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已完成

你将编写 KQL 查询来提取、转换和可视化数据，以帮助解决零售链遇到的 IT 问题。 在这里，我们将讨论要采用的解读 Azure Monitor 日志中的数据的方法，并提取对运营和业务问题的有意义的见解以及这些问题的答案。

项目概述

该项目的目标是将日志数据转换为信息，帮助你了解如何解决和缓解存储区中的计算机性能问题。

需要执行的关键任务包括：

1. 设置分析的范围。 需要回答哪些问题以及回答这些问题需要哪些数据？
2. 查找保留与分析相关的日志数据的表和列。
3. 编写 KQL 查询，以从日志中提取所需的数据。

下面的关系图描述了将在整个项目中遵循的日志分析方法：

设置分析目标

回想一下，IT 团队已经注意到与 CPU 使用率较高且可用空间不足的虚拟机相关的反复问题。

你希望确保获取有关网络中所有活动虚拟机的数据。 你需要能够识别停止发送数据的计算机，以便调查并确保能够充分了解虚拟机的状态。

因此，对于分析，需要有关以下项的数据：

• 停止发送数据的虚拟机。
• 虚拟机的 CPU 使用率。
• 虚拟机可用空间统计信息。

评估日志

哪些表保留了与分析目标相关的数据？

分析目标	包含相关数据的日志表
停止发送数据的虚拟机	Heartbeat 表按一分钟间隔从每个虚拟机收集虚拟机运行状况数据。
虚拟机的 CPU 使用率	Perf 表收集有关硬件组件、操作系统和应用程序性能的数据。
虚拟机可用空间统计信息	Perf 表。

编写查询

在以下单元中，你将编写 KQL 查询，以基于分析目标提取和转换数据。