Giới thiệu về Giám sát Azure

Azure Monitor có thể giám sát các loại tài nguyên sau trong Azure, các đám mây khác hoặc on-premises:

• Ứng dụng
• Máy ảo
• Hệ điều hành khách
• Containers bao gồm các chỉ số Prometheus
• Cơ sở dữ liệu
• Sự kiện bảo mật kết hợp với Azure Sentinel
• Sự kiện và sức khỏe mạng kết hợp với Network Watcher
• Nguồn tùy chỉnh sử dụng API để đưa dữ liệu vào Azure Monitor

Azure Monitor rất quan trọng trong điện toán đám mây, cung cấp các công cụ để theo dõi, quản lý và tối ưu hiệu suất ứng dụng và cơ sở hạ tầng trên Azure. Sự quan trọng của nó trong điện toán đám mây có thể được hiểu qua một số khía cạnh chính sau:
Quản lý hiệu suất: Azure Monitor cho phép người dùng thu thập các chỉ số và nhật ký từ các dịch vụ và tài nguyên Azure khác nhau. Những chỉ số này cung cấp thông tin quý giá về hiệu suất của các ứng dụng, cơ sở dữ liệu, máy ảo và các tài nguyên khác. Giám sát hiệu suất giúp nhận diện các chướng ngại vật, tối ưu hóa sử dụng tài nguyên và đảm bảo hoạt động hiệu quả.
Phát hiện sự cố proactive: Bằng cách thiết lập cảnh báo dựa trên ngưỡng được xác định trước hoặc mẫu trong dữ liệu giám sát, Azure Monitor cho phép nhận diện proactive các vấn đề tiềm ẩn. Tiếp cận chủ động này cho phép người dùng giải quyết các vấn đề trước khi chúng ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc khả năng sẵn sàng của dịch vụ, đảm bảo trải nghiệm người dùng liền mạch.
Khắc phục sự cố và chẩn đoán: Khả năng thu thập và phân tích nhật ký từ các nguồn khác nhau, bao gồm ứng dụng và cơ sở hạ tầng, hỗ trợ trong việc khắc phục sự cố và chẩn đoán hiệu quả. Nó giúp phân tích nguyên nhân, xác định nguồn gốc của các vấn đề và tăng tốc quá trình giải quyết, từ đó giảm thiểu thời gian chết máy và tăng tính đáng tin cậy.
Tối ưu hóa và mở rộng: Dữ liệu giám sát được thu thập bởi Azure Monitor hỗ trợ người dùng trong việc ra quyết định dựa trên phân bổ tài nguyên, chiến lược mở rộng và tối ưu hóa. Người dùng có thể xác định các tài nguyên không được sử dụng hiệu quả hoặc dự đoán nhu cầu mở rộng dựa trên xu hướng hiệu suất, đảm bảo sử dụng tài nguyên hiệu quả và tiết kiệm chi phí.
Bảo mật và tuân thủ: Các công cụ giám sát trong Azure cung cấp thông tin về các sự kiện và bất thường liên quan đến bảo mật. Bằng cách giám sát nhật ký và chỉ số, người dùng có thể phát hiện các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn, truy cập trái phép hoặc hoạt động bất thường, góp phần tạo ra một môi trường an toàn hơn. Ngoài ra, nó giúp đáp ứng yêu cầu tuân thủ bằng cách theo dõi và kiểm toán các hoạt động.
Quản lý chi phí: Azure Monitor cung cấp thông tin về việc sử dụng tài nguyên và chi phí liên quan. Bằng cách giám sát chỉ số tài nguyên, người dùng có thể tối ưu hóa phân bổ, cắt giảm chi phí và cải thiện quản lý chi phí đám mây.
Sức khỏe dịch vụ và đáng tin cậy: Azure Monitor bao gồm các tính năng như Azure Service Health cung cấp thông tin thời gian thực về trạng thái của các dịch vụ Azure, bảo trì định kỳ hoặc sự cố dịch vụ. Thông tin này giúp người dùng được thông báo về các tác động tiềm năng đối với tài nguyên của họ và thực hiện các biện pháp phòng ngừa cần thiết để duy trì độ tin cậy dịch vụ.

Chỉ số trong Công cụ Giám sát Azure

Trong Giám sát Azure, các chỉ số đóng vai trò quan trọng trong việc theo dõi, đánh giá và quản lý hiệu suất, sức khỏe và hành vi của các tài nguyên Azure khác nhau. Các chỉ số cung cấp điểm dữ liệu định lượng cung cấp thông tin về việc sử dụng, sẵn có và trạng thái tổng thể của các tài nguyên này.

