SlideShare a Scribd company logo
1 of 54
Download to read offline
実践で学んだ Log Analytics
Global Azure Bootcamp 2018@Tokyo
2018/04/21
小田島 哲也
自己紹介
• 小田島 哲也 (おだしま てつや)
• パーソルプロセス&テクノロジー株式会社
• Azure 導入コンサル、技術支援
• Office 365 もやるよ
• そもそも .NET (主に C#) デベロッパー
• Qiita https://qiita.com/tetsuya-ooooo
• ET ソフトウェアデザインロボットコンテスト 実行委員会
http://www.etrobo.jp/
• 本部技術委員 兼 東京地区技術委員長 (組み込めないけど)
• 「ET ロボコンランキングサイト」の中のひと
(各大会の競技結果の全国ランキング)
http://etroboranking.azurewebsites.net/
• 新たなインフラ案件 (審査系システム) に着手
2
はじめに
• 本セッションは、2018 年 3 月 31 日現在の情報を基に作成して
います。
• 個人的な意見が多少あり、マイクロソフト公式情報ではない部分も
含まれています。あくまで参考情報として捉えてください。
• 主に Windows 仮想マシン (ARM) を対象としたナレッジを共有
しようと思います。
3
アジェンダ
• 事例プロジェクトの紹介
• Log Analytics の概要
• 便利な管理ソリューションあれこれ
• Log Analytics を利用する上で念頭に置くこと
• ログデータを検索してみよう
• カスタム ビューを作ってみよう
• まとめ
4
事例プロジェクトの紹介
某地方自治体様向け
Azure RemoteApp ~ RDS on Azure
自治体に求められる情報セキュリティ対策
地方公共団体における情報セキュリティポリシーに関するガイドライン
http://www.soumu.go.jp/denshijiti/jyouhou_policy/
日本年金機構の情報漏えい事故 (2015 年) を受けて、総務省は各自治体に対して、
2017 年 7 月までに以下の 2 点を実施するように通達
① 庁内ネットワークの 3 分割、および適切な強靭化の実施
② 市区町村でそれぞれ持っているインターネット接続口を都道府県レベルで集約し、
集中的に高度なセキュリティ対策を実施
• 「セキュリティクラウド」の構築
6
マイナンバー
利用事務系
• 住基台帳
• 税
• 社会保障
LGWAN (統合行政
ネットワーク) 接続系
• 人事給与
• 庶務事務
• 文書管理
インターネット
接続系
• 情報収集
• メール
• Web ページ作成
某地方自治体様向け 強靭化 I プロジェクト (2016/10 ~ 12)
• "インターネット接続系" 環境を
Azure 上に構築
• 同時に Office 365 (Exchange Online)
も導入
• ユーザー 4,300 名
• 2016/11 末までに導入必至だったが、
プロジェクトが頓挫
⇒ 急遽依頼
• 超短期間で環境を用意するため、
Azure RemoteApp (ARA) ※を採用
⇒ あくまで暫定対応として構築
※ARA は 2017/08でサービス終了
7
某地方自治体様向け 強靭化 II プロジェクト (2017/05 ~ 08)
• 暫定対応から恒久対応へ、Azure
IaaS で "リモート デスクトップ
サービス (RDS)" 環境を構築
• ユーザー 4,300 名、平日日中帯に
1,100 名 (≒25%) が業務に支障
なく利用できる環境を構築
⇒ 国内最大規模の RDS 環境!!
• 2017/08 で ARA サービス終了
⇒ 納期厳守!! 待ったナシ!!
• 同時進行で、
セキュリティクラウドを
2017/07 までに導入
⇒ 歩調は乱すな!!
8
セッションホスト 28 台
合計 43 台が稼働中
ARA 環境を撤去
なぜ Log Analytics を採用したか?
• (諸事情で) サーバーなどを監視する仕組みが利用できない
• Azure 環境内で完結したい
• ランニングコストの予算内であれば、提案時に示したサービス以外の
ものを使っても良い
9
Azure Log Analytics と
Azure Monitor (Alerts etc.)
導入
Log Analytics の概要
10
Log Analytics とは
• Log Analytics はログデータを収集、検索、分析機能を提供する
プラットフォーム
対象コンピューターにエージェント (Microsoft Monitoring Agent) をインストール
するだけ
• Windows も Linux も、Azure もオンプレミスも対応
11
Windows LinuxAzure
オンプレミス
その他クラウド
Hyper-V
VMware 物理サーバー
ログ
Azure
Log Analytics
まずはワークスペースを作成
• Azure ポータル > リソースの作成 > 新しいワークスペースの作成
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/log-analytics/log-analytics-quick-create-workspace
12
取り扱えるデータソース
データソース 説明
Windows イベント ログ Windows コンピューター上のイベント ログから収集された
イベント
Windows パフォーマンス
カウンター
Windows コンピューターから収集されたパフォーマンス
カウンター
Syslog Linux コンピューターの Syslog イベント
Linux パフォーマンス
カウンター
Linux コンピューターから収集されたパフォーマンス
カウンター
IIS ログ IIS ログ (W3C 形式)
カスタム ログ Windows エージェントまたは Linux エージェント上の、
ログ情報を含んだテキスト ファイル
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/log-analytics/log-analytics-data-sources
※管理ソリューションは、上記とは別に、接続されたソースからデータを収集してレコードを作成する
13
データソースの構成
• Azure ポータル > Log Analytics ワークスペース > 詳細設定 > データ
14
今回は以下のログを指定
• Application
• Operation Manager
• System
今回は初回の設定時に表示
された全パフォーマンス
カウンターを指定して、
300 秒間隔で送信
ログ検索→アラート作成 (OMS ポータル)
クリック
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/log-analytics/log-analytics-alerts-creating
