{type:'SystemAssigned'}" ]

对于存储帐户和事件中心目标，必须使用 --identity "{type:'SystemAssigned'}" 为 DCR 启用托管标识。 对于 Log Analytics 工作区，标识不是必需的。

例如，

 az monitor data-collection rule create
    --name cli-dcr-001 
    --resource-group rg-001 
    --location centralus 
    --kind PlatformTelemetry 
    --identity "{type:'SystemAssigned'}" 
    --rule-file cli-dcr.json

复制 DCR 的 id 和 principalId 以用于分配角色，从而在 DCR 和资源之间创建关联。

  "id": "/subscriptions/bbbb1b1b-cc2c-dd3d-ee4e-ffffff5f5f5f/resourceGroups/rg-001/providers/Microsoft.Insights/dataCollectionRules/cli-dcr-001",
  "identity": {
    "principalId": "eeeeeeee-ffff-aaaa-5555-666666666666",
    "tenantId": "aaaabbbb-0000-cccc-1111-dddd2222eeee",
    "type": "systemAssigned"
  },

向托管标识授予写入权限

当目标为存储帐户或事件中心时，DCR 使用的托管标识必须对目标具有写入权限。 若要为规则的托管实体授予权限，请将合适的角色分配给该实体。

下表显示了每种目标类型所需的角色。

目标类型	角色
Log Analytics 工作区	或 VPN
Azure 存储帐户	Storage Blob Data Contributor
事件中心	Azure Event Hubs Data Sender

有关分配角色的详细信息，请参阅将 Azure 角色分配给托管标识。 若要使用 CLI 将角色分配给托管标识，请使用 az role assignment create。 有关详细信息，请参阅角色分配 - 创建。

将合适的角色分配给 DCR 的托管标识。

az role assignment create --assignee <system assigned principal ID> \
                          --role <`Storage Blob Data Contributor` or `Azure Event Hubs Data Sender`  \
                          --scope <storage account ID or eventhub ID>

以下示例将 Storage Blob Data Contributor 角色分配给存储帐户的 DCR 的托管标识。

az role assignment create --assignee eeeeeeee-ffff-aaaa-5555-666666666666 \
    --role "Storage Blob Data Contributor" \
    --scope /subscriptions/bbbb1b1b-cc2c-DD3D-ee4e-ffffff5f5f5f/resourceGroups/ed-rg-DCRTest/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/metricsexport001

创建数据收集规则关联

创建数据收集规则后，创建一个数据收集规则关联 (DCRA)，以将规则与要监视的资源相关联。 有关详细信息，请参阅数据收集规则关联 - 创建。

使用 az monitor data-collection rule association create 在数据收集规则与资源之间创建关联。

az monitor data-collection rule association create --name 
                                                  --rule-id 
                                                  --resource 

下面的示例在数据收集规则与密钥保管库之间创建关联。

az monitor data-collection rule association create --name "keyValut-001" \
    --rule-id "/subscriptions/bbbb1b1b-cc2c-DD3D-ee4e-ffffff5f5f5f/resourceGroups/rg-dcr/providers/Microsoft.Insights/dataCollectionRules/dcr-cli-001" \
    --resource "/subscriptions/bbbb1b1b-cc2c-DD3D-ee4e-ffffff5f5f5f/resourceGroups/rg-dcr/providers/Microsoft.KeyVault/vaults/keyVault-001"

PowerShell

创建一个包含收集规则规范的 JSON 文件。 有关详细信息，请参阅 DCR 规范。 有关示例 JSON 文件，请参阅示例指标导出 JSON 对象。

通过 PowerShell 使用 New-AzDataCollectionRule 命令为指标创建数据收集规则。 有关详细信息，请参阅 New-AzDataCollectionRule。

New-AzDataCollectionRule -Name 
                         -ResourceGroupName 
                         -JsonFilePath 

例如，

 New-AzDataCollectionRule -Name dcr-powershell-hub -ResourceGroupName rg-001 -JsonFilePath dcr-storage-account.json 

复制 DCR 的 id 和 IdentityPrincipalId 以用于分配角色，从而在 DCR 和资源之间创建关联。

Id                                        : /subscriptions/bbbb1b1b-cc2c-DD3D-ee4e-ffffff5f5f5f/resourceGroups/rg-001/providers/Microsoft.Insights/dataCollectionRules/dcr-powershell-hub
IdentityPrincipalId                       : eeeeeeee-ffff-aaaa-5555-666666666666
IdentityTenantId                          : 0000aaaa-11bb-cccc-dd22-eeeeee333333
IdentityType                              : systemAssigned
IdentityUserAssignedIdentity              : {
                                            }

向托管标识授予写入权限

当目标为存储帐户或事件中心时，DCR 使用的托管标识必须对目标具有写入权限。 若要为规则的托管实体授予权限，请将合适的角色分配给该实体。

下表显示了每种目标类型所需的角色。

目标类型	角色
Log Analytics 工作区	或 VPN
Azure 存储帐户	Storage Blob Data Contributor
事件中心	Azure Event Hubs Data Sender