Bước qua trình tạo biểu đồ chỉ số (Metrics chart) được mô tả như sau:

1. Các nhà phát triển cần khởi chạy cổng thông tin Azure (portal.azure.com) và đăng nhập bằng các thông tin đăng nhập của họ. Điều này sẽ đưa các nhà phát triển đến Cổng thông tin Azure như được thể hiện trong Hình bên dưới.

2. Điều hướng đến dịch vụ Azure Monitor bằng cách nhấp vào Monitor. Điều này sẽ hiển thị Trang Dịch vụ Giám sát Azure như được thể hiện trong Hình bên dưới.

3. Trong menu Azure Monitor, nhấp vào Metrics để xem các chỉ số có sẵn cho các tài nguyên Azure (tham khảo Hình tiếp theo).

4. Nhấp vào Select a scope, sau đó chọn Resource type và location (tham khảo Hình bên dưới).

5. Nhấp vào Apply và biểu đồ metric sẽ hiển thị theo bộ lọc, loại tài nguyên và vị trí đã chọn. Tham khảo Hình bên dưới.

Các Loại Metrics

Azure Monitor trong Microsoft Azure bao gồm nhiều loại metrics, mỗi loại được điều chỉnh để đáp ứng các mục tiêu giám sát cụ thể.

• Metrics Nội bộ: Các metrics này sử dụng các công cụ phân tích và cảnh báo của Azure Monitor, cung cấp thông tin chi tiết ngay lập tức trực tiếp trong nền tảng Azure. Các metrics này có thể được phân loại tiếp thành:
  • Metrics Nền tảng: Các dịch vụ Azure tạo ra các metrics cụ thể cho từng nền tảng. Ví dụ, các tài nguyên tính toán như Máy ảo cung cấp các metrics về sử dụng CPU, sử dụng bộ nhớ, I/O đĩa và lưu lượng mạng.
  • Metrics Tùy chỉnh: Người dùng có thể xác định và thu thập các metrics tùy chỉnh cho ứng dụng hoặc tài nguyên của họ để giám sát các chỉ số hiệu suất độc đáo.

• Metrics Prometheus: Metrics từ Prometheus được thu thập từ các cụm Kubernetes, bao gồm Dịch vụ Kubernetes Azure (AKS), và sử dụng các công cụ chuẩn ngành như PromQL và Grafana cho phân tích và cảnh báo.

Thu thập Dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu trong Azure Monitoring có thể được phân loại như sau:

Độ Chi tiết và Bảo lưu của Metrics

Các metrics có thể được thu thập ở các khoảng thời gian khác nhau, từ vài giây đến vài giờ, phụ thuộc vào loại tài nguyên và metric. Người dùng có thể cấu hình độ chi tiết dựa trên yêu cầu giám sát của họ. Azure lưu trữ dữ liệu metric trong một khoảng thời gian nhất định, cho phép người dùng phân tích các xu hướng lịch sử và mô hình hiệu suất. Các khoảng thời gian lưu trữ có thể khác nhau đối với các dịch vụ khác nhau.

Trực quan hóa và Phân tích

Azure Monitoring cung cấp các công cụ trực quan hóa để tạo ra biểu đồ và bảng điều khiển thân thiện với người dùng hiển thị các metrics. Những trực quan hóa này giúp giám sát hiệu suất thời gian thực và theo dõi xu hướng theo thời gian, như đã thảo luận trong phần trước 4.2. Người dùng có thể phân tích dữ liệu metric, phát hiện các bất thường và rút ra những thông tin bằng cách xem xét các xu hướng, mô hình và tương quan. Phân tích này giúp ra quyết định có căn cứ về tối ưu hóa tài nguyên và cải thiện hiệu suất.

Cảnh báo và Tự động hóa

Azure Monitoring cho phép người dùng xác định các luật cảnh báo dựa trên ngưỡng metric hoặc điều kiện. Khi metric vượt quá ngưỡng được đặt, nó kích hoạt cảnh báo để thông báo cho người dùng hoặc các hành động tự động để giải quyết các vấn đề tiềm năng.

Tích hợp với Dịch vụ Azure

Azure Monitoring cũng hỗ trợ tích hợp như sau:

Azure Monitoring – Phân tích

Azure Monitoring cho phép tích hợp với các công cụ và dịch vụ bên thứ ba, cho phép giám sát và phân tích đa nền tảng bằng cách tổng hợp các metrics từ Azure và các nguồn bên ngoài.

