为 Azure 优化引擎配置工作区

2025-04-16

本文介绍如何为 Azure 优化引擎（AOE）配置 Log Analytics 工作区。

配置性能计数器

要充分利用虚拟机 (VM) 的增大到合适大小的建议，需将 VM 的日志发送到 Log Analytics 工作区。 Tt 通常应该是你在 AOE 安装时选择的选项，但也可以选择不同的选项，并且需要虚拟机发送特定的性能计数器。所需的计数器列表在perfcounters.json中定义（可在AOE 根文件夹中找到）。 AOE 提供了一些工具，可帮助你验证和修复配置的 Log Analytics 性能计数器。它们取决于用于从计算机收集日志的代理类型。

Azure Monitor 代理（首选方法）

借助Setup-DataCollectionRules.ps1脚本，你可以创建多个数据收集规则（DCR），每个操作系统类型一个，并配置这些规则将性能计数器流式传输到你选择的 Log Analytics 工作区。使用以下脚本创建 DCR 后，只需手动或自动（例如，使用 Azure Policy）将 VM 关联到相应的 DCR。

要求

Install-Module -Name Az.Accounts
Install-Module -Name Az.Resources
Install-Module -Name Az.OperationalInsights

使用情况

./Setup-DataCollectionRules.ps1 -DestinationWorkspaceResourceId <Log Analytics workspace ARM resource ID> [-AzureEnvironment <AzureChinaCloud|AzureUSGovernment|AzureCloud>] [-IntervalSeconds <performance counter collection frequency - default 60>] [-ResourceTags <hashtable with the tag name/value pairs to apply to the DCR>]

# Example 1 - create Linux and Windows DCRs with the default options
./Setup-DataCollectionRules.ps1 -DestinationWorkspaceResourceId "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myResourceGroup/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/myWorkspace"

# Example 2 - create DCRs using a custom counter collection frequency and assigning specific tags
./Setup-DataCollectionRules.ps1 -DestinationWorkspaceResourceId "/subscriptions/aaaa0a0a-bb1b-cc2c-dd3d-eeeeee4e4e4e/resourceGroups/myResourceGroup/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/myWorkspace" -IntervalSeconds 30 -ResourceTags @{"tagName"="tagValue";"otherTagName"="otherTagValue"}

Log Analytics 代理（旧版中的 Microsoft Monitoring Agent，已于 2024 年 8 月 31 日弃用）

如果仍在使用旧 Log Analytics 代理，请迁移到 Azure Monitor 代理。

性能日志成本估算

表中每个性能计数器条目 Perf 的大小各不相同，具体取决于每个 OS 类型的 7 个所需计数器。下表枚举每个性能计数器条目的大小（以字节为单位）。

OS 类型	对象	计数器	大小	每个间隔/VM 的集合数
Windows操作系统	处理器	处理器时间百分比	200	1 + vCPU 计数
Windows操作系统	内存	可用字节数 (MB)	220	1
Windows操作系统	LogicalDisk	磁盘读取字节数/秒	250	3 + 数据磁盘计数
Windows操作系统	LogicalDisk	磁盘写入字节数/秒	250	3 + 数据磁盘计数
Windows操作系统	LogicalDisk	磁盘读取数/秒	250	3 + 数据磁盘计数
Windows操作系统	LogicalDisk	磁盘写入数/秒	250	3 + 数据磁盘计数
Windows操作系统	网络适配器	字节总数/秒	290	网络适配器计数
Linux	处理器	处理器时间百分比	200
Linux	内存	已用内存百分比	200
Linux	逻辑磁盘	磁盘读取字节数/秒	250	3 + 数据磁盘计数
Linux	逻辑磁盘	磁盘写入字节数/秒	250	3 + 数据磁盘计数
Linux	逻辑磁盘	磁盘读取数/秒	250	3 + 数据磁盘计数
Linux	逻辑磁盘	磁盘写入数/秒	250	3 + 数据磁盘计数
Linux	网络	字节数总计	200	网络适配器计数

总之，Windows VM 平均每个性能计数器条目生成 245 字节，而 Linux 则稍微少一些，为每个条目消耗 230 字节。但是，根据 CPU 核心数、数据磁盘或网络适配器的数量，VM 会生成或多或少的 Log Analytics 条目。例如，具有 4 个 vCPU、1 个数据磁盘和 5 个网络适配器的 Windows VM 会为每个收集间隔生成 5 * 200 + 220 + 4 * 250 + 4 * 250 + 4 * 250 + 5 * 290 = 6670 字节（6.5 KB）。如果将性能计数器间隔设置为 60 秒，则每月有 60 * 24 * 30 * 6.5 = 280800 KB （274 MB）的引入数据。这意味着按 Log Analytics 的零售价格（即用即付），其数据摄取成本低于 0.70 欧元/月。

使用多个工作区来处理性能日志。

若要在 VM 合适大小建议报表中包含来自多个 Log Analytics 工作区的 VM，请向 AOE Azure 自动化帐户中添加新变量。可以将任何工作区添加到 AOE 的范围，前提是 AOE 托管标识对该工作区具有读取者权限。工作区可以位于同一订阅中，也可以位于同一租户甚至不同租户（借助 Lighthouse 实现）的任何其他订阅中。

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