期待 (正常) 値を取得する
クエリを指定
[時間枠]はクエリを実行する
対象範囲 (〇分前~現在)
好ましくないクエリ
結果の条件を指定
15
今後は Azure Monitor でアラート
を一元管理
OMS から Azure にアラートを拡張
• すべてのアラートをAzure ポータルで一元管理
• メリット
• OMS でのアラート数の上限「250 件」が撤廃
• すべての種類のアラートを一元管理
• サービス正常性
• メトリック
• アクティビティ ログ
• Application Insights
• Log Analytics
• アクショングループを使って、各アラートに
複数のアクションが指定可
• メール送信
• SMS
• 音声通話
• Webhook
• Azure Automation Runbook など
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/monitoring-and-diagnostics/monitoring-alerts-extend
16
カスタム ビュー作成
• Log Analytics ワークスペース上にオリジナルのビューを作成
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/log-analytics/log-analytics-view-designer
クリック
タイル
ダッシュ
ボード
視覚化
パーツ
17
管理ソリューション
• 特定の問題点に関するメトリック (測定基準) を提供するロジックや
データの視覚化、データの取得ルールをパッケージ化したもの
• 追加するだけで使える、不要になったら削除、とてもカンタン
• どこから入手できるの?
• Azure Marketplace > Monitoring + Management > Management Solutions
https://azuremarketplace.microsoft.com/en-us/marketplace/apps/category/monitoring-
management?subcategories=management-solutions
• OMS ポータル > ソリューション ギャラリー
• Azure クイック スタート テンプレート → "OMS" で検索
https://azure.microsoft.com/ja-jp/resources/templates/?term=OMS
• ものによっては、Log Analytics ワークスペースとAutomation アカウントの関連
付けが必要
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/operations-management-suite/operations-management-suite-solutions
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/log-analytics/log-analytics-add-solutions 18
便利な管理ソリューションあれこれ
※あくまで個人の感想です
Active Directory 正常性チェック (AD Health Check)
Windows Server Active Directory を定期的に評価
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/log-analytics/log-analytics-ad-assessment
20
エージェントの正常性 (Agent Health)
ログデータを送信しているエージェントと応答していないエージェント
を効率的に把握
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/operations-management-suite/oms-solution-agenthealth
21
マルウェア対策評価 (Antimalware Assessment)
マルウェアによって侵害されているマシンや保護が不十分なマシンを特定
※事例プロジェクトの環境では、VM 拡張機能 "Microsoft Antimalware" を利用している
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/log-analytics/log-analytics-malware
22
更新の管理 (Update Management)
更新プログラムやマルウェア対策定義ファイルの適用状況を把握
※事例プロジェクトの環境では、WSUS と併せて利用している
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/operations-management-suite/oms-security-getting-started#update-assessment
23
更新プログラムの管理 (Update Management)
• 更新プログラムの適用状況の確認、スケジュール実行
• Windows も Linux も、Azure もオンプレミスも利用可能
• Azure Automation の一機能として
→ Log Analytics ワークスペースと Automation アカウントの関連付けが必要
• メリット/デメリット
• 複数のコンピューターに対して Azure ポータルから
更新プログラムの適用状況や適用スケジュールを
管理できる
• コンピューター内では、Microsoft Monitoring Agent、
Hybrid Runbook Worker、Windows Update といった
機能を使用して動作しているため、問題発生時の
トラブルシューティングはこれら機能ごとにそれぞれ
対応する必要がある
適用状況
分析
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/automation/automation-update-management
Hybrid
Runbook
Worker
Microsoft
Monitoring
Agent
AutomationLog Analytics
24
更新プログラムの管理 (Update Management)
更新プログラムの適用状況の確認
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/automation/automation-update-management
未適用な VM
適用済み VM
未適用な更新
プログラム
25
更新プログラムの管理 (Update Management)
更新プログラム適用のスケジュールと実行結果
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/automation/automation-update-management
