Microsoft Azure
Rapport de recherche Datadog : Bilan sur l'adoption de l'informatique sans serveur Rapport : Bilan sur l'adoption de l'informatique sans serveur

Microsoft Azure

Crawler Crawler

Présentation

Associez Microsoft Azure pour :

  • Obtenir des métriques sur des machines virtuelles Azure sans avoir nécessairement à installer l’Agent
  • Appliquer un tag à vos machines virtuelles Azure comportant des informations spécifiques à Azure (p. ex, la localisation)
  • Recueillir des métriques d’autres services : Application Gateway, App Service (Web et mobile), Batch Service, Event Hubs, IoT Hub, Logic App, Redis Cache, Server Farm (plan App Service), SQL Database, SQL Elastic Pool, Virtual Machine Scale Set, et bien d’autres encore.
L'intégration Azure de Datadog est conçue pour recueillir TOUTES les métriques en provenance d'Azure Monitor. Datadog s'efforce de mettre régulièrement à jour sa documentation afin d'inclure chaque sous-intégration. Toutefois, les métriques et les services proposés par les différents services cloud étant en permanente évolution, il est possible que la liste ne soit pas actuelle.
IntégrationDescription
[Analysis Services][1]Un service qui fournit des modèles de données dans le cloud.
[Gestion des API][2]Un service pour publier, sécuriser, transformer, protéger et surveiller les API.
[App Service][3]Un service de déploiement et de mise à l’échelle d’applications Web, mobiles, API et de logique métier
[App Service Environment][4]Un service qui fournit un environnement pour l’exécution sécurisée de vos applications App Service à grande échelle.
[Plan App Service][5]Un ensemble de ressources de calcul nécessaires à l’exécution d’une application Web.
[Application Gateway][6]Un équilibreur de charge du trafic Web qui vous permet de gérer le trafic vers vos applications Web.
[Automation][7]Un service conçu pour faciliter la gestion de la configuration et l’automatisation au sein de vos environnements.
[Batch Service][8]Un planificateur et processeur de tâches gérés
[Cognitive Services][9]Un ensemble d’API, de SDK et de services mis à votre disposition pour vous permettre de créer des applications sans connaissances en intelligence artificielle ou en science des données.
[Container Instances][10]Un service qui vous permet de déployer des conteneurs sans avoir à approvisionner ou gérer l’infrastructure sous-jacente.
[Container Service][11]Un cluster Kubernetes, DC/OS ou Docker Swarm prêt pour la production.
[Cosmos DB][12]Une base de données qui prend en charge les modèles de données clé/valeur, en colonnes, document et graphique.
[Customer Insights][13]Permet aux organisations de regrouper des jeux de données pour bénéficier d’une vue globale sur leurs clients.
[Data Factory][14]Un service qui permet de composer des services de stockage, de déplacement et de traitement des données au sein de pipelines de données automatisés.
[Data Lake Analytics][15]Un service d’analyse qui simplifie le traitement des tâches de Big Data.
[Data Lake Storage][16]Une solution Data Lake sans limite qui améliore l’analytique Big Data.
[Database for MariaDB][17]Un service qui fournit une base de données MariaDB avec une communauté entièrement gérée et prête pour l’entreprise.
[Event Grid][18]Un service pour gérer le routage des événements qui permet une consommation d’événements uniforme à l’aide d’un modèle pub/sub.
[Event Hubs][19]Un service géré de flux de données à grande échelle
[ExpressRoute][20]Un service pour étendre vos réseaux locaux dans le cloud.
[Pare-feu][21]Un service de sécurité réseau basé sur le cloud pour protéger les ressources de votre réseau virtuel Azure.
[Functions][22]Un service conçu pour exécuter du code sans serveur en réponse à un événement.
[HDInsight][23]Un service cloud conçu pour traiter d’importants volumes de données.
[IoT Hub][24]Connexion, surveillance et gestion de milliards de ressources IoT
[Key Vault][25]Un service conçu pour protéger et gérer les clés de chiffrement et les secrets utilisés par les services et applications cloud.
[Load Balancer][26]Permet de mettre à l’échelle vos applications et d’assurer la haute disponibilité de vos services.
[Logic Apps][27]Conception de solutions d’intégration puissantes
[Network Interfaces][28]Permet la mise en communication d’une machine virtuelle avec Internet, Azure et des ressources locales.
[Notification Hubs][29]Un moteur de notifications Push qui vous permet d’envoyer des notifications vers n’importe quelle plateforme depuis n’importe quel backend.
[Adresse IP publique][30]Une ressource qui permet d’assurer une connectivité entrante et une connectivité sortante à partir d’Internet.
[Cache Redis][31]Cache de données géré
[Relay][32]Permet l’exposition sécurisée des services exécutés dans votre réseau d’entreprise sur le cloud public.
[Cognitive Search][33]Un service de recherche basé sur le cloud qui fournit des outils permettant d’ajouter une expérience de recherche riche.
StockageStockage d’[objets blob][34], de [fichiers][35], de [files d’attente][36] et de [tables][37].
[Stream Analytics][38]Un moteur de traitement d’événements pour analyser d’importants volumes de données diffusées à partir d’appareils.
[SQL Database][39]Base de données relationnelle fortement évolutive dans le cloud
[Pool élastique SQL Database][40]Gestion des performances de plusieurs bases de données
[Utilisation et quotas][41]Surveillance de votre utilisation d’Azure.
[Machine virtuelle][42]Service de gestion de machines virtuelles
[Groupe de machines virtuelles identiques][43]Déploiement, gestion et mise à l’échelle automatique d’un groupe de machines virtuelles identiques
[Réseau virtuel[54]Permet aux ressources Azure de communiquer entre elles, avec Internet et avec les réseaux sur site en toute sécurité.

