实验室：在混合场景中实现操作监视

实验室方案

你需要评估 Microsoft Azure 功能，以便深入了解 Azure 资源的性能和配置，特别是 Azure 虚拟机 (VM)。若要实现此目的，你打算检查 Azure Monitor 的功能，包括 Log Analytics。

            **注意：** 我们提供 **[交互式实验室模拟](https://mslabs.cloudguides.com/guides/AZ-801%20Lab%20Simulation%20-%20Implementing%20operational%20monitoring%20in%20hybrid%20scenarios)** ，让你能以自己的节奏点击浏览实验室。 你可能会发现交互式模拟与托管实验室之间存在细微差异，但演示的核心概念和思想是相同的。

目标

完成本实验室后，你将能够：

准备监视环境。
配置对本地服务器的监视。
配置对 Azure VM 的监视。
评估监视服务。

估计时间：60 分钟

实验室环境

虚拟机：AZ-801T00A-SEA-DC1 和 AZ-801T00A-SEA-SVR2 必须正在运行。其他 VM 可以运行，但本实验室不需要这些 VM。

注意： AZ-801T00A-SEA-DC1 和 AZ-801T00A-SEA-SVR2 虚拟机托管 SEA-DC1 和 SEA-SVR2 的安装。

选择“SEA-SVR2”。
使用以下凭据登录：
- 用户名：Administrator
- 密码：Pa55w.rd
- 域名：CONTOSO

对于本实验室，你将使用可用的 VM 环境和 Azure 订阅。在开始实验室之前，请确保拥有 Azure 订阅以及具有该订阅中“所有者”角色的用户帐户。

练习 1：准备监视环境

本练习的主要任务是：

部署 Azure 虚拟机。
注册 Microsoft.Insights 和 Microsoft.AlertsManagement 资源提供程序。
创建并配置 Azure Log Analytics 工作区。

任务 1：部署 Azure 虚拟机

在此任务中，你将部署用于测试监视方案的虚拟机。

在 SEA-SVR2 上，启动 Microsoft Edge，转到 Azure 门户 (https://portal.azure.com/)，然后使用具有要在此实验室中使用的订阅的“所有者”角色的用户帐户的凭据登录。
在 SEA-SVR2 上，在显示 Azure 门户的 Microsoft Edge 窗口中，在 Azure Cloud Shell 中打开一个 PowerShell 会话。
在 Cloud Shell 窗格中，将 C:\Labfiles\Lab02\L02-sub_template.json、C:\Labfiles\Lab09\L09-rg_template.json 和 C:\Labfiles\Lab09\L09-rg_template.parameters.json 文件上传到 Cloud Shell 主目录。
若要创建将托管实验室环境的资源组，在 Cloud Shell 窗格中的 PowerShell 会话中，运行以下命令（将 <Azure_region> 占位符替换为在此实验室中要向其中部署资源的 Azure 区域的名称）：

注意：可以使用 (Get-AzLocation).Location 命令列出可用 Azure 区域的名称：
```
$location = '<Azure_region>'
$rgName = 'AZ801-L0901-RG'
New-AzResourceGroup -ResourceGroupName $rgName -Location $location
```
若要将 Azure VM 部署到新创建的资源组中，请运行以下命令：
```
New-AzResourceGroupDeployment -Name az801l0901deployment -ResourceGroupName $rgName -TemplateFile ./L09-rg_template.json -TemplateParameterFile ./L09-rg_template.parameters.json -AsJob
```
注意：请不要等待部署完成，而是继续执行下一个任务。部署大约需要 3 分钟的时间完成。

任务 2：注册 Microsoft.Insights 和 Microsoft.AlertsManagement 资源提供程序

若要注册 Microsoft.Insights 和 Microsoft.AlertsManagement 资源提供程序，在 SEA-SVR2 上的 Cloud Shell 窗格中运行以下命令：
```
Register-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.Insights
Register-AzResourceProvider -ProviderNamespace Microsoft.AlertsManagement
```
注意：若要验证注册状态，可以使用 Get-AzResourceProvider cmdlet 。

注意：请不要等待注册过程完成，而是继续执行下一项任务。注册大约需要 3 分钟的时间完成。
关闭 Cloud Shell。

任务 3：创建并配置 Azure Log Analytics 工作区

在此任务中，你将创建并配置 Azure Log Analytics 工作区和基于 Azure 自动化的解决方案。

在 SEA-SVR2 上，在 Azure 门户中使用以下设置创建 Log Analytics 工作区：

设置	值
订阅	你在此实验室中使用的 Azure 订阅的名称
资源组	新资源组 AZ801-L0902-RG 的名称
Log Analytics 工作区	任何唯一名称
区域	在上一个任务中将虚拟机部署到的 Azure 区域的名称