作業に
かかった時間
• 対象コンピューター
• 更新プログラムの重要度
• 特定更新プログラムの除外
• スケジュール
• 作業時間の上限
26
更新プログラムの管理 (Update Management)
更新プログラム適用の実行結果
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/automation/automation-update-management
仮想マシン > 操作
からも確認可
27
Azure Backup の状態 (OMS Monitoring solution for Azure Backup)
Backup ジョブの実行結果、ストレージの使用状況を確認
https://azure.microsoft.com/ja-jp/blog/oms-monitoring-solution-for-azure-backup-using-azure-log-analytics/
28
ハイッ!ここ大事!
Log Analytics を利用する上で念頭に置くこと
ログデータが検索 "できる" までの流れ
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/log-analytics/log-analytics-alerts#considerations
リソースから
ログデータ収集
各エージェントから送信される
ログデータの間隔は、各データ
ソースで決まっている
ログデータ検索
インデックス処理
収集されたログデータを
検索可能にするための処理
通常、この処理は 1 分以内に完了
負荷状況によっては、時間 (数分
程度?) がかかる場合もある
インデックス処理が完了して、
はじめて検索可能となる
30
ログデータを検索してみよう
31
• Advanced Analytics ポータル
https://portal.loganalytics.io/
– IntelliSense (自動補完)
– タブ形式のエディタ
– 利用できるデータのタイプやその中
の属性が一覧表示
ログデータの検索はどこでできるの?
• Azure ポータル
> Log Analytics ワークスペース > ログ検索
OMS ポータル > ログ検索 と同じ UI
クリック
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/log-analytics/log-analytics-log-search-portals
32
クエリの基本構文
• テーブル名 | コマンド① | コマンド② …
• テーブル名
• Event … Windows イベントログ
• Syslog … Linux の Syslog
• Perf … パフォーマンス カウンター
• Heartbeat
• Update
• コマンド
• ログデータを絞り込む条件
• ソート、上位 N 件、集計 (件数、最大、最小、平均) などのアクション
管理ソリューションが作成したレコードも検索可能
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/log-analytics/log-analytics-log-search
https://docs.loganalytics.io/index
パイプ パイプ
33
クエリの基本構文 (例 1)
例:Windows イベントログ
名前に「RDS-RP」が含まれるコンピューターで警告のイベントログを
過去 12 時間分収集し、ログ日時の降順で表示する
Event // テーブル名 : Windows イベントログ
| where Computer contains “RDS-RP“ // コンピューター名に「RDS-RP」が含む
| where EventLevelName == “Warning” // イベントレベルが警告
| where TimeGenerated >= ago(12h) // 過去 12 時間以内のもの
| sort by TimeGenerated desc nulls last // ログ日時の降順でソート
34
クエリの基本構文 (例 2)
例:Windows パフォーマンス カウンター
名前に「RDS-RP」が含まれるコンピューターの CPU 使用率を過去 1 日分
収集し、コンピューターごと、かつ 1 時間ごとに平均値を集計して、
折れ線グラフで表示する
Perf // テーブル名 : パフォーマンス カウンター
| where Computer contains “RDS-RP“ // コンピューター名に「RDS-RP」が含む
| where CounterName == “% Processor Time” // CPU 使用率
| where TimeGenerated > ago(1d) // 過去 1 日分
| summarize avg(CounterValue)
by Computer, bin(TimeGenerated, 1h) // 1時間ごとの CPU 使用率の平均値
| render timechart // 折れ線グラフ (タイムチャート) で表示
35
クエリの基本構文 (例 3)
例:複数の検索を合成
利用時間が最も長いユーザーを上位 10 件表示する
SecurityEvent
| where EventID == 4624
| project Computer, Account, TargetLogonId,
logonTime=TimeGenerated
| join kind = inner (
SecurityEvent
| where EventID == 4634
| project TargetLogonId, LogoffTime=TimeGenerated
) on TargetLogonId
| extend Duration = LogoffTime - logonTime
| project-away TargetLogonId
| top 10 by Duration desc
36
Windows へのログオン
の記録 (EventID=4624)
と、
ログオフの記録
(EventID=4634)を join
ログオン時間とログオフ
時間の差=利用時間が
最も長い順に10件を表示
クエリの基本構文
まずはサンプルクエリを実行してみて、それを参考に作っていきましょう
https://docs.loganalytics.io/docs/Examples/Log-Analytics-Examples
37
[Demo] Advanced Analytics ポータルで
ログデータを検索してみよう
カスタム ビューを作ってみよう
カスタム ビュー
• 作る前に決めること
• どのログデータを使って、どんな情報を伝えたいか (表示する)
• カスタム ビューの構成
• タイル
Log Analytics ワークスペース > 概要 に掲載される
視覚的な概要を表示するパーツ
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/
