Руководство по отправке данных в Azure Monitor с помощью API приема журналов (шаблоны Resource Manager)

API приема журналов в Azure Monitor позволяет отправлять пользовательские данные в рабочую область Log Analytics. В этом руководстве используются шаблоны Azure Resource Manager (шаблоны ARM) для пошаговой настройки компонентов, необходимых для поддержки API, а затем предоставляет пример приложения с помощью REST API и клиентских библиотек для .NET, Go, Java, JavaScript и Python.

Действия, необходимые для настройки API приема журналов, приведены ниже.

1. Создайте приложение Microsoft Entra для проверки подлинности в API.
2. Создайте настраиваемую таблицу в рабочей области Log Analytics. Это таблица, в которую будут отправляться данные.
3. Создайте правило сбора данных (DCR), чтобы направить данные в целевую таблицу.
4. Предоставьте приложению Microsoft Entra доступ к DCR.
5. См. Пример кода для отправки данных в Azure Monitor с помощью API приема данных в журналы для примера кода, который отправляет данные с использованием API приема данных в журналы.

Предварительные условия

Для работы с этим учебником необходимы указанные ниже компоненты.

• Рабочая область Log Analytics, в которой у вас есть по крайней мере права участника.
• Разрешения на создание объектов DCR в рабочей области.

Сбор сведений о рабочей области

Начните со сбора сведений из рабочей области, которые вам потребуются.

Перейдите в вашу рабочую область в меню рабочих областей Log Analytics в портале Azure. На странице "Свойства" скопируйте идентификатор ресурса и сохраните его для последующего использования.

Создание приложения Microsoft Entra

Начните с регистрации приложения Microsoft Entra для проверки подлинности в API. Любая схема проверки подлинности Resource Manager поддерживается, но в этом руководстве описана схема потока предоставления учетных данных клиента.

1. В меню Microsoft Entra ID на портале Azure выберите Регистрация приложений>Новая регистрация.

   

2. Присвойте приложению имя и измените область аренды, если значение по умолчанию не подходит для вашей среды. URI перенаправления не требуется.

   

3. После регистрации вы можете просмотреть сведения о приложении. Запомните ID приложения (клиента) и ID каталога (арендатора). Эти данные понадобятся позже в этом процессе.

   

4. Создайте секрет клиента приложения, который аналогичен созданию пароля для использования с именем пользователя. Выберите Сертификаты и секреты>Новый секрет клиента. Присвойте секрету имя, чтобы обозначить его назначение и выберите срок действия. Здесь выбран вариант 12 месяцев . Для реализации рабочей среды следует следовать рекомендациям по процедуре смены секретов или использовать более безопасный режим проверки подлинности, например сертификат.

   

5. Нажмите кнопку "Добавить ", чтобы сохранить секрет, а затем запишите значение. Убедитесь, что вы записываете это значение, так как его невозможно восстановить после выхода из этой страницы. Используйте те же меры безопасности, что и для хранения пароля, так как это функциональный эквивалент.

   

Создание конечной точки сбора данных

Создание новой таблицы в рабочей области Log Analytics

Перед отправкой данных в пользовательскую таблицу сначала необходимо ее создать. В таблице этого руководства будут указаны пять столбцов, показанных в схеме ниже. Свойства name, type и description являются обязательными для каждого столбца. Свойства isHidden и isDefaultDisplay имеют значение по умолчанию false, если они не указаны явно. Возможные типы данных: string, int, long, real, boolean, dateTime, guid и dynamic.

1. Нажмите кнопку Cloud Shell в портале Azure и убедитесь, что среда установлена на PowerShell.

   

2. Скопируйте следующий код PowerShell и замените переменные в параметре Path соответствующими значениями рабочей области в команде Invoke-AzRestMethod . Вставьте код в командную строку Cloud Shell, чтобы выполнить его.

   $tableParams = @'
   {
       "properties": {
           "schema": {
               "name": "MyTable_CL",
               "columns": [
                   {
                       "name": "TimeGenerated",
                       "type": "datetime",
                       "description": "The time at which the data was generated"
                   },
                  {
                       "name": "Computer",
                       "type": "string",
                       "description": "The computer that generated the data"
                   },
                   {
                       "name": "AdditionalContext",
                       "type": "dynamic",
                       "description": "Additional message properties"
                   },
                   {
                       "name": "CounterName",
                       "type": "string",
                       "description": "Name of the counter"
                   },
                   {
                       "name": "CounterValue",
                       "type": "real",
                       "description": "Value collected for the counter"
                   }
               ]
           }
       }
   }
   '@
   
   Invoke-AzRestMethod -Path "/subscriptions/{subscription}/resourcegroups/{resourcegroup}/providers/microsoft.operationalinsights/workspaces/{workspace}/tables/MyTable_CL?api-version=2022-10-01" -Method PUT -payload $tableParams
   

Создать правило сбора данных

DCR определяет, как данные будут обрабатываться после получения. В том числе:

• Схема данных, отправляемых в конечную точку
• Преобразование , которое будет применено к данным перед отправкой в рабочую область
• Рабочая область назначения и таблица преобразованных данных будут отправлены в

1. В поле поиска в портале Azure введите шаблон и выберите Развернуть пользовательский шаблон.

