Activer VM Insights à l’aide de modèles Resource Manager
Cet article explique comment activer VM Insights pour une machine virtuelle ou un groupe de machines virtuelles identiques en utilisant des modèles Resource Manager. Cette procédure peut être utilisée pour :
- Machines virtuelles Azure
- Groupes de machines virtuelles identiques Azure
- Machines virtuelles hybrides connectées avec Azure Arc
Si vous n’êtes pas familiarisé avec le déploiement d’un modèle Resource Manager, consultez Déployer des modèles.
Prérequis
- Espace de travail Log Analytics.
- Pour vous assurer que le système d’exploitation de la machine virtuelle ou du groupe de machines virtuelles identiques que vous activez est pris en charge, consulter Systèmes d’exploitation pris en charge.
- Consultez Gérer l’agent Azure Monitor pour connaître les prérequis liés à l’agent Azure Monitor.
- Pour activer l’isolement réseau pour l’agent Azure Monitor, consultez Activer l’isolement réseau pour l’agent Azure Monitor à l’aide de Private Link.
Modèles Resource Manager
Utilisez les modèles Azure Resource Manager fournis dans cet article pour intégrer des machines virtuelles et des groupes de machines virtuelles identiques à l’aide de l’agent Azure Monitor et de l’agent Log Analytics. Les modèles installent les agents requis et effectuent la configuration requise pour l’intégration à la machine à VM Insights.
Remarque
Déployez le modèle dans le même groupe de ressources que la machine virtuelle ou le groupe de machines virtuelles identiques sont activés.
Activer VM Insights pour l’agent Azure Monitor
Tout d’abord, déployez la règle de collecte de données, puis installez les agents pour utiliser cette règle de collecte de données.
Déployer la règle de collecte des données
Cette étape installe une règle de collecte de données, nommée MSVMI-{WorkspaceName}
, dans le même groupe de ressources que votre espace de travail Log Analytics :
Téléchargez les modèles de règle de collecte de données VM Insights.
Déployez un modèle à partir du fichier zip téléchargé. Le tableau suivant décrit les modèles disponibles :
Dossier Fichier Description DeployDcr\
PerfAndMapDcrDeployDcrTemplate
DeployDcrParametersActivez à la fois les performances et l’expérience de mappage de VM Insights. DeployDcr\
PerfOnlyDcrDeployDcrTemplate
DeployDcrParametersActivez uniquement l’expérience de performances de VM Insights.
Déployer des agents sur des machines
Après avoir créé la règle de collecte de données, déployez :
- Agent Azure Monitor pour Linux ou Windows.
- Agent de dépendance pour Linux ou Agent de dépendance ou Windows si vous souhaitez activer la fonctionnalité Map.
Remarque
Si vos groupes de machines virtuelles identiques ont un ensemble de stratégies de mise à niveau défini sur manuellement, VM Insights ne sera pas activé pour les instances par défaut après l’installation du modèle. Vous devez mettre à niveau les instances manuellement.
Activer VM Insights à l’aide de l’agent Log Analytics
Téléchargez les modèles de l’agent Logs Analytics. Vous devez d’abord configurer l’espace de travail et installer des agents pour utiliser cette DCR.
Configurer l’espace de travail
Vous n’avez besoin d’effectuer cette étape qu’une seule fois pour chaque espace de travail qui utilisera VM Insights.
Dossier | Fichier | Description |
---|---|---|
ConfigureWorkspace | ConfigureWorkspaceTemplate.json ConfigureWorkspaceParameters |
Installez la solution VMInsights requise pour l’espace de travail. |
Déployer des agents sur des machines
Une fois l’espace de travail configuré, déployez les agents à l’aide de l’un des modèles dans le tableau suivant. Les modèles sont disponibles qui s’appliquent à un ordinateur existant ou créent une machine activée pour VM Insights.
Dossier | Fichier | Description |
---|---|---|
NewVmOnboarding | NewVmOnboardingTemplate.json NewVmOnboardingParameters.json |
Crée une machine virtuelle et lui permet d’être surveillée avec VM Insights. |
ExistingVmOnboarding | ExistingVmOnboarding.json ExistingVmOnboarding.json |
Active VM Insights sur la machine virtuelle existante. |
NewVmssOnboarding | NewVmssOnboarding.json NewVmssOnboarding.json |
Crée un groupe de machines virtuelles identiques et lui permet d’être supervisé avec VM Insights. |
ExistingVmssOnboarding | ExistingVmssOnboarding.json ExistingVmssOnboarding.json |
Active VM Insights sur le groupe de machines virtuelles identiques. |
ExistingArcVmOnboarding | ExistingArcVmOnboarding.json ExistingArcVmOnboarding.json |
Active VM Insights sur un serveur avec Arc existant. |
Déployer des modèles
Chaque dossier du téléchargement possède un modèle et un fichier de paramètres. Modifiez le fichier de paramètres avec des détails requis, tels que l’ID de ressource de machine virtuelle, l’ID de ressource de l’espace de travail, l’ID de ressource de la règle de collecte de données, l’emplacement et le type de système d’exploitation. Ne modifiez pas le fichier de modèle, sauf si vous devez le personnaliser pour un scénario spécifique.
Déployer avec le portail Azure
Consultez Démarrage rapide : Créer et déployer des modèles ARM à l’aide du portail Azure pour plus d’informations sur le déploiement d’un modèle à partir du portail Azure.
Déployer avec PowerShell
Utilisez la commande suivante pour déployer le modèle avec PowerShell.
New-AzResourceGroupDeployment -Name OnboardCluster -ResourceGroupName <ResourceGroupName> -TemplateFile <Template.json> -TemplateParameterFile <Parameters.json>
Azure CLI
Utilisez la commande suivante pour déployer le modèle avec Azure CLI.
az login
az account set --subscription "Subscription Name"
az deployment group create --resource-group <ResourceGroupName> --template-file <Template.json> --parameters <Parameters.json>
Étapes suivantes
Une fois la surveillance activée pour vos machines virtuelles, ces informations sont disponibles pour analyse avec VM Insights.
Pour afficher les dépendances d’applications découvertes, consultez Afficher la Carte VM Insights.
Pour identifier les goulots d’étranglement et l’utilisation globale avec les performances de votre machine virtuelle, consultez Afficher les performances des machines virtuelles Azure.