Azure Monitoring Analytics đề cập đến các khả năng phân tích được cung cấp trong Azure Monitor để xử lý và đạt được các thông tin cần thiết từ dữ liệu log và metric thu thập từ các nguồn Azure khác nhau. Nó bao gồm một số tính năng và công cụ được thiết kế để phân tích và rút ra những thông tin quan trọng từ dữ liệu giám sát.

Phân tích Log

Azure Monitor sử dụng Log Analytics là một phần của bộ công cụ phân tích của nó. Log Analytics cung cấp một ngôn ngữ truy vấn mạnh mẽ là Kusto Query Language (KQL), cho phép người dùng truy vấn và phân tích các lượng dữ liệu log lớn được thu thập từ các tài nguyên Azure, ứng dụng và log tùy chỉnh. Điều này cho phép phân tích sâu sắc, khắc phục sự cố và nhận diện xu hướng.

Quá trình từng bước cho phân tích log được mô tả như sau:

1. Đăng nhập vào Azure portal và điều hướng đến dịch vụ Azure Monitor. Trang Monitor Services sẽ được hiển thị. Xin tham khảo các hình ảnh trước đó.

2. Trong menu Azure Monitor, nhấp vào Logs như được hiển thị trong tiếp theo

3. Điều này sẽ dẫn đến Trang Truy vấn như được hiển thị trong hình bên dưới

4. Tìm kiếm truy vấn và tải nó lên trình soạn thảo bằng cách nhấp vào Load to editor như được hiển thị trong Hình bên dưới.

5. Chỉnh sửa hoặc viết truy vấn bằng ngôn ngữ truy vấn Kusto (KQL). Sau đó, nhấp vào Run như được hiển thị trong Hình bên dưới.

6. Kết quả của truy vấn sẽ xuất hiện. Sau đó, phân tích log bằng cách áp dụng một số bộ lọc và khoảng thời gian.

Custom Queries and Filters

Người dùng có thể tạo truy vấn tùy chỉnh bằng KQL để lọc, tổng hợp và tương quan dữ liệu log. Những truy vấn này có thể trích xuất thông tin cụ thể, nhận diện mẫu, thực hiện phân tích thống kê và hiển thị kết quả để rút ra những insights ý nghĩa từ dữ liệu log.

Advanced Analytics Azure Monitoring Analytics

Advanced Analytics Azure Monitoring Analytics cung cấp các khả năng phân tích tiên tiến, bao gồm phát hiện bất thường dựa trên machine learning. Nó có thể tự động phát hiện các mẫu không đúng hoặc các độ lệch từ hành vi bình thường trong dữ liệu log, giúp trong việc nhận diện và giải quyết các vấn đề một cách proactively.

Visualizations and Dashboards

Các khả năng phân tích trong Azure Monitoring cho phép người dùng visualize kết quả truy vấn thông qua biểu đồ tương tác, đồ thị và bảng điều khiển. Những hình ảnh hóa này cung cấp một biểu đồ rõ ràng về xu hướng, mẫu và các bất thường trong dữ liệu log, giúp dễ dàng giải thích và ra quyết định.

Integration with Other Azure Services Azure Monitoring Analytics

Integration with Other Azure Services Azure Monitoring Analytics tích hợp một cách mượt mà với các dịch vụ Azure khác như Azure Sentinel (SIEM cloud-native), Azure Data Explorer, Azure Machine Learning và nhiều dịch vụ khác nữa. Sự tích hợp này cho phép phân tích tiên tiến, tương quan dữ liệu qua các dịch vụ và tận dụng các khả năng AI/ML bổ sung để đạt được những insights sâu sắc hơn và phát hiện các mối đe dọa.

Cross-Resource Analysis

Người dùng có thể thực hiện phân tích chéo nguồn tài nguyên bằng cách truy vấn và tương quan dữ liệu từ nhiều nguồn tài nguyên hoặc dịch vụ Azure khác nhau. Khả năng này giúp nhận diện các phụ thuộc, hiểu hành vi trên toàn hệ thống và khắc phục sự cố phức tạp lan rộng qua nhiều thành phần.

Alerting and Automation

Alerting and Automation có thể được sử dụng để tạo các truy vấn kích hoạt cảnh báo dựa trên điều kiện hoặc mẫu cụ thể trong dữ liệu log. Những cảnh báo này có thể được cấu hình để thông báo cho người dùng hoặc kích hoạt các hành động tự động để can thiệp kịp thời. Azure Monitoring Analytics giúp người dùng thực hiện phân tích sâu sắc về dữ liệu log, cho phép giám sát proactive, khắc phục sự cố, tối ưu hiệu suất và phát hiện mối đe dọa bảo mật trong môi trường Azure. Nó là một phần quan trọng của Azure Monitor, cung cấp các công cụ cần thiết để trích xuất những insights hành động từ lượng dữ liệu lớn được tạo ra bởi các tài nguyên Azure.