注意：请确保指定在上一个任务中向其中部署了虚拟机的同一区域。

注意：请等待部署完成。部署大约需要 1 分钟的时间完成。

在 Azure 门户中，导航到新预配的工作区边栏选项卡。
在工作区边栏选项卡上，导航到“代理管理”边栏选项卡，并记录“工作区 ID”和“主密钥”的值。在下一个练习中需要用到它们。

任务 4：安装服务映射解决方案

在 SEA-SVR2 上，在 Azure 门户中，搜索“服务映射”市场项并导航到相应的边栏选项卡。

在“创建服务映射解决方案”边栏选项卡中，使用以下设置创建“服务映射”解决方案：

设置	值
订阅	你在此实验室中使用的 Azure 订阅的名称
资源组	AZ801-L0902-RG
Log Analytics 工作区	在上一个任务中创建的 Log Analytics 工作区的名称

练习 2：配置本地服务器的监视

此练习的主要任务是：

安装 Log Analytics 代理和 Dependency Agent

任务 1：安装 Log Analytics 代理和 Dependency Agent

连接到 SEA-SVR2 上的控制台会话时，在显示 Azure 门户的浏览器窗口中的“代理管理”边栏选项卡中，下载 64 位 Windows Log Analytics 代理。
使用默认设置安装代理。当出现提示时，输入在上一练习中记录的“工作区 ID”和“工作区密钥(主密钥)”。
在 SEA-SVR2 上，以管理员身份启动 Windows PowerShell，然后从“管理员: Windows PowerShell”控制台中，运行以下命令以安装 Dependency Agent：
```
Invoke-WebRequest "https://aka.ms/dependencyagentwindows" -OutFile InstallDependencyAgent-Windows.exe
.\InstallDependencyAgent-Windows.exe /S
```

练习 3：配置对 Azure VM 的监视

本练习的主要任务是：

查看基于主机的监视。
配置诊断设置和 VM 见解。

任务 1：查看基于主机的监视

在此任务中，你将查看 Azure 虚拟机的默认监视设置。

在 Azure 门户中，浏览到 az801l09-vm0 虚拟机页。
在“az801l09-vm0”页上的“监视”部分中，选择“指标” 。
在“az801l09-vm0 | 指标”页上，在默认图表上的“指标命名空间”下拉列表中，请注意，仅虚拟机主机度量值可用。

注意：这是意料之中的，因为尚未配置来宾级别的诊断设置。不过，你可以选择直接从“指标命名空间”下拉列表中启用来宾内存度量。稍后将在本练习中启用它。
在“指标”下拉列表中，查看可用指标的列表。

注意：此列表包含可从虚拟机主机收集的一系列 CPU、磁盘和网络相关指标，无需访问来宾级指标。
在“az801l09-vm0 | 指标”页上，显示说明 az801l09-vm0 的 CPU 平均使用率的图表。

任务 2：配置诊断设置和 VM 见解

在此任务中，将配置 Azure 虚拟机诊断设置。

在“az801l09-vm0 ”页上的“监视”部分，选择“诊断设置”并启用来宾级别监视。

注意：请等待操作生效。这可能需要大约 3 分钟。
切换到“az801l09-vm0 | 诊断设置”页的“性能计数器”选项卡，并查看可用的计数器。

注意：默认情况下，CPU、内存、磁盘和网络计数器均已启用。可以切换到“自定义”视图以获取更详细的列表。
切换到“az801l09-vm0 | 诊断设置”页的“日志”选项卡，并启用来宾级别监视。

注意：请等待来宾级监视诊断启用。这大约需要 3 分钟。
在“az801l09-vm00 | 诊断设置”页上的“概述”选项卡上，查看可用的事件日志收集选项。

注意：默认情况下，日志集合包含应用程序日志和系统日志中的严重、错误和警告条目，以及安全日志中的审核失败条目。你可以从“日志”选项卡自定义它们。
在“az801l09-vm0 | 诊断设置”页上，选择“日志”选项卡并查看可用的配置设置。
在“az801l09-vm0 | 日志”页的左侧垂直菜单中，在”监视”部分选择”指标” 。
在“az801l09-vm0 | 指标”页的默认图表上，请注意，此时除了“虚拟机主机”条目外，“指标命名空间”下拉列表还包括“来宾(经典)”条目。

