Azure Monitor 日志中的标准列

项目
06/03/2024

Azure Monitor 日志中的数据作为一组记录存储在 Log Analytics 工作区或 Application Insights 应用程序中，每条记录都具有特定的数据类型，该数据类型包含一组惟一的列。许多数据类型都具有在多种类型中通用的标准列。本文介绍这些列，并提供如何在查询中使用它们的示例。

Application Insights 中基于工作区的应用程序将其数据存储在 Log Analytics 工作区中，并使用与该工作区中其他表相同的标准列。经典应用程序单独存储其数据，并具有本文所述的不同标准列。

注意

某些标准列不会显示在 Log Analytics 的架构视图或 intellisense 中，也不会显示在查询结果中，除非在输出中显式指定该列。

TenantId

TenantId 列保存 Log Analytics 工作区的工作区 ID。

TimeGenerated

TimeGenerated 列包含数据源创建记录的日期和时间。有关更多详细信息，请参阅 Azure Monitor 中的日志数据引入时间。

TimeGenerated 提供用于按时间筛选或汇总的常用列。为 Azure 门户中的视图或仪表板选择时间范围时，其使用 TimeGenerated 来筛选结果。

注意

支持经典 Application Insights 资源的表使用“Timestamp”列而不是“TimeGenerated”列。

注意

TimeGenerated 值不能早于接收时间 2 天或晚于当前时间超过一天。在某些情况下，如果该值早于接收时间 2 天或晚于当前时间超过一天，则会将其替换为实际接收时间。

示例

以下查询返回过去一周内每天创建的错误事件数。

Event
| where EventLevelName == "Error" 
| where TimeGenerated between(startofweek(ago(7days))..endofweek(ago(7days))) 
| summarize count() by bin(TimeGenerated, 1day) 
| sort by TimeGenerated asc

_TimeReceived

_TimeReceived 列包含 Azure 云中的 Azure Monitor 引入点收到记录的日期和时间。这对于查明数据源与云之间的延迟问题非常有用。例如，网络问题会导致从代理发送数据时出现延迟。有关更多详细信息，请参阅 Azure Monitor 中的日志数据引入时间。

注意

_TimeReceived 列在每次使用时都进行计算。此过程会占用大量资源。不要使用它来筛选大量记录。重复使用此函数可能会导致查询执行持续时间增加。

对于某个代理提供的事件记录，以下查询提供了按小时计的的平均延迟。这包括从代理到云的时间，以及记录可供日志查询使用的总时间。

Event
| where TimeGenerated > ago(1d) 
| project TimeGenerated, TimeReceived = _TimeReceived, IngestionTime = ingestion_time() 
| extend AgentLatency = toreal(datetime_diff('Millisecond',TimeReceived,TimeGenerated)) / 1000
| extend TotalLatency = toreal(datetime_diff('Millisecond',IngestionTime,TimeGenerated)) / 1000
| summarize avg(AgentLatency), avg(TotalLatency) by bin(TimeGenerated,1hr)

类型

“Type”列包含从中检索记录的表的名称，也可以将其视为记录类型。此列在将多个表的记录进行组合的查询中非常有用，例如，使用 search 运算符区分不同类型的记录的那些查询。在某些查询中，“$table”可用于替代“Type”。

注意

支持经典 Application Insights 资源的表使用“itemType”列而不是“Type”列。

示例

以下查询返回过去一小时内按类型收集的记录计数。

search * 
| where TimeGenerated > ago(1h)
| summarize count() by Type

_ItemId

_ItemId 列保留记录的唯一标识符。

_ResourceId

_ResourceId 列保留与记录关联的资源的唯一标识符。这为你提供了一个标准列，用于将查询范围限定为仅来自特定资源的记录，或者跨多个表联接相关数据。

对于 Azure 资源， _ResourceId 的值是 Azure 资源 ID URL。该列仅限于 Azure 资源（包括 Azure Arc 资源）或在引入期间指示了资源 ID 的自定义日志。

注意

某些数据类型已具有包含 Azure 资源 ID 或至少包含其一部分（例如订阅 ID）的字段。虽然为了实现向后兼容而保留了这些字段，但是建议使用 _ResourceId 来执行交叉关联，因为它将更为一致。

示例

以下查询联接每台计算机的性能和事件数据。它显示 ID 为 101 且处理器利用率超过 50% 的所有事件。

Perf 
| where CounterName == "% User Time" and CounterValue  > 50 and _ResourceId != "" 
| join kind=inner (     
    Event 
    | where EventID == 101 
) on _ResourceId

以下查询将 AzureActivity 记录与 SecurityEvent 记录进行联接。它显示了登录到这些计算机的用户的所有活动操作。

AzureActivity 
| where  
    OperationName in ("Restart Virtual Machine", "Create or Update Virtual Machine", "Delete Virtual Machine")  
    and ActivityStatus == "Succeeded"  
| join kind= leftouter (    
   SecurityEvent 
   | where EventID == 4624  
   | summarize LoggedOnAccounts = makeset(Account) by _ResourceId 
) on _ResourceId

