Öğretici: Azure portalını kullanarak Azure Cosmos DB çalışma alanı verileri için dönüştürme ekleme
Bu öğretici, Azure portalını kullanarak çalışma alanı veri toplama kuralında (DCR) örnek dönüştürme yapılandırmasında size yol gösterir.
Not
Log Analytics'i etkinleştirme maliyetlerinin artırılmasına yardımcı olmak için artık Log Analytics kaynaklarınıza Veri Toplama Kuralları ve dönüştürmeleri ekleyerek sütunları filtrelemeyi, döndürülen sonuç sayısını azaltmayı ve veriler hedefe gönderilmeden önce yeni sütunlar oluşturmayı destekliyoruz.
Çalışma alanı dönüştürmeleri, çalışma alanı DCR olarak adlandırılan çalışma alanı için tek bir DCR'de birlikte depolanır. Her dönüştürme belirli bir tabloyla ilişkilendirilir. Dönüştürme, DCR kullanmayan herhangi bir iş akışından bu tabloya gönderilen tüm verilere uygulanır.
Not
Bu öğreticide çalışma alanı dönüşümü yapılandırmak için Azure portalı kullanılır. Azure Resource Manager şablonlarını ve REST API'yi kullanarak aynı öğretici için bkz . Öğretici: Resource Manager şablonlarını kullanarak Azure İzleyici'ye çalışma alanı veri toplama kuralında dönüştürme ekleme.
Bu öğreticide aşağıdakilerin nasıl yapılacağını öğreneceksiniz:
- Log Analytics çalışma alanında bir tablo için çalışma alanı dönüşümü yapılandırın.
- Çalışma alanı dönüşümü için günlük sorgusu yazma.
Önkoşullar
Bu öğreticiyi tamamlamak için aşağıdakiler gerekir:
- En az katkıda bulunan haklarına sahip olduğunuz bir Log Analytics çalışma alanı.
- Çalışma alanında DCR nesneleri oluşturma izinleri.
- Zaten bazı verileri olan bir tablo.
- Tablo, çalışma alanı dönüşüm DCR'si'ne bağlanamaz.
Öğreticiye genel bakış
Bu öğreticide, belirli kayıtları filtreleyerek tablonun depolama gereksinimini CDBDataPlaneRequests
azaltacaksınız. Ayrıca, bir veri parçasını özel bir sütunda depolamak için sütun verilerini ayrıştırırken bir sütunun içeriğini de kaldırırsınız. CdBDataPlaneRequests tablosu, çalışma alanında log analytics'i etkinleştirdiğinizde oluşturulur.
Bu öğreticide, alma zamanı dönüşümü oluşturma işleminde size yol gösteren bir sihirbaz sağlayan Azure portalı kullanılmaktadır. Adımları tamamladıktan sonra sihirbazın şu şekilde olduğunu görürsünüz:
- Tablo şemasını sorgudaki diğer sütunlarla güncelleştirir.
WorkspaceTransformation
Bir DCR oluşturur ve varsayılan bir DCR zaten çalışma alanına bağlı değilse bunu çalışma alanına bağlar.- Alma zamanı dönüşümü oluşturur ve DCR'ye ekler.
Sorgu denetim günlüklerini etkinleştirme
Üzerinde çalıştığınız tabloyu oluşturmak CDBDataPlaneRequests
için çalışma alanınızda Log Analytics'i etkinleştirmeniz gerekir. Bu adım tüm alım süresi dönüştürmeleri için gerekli değildir. Yalnızca üzerinde çalıştığımız örnek verileri oluşturmak için kullanılır.
Tabloya dönüştürme ekleme
Artık tablo oluşturulduğuna göre, bu tablo için dönüşümü oluşturabilirsiniz.
Azure portalındaki Log Analytics çalışma alanları menüsünde Tablolar'ı seçin.
CDBDataPlaneRequests
Tabloyu bulun ve Dönüştürme oluştur'u seçin.Bu dönüşüm çalışma alanında ilk dönüşüm olduğundan, bir çalışma alanı dönüştürme DCR'sini oluşturmanız gerekir. Aynı çalışma alanında diğer tablolar için dönüştürmeler oluşturursanız, bunlar aynı DCR'de depolanır. Yeni veri toplama kuralı oluştur'u seçin. Abonelik ve Kaynak grubu çalışma alanı için zaten doldurulmuş. DCR için bir ad girin ve Bitti'yi seçin.