Configuration

Installation

Intégrez votre compte Microsoft Azure à Datadog à l’aide de l’outil d’interface de ligne de commande Azure ou du portail Azure. Cette méthode d’intégration fonctionne automatiquement sur tous les clouds Azure : Public, Chine, Allemagne et Government. Suivez les instructions ci-dessous afin que Datadog détecte automatiquement le type de cloud que vous utilisez pour terminer l’intégration.

Intégration via l’interface de ligne de commande Azure

Afin d’intégrer Datadog à Azure à l’aide de l’interface de ligne de commande Azure, assurez-vous que [celle-ci est bien installée][44].

Commencez par vous connecter au compte Azure que vous souhaitez intégrer à Datadog :

az login

Exécutez la commande « account show » :

az account show

Saisissez la valeur Tenant ID générée dans le carré d’intégration Azure de Datadog, sous Tenant name/ID.

Créez une application en tant que service principal à l’aide du format :

az ad sp create-for-rbac --role reader --scopes /subscriptions/{id_abonnement}
  • Cette commande accorde au service principal le rôle reader pour l’abonnement que vous souhaitez surveiller.
  • La valeur appID générée à partir de cette commande doit être saisie dans le carré d’intégration Azure de Datadog, sous Client ID.
  • Ajoutez --name <NOM_PERSONNALISÉ> pour utiliser un nom personnalisé. Autrement, Azure générera un nom unique. Le nom n’est pas utilisé dans le processus de configuration.
  • Ajoutez --password <MOTDEPASSE_PERSONNALISÉ> pour utiliser un mot de passe personnalisé. Autrement, Azure générera un mot de passe unique. Ce mot de passe doit être saisi dans le carré d’intégration Azure de Datadog, sous Client Secret.

Commencez par vous connecter au compte Azure que vous souhaitez intégrer à Datadog :

azure login

Exécutez la commande « account show » :

az account show

Saisissez la valeur Tenant ID générée dans le carré d’intégration Azure de Datadog, sous Tenant name/ID.

Créez un nom et un mot de passe :

azure ad sp create -n <NOM> -p <MOTDEPASSE>
  • Le <NOM> n’est PAS utilisé et est seulement requis dans le cadre du processus de configuration.
  • Le <MOTDEPASSE> choisi doit être saisi dans le carré d’intégration Azure de Datadog, sous Client Secret.
  • La valeur Object Id renvoyée par cette commande est utilisée pour <ID_OBJET> dans la prochaine commande.

Créez une application en tant que service principal à l’aide du format :

azure role assignment create --objectId <ID_OBJET> -o Reader -c /subscriptions/<ID_ABONNEMENT>/
  • Cette commande accorde au service principal le rôle reader pour l’abonnement que vous souhaitez surveiller.
  • La valeur Service Principal Name générée à partir de cette commande doit être saisie dans le carré d’intégration Azure de Datadog, sous Client ID.
  • <ID_ABONNEMENT> correspond à l’abonnement Azure que vous souhaitez surveiller et est représenté par ID dans azure account show ou sur le portail.