log-analytics/log-analytics-view-designer-tiles
• 視覚化パーツ
1 つまたは複数のログデータ検索に基づくデータの
視覚化を表すパーツ
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/
log-analytics/log-analytics-view-designer-parts
• ダッシュボード
タイルをクリックすると表示されるページ、1 つまたは複数の視覚化パーツで構成
タイル
ダッシュ
ボード
視覚化
パーツ
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/log-analytics/log-analytics-view-designer
40
カスタム ビューを作ってみよう (タイル編)
• カスタム ビューは [ビュー デザイナー] で作る
• Azure ポータル
> Log Analytics ワークスペース にある [ビュー デザイナー] をクリック
• やること
① ギャラリーからタイルを
選択
② ビューの名前、説明など
を入力
③ 実行するクエリを入力
41
例:数値タイルの場合
→数値を返すクエリを入力
カスタム ビューを作ってみよう (ダッシュボード編)
• やること
① ギャラリーから視覚化パーツを選択 例:折れ線グラフとリスト
② 各部位の項目と実行するクエリを入力
42
[折れ線グラフ]
→テキスト、間隔 (X)、数値
(Y) のレコードを返すクエリ
を入力
[リスト]
→テキストと数値のレコード
を返すクエリを入力
※上位 10 件まで表示
[ナビゲーション クエリ]
→視覚化パーツ内をクリック
するとログ検索(既定)に遷移
そのログ検索で実行するクエ
リを入力
[Demo]カスタムビューを作ってみよう
まとめ
まとめ
• なんと言っても、ログデータはタダで手に入る
• コンプライアンス的に保管している…だけとなっていませんか?
• ログデータを分析すれば Next Action が見出せます! (きっと)
• 「ログデータが検索できるまでの流れ」を把握した上で、
Log Analytics を使いましょう
• ログデータの送信間隔は、データソースによってまちまち
• ログデータを検索可能にするためのインデックス処理
• ログデータを見える化することで伝えるが伝わるに変わる
• まずはログデータの検索からチャレンジ!
45
[Appendix]
OMS から Azure へアラート
を拡張してみた
OMS から Azure へのアラート拡張 (1/6)
• OMS ポータル > 設定 > アラート
• [Extend into Azure] をクリック
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/monitoring-and-diagnostics/monitoring-alerts-extend-tool
47
OMS から Azure へのアラート拡張 (2/6)
• [Next] をクリック
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/monitoring-and-diagnostics/monitoring-alerts-extend-tool
48
OMS から Azure へのアラート拡張 (3/6)
• アラートに対する変更内容 (アクショングループとアクション) が示される
• [Next] をクリック
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/monitoring-and-diagnostics/monitoring-alerts-extend-tool
提案された
変更内容
49
OMS から Azure へのアラート拡張 (4/6)
• [Finish] をクリック
• 新しいアクショングループとアラートの関連付けが実施される
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/monitoring-and-diagnostics/monitoring-alerts-extend-tool
50
OMS から Azure へのアラート拡張 (5/6)
• バックグラウンドで OMS アラートを Azure へ拡張する処理が実施中
• Azureへの拡張完了後、これらの アラートは Azure ポータルで管理することとなる
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/monitoring-and-diagnostics/monitoring-alerts-extend-tool
51
OMS から Azure へのアラート拡張 (6/6)
• OMS ポータル > 設定 > アラート で編集操作を行うと、
Azure アラートの編集画面に遷移される
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/monitoring-and-diagnostics/monitoring-alerts-extend-tool
52
[Appendix]
その他の参考文献
その他の参考文献
• 【Tech Summit 2017】DEP007 新しく生まれ変わった Azure Log Analytics と
Azure Security Center によるITインフラの分析と保護
https://youtu.be/RixW-Z2rFCU
• アラートの webhook アクションについて
• MSOMS のアラートをMicrosoft Teams に投げる | Unlimited Root
http://www.projectsr.net/wp/?p=5474
• ログ アラート ルールの webhook アクション
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/monitoring-and-diagnostics/monitor-alerts-unified-log-
webhook
• OMS Log Analytics で アラート webhook アクションを作成して、メッセージを Slack に送信する
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/log-analytics/log-analytics-alerts-webhooks
• Azure の監視サービスの新たな購入方法をご紹介
https://blogs.technet.microsoft.com/mssvrpmj/2018/04/09/introducing-a-new-way-to-purchase-
azure-monitoring-services/
• 2018 年 4 月より、料金モデルが「ノード単位」からデータ収集量に基づく「GB 単位」に変更
• 既に「ノード単位」で利用している場合は引き続き利用可能
54

