Azure Monitor nos ofrece una solución completa para recopilar, analizar y actuar en base a la telemetría que recoge desde nuestro entorno, ya sea On-Premises o en Cloud. Con la información que recoge Azure Monitor nos ayudará a conocer el rendimiento de las aplicaciones y a identificar de manera proactiva los problemas que les afectan y los recursos de los que dependen.

Azure Monitor nos ayuda a maximizar la disponibilidad y el rendimiento de las aplicaciones y los servicios.

Entre los ejemplos de lo que puede hacer con Azure Monitor se incluyen:

¿Cómo funciona y que nos ofrece?

El siguiente diagrama proporciona una visión general de Azure Monitor. En el centro del diagrama están los almacenes de datos de las métricas y los Logs, que son los dos tipos fundamentales de datos que se utilizan en Azure Monitor para analizar y monitorizar nuestra infraestructura.

En la parte izquierda están los orígenes de datos que rellenan estos almacenes de datos. Dentro de estos orígenes podemos encontrar:

  • Aplicaciones On-Premises o en Cloud.
  • Infraestructura como máquinas virtuales On-Premises o en Cloud.
  • Servicios de Azure.
  • Servicios On-Premises.

En la parte central-derecha se puede ver las diferentes funciones que realiza Azure Monitor con los datos recopilados. Esto incluye acciones como el análisis, la visualización, las alertas y la transmisión a sistemas externos para analizarlos posteriormente.

Por último, podemos ver como se integra con proveedores de APM, Herramientas de desarrollo y visualización, SIEMS, ITSM etc.

azure monitor

Supervisión de los datos

Todos los datos recopilados por Azure Monitor pueden clasificarse como: métricas y logs. Las métricas son valores numéricos que describen algún aspecto de un sistema en un momento dado. Las métricas son ligeras y capaces de admitir escenarios de tiempo casi real. Los logs contienen distintos tipos de datos organizados en grupos de registros, donde cada tipo tiene diferentes conjuntos de propiedades. Los datos de telemetría, como los eventos y los seguimientos, se almacenan como logs junto con los datos de rendimiento para poder analizarlos de forma combinada.

Qué nos ofrece Azure Monitor y cómo puede ayudarnos
metricas
Qué nos ofrece Azure Monitor y cómo puede ayudarnos

¿Qué datos recopila Azure Monitor?

Azure Monitor puede recopilar datos de diversos orígenes, como la aplicación y cualquier sistema operativo o servicio en los que se base, o incluso la propia plataforma. Azure Monitor recopila datos de cada uno de los siguientes niveles:

  • Datos de supervisión de aplicaciones:datos sobre el rendimiento y la funcionalidad del código que ha escrito, independientemente de la plataforma.
  • Datos de supervisión del sistema operativo invitado:datos sobre el sistema operativo en el que se ejecuta la aplicación. La aplicación se puede ejecutar en Azure, en otra nube o en el entorno local.
  • Datos de supervisión de recursos de Azure:datos acerca del funcionamiento de un recurso de Azure.
  • Datos de supervisión de la suscripción de Azure:datos sobre el funcionamiento y la administración de una suscripción de Azure, así como sobre el estado y el funcionamiento del propio Azure.
  • Datos de supervisión del inquilino de Azure:datos sobre el funcionamiento de los servicios de Azure en el nivel del inquilino, como Azure Active Directory.
datos de supervision del inquilino de azure

¡Sigue Aprendiendo!

Si quieres que te ayudemos a poner en marcha este tipo de proyecto, no dudes en contactar con nosotros. También puedes aprovechar las formaciones existentes para ampliar tus conocimientos 👇🏼

>> Más info
0 Shares:
Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.

You May Also Like
devops vs azure
Leer más

DevOps y Azure Cognitive Search

¿Cómo mantener el versionado de la implementación? ¿Qué pasa si hay que hacer rollback? ¿es necesario hacer copias de seguridad? Guillermo Pérez responde a varias preguntas sobre la adopción de nuevos servicios Cloud en nuestros proyectos.
Leer más

Expresiones, parámetros y funciones en Azure Data Factory

Hay ocasiones, cuando estamos construyendo pipelines con Azure Data Factory, que queremos repetir patrones para extraer y procesar la información cambiando de manera dinámica, en tiempo de ejecución, valores, orígenes/destinos de los datasets, incluso los mismos linked services. Esto es posible mediante el uso de parámetros, expresiones y funciones. Vamos a ver cómo implementarlo con un ejemplo práctico en el que se nos plantea el siguiente supuesto. Se nos ha pedido que extraigamos todos los días los datos del día anterior de distintas tablas del DW a ficheros en un blob storage que además se nombre como la tabla de origen. Si no pudiéramos utilizar contenido dinámico tendríamos que crear dos datasets (uno de origen y otro de destino) y añadir una actividad de copia por cada tabla a exportar.