Commencez par vous connecter au compte Azure que vous souhaitez intégrer à Datadog :

azure login

Exécutez la commande « account show » :

az account show

Saisissez la valeur Tenant ID générée dans le carré d’intégration Azure de Datadog, sous Tenant name/ID.

Créez un nom, home-page, identifier-uris et mot de passe :

azure ad app create --name "<NOM>" --home-page "<URL>" --identifier-uris "<URL>" --password "<MOTDEPASSE>"
  • Les valeurs name, home-page et identifier-uris ne sont PAS utilisées et sont seulement requises dans le cadre du processus de configuration.
  • Le password que vous choisissez doit être saisi dans le carré d’intégration Azure de Datadog, sous Client Secret.
  • La valeur AppId renvoyée par cette commande est utilisée dans la prochaine commande et doit être saisie dans le carré d’intégration Azure de Datadog, sous Client ID.

Créez un service principal avec :

Pour les interfaces de ligne de commande Azure < 0.10.2 :

azure ad sp create {app-id}

Pour les interfaces de ligne de commande Azure >= 0.10.2 :

azure ad sp create -a {app-id}
  • La valeur Object Id renvoyée par cette commande est utilisée pour <ID_OBJET> dans la prochaine commande.

Créez une application Active Directory à l’aide du format :

azure role assignment create --objectId <ID_OBJET> --roleName Reader --subscription <ID_ABONNEMENT>
  • Cette commande accorde au service principal le rôle reader pour l’abonnement que vous souhaitez surveiller.
  • <ID_ABONNEMENT> correspond à l’abonnement Azure que vous souhaitez surveiller et est représenté par ID dans azure account show ou sur le portail.

Intégration via le portail Azure

  1. Créez une application Web dans votre Active Directory et envoyez les bons identifiants à Datadog.
  2. Donnez à cette application une autorisation de lecture pour tous les abonnements que vous souhaitez surveiller.
Créer l’application Web
  1. Sous Azure Active Directory, accédez à Inscriptions des applications et cliquez sur Nouvelle inscription d’application :
  2. Saisissez les informations suivantes et cliquez sur le bouton Créer. Remarque : le nom et l’URL de connexion ne sont pas utilisés et sont seulement requis dans le cadre du processus de configuration.
  • Nom : Datadog Auth
  • Types de compte pris en charge : Accounts in this organizational directory only (Datadog)
  • URI de redirection : https://app.datadoghq.com. Si vous utilisez le site européen de Datadog : https://app.datadoghq.eu
Accorder un accès en lecture à l’application
  1. Accédez à la section Abonnements en utilisant la barre de recherche ou depuis la barre latérale de gauche :

  2. Cliquez sur l’abonnement que vous souhaitez surveiller.

  3. Sélectionnez Contrôle d’accès (IAM) dans le menu d’abonnement, puis Ajouter -> Ajouter une attribution de rôle :

  4. Pour Rôle, sélectionnez Lecteur. Sous Sélectionner, choisissez le nom de l’application que vous avez créée :

  5. Cliquez sur Enregistrer.

  6. Répétez ce processus pour tout autre abonnement que vous souhaitez surveiller à l’aide de Datadog. Remarque : les utilisateurs d’Azure Lighthouse peuvent ajouter les abonnements des locataires clients.

Remarque : les diagnostics doivent être activés pour que les machines virtuelles déployées avec ARM puissent recueillir des métriques. Consultez la section Activer les diagnostics.

Terminer l’intégration
  1. Dans Inscriptions des applications, sélectionnez l’application que vous avez créée, copiez les valeurs ID d’application et ID de locataire, puis collez-les dans le carré d’intégration Azure de Datadog, sous Client ID et Tenant ID.
  2. Pour cette même application, accédez à Gérer -> Certificats et secrets.
  3. Ajoutez une nouvelle Clé secrète client intitulée datadogClientSecret, sélectionnez un intervalle pour Date d’expiration et cliquez sur Ajouter :

  4. Une fois la valeur de la clé indiquée, collez-la dans le carré d’intégration Azure de Datadog, sous Client Secret, puis cliquez sur Install Integration ou Update Configuration.

Configuration

Vous pouvez choisir de limiter le nombre de machines virtuelles qui sont transmises à Datadog en ajoutant des tags sous Optionally filter to VMs with tag.