More Related Content

What's hot

AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Athena
AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon AthenaAWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Athena
AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon AthenaAmazon Web Services Japan
 
サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会
サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会
サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会ShuheiUda
 
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Kinesis
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon KinesisAWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Kinesis
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon KinesisAmazon Web Services Japan
 
Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 入門編 -
Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 入門編 -Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 入門編 -
Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 入門編 -Yoichi Kawasaki
 
20210526 AWS Expert Online マルチアカウント管理の基本
20210526 AWS Expert Online マルチアカウント管理の基本20210526 AWS Expert Online マルチアカウント管理の基本
20210526 AWS Expert Online マルチアカウント管理の基本Amazon Web Services Japan
 
20191001 AWS Black Belt Online Seminar AWS Lake Formation
20191001 AWS Black Belt Online Seminar AWS Lake Formation 20191001 AWS Black Belt Online Seminar AWS Lake Formation
20191001 AWS Black Belt Online Seminar AWS Lake Formation Amazon Web Services Japan
 
第15回JSSUG「Azure SQL Database 超入門」
第15回JSSUG「Azure SQL Database 超入門」第15回JSSUG「Azure SQL Database 超入門」
第15回JSSUG「Azure SQL Database 超入門」裕之 木下
 
Windows × ネットワーク! 更新プログラムの展開に使える ネットワークの最適化機能をマスターしよう
Windows × ネットワーク!  更新プログラムの展開に使える ネットワークの最適化機能をマスターしようWindows × ネットワーク!  更新プログラムの展開に使える ネットワークの最適化機能をマスターしよう
Windows × ネットワーク! 更新プログラムの展開に使える ネットワークの最適化機能をマスターしようTAKUYA OHTA
 
20190821 AWS Black Belt Online Seminar AWS AppSync
20190821 AWS Black Belt Online Seminar AWS AppSync20190821 AWS Black Belt Online Seminar AWS AppSync
20190821 AWS Black Belt Online Seminar AWS AppSyncAmazon Web Services Japan
 
ZabbixによるAWS監視のコツ
ZabbixによるAWS監視のコツZabbixによるAWS監視のコツ
ZabbixによるAWS監視のコツShinsukeYokota
 
KafkaとAWS Kinesisの比較
KafkaとAWS Kinesisの比較KafkaとAWS Kinesisの比較
KafkaとAWS Kinesisの比較Yoshiyasu SAEKI
 
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon CloudSearch
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon CloudSearchAWS Black Belt Techシリーズ Amazon CloudSearch
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon CloudSearchAmazon Web Services Japan
 
20190911 AWS Black Belt Online Seminar AWS Batch
20190911 AWS Black Belt Online Seminar AWS Batch20190911 AWS Black Belt Online Seminar AWS Batch
20190911 AWS Black Belt Online Seminar AWS BatchAmazon Web Services Japan
 
AWS導入から3年 AWSマルチアカウント管理で変わらなかったこと変えていったこと
AWS導入から3年 AWSマルチアカウント管理で変わらなかったこと変えていったことAWS導入から3年 AWSマルチアカウント管理で変わらなかったこと変えていったこと
AWS導入から3年 AWSマルチアカウント管理で変わらなかったこと変えていったことTakayuki Ishikawa
 
大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...
大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...
大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...NTT DATA Technology & Innovation
 
第34回Office 365勉強会 : Microsoftサポート活用術 ~ Microsoft Azureを中心に ~
第34回Office 365勉強会 : Microsoftサポート活用術 ~ Microsoft Azureを中心に ~第34回Office 365勉強会 : Microsoftサポート活用術 ~ Microsoft Azureを中心に ~
第34回Office 365勉強会 : Microsoftサポート活用術 ~ Microsoft Azureを中心に ~Genki WATANABE
 
AWSではじめるMLOps
AWSではじめるMLOpsAWSではじめるMLOps
AWSではじめるMLOpsMariOhbuchi
 
20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...
20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...
20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...Amazon Web Services Japan
 
IT エンジニアのための 流し読み Windows 10 - Microsoft の更新プログラム管理インフラ比較 ~ WU / WSUS / SCCM ...
IT エンジニアのための 流し読み Windows 10 - Microsoft の更新プログラム管理インフラ比較 ~ WU / WSUS / SCCM ...IT エンジニアのための 流し読み Windows 10 - Microsoft の更新プログラム管理インフラ比較 ~ WU / WSUS / SCCM ...
IT エンジニアのための 流し読み Windows 10 - Microsoft の更新プログラム管理インフラ比較 ~ WU / WSUS / SCCM ...TAKUYA OHTA
 

What's hot (20)

AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Athena
AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon AthenaAWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Athena
AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon Athena
 
サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会
サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会
サポート エンジニアが Azure Networking をじっくりたっぷり語りつくす会
 
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Kinesis
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon KinesisAWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Kinesis
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - Amazon Kinesis
 
Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 入門編 -
Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 入門編 -Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 入門編 -
Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 入門編 -
 
20210526 AWS Expert Online マルチアカウント管理の基本
20210526 AWS Expert Online マルチアカウント管理の基本20210526 AWS Expert Online マルチアカウント管理の基本
20210526 AWS Expert Online マルチアカウント管理の基本
 
AWS BlackBelt AWS上でのDDoS対策
AWS BlackBelt AWS上でのDDoS対策AWS BlackBelt AWS上でのDDoS対策
AWS BlackBelt AWS上でのDDoS対策
 