注意：这是意料之中的，因为已启用来宾级别的诊断设置。你还可以选择“启用新的来宾内存指标”。
在“指标命名空间”下拉列表中，选择“来宾(经典)”条目。
在“指标”下拉列表中，查看可用指标的列表，并注意它们包含一系列与内存和逻辑磁盘相关的指标。

注意：此列表包括仅依赖于主机级监视时不可用的其他来宾级指标。
使用“指标命名空间”下拉列表中的选项，按照 Azure 门户中提供的说明启用新的来宾内存指标。
浏览回“az801l09-vm0 | 指标”页的默认图表，请注意，此时除了“虚拟机主机”和“来宾(经典)”条目外，“指标命名空间”下拉列表还包括“虚拟机来宾”条目。

注意：可能需要刷新“虚拟机来宾”条目的页面才能显示。
在“az801l09-vm0 | 指标”页的左侧垂直菜单中，在”监视”部分选择“日志” 。
在“az801l09-vm0 | 日志”页上，对你之前在此实验室中创建的 Log Analytics 工作区启用日志收集。
浏览到“az801l09-vm0 | 见解”页面，启用 Azure Monitor VM 见解功能。

注意：VM Insights 是一种 Azure Monitor 的解决方案，可帮助监视 Azure VM 和运行 Windows 或 Linux 的本地计算机的性能和运行状况。
在 SEA-SVR2 上，浏览到“监视 | 虚拟机”页，并升级之前在此实验室中创建的工作区的性能和映射功能。

注意：此选项使用运行状况模型来启用监视和警报功能，此模型包含使用适用于 VM 的 Azure Monitor 发出的指标而生成的运行状况监视器层次结构。

练习 4：评估监视服务

本练习的主要任务是：

查看 Azure Monitor 监视和警报功能。
查看 Azure Monitor VM 见解功能。
查看 Azure Log Analytics 功能。

任务 1：查看 Azure Monitor 监视和警报功能

在 SEA-SVR2 上，在 Azure 门户中，回到“监视 | 指标”边栏选项卡。
将范围设置为 az801l09-vm0 虚拟机。

注意：其中的视图和选项与“az801l09-vm0 | 指标”页中提供的相同。
在“az801l09-vm0 | 指标”页上，显示说明 az801l09-vm0 的 CPU 平均使用率的图表。

在“监视 | 指标”页上的“az801l09-vm0 的平均 CPU 百分比”窗格中，使用以下信号逻辑设置为 az801l09-vm0 的平均 CPU 利用率创建新的警报规则：

设置	值
阈值	静态
运算符	大于
聚合类型	平均值
阈值	2
聚合粒度（期限）	1 分钟
评估频率	每 1 分钟

注意：来宾（经典）指标命名空间中的指标不支持从指标创建警报规则。这可以通过使用“Azure 资源管理器”模板来完成，如使用 Windows 虚拟机的资源管理器模板将来宾 OS 指标发送到 Azure Monitor 指标存储文档中所述。

使用以下设置为新警报规则创建操作组（其他设置保留默认值）并选择“下一步：通知 >”：

设置	值
订阅	你在此实验室中使用的 Azure 订阅的名称
资源组	AZ801-L0902-RG
操作组名称	az801l09-ag1
显示名称	az801l09-ag1
通知类型	电子邮件/短信/推送/语音
通知名称	管理员电子邮件
通知电子邮件地址	你的电子邮件地址

根据以下设置配置警报规则详细信息（其他设置保留默认值）：

设置	值
预警规则名称	CPU 百分比高于测试阈值
说明	CPU 百分比高于测试阈值
资源组	AZ801-L0902-RG
严重性	Sev 3
创建时启用规则	是

注意：指标警报规则可能需要 10 分钟才能激活。

在 Azure 门户中，浏览到 az801l09-vm0 虚拟机页。

在“az801l09-vm0”页上的“操作”部分中，使用“运行命令”RunPowerShellScript 功能运行以下命令，这些命令应该会增加目标操作系统内的 CPU 使用率，并基于新配置的规则触发警报：

$vCpuCount = Get-WmiObject Win32_Processor | Select-Object -ExpandProperty NumberOfLogicalProcessors
ForEach ($vCpu in 1..$vCpuCount){ 
   Start-Job -ScriptBlock{
      $result = 1;
      ForEach ($loopCount in 1..2147483647){
         $result = $result * $loopCount
      }
   }
}