有关详细信息，请参阅将 Azure 角色分配给托管标识。 若要使用 PowerShell 将角色分配给托管标识，请参阅 New-AzRoleAssignment

使用 New-AzRoleAssignment 将合适的角色分配给 DCR 的托管标识。

New-AzRoleAssignment -ObjectId <objectId> -RoleDefinitionName <roleName> -Scope /subscriptions/<subscriptionId>/resourcegroups/<resourceGroupName>/providers/<providerName>/<resourceType>/<resourceSubType>/<resourceName>

以下示例在订阅级别将 Azure Event Hubs Data Sender 角色分配给 DCR 的托管标识。

New-AzRoleAssignment -ObjectId eeeeeeee-ffff-aaaa-5555-666666666666 -RoleDefinitionName "Azure Event Hubs Data Sender" -Scope /subscriptions/bbbb1b1b-cc2c-DD3D-ee4e-ffffff5f5f5f

创建数据收集规则关联

创建数据收集规则后，创建一个数据收集规则关联 (DCRA)，以将规则与要监视的资源相关联。 使用 New-AzDataCollectionRuleAssociation 在数据收集规则与资源之间创建关联。 有关详细信息，请参阅 New-AzDataCollectionRuleAssociation

New-AzDataCollectionRuleAssociation
   -AssociationName <String>
   -ResourceUri <String>
   -DataCollectionRuleId <String>

下面的示例在数据收集规则与密钥保管库之间创建关联。

New-AzDataCollectionRuleAssociation 
        -AssociationName keyVault-001-association
        -ResourceUri /subscriptions/bbbb1b1b-cc2c-DD3D-ee4e-ffffff5f5f5f/resourceGroups/rg-dcr/providers/Microsoft.KeyVault/vaults/keyVault-001 
        -DataCollectionRuleId /subscriptions/bbbb1b1b-cc2c-DD3D-ee4e-ffffff5f5f5f/resourceGroups/rg-dcr/providers/Microsoft.Insights/dataCollectionRules/vaultsDCR001

API

使用 REST API 创建数据收集规则

为指标创建数据收集规则需要以下步骤：

1. 创建数据收集规则。
2. 向规则的托管实体授予向目标写入数据的权限
3. 创建数据收集规则关联。

创建数据收集规则

若要使用 REST API 创建 DCR，必须使用持有者令牌发出经过身份验证的请求。 有关使用 Azure Monitor 进行身份验证的详细信息，请参阅对 Azure Monitor 请求进行身份验证。

通过 REST API 使用以下终结点为指标创建数据收集规则。 有关详细信息，请参阅数据收集规则 - 创建。

PUT https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.Insights/dataCollectionRules/{dataCollectionRuleName}?api-version=2023-03-11

例如

https://management.azure.com/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/rg-001/providers/Microsoft.Insights/dataCollectionRules/dcr-001?api-version=2023-03-11

有效负载是定义收集规则的 JSON 对象。 有效负载是在请求的正文中发送的。 有关 JSON 结构的详细信息，请参阅 DCR 规范。 有关示例 DCR JSON 对象，请参阅示例指标导出 JSON 对象。

向托管标识授予写入权限

当目标为存储帐户或事件中心时，DCR 使用的托管标识必须对目标具有写入权限。 若要为规则的托管实体授予权限，请将合适的角色分配给该实体。

下表显示了每种目标类型所需的角色。

目标类型	角色
Log Analytics 工作区	或 VPN
Azure 存储帐户	Storage Blob Data Contributor
事件中心	Azure Event Hubs Data Sender

有关详细信息，请参阅将 Azure 角色分配给托管标识。 若要使用 REST 将角色分配给托管标识，请参阅角色分配 - 创建

创建数据收集规则关联

创建数据收集规则后，创建一个数据收集规则关联 (DCRA)，以将规则与要监视的资源相关联。 有关详细信息，请参阅数据收集规则关联 - 创建。

若要使用 REST API 创建 DCRA，请使用以下终结点和有效负载：

PUT https://management.azure.com/{resourceUri}/providers/Microsoft.Insights/dataCollectionRuleAssociations/{associationName}?api-version=2022-06-0

正文：

{ 
        "properties":  
        { 
          "description": "<DCRA description>", 
          "dataCollectionRuleId": "/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/{resource group name}/providers/Microsoft.Insights/dataCollectionRules/{DCR name}" 
        } 
}

例如，

https://management.azure.com//subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourcegroups/rg-001/providers/Microsoft.Compute/virtualMachines/vm002/providers/Microsoft.Insights/dataCollectionRuleAssociations/dcr-la-ws-vm002?api-version=2023-03-11

{ 
        "properties":  
        { 
          "description": "Association of platform telemetry DCR with VM vm002", 
          "dataCollectionRuleId": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/rg-001/providers/Microsoft.Insights/dataCollectionRules/dcr-la-ws" 
        } 
} 