Azure Application Performance Azure Monitoring

Azure Application Performance Azure Monitoring tập trung đặc biệt vào hiệu suất ứng dụng thông qua một dịch vụ gọi là ‘Azure Application Insights’. Dịch vụ này được tích hợp vào Azure Monitoring và được thiết kế đặc biệt để giám sát và phân tích hiệu suất và hành vi của các ứng dụng được đặt trên Azure.

Application Insights

Application Insights có thể hữu ích cho các nhiệm vụ sau:

Giám sát hiệu suất

Azure Application Insights thu thập dữ liệu telemetri, bao gồm tỷ lệ yêu cầu, thời gian phản hồi, tỷ lệ thất bại và các phụ thuộc (như cuộc gọi đến cơ sở dữ liệu hoặc các dịch vụ bên ngoài), cung cấp một cái nhìn toàn diện về hiệu suất ứng dụng.

Nhận được những insights từ mức mã nguồn

Application Insights cung cấp insights về hành vi mã nguồn của ứng dụng, nhận diện các chướng ngại về hiệu suất, các ngoại lệ và các phụ thuộc chậm.

Nhà phát triển có thể theo dõi và phân tích đường dẫn mã nguồn để chẩn đoán các vấn đề một cách hiệu quả hơn.

Các bài kiểm tra sẵn sàng

Azure Application Insights bao gồm các tính năng để thực hiện các bài kiểm tra sẵn sàng, kiểm tra các điểm cuối tại các khoảng thời gian đều đặn để đảm bảo rằng ứng dụng phản hồi và sẵn sàng cho người dùng.

Theo dõi giao dịch từ đầu đến cuối

Application Insights cho phép theo dõi giao dịch từ đầu đến cuối, cho phép người dùng theo dõi một yêu cầu của người dùng qua các thành phần và dịch vụ khác nhau để xác định nơi có thể xảy ra vấn đề về hiệu suất.

Phân tích hành vi người dùng

Application Insights theo dõi các tương tác của người dùng, luồng người dùng và các mẫu sử dụng trong ứng dụng, cung cấp những insights về cách người dùng tương tác với ứng dụng và các tác động tiềm năng đến trải nghiệm người dùng.

Phân tích tác động hiệu suất

Phân tích tác động hiệu suất tương quan hành vi của người dùng với các chỉ số hiệu suất ứng dụng để hiểu tác động của hành động của người dùng đến hiệu suất tổng thể của ứng dụng.

Quy tắc cảnh báo

Người dùng có thể thiết lập các cảnh báo dựa trên các chỉ số hiệu suất ứng dụng, chẳng hạn như thời gian phản hồi vượt quá ngưỡng xác định. Điều này cho phép nhận diện và giải quyết các vấn đề về hiệu suất một cách chủ động.

Chẩn đoán và tạo hồ sơ

Application Insights hỗ trợ các công cụ chẩn đoán và tạo hồ sơ cho phép phân tích sâu hơn về hành vi ứng dụng, hiệu suất và các ngoại lệ, hỗ trợ trong việc khắc phục sự cố nhanh chóng.

Tích hợp với DevOps

Application Insights tích hợp liền mạch với các công cụ phát triển khác nhau, bao gồm Visual Studio và Azure DevOps, cho phép các nhà phát triển truy cập dữ liệu hiệu suất trong suốt vòng đời phát triển để cải thiện liên tục.

Telemetry tùy chỉnh

Application Insights cho phép người dùng theo dõi dữ liệu telemetry tùy chỉnh, cho phép giám sát các hành vi ứng dụng cụ thể hoặc các chỉ số liên quan đến các yêu cầu kinh doanh độc đáo.

Tích hợp với các dịch vụ Azure

Nó tích hợp với các dịch vụ Azure khác, cho phép giám sát toàn diện bằng cách liên kết dữ liệu hiệu suất ứng dụng với các chỉ số từ các tài nguyên Azure khác.

Cảnh báo

Cảnh báo trong Giám sát Azure cho phép người dùng thiết lập thông báo dựa trên các điều kiện hoặc ngưỡng được xác định, giúp nhận diện kịp thời và phản ứng nhanh chóng với các vấn đề tiềm ẩn hoặc bất thường trong môi trường Azure.