以下查询分析 _ResourceId，并聚合每个 Azure 资源组的计费数据量。

union withsource = tt * 
| where _IsBillable == true 
| parse tolower(_ResourceId) with "/subscriptions/" subscriptionId "/resourcegroups/" 
    resourceGroup "/providers/" provider "/" resourceType "/" resourceName   
| summarize Bytes=sum(_BilledSize) by resourceGroup | sort by Bytes nulls last

请谨慎使用这些 union withsource = tt * 查询，因为跨数据类型执行扫描的开销很大。

使用 _SubscriptionId 列总是比通过分析 _ResourceId 列来提取它更有效。

_SubscriptionId

_SubscriptionId 列保留与该记录关联的资源的订阅 ID。这为你提供了一个标准列，用于将查询范围限定为来自特定订阅的记录，或者用于比较不同的订阅。

对于 Azure 资源，__SubscriptionId 的值是 Azure 资源 ID URL 的订阅部分。该列仅限于 Azure 资源（包括 Azure Arc 资源）或在引入期间指示了订阅 ID 的自定义日志。

注意

某些数据类型已有包含 Azure 订阅 ID 的字段。虽然为了实现后向兼容性而保留了这些字段，但是建议使用 _SubscriptionId 列来执行交叉关联，因为它将更为一致。

示例

下面的查询检查特定订阅的计算机的性能数据。

Perf 
| where TimeGenerated > ago(24h) and CounterName == "memoryAllocatableBytes"
| where _SubscriptionId == "ebb79bc0-aa86-44a7-8111-cabbe0c43993"
| summarize avgMemoryAllocatableBytes = avg(CounterValue) by Computer

以下查询分析 _ResourceId 并聚合每个 Azure 订阅的计费数据量。

union withsource = tt * 
| where _IsBillable == true 
| summarize Bytes=sum(_BilledSize) by _SubscriptionId | sort by Bytes nulls last

请谨慎使用这些 union withsource = tt * 查询，因为跨数据类型执行扫描的开销很大。

_IsBillable

_IsBillable 列指定引入的数据是否被视为可计费。 _IsBillable 等于 false 的数据不会产生数据引入、保留或存档费用。

示例

若要获取发送计费数据类型的计算机列表，请使用以下查询：

注意

请谨慎使用带 union withsource = tt * 的查询，因为跨数据类型执行扫描的开销很大。

union withsource = tt * 
| where _IsBillable == true 
| extend computerName = tolower(tostring(split(Computer, '.')[0]))
| where computerName != ""
| summarize TotalVolumeBytes=sum(_BilledSize) by computerName

这可以扩展为返回每小时发送计费数据类型的计算机数量：

union withsource = tt * 
| where _IsBillable == true 
| extend computerName = tolower(tostring(split(Computer, '.')[0]))
| where computerName != ""
| summarize dcount(computerName) by bin(TimeGenerated, 1h) | sort by TimeGenerated asc

_BilledSize

_BilledSize 列指定 _IsBillable 为 true 时将向 Azure 帐户计费的数据大小（以字节为单位）。请参阅数据大小计算，了解如何计算计费大小的更多详细信息。

示例

若要查看每台计算机引入的可计费事件的大小，请使用 _BilledSize 列（以字节为单位提供大小）：

union withsource = tt * 
| where _IsBillable == true 
| summarize Bytes=sum(_BilledSize) by  Computer | sort by Bytes nulls last

若要查看每个订阅引入的可计费事件大小，请使用以下查询：

union withsource=table * 
| where _IsBillable == true 
| summarize Bytes=sum(_BilledSize) by  _SubscriptionId | sort by Bytes nulls last

若要查看每个资源组引入的可计费事件大小，请使用以下查询：

union withsource=table * 
| where _IsBillable == true 
| parse _ResourceId with "/subscriptions/" SubscriptionId "/resourcegroups/" ResourceGroupName "/" *
| summarize Bytes=sum(_BilledSize) by  _SubscriptionId, ResourceGroupName | sort by Bytes nulls last

若要查看每台计算机引入的事件数，请使用以下查询：

union withsource = tt *
| summarize count() by Computer | sort by count_ nulls last

若要查看每台计算机引入的可计费事件数，请使用以下查询：

union withsource = tt * 
| where _IsBillable == true 
| summarize count() by Computer  | sort by count_ nulls last

若要查看特定计算机的可计费数据类型的计数，请使用以下查询：

union withsource = tt *
| where Computer == "computer name"
| where _IsBillable == true 
| summarize count() by tt | sort by count_ nulls last

后续步骤

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