20191001 AWS Black Belt Online Seminar AWS Lake Formation
20191001 AWS Black Belt Online Seminar AWS Lake Formation 20191001 AWS Black Belt Online Seminar AWS Lake Formation
20191001 AWS Black Belt Online Seminar AWS Lake Formation
 
第15回JSSUG「Azure SQL Database 超入門」
第15回JSSUG「Azure SQL Database 超入門」第15回JSSUG「Azure SQL Database 超入門」
第15回JSSUG「Azure SQL Database 超入門」
 
Windows × ネットワーク! 更新プログラムの展開に使える ネットワークの最適化機能をマスターしよう
Windows × ネットワーク!  更新プログラムの展開に使える ネットワークの最適化機能をマスターしようWindows × ネットワーク!  更新プログラムの展開に使える ネットワークの最適化機能をマスターしよう
Windows × ネットワーク! 更新プログラムの展開に使える ネットワークの最適化機能をマスターしよう
 
20190821 AWS Black Belt Online Seminar AWS AppSync
20190821 AWS Black Belt Online Seminar AWS AppSync20190821 AWS Black Belt Online Seminar AWS AppSync
20190821 AWS Black Belt Online Seminar AWS AppSync
 
ZabbixによるAWS監視のコツ
ZabbixによるAWS監視のコツZabbixによるAWS監視のコツ
ZabbixによるAWS監視のコツ
 
KafkaとAWS Kinesisの比較
KafkaとAWS Kinesisの比較KafkaとAWS Kinesisの比較
KafkaとAWS Kinesisの比較
 
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon CloudSearch
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon CloudSearchAWS Black Belt Techシリーズ Amazon CloudSearch
AWS Black Belt Techシリーズ Amazon CloudSearch
 
20190911 AWS Black Belt Online Seminar AWS Batch
20190911 AWS Black Belt Online Seminar AWS Batch20190911 AWS Black Belt Online Seminar AWS Batch
20190911 AWS Black Belt Online Seminar AWS Batch
 
AWS導入から3年 AWSマルチアカウント管理で変わらなかったこと変えていったこと
AWS導入から3年 AWSマルチアカウント管理で変わらなかったこと変えていったことAWS導入から3年 AWSマルチアカウント管理で変わらなかったこと変えていったこと
AWS導入から3年 AWSマルチアカウント管理で変わらなかったこと変えていったこと
 
大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...
大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...
大規模データ処理の定番OSS Hadoop / Spark 最新動向 - 2021秋 -(db tech showcase 2021 / ONLINE 発...
 
第34回Office 365勉強会 : Microsoftサポート活用術 ~ Microsoft Azureを中心に ~
第34回Office 365勉強会 : Microsoftサポート活用術 ~ Microsoft Azureを中心に ~第34回Office 365勉強会 : Microsoftサポート活用術 ~ Microsoft Azureを中心に ~
第34回Office 365勉強会 : Microsoftサポート活用術 ~ Microsoft Azureを中心に ~
 
AWSではじめるMLOps
AWSではじめるMLOpsAWSではじめるMLOps
AWSではじめるMLOps
 
20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...
20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...
20190828 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Aurora with PostgreSQL Compatib...
 
IT エンジニアのための 流し読み Windows 10 - Microsoft の更新プログラム管理インフラ比較 ~ WU / WSUS / SCCM ...
IT エンジニアのための 流し読み Windows 10 - Microsoft の更新プログラム管理インフラ比較 ~ WU / WSUS / SCCM ...IT エンジニアのための 流し読み Windows 10 - Microsoft の更新プログラム管理インフラ比較 ~ WU / WSUS / SCCM ...
IT エンジニアのための 流し読み Windows 10 - Microsoft の更新プログラム管理インフラ比較 ~ WU / WSUS / SCCM ...
 

Similar to 実践で学んだLog Analytics

INF-010_そのログ、ただ集めているだけではありませんか? ~IT 運用の世界にも Big Data の活用を!~
INF-010_そのログ、ただ集めているだけではありませんか? ~IT 運用の世界にも Big Data の活用を!~INF-010_そのログ、ただ集めているだけではありませんか? ~IT 運用の世界にも Big Data の活用を!~
INF-010_そのログ、ただ集めているだけではありませんか? ~IT 運用の世界にも Big Data の活用を!~decode2016
 
アプリケーション開発と分析のための Log Analytics
アプリケーション開発と分析のための Log Analytics アプリケーション開発と分析のための Log Analytics
アプリケーション開発と分析のための Log Analytics kekekekenta
 
Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(iOS)
Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(iOS)Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(iOS)
Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(iOS)Shinya Nakajima
 
スマートニュースの世界展開を支えるログ解析基盤
スマートニュースの世界展開を支えるログ解析基盤スマートニュースの世界展開を支えるログ解析基盤
スマートニュースの世界展開を支えるログ解析基盤Takumi Sakamoto
 
