Tutorial: Adicione uma transformação para os dados do espaço de trabalho do Azure Cosmos DB usando o portal Azure

Este tutorial guia-o pela configuração de uma transformação de exemplo numa regra de recolha de dados (DCR) utilizando o Portal do Azure.

As transformações do espaço de trabalho são armazenadas juntas num único DCR para o espaço de trabalho, chamado DCR do espaço de trabalho. Cada transformação está associada a uma tabela específica. A transformação é aplicada a todos os dados enviados para esta tabela a partir de qualquer fluxo de trabalho que não utilize um DCR.

Neste tutorial, aprenderás como:

Pré-requisitos

Para concluir este tutorial, você precisa:

• Um espaço de trabalho do Log Analytics onde você tem pelo menos direitos de colaborador.
• Permissões para criar objetos DCR no espaço de trabalho.
• Uma tabela que já tem alguns dados.
• A tabela não pode estar associada à DCR da transformação da área de trabalho.

Visão geral do tutorial

Neste tutorial, reduz a necessidade de armazenamento da CDBDataPlaneRequests tabela filtrando certos registos. Ao mesmo tempo que analisa os dados, também elimina o conteúdo de uma coluna para armazenar um valor numa coluna personalizada. A tabela CDBDataPlaneRequests é criada quando se ativa a análise de registos num espaço de trabalho.

Este tutorial utiliza o portal Azure, que fornece um assistente para te guiar no processo de criação de uma transformação do tempo de ingestão. Depois de terminares os passos, vais ver que o mago:

• Atualiza o esquema da tabela com quaisquer outras colunas da consulta.
• Cria um WorkspaceTransformation DCR e liga-o ao workspace se um DCR padrão ainda não estiver ligado ao workspace.
• Cria uma transformação no tempo de ingestão e adiciona-a ao DCR.

Ativar registos de auditoria de consultas

Precisas de ativar a análise de registos para o teu espaço de trabalho para criar a CDBDataPlaneRequests tabela com que estás a trabalhar. Este passo não é necessário para todas as transformações de tempo de ingestão. É apenas para gerar os dados de amostra com que estamos a trabalhar.

Adicionar uma transformação à tabela

Agora que a tabela está criada, você pode criar a transformação para ela.

1. No menu espaços de trabalho do Log Analytics no portal do Azure, selecione Tabelas. Localize a CDBDataPlaneRequests tabela e selecione Criar transformação.

   

2. Como esta transformação é a primeira no espaço de trabalho, deve criar um DCR de transformação do espaço de trabalho. Se criares transformações para outras tabelas no mesmo espaço de trabalho, elas são armazenadas neste mesmo DCR. Selecione Criar uma nova regra de recolha de dados. O grupo de Subscrição e de Recursos já está preenchido para o espaço de trabalho. Introduza um nome para o DCR e selecione Feito.

3. Selecione Avançar para exibir dados de exemplo da tabela. À medida que defines a transformação, o resultado é aplicado aos dados da amostra. Por esta razão, pode avaliar os resultados antes de os aplicar a dados reais. Selecione Editor de transformação para definir a transformação.

   

4. No editor de transformações, pode ver a transformação que é aplicada aos dados antes da sua ingestão na tabela. Uma tabela virtual nomeada source representa os dados recebidos, que têm o mesmo conjunto de colunas que a própria tabela de destino. A transformação contém inicialmente uma consulta simples que devolve a source tabela sem alterações.

5. Modifique a consulta para o seguinte exemplo:

   source
   | where StatusCode != 200 // searching for requests that are not successful
   | project-away Type, TenantId
   

   A modificação faz as seguintes alterações:

   • As linhas relacionadas com a consulta à CDBDataPlaneRequests própria tabela foram retiradas para poupar espaço porque estas entradas de registo não são úteis.
   • Os dados das TenantId colunas e Type foram removidos para poupar espaço.
   • As transformações também suportam adicionar colunas usando o extend operador na sua consulta.

   Observação

   Usando o portal Azure, a saída da transformação iniciará alterações ao esquema da tabela se necessário. Colunas serão adicionadas para corresponder à saída da transformação, caso ainda não existam. Certifica-te de que a tua saída não contém colunas que não queiras adicionar à tabela. Se a saída não incluir colunas que já estão na tabela, essas colunas não serão removidas, mas os dados não serão adicionados.

   Quaisquer colunas personalizadas adicionadas a uma tabela incorporada devem terminar em _CF. Colunas adicionadas a uma tabela personalizada não precisam de ter este sufixo. Uma tabela personalizada tem um nome que termina em _CL.

6. Copie a consulta para o editor de transformações e selecione Executar para visualizar os resultados dos dados de amostra. Podes verificar se a nova Workspace_CF coluna está na consulta.

   

7. Selecione Aplicar para salvar a transformação e, em seguida, selecione Avançar para revisar a configuração. Selecione Criar para atualizar o DCR com a nova transformação.

   

Testar a transformação

Espere cerca de 30 minutos para que a transformação faça efeito e depois teste-a executando uma consulta contra a tabela. Esta transformação afeta apenas os dados enviados para a tabela após a transformação ter sido aplicada.

Para este tutorial, executa algumas consultas de exemplo para enviar dados para a CDBDataPlaneRequests tabela. Inclua algumas consultas contra CDBDataPlaneRequests de modo a verificar que a transformação filtra estes registos.

Troubleshooting

Esta seção descreve as diferentes condições de erro que você pode receber e como corrigi-las.

O IntelliSense no Log Analytics não reconhece novas colunas na tabela

O cache que conduz o IntelliSense pode levar até 24 horas para ser atualizado.

A transformação numa coluna dinâmica não está a funcionar

Um problema conhecido afeta atualmente colunas dinâmicas. Uma solução temporária é analisar sintaticamente os dados dinâmicos das colunas utilizando parse_json() antes de realizar qualquer operação com elas.

Passos seguintes