Cette liste de tags séparés par des virgules au format <KEY>:<VALUE> définit un filtre utilisé lors de la collecte de métriques. Les wildcards, tels que ? (pour un seul caractère) et * (pour plusieurs caractères), peuvent également être utilisés. Seules les machines virtuelles qui correspondent à l’un des tags définis sont importées dans Datadog. Les autres machines virtuelles sont ignorées. Ajoutez ! devant un tag pour exclure les machines virtuelles correspondant à ce tag. Par exemple :

datadog:monitored,env:production,!env:staging,instance-type:c1.*

Collecte de métriques

Une fois le carré d’intégration configuré, les métriques sont recueillies par un crawler. Pour recueillir des métriques supplémentaires, déployez l’Agent Datadog sur vos machines virtuelles :

Installation de l’Agent

  1. Dans le portail Azure, accédez à Machine virtuelle -> Paramètres -> Extensions -> Ajouter et sélectionnez l’Agent Datadog.
  2. Cliquez sur Créer, saisissez votre clé d’API Datadog et cliquez sur OK.

Pour effectuer l’installation de l’Agent en fonction du système d’exploitation ou de l’outil CICD, consultez les instructions d’installation de l’Agent Datadog au sein de l’application.

Remarque : lors de l’installation de l’Agent Datadog avec l’extension Azure, les contrôleurs de domaine ne sont pas pris en charge.

Validation

Vous devrez peut-être patienter quelques minutes avant que les métriques des applications apparaissent sous le nouvel abonnement.

Accédez au dashboard par défaut des machines virtuelles Azure pour visualiser les données de votre infrastructure, qui s’ajoutent automatiquement au dashboard.

Collecte de logs

Pour recueillir des logs à partir de l’ensemble de vos services Azure, sauf App Services, suivez cette méthode globale :

  1. Créez un Azure Event Hub depuis le portail Azure, l’interface de ligne de commande Azure ou Powershell.
  2. Configurez la fonction Datadog/Azure qui transmet les logs depuis votre Event Hub vers Datadog.
  3. Configurez vos services Azure de façon à ce que leurs logs soient transférés au Event Hub.

Créer une fonction Azure Event Hubs

Si vous n’avez jamais utilisé de fonction Azure, consultez la section Créer votre première fonction sur le portail Azure.

  1. Dans le portail Azure, accédez à Applications de fonctions -> Fonctions et cliquez sur Ajouter.
  2. Sélectionnez un abonnement, un groupe de ressources, une région et nommez votre fonction.
  3. Sélectionnez Code comme valeur du paramètre Publier, et Node.js comme valeur du paramètre Pile d’exécution.
  4. Cliquez sur Suivant : Hébergement.
  5. Sélectionnez un compte de stockage et un type de plan, puis sélectionnez Windows comme système d’exploitation.
  6. Passez en revue et créez votre nouvelle fonction en cliquant sur Create.
  7. Une fois le déploiement terminé, sélectionnez votre nouvelle fonction dans la liste des Applications de fonction.
  8. Choisissez de générer votre fonction Dans le portail et utilisez le modèle de déclencheur Event Hub (sous Autres modèles…). Si on vous le demande, installez l’extension Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.EventHubs.
  9. Sélectionnez ou ajoutez votre Connexion de l’Event Hub, le Groupe de consommateurs Event Hub et le Nom de l’Event Hub à partir desquels vous souhaitez récupérer des logs et cliquez sur Créer.
  10. Créez un fichier index.js et ajoutez le code de la fonction Datadog/Azure (remplacez <DATADOG_API_KEY> par votre clé d’API Datadog).
  11. Enregistrez la fonction.
  12. Pour Intégrer, définissez Nom du paramètre d’événement sur eventHubMessages, et cliquez sur Enregistrer.
  13. Vérifiez que vos logs sont présents dans le Log Explorer de Datadog pour confirmer que la fonction est bien configurée.

Pour recueillir des logs à partir de l’ensemble de vos Azure App Services, suivez cette méthode globale :

  1. Configurez Stockage Blob Azure depuis le portail Azure, Explorateur Stockage Azure, l’interface de ligne de commande Azure ou Powershell.
  2. Configurez la fonction Datadog/Azure chargée de transmettre les logs depuis votre stockage blob vers Datadog.
  3. Configurez vos Azure App Services de façon à transférer leurs logs au Stockage Blob.

Créer une fonction Stockage Blob Azure

Si vous n’avez jamais utilisé de fonction Azure, consultez la section Créer votre première fonction sur le portail Azure.

