Azure 監視器深入解析、視覺效果和動作
本單元描述 Azure 監視器深入解析、視覺效果和儀表板如何取用和傳輸有關 Web 應用程式的監視資訊。 您也可以使用警示和自動化動作來主動回應，以及有時更正應用程式問題。
深入解析
某些 Azure 資源提供者已建立視覺效果，其會提供自訂的監視體驗，而且需要最少的設定。 深入解析是大型、可調整、策展的視覺效果。
Azure 監視器包括多種類型的深入解析。 在 Azure 入口網站中，於 Azure 監視器左側導覽中選取 [深入解析中樞]，以列出並存取所有可用的深入解析類型。
下列幾節描述一些最大、最常見的 Azure 監視器深入解析。
Application Insights
Azure 監視器的 Application Insights 功能提供從應用程式開發到測試，再到生產的應用程式效能監視 (APM)。 您可以「主動」監視應用程式的執行效能，以及「被動」檢閱應用程式執行資料，以找出事件的原因。
除了收集描述應用程式活動和健康情況的計量和遙測資料之外，您也可以使用 Application Insights，收集並儲存應用程式「追蹤記錄」資料。 記錄追蹤與其他遙測資料相關聯，可提供活動的詳細檢視。 若要將追蹤記錄新增至現有的應用程式，您只需要提供記錄的目的地。 您很少需要變更記錄架構。
Application Insights 支援「分散式追蹤」，也稱為分散式元件相互關聯。 此功能允許搜尋和視覺化特定交易執行的端對端流程。 端到端跟蹤活動的能力對於建置為分散元件或微服務的應用程式很重要。
Application Insights 也包括下列功能：
- 即時計量可即時觀察所部署應用程式的活動，而不會影響主機環境。
- 可用性監視也稱為「綜合交易監視」，其可探查應用程式的外部端點，以測試一段時間的整體可用性和回應性。
- 使用量監視可協助您了解哪些功能受使用者歡迎，以及使用者如何使用您的應用程式並與其互動。
- 智慧型偵測可透過主動式遙測分析自動偵測失敗和異常。
- 應用程式對應允許您的應用程式架構進行由上而下的高階層檢視，這會針對元件健康情況和回應性進行一目了然的視覺化參照。
容器深入解析
容器深入解析可讓您了解到部署至 Azure Kubernetes Service (AKS) 或 Azure 容器執行個體的容器化工作負載，其效能表現如何。 容器深入解析會從透過計量 API 使用的控制器、節點和容器收集容器記錄和計量。 在您從 AKS 叢集啟用監視之後，系統會透過 Log Analytics 代理程式的容器化版本自動收集這些計量和容器記錄。
VM Insights
VM 深入解析會監視並分析 Azure Windows 和 Linux VM 的效能和健康情況，包括裝載於內部部署或另一個雲端的 VM。 VM 深入解析會識別 VM 流程、應用程式相依性，以及外部流程上的互連相依性。
網路深入解析
網路深入解析會透過拓撲為所有已部署的網路資源提供健康情況和計量的全面視覺效果表示，無需任何設定。 網路深入解析也可讓您存取網路監視功能，例如連線監視器、網路安全性群組 (NSG) 的流量記錄、流量分析，以及其他診斷功能。
視覺效果
視覺效果 (例如圖表與資料表) 是用於摘要說明監視資料，並將其呈現給對象的有效工具。 Azure 監視器擁有自己的功能，可將監視資料視覺化，且其會使用其他 Azure 服務，將資料發佈給不同的對象。 Power BI 和 Grafana 不是 Azure 監視器的正式部分，但其是講述監視案例的核心整合。
下列幾節描述一些 Azure 監視器和外部工具，用於視覺化和呈現監視資料。
活頁簿
活頁簿提供彈性的畫布用以進行資料分析，以及在 Azure 入口網站中建立豐富的視覺效果報告。 活頁簿可以查詢來自多個資料來源的資料，並以一個視覺效果結合來自多個資料集的資料並使其相互關聯，進而讓您輕鬆地以視覺效果表示系統。 活頁簿是互動式的，其中資料會即時更新，而且可以跨小組共用。
您可以使用 Azure 監視器深入解析所提供的活頁簿、使用活頁簿範本庫，或建立您自己的活頁簿。 在Azure 入口網站中，選取 Azure 監視器左側導覽中的 [活頁簿]，以查看並存取可用的活頁簿和範本。
儀表板
Azure 儀表板可讓您將不同類型的資料結合為 Azure 入口網站的單一窗格。 您可以將任何記錄查詢或計量圖表的輸出新增至 Azure 儀表板，並選擇性地與其他 Azure 使用者共用儀表板。 例如，您可以建立一個儀表板，其中顯示計量的圖表、活動日誌表，以及來自 Application Insights 的使用量圖表。
Power BI
Power BI 是一種商務分析服務，其可跨各種資料來源提供互動式視覺效果。 你可以將 Power BI 設定為自動從 Azure 監視器匯入記錄資料，以利用這些視覺效果。 Power BI 是讓組織內外其他人能夠使用資料的有效方式。
Grafana
Grafana 是作業儀表板的開放平台。 Grafana 包含 Azure 監視器資料來源外掛程式，將 Azure 監視器計量和記錄視覺化。 Azure 受控 Grafana 會針對 Azure 原生資料存放區 (例如 Azure 監視器和 Azure 資料總管) 將這種體驗最佳化。
Grafana 也有適用於非 Microsoft 應用程式效能監視 (APM) 工具 (例如 Dynatrace、New Relic 和 AppDynamics) 的熱門外掛程式和儀表板範本。 Grafana 包括 AWS CloudWatch 和 GCP BigQuery 外掛程式，用於在單一窗格中進行多雲端監視。 您可以使用這些資源，將 Azure 監視器資料連同這些其他工具收集的其他計量視覺化。
動作
有效的監視解決方案會主動回應重大事件，而無需個人或小組注意到問題。 回應可能是管理員的文字或電子郵件，或是嘗試更正錯誤狀況的自動化流程。
Azure 監視器會使用下列類型的自動化警示和回應。
適用於 IT 作業的人工智慧 (AIOps)
AIOps 描述人工智慧和機器學習技術的應用，以增強並自動化 IT 作業和基礎結構管理的各個層面。 Azure 監視器會提供若干功能，而這些功能會使用機器學習和人工智慧來自動化資料驅動工作、預測容量使用情形、識別效能問題，以及偵測異常。
這些功能也可簡化 IT 監視和作業，而不需要機器學習專業知識。 如果您有機器學習專業知識，則可以使用 Azure Machine Learning 服務，將更多機器學習套用至 Azure 監視器收集的資料。
Azure 監視器警示
警示會通知您出現嚴重情況並可以採取矯正措施。 警示規則可以根據計量或記錄資料。 計量警示規則會根據收集的計量提供近乎即時的警示。 以記錄資料為基礎的記錄警示規則，允許跨多個來源的資料進行複雜的邏輯。
警示規則會使用「動作群組」，這些群組可以採取動作，例如傳送電子郵件或 SMS 通知。 動作群組可以使用 Webhook 來傳送通知，以觸發外部流程，或與 IT 服務管理工具整合。 您可以跨多個規則共用動作群組、動作和多組收件者。
Autoscale
自動調整可讓您動態調整執行中的資源數目，以處理應用程式上的負載。 若要省錢或提升效能，您可以建立若干規則，使用 Azure 監視器計量，以判斷何時自動新增或移除資源。 您可以指定執行個體數目的上限和下限，以及何時要增加或減少資源的邏輯。