Các loại cảnh báo

Cảnh báo dựa trên chỉ số

Người dùng có thể tạo cảnh báo dựa trên các giá trị chỉ số cụ thể vượt quá hoặc dưới các ngưỡng đã xác định trước. Ví dụ, việc sử dụng CPU vượt quá 90% trong hơn năm phút có thể kích hoạt một cảnh báo.

Cảnh báo dựa trên log

Cảnh báo cũng có thể được cấu hình dựa trên dữ liệu log sử dụng các truy vấn trong KQL. Các nhà phát triển có thể xác định các quy tắc cảnh báo dựa trên kết quả phân tích log để phát hiện các điều kiện hoặc mẫu cụ thể trong dữ liệu log.

Cảnh báo dựa trên log hoạt động

Cảnh báo dựa trên log hoạt động dựa trên các log kiểm toán theo dõi tất cả các hành động xảy ra trên các tài nguyên. Cảnh báo log hoạt động được kích hoạt dựa trên các điều kiện cụ thể khi các sự kiện log hoạt động mới xảy ra. Cảnh báo sức khỏe tài nguyên và cảnh báo sức khỏe dịch vụ là các loại cảnh báo log hoạt động cung cấp thông báo về trạng thái sức khỏe của các dịch vụ và tài nguyên.

Cảnh báo phát hiện thông minh

Phát hiện thông minh trên tài nguyên Application Insights tự động phát hiện các vấn đề hiệu suất tiềm ẩn và các bất thường về lỗi trong ứng dụng web của nhà phát triển, cung cấp cảnh báo. Các nhà phát triển có thể sử dụng phát hiện thông minh trên tài nguyên Application Insights của họ để thiết lập các quy tắc cảnh báo cho các mô-đun phát hiện thông minh khác nhau.

Cảnh báo Prometheus

Cảnh báo Prometheus được sử dụng để kích hoạt thông báo dựa trên các chỉ số Prometheus được lưu trữ trong các dịch vụ được quản lý Azure Monitor cho Prometheus. Các quy tắc cảnh báo được định nghĩa bằng ngôn ngữ truy vấn mã nguồn mở PromQL.

Điều kiện và tiêu chí cảnh báo

Các điều kiện và tiêu chí cảnh báo bao gồm hai loại: Ngưỡng Người dùng có thể đặt các ngưỡng cho các chỉ số hoặc truy vấn log, xác định khi nào một cảnh báo nên được kích hoạt. Các ngưỡng này có thể dựa trên các giá trị như sử dụng CPU, thời gian phản hồi, tỷ lệ lỗi, v.v.

Khoảng thời gian Người dùng có thể định nghĩa khoảng thời gian mà một chỉ số cần vượt qua ngưỡng để kích hoạt một cảnh báo, tránh các kết quả dương tính giả do các đột biến tạm thời. Bây giờ chúng ta sẽ giải thích chi tiết về cơ chế cảnh báo.

Tạo quy tắc cảnh báo

Quá trình từng bước để tạo một quy tắc cảnh báo được mô tả như sau:

1. Đăng nhập vào cổng Azure và điều hướng đến dịch vụ Azure Monitor bằng cách nhấp vào Monitor. Trang Dịch vụ Monitor sẽ hiển thị. Tham khảo các Hình 4.2 và 4.3 trước đó.
2. Trong menu Azure Monitor, nhấp vào Alerts và một trang cảnh báo sẽ xuất hiện như được hiển thị trong Hình bên dưới.

3. Nhấp vào Create và chọn quy tắc cảnh báo như được hiển thị trong Hình tiếp theo.

4. Nhấp vào Chọn Phạm vi và chọn loại và vị trí Tài nguyên. Sau đó, nhấp vào Áp dụng. Tham khảo Hình bên dưới.

5. Nhấp vào Điều kiện và Chọn tín hiệu phù hợp. Sau đó, nhấp vào Áp dụng như trong Hình bên dưới.

6. Đặt logic Cảnh báo và đặt Chia theo thứ nguyên. Tham khảo Hình bên dưới.

7. Nhấp vào Hành động và tab hành động sẽ mở ra nơi nhà phát triển có thể chọn hoặc tạo các nhóm hành động được yêu cầu. Tham khảo Hình bên dưới.

8. Nhấp vào Chi tiết và tab Chi tiết sẽ mở ra, nơi nhà phát triển có thể xác định chi tiết dự án và chi tiết Quy tắc cảnh báo như trong Hình bên dưới.

9. Nhấp vào Thẻ. Phần thẻ mở ra nơi bạn có thể đặt bất kỳ thẻ bắt buộc nào trên tài nguyên quy tắc cảnh báo. Tham khảo Hình bên dưới.