在 SEA-SVR2 上，在显示 Azure 门户的 Microsoft Edge 窗口中，打开另一个选项卡，浏览到 Azure Monitor 的“警报”页。
查看警报列表，并显示所创建的警报规则生成的“严重性 3”警报的详细信息。

注意：可能需要等待几分钟并选择“刷新” 。

任务 2：查看 Azure Monitor VM 见解功能

在 SEA-SVR2 上，在 Azure 门户中，浏览回 az801l09-vm0 虚拟机页。
在 az801l09-vm0 虚拟机页的左侧垂直菜单中，在“监视”部分选择“见解” 。
在“az801l09-vm0 | 见解”页上的“性能”选项卡上，查看默认指标集，包括逻辑磁盘性能、CPU 利用率、可用内存以及发送和接收的字节的比率。
在“az801l09-vm0 | 见解”页上，选择“映射”选项卡，并查看自动生成的映射。
在“az801l09-vm0 | 见解”页上，选择“运行状况”选项卡，并查看其内容。

注意：运行状况信息的可用性取决于工作区升级的完成情况。

任务 3：查看 Azure Log Analytics 功能

在 SEA-SVR2 上，在 Azure 门户中，浏览回“监视”页并选择“日志” 。
在“选择范围”页上，使用“最近使用”选项卡选择之前在此实验室中创建的唯一工作区，然后选择“应用”。

在查询窗口中，运行以下查询并查看生成的图表：

// Virtual Machine available memory
// Chart the VM's available memory over the last hour.
InsightsMetrics
| where TimeGenerated > ago(1h)
| where Name == "AvailableMB"
| project TimeGenerated, Name, Val
| render timechart

在工具栏中选择“查询”，在“查询”窗格中，展开“虚拟机”节点，查看并运行“跟踪 VM 可用性”查询，并查看结果。
在“新查询 1”选项卡上，选择“表”标头，在“用于 VM 的 Azure Monitor”部分中查看表列表。

注意：多个表的名称与之前在此实验室中安装的解决方案相对应。具体而言，Azure VM 见解使用 InsightMetrics 存储性能指标。
将光标移动到 VMComputer 条目上，选择“查看预览数据”图标，并查看结果。

注意：验证数据是否包含 az801l09-vm0 和 SEA-SVR2.contoso.com 的条目。

注意：可能需要等待几分钟，更新数据才可用。
在 SEA-SVR2 上，在 Azure 门户中，浏览到你之前在此实验室中创建的 Log Analytics 工作区的页面。
从工作区页面，浏览到其“解决方案”页。
从“解决方案”页，浏览到“服务映射”解决方案的页面。
在“ServiceMap”页上的“计算机”选项卡上，选择“SEA-SVR2”以显示服务映射。
放大查看说明 SEA-SVR2 上的可用网络端口的图，选择不同的端口并查看相应的连接信息。
对于每个连接，在“摘要”和“属性”视图之间切换，后者提供了有关连接目标的更详细的信息。

练习 5：取消预配 Azure 环境

本练习的主要任务是：

在 Cloud Shell 中启动一个 PowerShell 会话。
删除实验室中预配的所有 Azure 资源。

任务 1：在 Cloud Shell 中启动一个 PowerShell 会话

在 SEA-SVR2 上，在显示 Azure 门户的 Microsoft Edge 窗口中，通过选择 Cloud Shell 图标打开 Cloud Shell 窗格。

任务 2：删除实验室中预配的所有 Azure 资源

在 Cloud Shell 窗格中，运行以下命令，列出在此实验室中创建的所有资源组：
```
Get-AzResourceGroup -Name 'AZ801-L09*'
```
备注：验证输出中是否仅包含你在此实验室中创建的资源组。将在此任务中删除这些组。
运行以下命令，删除在此实验室中创建的所有资源组：
```
Get-AzResourceGroup -Name 'AZ801-L09*' | Remove-AzResourceGroup -Force -AsJob
```
注意：该命令异步执行（由 -AsJob 参数确定）。因此，尽管可以在同一 PowerShell 会话中立即运行另一个 PowerShell 命令，但在实际删除资源组之前将需要几分钟的时间。

审阅

在此实验室中，你执行了以下操作：

准备监视环境。
配置对本地服务器的监视。
配置对 Azure VM 的监视。
评估监视服务。