Voor de blogserie van zes blogs over “Azure Well Managed” spreekt Bas van der Kruijssen zich uit over hoe je het cloud platform het beste kunt opbouwen, onderhouden en managen. Een gedegen opzet, onderhoud en beheer is de basis voor een stabiel Azureplatform. De komende weken kan je in de blogs tips en tricks verwachten m.b.t. de volgende onderwerpen: Governance, Azure Monitor, Security Center, Azure Sentinel, automatiseren en platform optimalisatie.
De tweede blog in de serie gaat over Azure Monitor.
Waar een uitgewerkt Governance Plan de basis legt voor een Azure “handleiding”, vormt Azure Monitor de basis voor een technisch stabiel platform. Het verzamelt informatie uit meerdere bronnen en stelt deze beschikbaar voor analyse, dashboards en monitoring.
Bovenstaand diagram geeft een overzicht van de datasources. De informatie die in Azure Monitor beschikbaar is, bestaat uit een “Metrics” bron die rechtstreeks uit het Azure platform wordt uitgelezen. De “Logs” databron is beschikbaar via Log Analytics.
Log Analytics
Log Analytics is dé databron voor monitoring van het Azure platform en applicaties die daarop worden uitgevoerd. Informatie uit verschillende bronnen is opgeslagen in aparte tabellen. Vervolgens worden deze tabellen bevraagd met behulp van de Kusto Query Language. De resultaten van deze query’s gebruik je bijvoorbeeld om dashboards aan te maken.
Bronnen Azure Monitor
Hieronder een overzicht van de verschillende bronnen:
| Databron | Beschrijving |
| Azure Tenant | Inzicht krijgen in gebruikers activiteiten. De integratie met het Azure Audit Log wordt geconfigureerd vanuit Azure AD. |
| Azure Subscriptie | Monitor activiteiten op subscriptie en service niveau. |
| Azure objecten | Monitor Azure objecten in detail, deze methode is per object verschillend. |
AIOps
Na het configureren is het natuurlijk de bedoeling dat er ook wat met de data gebeurt. “Dynamic Thresholds” biedt de mogelijkheid om afwijkingen te detecteren op basis van historische data. Door gebruik te maken van Machine Learning “leert” het platform het gedrag van (bijvoorbeeld) een virtuele machine kennen. Als je virtuele machine altijd tussen de 10% en 20% CPU activiteit vertoont, genereert het platform een waarschuwing als dit percentage daar te ver van afwijkt. Erg handig!
Door gebruik te maken van moderne oplossingen als machine learning is de voorkennis van de applicatie minder van belang voor beheer. Het bijsturen van de alarmeringen doet het platform zelf, waardoor beheerders minder werk hebben aan het handmatig bijwerken van de grenswaarden. En zijn ze ook minder tijd kwijt met loze signalen.
Vanuit het “Well Managed” oogpunt dat voor deze blogserie is gebruikt, zijn in de volgende delen een aantal principes van het Cloud Adoption Framework gekoppeld aan technische oplossingen. Deze maken standaard deel uit van het Azure platform. Je hebt nu deel 2 (Azure Monitor) van deze blogserie gelezen. Deel 1 over Governance kan je hier lezen. Deel 3 over Security Center is hier te lezen. Klik hier om naar deel 4 over Azure Sentinel te gaan.