10. Nhấp vào Xem lại + tạo, sau đó nhấp vào Tạo. Tham khảo Hình tiếp theo.

Tùy chọn Thông báo và Hành động

Các tùy chọn thông báo và hành động trong Azure được giải thích như sau:

Kênh Thông báo

Azure hỗ trợ nhiều kênh thông báo khác nhau như email, SMS, Webhook, Azure Application Insights, Azure Logic Apps, v.v. Người dùng có thể chọn kênh ưa thích của mình để nhận cảnh báo.

Nhóm Hành động

Nhóm hành động định nghĩa một tập hợp các thông báo hoặc hành động cần thực hiện khi một cảnh báo được kích hoạt. Điều này có thể bao gồm gửi thông báo đến các cá nhân hoặc nhóm cụ thể, kích hoạt các kịch bản khắc phục tự động, mở rộng tài nguyên hoặc khởi tạo các quy trình làm việc khác.

Tích hợp với các Dịch vụ Giám sát

Tích hợp với các dịch vụ giám sát trong Azure bao gồm hai loại:

Tích hợp Dịch vụ Azure

Cảnh báo trong Azure Monitoring tích hợp với nhiều dịch vụ Azure khác nhau, cho phép người dùng thiết lập cảnh báo cho các tài nguyên khác nhau như Máy ảo, Cơ sở dữ liệu Azure SQL, Dịch vụ Ứng dụng Azure, v.v., dựa trên các chỉ số cụ thể của chúng.

Cảnh báo Chéo Tài nguyên

Người dùng có thể tạo cảnh báo bao trùm nhiều tài nguyên Azure, cho phép một phương pháp tiếp cận toàn diện để giám sát và cảnh báo trên các thành phần kết nối với nhau.

Quản lý Vòng đời Cảnh báo

Quản lý vòng đời cảnh báo trong Azure bao gồm giám sát cảnh báo và lịch sử cảnh báo và thông tin chi tiết.

Giám sát Cảnh báo

Người dùng có thể giám sát các cảnh báo đang hoạt động, xem xét trạng thái của chúng và xác nhận chúng trong cổng Azure hoặc thông qua API, đảm bảo họ nhận thức được các vấn đề đang diễn ra.

Lịch sử Cảnh báo và Thông tin chi tiết

Azure Monitoring duy trì lịch sử các cảnh báo đã được kích hoạt, xác nhận hoặc giải quyết, cho phép người dùng xem lại các sự cố trong quá khứ để phân tích và cải thiện.

Ngưỡng Động và Học Máy

Ngưỡng động và học máy hữu ích cho:

Ngưỡng Động Một số dịch vụ Azure cung cấp các ngưỡng động thích ứng với các mẫu và hành vi thay đổi, cho phép cảnh báo chính xác hơn dựa trên các điều kiện hiện tại thay vì các ngưỡng tĩnh.

Cảnh báo Dựa trên Học Máy Azure cũng cung cấp phát hiện bất thường dựa trên học máy cho các chỉ số nhất định, tự động xác định hành vi bất thường và kích hoạt cảnh báo.

Tích hợp Nhật ký

Trong Azure, tích hợp nhật ký đề cập đến quá trình thu thập, lưu trữ, phân tích và hành động dựa trên dữ liệu nhật ký được tạo ra bởi các tài nguyên Azure, ứng dụng và dịch vụ khác nhau. Azure cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ để hỗ trợ tích hợp nhật ký.

Azure Monitor

Ứng dụng của Azure Monitor bao gồm các nội dung sau:

Phân tích Nhật ký Azure Monitor tận dụng Log Analytics như một nền tảng tập trung để thu thập và phân tích dữ liệu nhật ký. Nó hỗ trợ nhập nhật ký từ các nguồn khác nhau, bao gồm các dịch vụ Azure, ứng dụng tùy chỉnh, hệ điều hành và các nguồn bên thứ ba.

Thu thập Dữ liệu Nhật ký Azure Monitor thu thập nhật ký ở nhiều định dạng khác nhau như văn bản, JSON và XML. Nó cho phép người dùng cấu hình việc nhập dữ liệu nhật ký từ các tài nguyên và dịch vụ Azure khác nhau vào các không gian làm việc Log Analytics.

Azure Log Analytics

Azure Log Analytics bao gồm các nội dung sau:

Nguồn Dữ liệu Log Analytics có thể thu thập nhật ký từ các tài nguyên Azure như Máy ảo, Dịch vụ Ứng dụng Azure, Dịch vụ Kubernetes Azure (AKS), Cơ sở dữ liệu SQL Azure, Azure Active Directory, và nhiều hơn nữa. Nó cũng hỗ trợ các nguồn không thuộc Azure thông qua các đại lý hoặc phương pháp nhập nhật ký tùy chỉnh.