Prometheus超基礎公開用.pdf
Prometheus超基礎公開用.pdfPrometheus超基礎公開用.pdf
Prometheus超基礎公開用.pdf勇 黒沢
 
Spark Analytics - スケーラブルな分散処理
Spark Analytics - スケーラブルな分散処理Spark Analytics - スケーラブルな分散処理
Spark Analytics - スケーラブルな分散処理Tusyoshi Matsuzaki
 
シンプルでシステマチックな Oracle Database, Exadata 性能分析
シンプルでシステマチックな Oracle Database, Exadata 性能分析シンプルでシステマチックな Oracle Database, Exadata 性能分析
シンプルでシステマチックな Oracle Database, Exadata 性能分析Yohei Azekatsu
 
Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 応用編 -
Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 応用編 -Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 応用編 -
Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 応用編 -Yoichi Kawasaki
 
データマイニング+WEB勉強会資料第6回
データマイニング+WEB勉強会資料第6回データマイニング+WEB勉強会資料第6回
データマイニング+WEB勉強会資料第6回Naoyuki Yamada
 
Data Orchestration with LogicFlow
Data Orchestration with LogicFlowData Orchestration with LogicFlow
Data Orchestration with LogicFlowTomoyuki Obi
 
Data platformdesign
Data platformdesignData platformdesign
Data platformdesignRyoma Nagata
 
AWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch Logs
AWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch LogsAWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch Logs
AWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch LogsAmazon Web Services Japan
 
ログ分析からセキュリティ監視まで:Oracle Management Cloudで実現するIT運用データのビッグデータ分析 [Oracle Cloud D...
ログ分析からセキュリティ監視まで:Oracle Management Cloudで実現するIT運用データのビッグデータ分析 [Oracle Cloud D...ログ分析からセキュリティ監視まで:Oracle Management Cloudで実現するIT運用データのビッグデータ分析 [Oracle Cloud D...
ログ分析からセキュリティ監視まで:Oracle Management Cloudで実現するIT運用データのビッグデータ分析 [Oracle Cloud D...オラクルエンジニア通信
 
AzureとDatadogとこれからのモニタリング - Next Gen Monitoring with Azure and Datadog 20180922
AzureとDatadogとこれからのモニタリング - Next Gen Monitoring with Azure and Datadog 20180922AzureとDatadogとこれからのモニタリング - Next Gen Monitoring with Azure and Datadog 20180922
AzureとDatadogとこれからのモニタリング - Next Gen Monitoring with Azure and Datadog 20180922Masahiro Hattori
 
いまできるデータ分析を Power BI ではじめよう
いまできるデータ分析を Power BI ではじめよういまできるデータ分析を Power BI ではじめよう
いまできるデータ分析を Power BI ではじめようYugo Shimizu
 
【第21回Elasticsearch勉強会】aws環境に合わせてelastic stackをログ分析基盤として構築した話
【第21回Elasticsearch勉強会】aws環境に合わせてelastic stackをログ分析基盤として構築した話【第21回Elasticsearch勉強会】aws環境に合わせてelastic stackをログ分析基盤として構築した話
【第21回Elasticsearch勉強会】aws環境に合わせてelastic stackをログ分析基盤として構築した話Hibino Hisashi
 
Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(Android)
Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(Android)Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(Android)
Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(Android)Shinya Nakajima
 
Azure Antenna はじめての Azure Data Lake
Azure Antenna はじめての Azure Data LakeAzure Antenna はじめての Azure Data Lake
Azure Antenna はじめての Azure Data LakeHideo Takagi
 
Windows PowerShell 2.0 の基礎知識
Windows PowerShell 2.0 の基礎知識Windows PowerShell 2.0 の基礎知識
Windows PowerShell 2.0 の基礎知識shigeya
 

Similar to 実践で学んだLog Analytics (20)

INF-010_そのログ、ただ集めているだけではありませんか? ~IT 運用の世界にも Big Data の活用を!~
INF-010_そのログ、ただ集めているだけではありませんか? ~IT 運用の世界にも Big Data の活用を!~INF-010_そのログ、ただ集めているだけではありませんか? ~IT 運用の世界にも Big Data の活用を!~
INF-010_そのログ、ただ集めているだけではありませんか? ~IT 運用の世界にも Big Data の活用を!~
 
アプリケーション開発と分析のための Log Analytics
アプリケーション開発と分析のための Log Analytics アプリケーション開発と分析のための Log Analytics
アプリケーション開発と分析のための Log Analytics
 
Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(iOS)
Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(iOS)Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(iOS)
Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(iOS)
 
スマートニュースの世界展開を支えるログ解析基盤
スマートニュースの世界展開を支えるログ解析基盤スマートニュースの世界展開を支えるログ解析基盤
スマートニュースの世界展開を支えるログ解析基盤
 
Prometheus超基礎公開用.pdf
Prometheus超基礎公開用.pdfPrometheus超基礎公開用.pdf
Prometheus超基礎公開用.pdf
 