Tablodan örnek verileri görüntülemek için İleri'yi seçin. Dönüştürmeyi tanımlarken sonuç örnek verilere uygulanır. Bu nedenle, sonuçları gerçek verilere uygulamadan önce değerlendirebilirsiniz. Dönüşümü tanımlamak için Dönüştürme düzenleyicisi'ni seçin.
Dönüştürme düzenleyicisinde, tabloya veri alımından önce verilere uygulanan dönüşümü görebilirsiniz. adlı
source
sanal tablo, hedef tablonun kendisiyle aynı sütun kümesine sahip gelen verileri temsil eder. Dönüştürme başlangıçta tabloyu hiçbir değişiklik olmadan döndürensource
basit bir sorgu içerir.Sorguyu aşağıdaki örnekte değiştirin:
source | where StatusCode != 200 // searching for requests that are not successful | project-away Type, TenantId
Değişiklik aşağıdaki değişiklikleri yapar:
- Bu günlük girişleri kullanışlı olmadığından, tablonun kendisini sorgulamayla
CDBDataPlaneRequests
ilgili satırlar yer kazanmak için bırakıldı. - Alan kazanmak için ve
Type
sütunlarındanTenantId
veriler kaldırıldı. - Dönüştürmeler, sorgunuzdaki
extend
işleci kullanarak sütun eklemeyi de destekler.
Not
Azure portalını kullanarak, dönüştürmenin çıkışı gerekirse tablo şemasında değişiklikler başlatır. Sütunlar, henüz yoksa dönüştürme çıkışıyla eşleşecek şekilde eklenir. Çıkışınızda tabloya eklenmesini istemediğiniz sütunların olmadığından emin olun. Çıkışta zaten tabloda yer alan sütunlar yoksa, bu sütunlar kaldırılmaz, ancak veriler eklenmez.
Yerleşik tabloya eklenen tüm özel sütunların ile
_CF
bitmesi gerekir. Özel tabloya eklenen sütunların bu son eke sahip olması gerekmez. Özel tablo ile biten_CL
bir ada sahiptir.- Bu günlük girişleri kullanışlı olmadığından, tablonun kendisini sorgulamayla
Sorguyu dönüştürme düzenleyicisine kopyalayın ve örnek verilerden sonuçları görüntülemek için Çalıştır'ı seçin. Yeni
Workspace_CF
sütunun sorguda olduğunu doğrulayabilirsiniz.Dönüşümü kaydetmek için Uygula'yı ve ardından İleri'yi seçerek yapılandırmayı gözden geçirin. DCR'yi yeni dönüşümle güncelleştirmek için Oluştur'u seçin.
Dönüştürmeyi test edin
Dönüştürmenin etkili olması için yaklaşık 30 dakika bekleyin ve ardından tabloda bir sorgu çalıştırarak bunu test edin. Bu dönüştürme yalnızca dönüştürme uygulandıktan sonra tabloya gönderilen verileri etkiler.
Bu öğreticide tabloya veri CDBDataPlaneRequests
göndermek için bazı örnek sorgular çalıştırın. Dönüştürmenin bu kayıtları filtrelediğini doğrulayabilmeniz için bazı sorgular CDBDataPlaneRequests
ekleyin.
Sorun giderme
Bu bölümde, alabileceğiniz farklı hata koşulları ve bunların nasıl düzeltebileceği açıklanmaktadır.
Log Analytics'te IntelliSense tablodaki yeni sütunları tanımıyor
IntelliSense'i yönlendiren önbelleğin güncelleştirilmiş olması 24 saate kadar sürebilir.
Dinamik sütunda dönüştürme çalışmıyor
Bilinen bir sorun şu anda dinamik sütunları etkiler. Geçici bir geçici çözüm, herhangi bir işlem gerçekleştirmeden önce kullanarak parse_json()
dinamik sütun verilerini açıkça ayrıştırmaktır.