ARM 模板

使用以下模板创建 DCR。 有关详细信息，请参阅 Microsoft.Insights dataCollectionRules

模板文件

{
    "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
    "contentVersion": "1.0.0.0",
    "parameters": {
        "dataCollectionRuleName": {
            "type": "string",
            "metadata": {
                "description": "Specifies the name of the Data Collection Rule to create."
            }
        },
        "location": {
            "type": "string",
            "metadata": {
                "description": "Specifies the location in which to create the Data Collection Rule."
            }
        }
    },
    "resources": [
        {
            "type": "Microsoft.Insights/dataCollectionRules",
            "name": "[parameters('dataCollectionRuleName')]",
            "kind": "PlatformTelemetry",
              "identity": {
                 "type": "userassigned" | "systemAssigned", 
                 "userAssignedIdentities": { 
		        			 "type": "string"
                   }    
                 },
            "location": "[parameters('location')]",
            "apiVersion": "2023-03-11",
            "properties": {
                "dataSources": {
                    "platformTelemetry": [
                        {
                            "streams": [
                                 "<resourcetype>:<metric name> | Metrics-Group-All"
                            ],
                            "name": "myPlatformTelemetryDataSource"
                        }
                    ]
                },
                "destinations": {
                    "logAnalytics": [
                        {
                            "workspaceResourceId": "[parameters('workspaceId')]",
                            "name": "myDestination"
                        }
                    ]
                },
                "dataFlows": [
                    {
                        "streams": [
                            "<resourcetype>:<metric name> | Metrics-Group-All"
                        ],
                        "destinations": [
                            "myDestination"
                        ]
                    }
                ]
            }
        }
    ]
}

参数文件

{
    "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2015-01-01/deploymentParameters.json#",
    "contentVersion": "1.0.0.0",
    "parameters": {
        "dataCollectionRuleName": {
            "value": "metrics-dcr-001"
        },
        "workspaceId": {
            "value": "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/azuremonitorworkspaceinsights/providers/microsoft.operationalinsights/workspaces/amw-insight-ws"
        },
        "location": {
            "value": "eastus"
        }    
    }
}

示例 DCR 模板：

{
    "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
    "contentVersion": "1.0.0.0",
    "resources": [
        {
            "type": "Microsoft.Insights/dataCollectionRules",
            "apiVersion": "2023-03-11",
            "name": "[parameters('dataCollectionRuleName')]",
            "location": "[parameters('location')]",
            "kind": "PlatformTelemetry",
            "identity": {
                "type": "SystemAssigned"
            },
            "properties": {
                "dataSources": {
                    "platformTelemetry": [
                        {
                            "streams": [
                                "Microsoft.Compute/virtualMachines:Metrics-Group-All",
                                "Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets:Metrics-Group-All",
                                "Microsoft.Cache/redis:Metrics-Group-All",
                                "Microsoft.keyvault/vaults:Metrics-Group-All"
                            ],
                            "name": "myPlatformTelemetryDataSource"
                        }
                    ]
                },
                "destinations": {
                    "logAnalytics": [
                        {
                            "workspaceResourceId": "[parameters('workspaceId')]",
                            "name": "myDestination"
                        }
                    ]
                },
                "dataFlows": [
                    {
                        "streams": [
                            "Microsoft.Compute/virtualMachines:Metrics-Group-All",
                            "Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets:Metrics-Group-All",
                            "Microsoft.Cache/redis:Metrics-Group-All",
                            "Microsoft.keyvault/vaults:Metrics-Group-All"
                        ],
                        "destinations": [
                            "myDestination"
                        ]
                    }
                ]
            }
        }
    ]
}

创建 DCR 和 DCRA 后，第一个平台指标数据最多需要 30 分钟才会出现在 Log Analytics 工作区中。 在数据开始流动后，流向 Log Analytics 工作区、存储帐户或事件中心的平台指标时序的延迟约为 3 分钟，具体取决于资源类型。

验证数据收集并对其进行故障排除

安装 DCR 后，可能需要几个小时更改才能生效并使用更新后的 DCR 收集数据。 如果未看到任何正在收集的数据，则很难确定问题的根本原因。 使用 DCR 监视功能，包括有助于故障排除的指标和日志。

将为所有 DCR 自动收集 DCR 指标，可使用指标资源管理器分析这些指标，如其他 Azure 资源的平台指标。 启用 DCR 错误日志，以在数据处理失败时获取详细的错误信息。

如果未看到任何正在收集的数据，请按照以下基本步骤排查问题。

1. 检查 Logs Ingestion Bytes per Min 和 Logs Rows Received per Min 等指标，以确保数据到达 Azure Monitor。 如果未到达，检查数据源以确保其按预期发送数据。
2. 检查 Logs Rows Dropped per Min 以确定是否删除了任何行。 这有可能不会显示错误，因为转换确实可能会删除这些行。 但如果删除的行与 Logs Rows Dropped per Min 相同，则不会在工作区中引入任何数据。 检查 Logs Transformation Errors per Min 以确认是否有任何转换错误。
3. 检查 Logs Transformation Errors per Min 以确定应用于传入数据的转换是否有任何错误。 这可能因数据结构或转换本身发生更改所致。
4. 检查 DCRLogErrors 表是否有任何记录的引入错误。 这可以在确定问题的根本原因时提供更多详细信息。

后续步骤

• 阅读数据收集规则的详细结构
• 获取有关数据收集规则中转换的详细信息