Spark Analytics - スケーラブルな分散処理
Spark Analytics - スケーラブルな分散処理Spark Analytics - スケーラブルな分散処理
Spark Analytics - スケーラブルな分散処理
 
シンプルでシステマチックな Oracle Database, Exadata 性能分析
シンプルでシステマチックな Oracle Database, Exadata 性能分析シンプルでシステマチックな Oracle Database, Exadata 性能分析
シンプルでシステマチックな Oracle Database, Exadata 性能分析
 
Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 応用編 -
Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 応用編 -Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 応用編 -
Azure Functions&Logic Appではじめるサーバレスアプリケーション開発 - 応用編 -
 
データマイニング+WEB勉強会資料第6回
データマイニング+WEB勉強会資料第6回データマイニング+WEB勉強会資料第6回
データマイニング+WEB勉強会資料第6回
 
Data Orchestration with LogicFlow
Data Orchestration with LogicFlowData Orchestration with LogicFlow
Data Orchestration with LogicFlow
 
Data platformdesign
Data platformdesignData platformdesign
Data platformdesign
 
AWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch Logs
AWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch LogsAWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch Logs
AWS Blackbelt 2015シリーズ Amazon CloudWatch & Amazon CloudWatch Logs
 
ログ分析からセキュリティ監視まで:Oracle Management Cloudで実現するIT運用データのビッグデータ分析 [Oracle Cloud D...
ログ分析からセキュリティ監視まで:Oracle Management Cloudで実現するIT運用データのビッグデータ分析 [Oracle Cloud D...ログ分析からセキュリティ監視まで:Oracle Management Cloudで実現するIT運用データのビッグデータ分析 [Oracle Cloud D...
ログ分析からセキュリティ監視まで:Oracle Management Cloudで実現するIT運用データのビッグデータ分析 [Oracle Cloud D...
 
AzureとDatadogとこれからのモニタリング - Next Gen Monitoring with Azure and Datadog 20180922
AzureとDatadogとこれからのモニタリング - Next Gen Monitoring with Azure and Datadog 20180922AzureとDatadogとこれからのモニタリング - Next Gen Monitoring with Azure and Datadog 20180922
AzureとDatadogとこれからのモニタリング - Next Gen Monitoring with Azure and Datadog 20180922
 
いまできるデータ分析を Power BI ではじめよう
いまできるデータ分析を Power BI ではじめよういまできるデータ分析を Power BI ではじめよう
いまできるデータ分析を Power BI ではじめよう
 
【第21回Elasticsearch勉強会】aws環境に合わせてelastic stackをログ分析基盤として構築した話
【第21回Elasticsearch勉強会】aws環境に合わせてelastic stackをログ分析基盤として構築した話【第21回Elasticsearch勉強会】aws環境に合わせてelastic stackをログ分析基盤として構築した話
【第21回Elasticsearch勉強会】aws環境に合わせてelastic stackをログ分析基盤として構築した話
 
perfを使ったPostgreSQLの解析(後編)
perfを使ったPostgreSQLの解析(後編)perfを使ったPostgreSQLの解析(後編)
perfを使ったPostgreSQLの解析(後編)
 
Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(Android)
Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(Android)Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(Android)
Visual Studio App Centerで始めるCI/CD(Android)
 
Azure Antenna はじめての Azure Data Lake
Azure Antenna はじめての Azure Data LakeAzure Antenna はじめての Azure Data Lake
Azure Antenna はじめての Azure Data Lake
 
Windows PowerShell 2.0 の基礎知識
Windows PowerShell 2.0 の基礎知識Windows PowerShell 2.0 の基礎知識
Windows PowerShell 2.0 の基礎知識
 

Recently uploaded

PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000Shota Ito
 
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptxIoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptxAtomu Hidaka
 
プレイマットのパターン生成支援ツール
プレイマットのパターン生成支援ツールプレイマットのパターン生成支援ツール
プレイマットのパターン生成支援ツールsugiuralab
 
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directoryosamut
 
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Danieldanielhu54
 
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価sugiuralab
 

Recently uploaded (8)

PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
PHP-Conference-Odawara-2024-04-000000000
 
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptxIoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
IoT in the era of generative AI, Thanks IoT ALGYAN.pptx
 
プレイマットのパターン生成支援ツール
プレイマットのパターン生成支援ツールプレイマットのパターン生成支援ツール
プレイマットのパターン生成支援ツール
 
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
20240412_HCCJP での Windows Server 2025 Active Directory
 
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その12024/04/12の勉強会で発表されたものです。
 
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By DanielPostman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
Postman LT Fukuoka_Quick Prototype_By Daniel
 
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。新人研修のまとめ       2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
新人研修のまとめ 2024/04/12の勉強会で発表されたものです。
 
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
プレイマットのパターン生成支援ツールの評価
 

実践で学んだLog Analytics