  1. Dans le portail Azure, accédez à Applications de fonctions -> Fonctions et cliquez sur Ajouter.
  2. Sélectionnez un abonnement, un groupe de ressources, une région et nommez votre fonction.
  3. Sélectionnez Code comme valeur du paramètre Publier, et Node.js comme valeur du paramètre Pile d’exécution.
  4. Cliquez sur Suivant : Hébergement.
  5. Sélectionnez un compte de stockage et un type de plan, puis sélectionnez Windows comme système d’exploitation.
  6. Passez en revue et créez votre nouvelle fonction en cliquant sur Create.
  7. Une fois le déploiement terminé, sélectionnez votre nouvelle fonction dans la liste des Applications de fonction.
  8. Choisissez de générer votre fonction Dans le portail et utilisez le modèle de déclencheur de Stockage Blob (sous Autres modèles…). Si on vous le demande, installez l’extension Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.EventHubs.
  9. Sélectionnez ou ajoutez votre Connexion du compte de stockage et cliquez sur Créer.
  10. Créez un fichier index.js et ajoutez le code de la fonction Datadog/Azure (remplacez <DATADOG_API_KEY> par votre clé d’API Datadog).
  11. Enregistrez la fonction.
  12. Pour Intégrer, définissez Nom du paramètre d’objet blob sur blobContent, et cliquez sur Enregistrer.
  13. Vérifiez que vos logs sont présents dans le Log Explorer de Datadog pour confirmer que la fonction est bien configurée.