Ngôn ngữ Truy vấn Nhật ký Log Analytics sử dụng Ngôn ngữ Truy vấn Kusto (KQL), cho phép người dùng truy vấn dữ liệu nhật ký một cách hiệu quả, thực hiện các phân tích phức tạp, lọc nhật ký dựa trên các tiêu chí cụ thể và rút ra những thông tin có thể hành động.

Công cụ tích hợp Nhật ký

Có nhiều công cụ tích hợp nhật ký như:

Đại lý Azure Monitor	APIs và SDKs
Azure cung cấp các đại lý có thể được cài đặt trên các máy ảo hoặc máy chủ để thu thập và gửi nhật ký đến Log Analytics. Các đại lý này hỗ trợ tích hợp nhật ký từ các môi trường tại chỗ và các thiết lập kết hợp.	Azure cung cấp các API và bộ phát triển phần mềm (SDKs) cho phép các nhà phát triển gửi dữ liệu nhật ký đến Log Analytics từ các ứng dụng tùy chỉnh, dịch vụ hoặc các công cụ bên thứ ba một cách lập trình.

Log Retention and Storage

Chính sách lưu giữ và Lưu trữ và lưu trữ là hai lĩnh vực thuộc Lưu giữ nhật ký và lưu trữ.

Retention Policies	Lưu trữ và Lưu trữ Dữ liệu
Người dùng có thể xác định các chính sách lưu giữ trong Log Analytics để chỉ định thời gian dữ liệu nhật ký sẽ được giữ lại. Điều này giúp tuân thủ các yêu cầu quy định và cho phép phân tích lịch sử.	Azure cung cấp các tùy chọn lưu trữ dữ liệu nhật ký vào các giải pháp lưu trữ hiệu quả về chi phí như Azure Blob Storage để lưu trữ lâu dài, trong khi vẫn cho phép truy vấn và phân tích.

Các khía cạnh khác dưới Azure Log Analytics

Bảng bên dưới liệt kê các khía cạnh khác dưới Azure Log Analytics.

Thông số	Mô tả
Hình ảnh hóa và Phân tích	Người dùng có thể tạo các bảng điều khiển tùy chỉnh và workbooks trong Log Analytics để hình ảnh hóa dữ liệu nhật ký thông qua các biểu đồ, bảng và chế độ xem tùy chỉnh, giúp dễ dàng diễn giải và phân tích.
Workbooks của Log Analytics	Workbooks của Log Analytics cung cấp các công cụ mạnh mẽ để phân tích và hình ảnh hóa dữ liệu nhật ký một cách chi tiết và tùy chỉnh.
Cảnh báo và Thông tin chi tiết	Dữ liệu nhật ký được phân tích trong Log Analytics có thể kích hoạt cảnh báo dựa trên các truy vấn hoặc mẫu nhật ký cụ thể, cho phép nhận dạng chủ động các vấn đề hoặc bất thường.
Bảo mật và Tuân thủ	Tích hợp nhật ký cho phép giám sát và phân tích các nhật ký liên quan đến bảo mật, hỗ trợ phát hiện mối đe dọa, phản ứng sự cố và tuân thủ quy định.
Phân tích An ninh	Tích hợp nhật ký hỗ trợ giám sát và phân tích các nhật ký liên quan đến bảo mật, giúp phát hiện các mối đe dọa, phản ứng sự cố và tuân thủ quy định.
Kiểm tra và Quản trị	Tích hợp nhật ký hỗ trợ kiểm toán và quản trị.

Mạng Lưới

Giám sát mạng trong Azure liên quan đến việc giám sát hiệu suất, bảo mật và sức khỏe của các thành phần và dịch vụ mạng để đảm bảo kết nối đáng tin cậy và hoạt động tối ưu. Azure cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ khác nhau để giám sát các khía cạnh mạng:

Azure Network Watcher

Azure Network Watcher được sử dụng cho các mục đích sau:

• Giám sát và Chẩn đoán Mạng: Azure Network Watcher cung cấp các công cụ chẩn đoán và hình ảnh hóa để giám sát, chẩn đoán và nắm bắt thông tin về hiệu suất và sức khỏe mạng của các tài nguyên Azure.
• Công cụ và Tính năng: Nó bao gồm các tính năng như bắt gói tin, nhật ký lưu lượng, khắc phục sự cố kết nối, xác minh luồng IP, chẩn đoán VPN và giám sát hiệu suất mạng cho các máy ảo.