   

2. Выберите Создать собственный шаблон в редакторе.

   

3. Вставьте следующий шаблон ARM в редактор и нажмите кнопку "Сохранить".

   

   • Конечная точка DCR
   • DCE

   Обратите внимание на следующие сведения в DCR, определенные в этом шаблоне.

   • streamDeclarations: определения столбцов входящих данных.
   • destinations: Рабочая область назначения.
   • dataFlows: сопоставляет поток с конечной рабочей областью и задает запрос преобразования и целевую таблицу. Выходные данные целевого запроса — это то, что будет отправлено в целевую таблицу.

   {
       "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-08-01/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."
               }
           },
           "workspaceResourceId": {
               "type": "string",
               "metadata": {
                   "description": "Specifies the Azure resource ID of the Log Analytics workspace to use."
               }
           }
       },
       "resources": [
           {
               "type": "Microsoft.Insights/dataCollectionRules",
               "name": "[parameters('dataCollectionRuleName')]",
               "location": "[parameters('location')]",
               "apiVersion": "2023-03-11",
               "kind": "Direct",
               "properties": {
                   "streamDeclarations": {
                       "Custom-MyTableRawData": {
                           "columns": [
                               {
                                   "name": "Time",
                                   "type": "datetime"
                               },
                               {
                                   "name": "Computer",
                                   "type": "string"
                               },
                               {
                                   "name": "AdditionalContext",
                                   "type": "string"
                               },
                               {
                                   "name": "CounterName",
                                   "type": "string"
                               },
                               {
                                   "name": "CounterValue",
                                   "type": "real"
                               }
                           ]
                       }
                   },
                   "destinations": {
                       "logAnalytics": [
                           {
                               "workspaceResourceId": "[parameters('workspaceResourceId')]",
                               "name": "myworkspace"
                           }
                       ]
                   },
                   "dataFlows": [
                       {
                           "streams": [
                               "Custom-MyTableRawData"
                           ],
                           "destinations": [
                               "myworkspace"
                           ],
                           "transformKql": "source | extend jsonContext = parse_json(AdditionalContext) | project TimeGenerated = Time, Computer, AdditionalContext = jsonContext, CounterName=tostring(jsonContext.CounterName), CounterValue=toreal(jsonContext.CounterValue)",
                           "outputStream": "Custom-MyTable_CL"
                       }
                   ]
               }
           }
       ],
       "outputs": {
           "dataCollectionRuleId": {
               "type": "string",
               "value": "[resourceId('Microsoft.Insights/dataCollectionRules', parameters('dataCollectionRuleName'))]"
           }
       }
   }
   

1. На экране Пользовательского развертывания укажите подписку и группу ресурсов для хранения DCR. Затем укажите значения, определенные в шаблоне. Значения включают имя DCR и идентификатор рабочего пространства, которые вы собрали на предыдущем шаге. Расположение должно совпадать с местоположением рабочей области. Регион уже заполнен и будет использоваться для размещения DCR.

   

2. Нажмите кнопку "Просмотр и создание ", а затем нажмите кнопку "Создать " после просмотра сведений.

3. По завершении развертывания раскройте панель сведений о развертывании и выберите DCR, чтобы просмотреть его подробности. Выберите JSON представление.

   

4. Скопируйте неизменяемый идентификатор и URI приема журналов для DCR. Эти данные будут использоваться при отправке данных в Azure Monitor с помощью API.

   

Назначение разрешений DCR

После создания DCR приложение должно быть предоставлено ему разрешение. Разрешение позволит любому приложению использовать правильный идентификатор приложения и ключ приложения для отправки данных в новый DCR.

1. В списке DCR в портал Azure выберите контроль доступа (IAM)>Добавить назначение ролей.

   

2. Выберите Издатель метрик мониторинга и нажмите Далее. Вместо этого вы можете создать настраиваемое действие, используя действие данных Microsoft.Insights/Telemetry/Write.

   

3. Выберите "Пользователь", "Группа" или "Субъект-служба " для назначения доступа и выберите " Выбрать участников". Выберите созданное приложение и нажмите кнопку "Выбрать".

   

4. Нажмите кнопку "Проверить и назначить " и проверьте сведения перед сохранением назначения роли.

   

Пример кода

Для примера использования компонентов, созданных в этом руководстве, см. код для отправки данных в Azure Monitor с использованием API для принятия журналов.

Следующие шаги

• Выполните аналогичный учебник с помощью портал Azure
• Дополнительные сведения о пользовательских журналах
• Дополнительные сведения о написании запросов преобразования