Giám sát Hiệu suất Mạng

Azure Monitoring thu thập các chỉ số liên quan đến mạng, bao gồm độ trễ, thông lượng và mất gói tin, cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất của các mạng ảo, subnet và giao diện mạng. Các chỉ số này có thể được truy cập và hiển thị thông qua Azure Monitor, cho phép người dùng tạo các bảng điều khiển tùy chỉnh và thiết lập cảnh báo dựa trên các ngưỡng hiệu suất mạng.

Azure Network Watcher cho phép thu thập các nhật ký lưu lượng, ghi lại dữ liệu lưu lượng mạng (nguồn, đích, cổng, giao thức) để phân tích và hình ảnh hóa. Nhật ký lưu lượng có thể được sử dụng để phân tích bảo mật, phát hiện bất thường và xác định các mối đe dọa bảo mật tiềm tàng hoặc hành vi mạng bất thường.

Virtual Network Gateways

Azure cũng cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất và sức khỏe của các cổng VPN và kết nối ExpressRoute, cho phép giám sát kết nối và truyền dữ liệu giữa các tài nguyên tại chỗ và Azure.

Cơ sở Hạ tầng

Trong Azure Monitoring, giám sát cơ sở hạ tầng đề cập đến quá trình giám sát và quản lý sức khỏe, hiệu suất và tính sẵn sàng của các tài nguyên và thành phần cơ bản tạo nên môi trường Azure. Điều này bao gồm các dịch vụ khác nhau, máy ảo, lưu trữ, cơ sở dữ liệu, và nhiều hơn nữa. Bảng bên dưới liệt kê các hoạt động giám sát cơ sở hạ tầng được xử lý trong Azure.

Tham số	Mô tả
Sức khỏe tài nguyên Azure	Azure cung cấp dịch vụ Sức khỏe tài nguyên để cung cấp khả năng nhìn thấy thời gian thực vào tình trạng và sẵn có của các dịch vụ và tài nguyên Azure. Nó giúp xác định liệu các vấn đề có phải do nền tảng Azure hoặc cấu hình người dùng gây ra hay không.
Thông số về Tài nguyên Azure	Azure Monitoring thu thập và duy trì các thông số cho các tài nguyên Azure khác nhau, bao gồm sử dụng CPU, sử dụng bộ nhớ, I/O đĩa, lưu lượng mạng và các chỉ số hiệu suất khác. Người dùng có thể trực quan hóa và phân tích các thông số này để theo dõi hiệu suất và sức khỏe của tài nguyên.
Giám sát Máy ảo	Cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất cho các máy ảo, bao gồm sử dụng CPU, hiệu suất đĩa, sử dụng bộ nhớ và hoạt động mạng. Người dùng có thể phân tích các thông số này để tối ưu hiệu suất của máy ảo.
Giám sát Lưu trữ và Cơ sở dữ liệu	Các dịch vụ lưu trữ Azure cung cấp các thông số liên quan đến thông lượng, độ trễ và sử dụng dung lượng. Giám sát các thông số này giúp đảm bảo lưu trữ và truy cập dữ liệu hiệu quả. Các cơ sở dữ liệu Azure (ví dụ: Azure SQL Database, Cosmos DB) cung cấp các thông số hiệu suất liên quan đến hiệu suất truy vấn, kết nối và sử dụng tài nguyên, hỗ trợ tối ưu hiệu suất và khả năng mở rộng của cơ sở dữ liệu.
Tình trạng và Sức khỏe Tài nguyên	Mục này bao gồm tình trạng hoạt động và sức khỏe tổng thể của các tài nguyên Azure, cung cấp thông tin quan trọng cho việc giám sát và phản ứng tích cực đối với các vấn đề.
Thông số Hiệu suất	Azure Monitor tích hợp các thông số này để tạo bảng điều khiển tùy chỉnh, thiết lập cảnh báo dựa trên ngưỡng cụ thể và thực hiện phân tích lịch sử để tối ưu hiệu suất tài nguyên.
Tích hợp với Azure Monitor	Tích hợp với Azure Application Insights và Log Analytics nâng cao chẩn đoán máy ảo và cung cấp thông tin sâu hơn về hiệu suất ứng dụng và hành vi hệ thống.
Tự động hóa và Phục hồi	Azure Automation cho phép các hành động tự động và luồng công việc được kích hoạt bởi các sự kiện hoặc cảnh báo cụ thể về hạ tầng, đảm bảo phản ứng tích cực đối với các vấn đề và giảm thiểu can thiệp thủ công.