Données collectées

Métriques

azure.cdn_profiles.status.status
(gauge)
Status of Azure CDN Profiles
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.commands.egress.abandon.success
(count)
Number of cloud-to-device commands abandoned by the device
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.commands.egress.complete.success
(count)
Number of cloud-to-device commands completed successfully by the device
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.commands.egress.reject.success
(count)
Number of cloud-to-device commands rejected by the device
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.methods.failure
(count)
The count of all failed direct method calls.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.methods.request_size
(gauge)
The average min and max of all successful direct method requests.
Shown as byte
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.methods.response_size
(gauge)
The average min and max of all successful direct method responses.
Shown as byte
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.methods.success
(count)
The count of all successful direct method calls.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.twin.read.failure
(count)
The count of all failed back-end-initiated twin reads.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.twin.read.size
(gauge)
The average min and max of all successful back-end-initiated twin reads.
Shown as byte
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.twin.read.success
(count)
The count of all successful back-end-initiated twin reads.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.twin.update.failure
(count)
The count of all failed back-end-initiated twin updates.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.twin.update.size
(gauge)
The average min and max size of all successful back-end-initiated twin updates.
Shown as byte
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.c2d.twin.update.success
(count)
The count of all successful back-end-initiated twin updates.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.endpoints.egress.built_in.events
(count)
Number of times messages were successfully written to the built-in endpoint (messages/events)
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.endpoints.egress.event_hubs
(count)
Number of times messages were successfully written to Event Hub endpoints
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.endpoints.egress.service_bus_queues
(count)
Number of times messages were successfully written to Service Bus Queue endpoints
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.endpoints.egress.service_bus_topics
(count)
Number of times messages were successfully written to Service Bus Topic endpoints
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.endpoints.egress.storage
(count)
Number of times messages were successfully written to storage endpoints
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.endpoints.egress.storage.blobs
(count)
Number of blobs written to storage endpoints
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.endpoints.egress.storage.bytes
(gauge)
Amount of data in bytes written to storage endpoints
Shown as byte
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.endpoints.latency.built_in.events
(gauge)
The average latency between message ingress to the IoT hub and message ingress into the built-in endpoint (messages/events) in milliseconds
Shown as millisecond
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.endpoints.latency.event_hubs
(gauge)
The average latency between message ingress to the IoT hub and message ingress into an Event Hub endpoint in milliseconds
Shown as millisecond
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.endpoints.latency.service_bus_queues
(gauge)
The average latency between message ingress to the IoT hub and message ingress into a Service Bus Queue endpoint in milliseconds
Shown as millisecond
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.endpoints.latency.service_bus_topics
(gauge)
The average latency between message ingress to the IoT hub and message ingress into a Service Bus Topic endpoint in milliseconds
Shown as millisecond
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.endpoints.latency.storage
(gauge)
The average latency between message ingress to the IoT hub and message ingress into a storage endpoint in milliseconds
Shown as millisecond
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.telemetry.egress.dropped
(count)
Number of messages dropped because the delivery endpoint was dead
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.telemetry.egress.fallback
(count)
Number of messages written to the fallback endpoint
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.telemetry.egress.invalid
(count)
The count of messages not delivered due to incompatibility with the endpoint
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.telemetry.egress.orphaned
(count)
The count of messages not matching any routes including the fallback route
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.telemetry.egress.success
(count)
Number of times messages were successfully written to endpoints (total)
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.telemetry.ingress.all_protocol
(count)
Number of device-to-cloud telemetry messages attempted to be sent to your IoT hub
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.telemetry.ingress.send_throttle
(count)
Number of throttling errors due to device throughput throttles
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.telemetry.ingress.success
(count)
Number of device-to-cloud telemetry messages sent successfully to your IoT hub
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.twin.read.failure
(count)
The count of all failed device-initiated twin reads.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.twin.read.size
(gauge)
The average min and max of all successful device-initiated twin reads.
Shown as byte
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.twin.read.success
(count)
The count of all successful device-initiated twin reads.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.twin.update.failure
(count)
The count of all failed device-initiated twin updates.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.twin.update.size
(gauge)
The average min and max size of all successful device-initiated twin updates.
Shown as byte
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.d2c.twin.update.success
(count)
The count of all successful device-initiated twin updates.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.daily_message_quota_used
(count)
Number of total messages used today. This is a cumulative value that is reset to zero at 00:00 UTC every day.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.device_data_usage
(count)
Bytes transferred to and from any devices connected to IotHub
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.devices.connected_devices.all_protocol
(count)
Number of devices connected to your IoT hub
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.devices.total_devices
(count)
Number of devices registered to your IoT hub
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.jobs.cancel_job.failure
(count)
The count of all failed calls to cancel a job.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.jobs.cancel_job.success
(count)
The count of all successful calls to cancel a job.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.jobs.completed
(count)
The count of all completed jobs.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.jobs.create_direct_method_job.failure
(count)
The count of all failed creation of direct method invocation jobs.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.jobs.create_direct_method_job.success
(count)
The count of all successful creation of direct method invocation jobs.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.jobs.create_twin_update_job.failure
(count)
The count of all failed creation of twin update jobs.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.jobs.create_twin_update_job.success
(count)
The count of all successful creation of twin update jobs.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.jobs.failed
(count)
The count of all failed jobs.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.jobs.list_jobs.failure
(count)
The count of all failed calls to list jobs.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.jobs.list_jobs.success
(count)
The count of all successful calls to list jobs.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.jobs.query_jobs.failure
(count)
The count of all failed calls to query jobs.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.jobs.query_jobs.success
(count)
The count of all successful calls to query jobs.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.tenant_hub.requested_usage_rate
(gauge)
requested usage rate
Shown as percent
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.twin_queries.failure
(count)
The count of all failed twin queries.
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.twin_queries.result_size
(gauge)
The average min and max of the result size of all successful twin queries.
Shown as byte
azure.devices_elasticpools_iothubtenants.twin_queries.success
(count)
The count of all successful twin queries.
azure.devices_elasticpools.elastic_pool.requested_usage_rate
(gauge)
requested usage rate
Shown as percent
azure.insights_autoscalesettings.metric_threshold
(count)
The configured autoscale threshold when autoscale ran.
azure.insights_autoscalesettings.observed_capacity
(count)
The capacity reported to autoscale when it executed.
azure.insights_autoscalesettings.observed_metric_value
(count)
The value computed by autoscale when executed
azure.insights_autoscalesettings.scale_actions_initiated
(count)
The direction of the scale operation.
azure.locationbasedservices_accounts.latency
(gauge)
Duration of API calls
Shown as millisecond
azure.network_connections.bits_in_per_second
(rate)
Bits ingressing Azure per second
Shown as bit
azure.network_connections.bits_out_per_second
(rate)
Bits egressing Azure per second
Shown as bit
azure.network_connections.status
(gauge)
Status of Azure Network Connections metrics
azure.network_dnszones.query_volume
(count)
Number of queries served for a DNS zone
azure.network_dnszones.record_set_capacity_utilization
(gauge)
Percent of Record Set capacity utilized by a DNS zone
Shown as percent
azure.network_dnszones.record_set_count
(count)
Number of Record Sets in a DNS zone
azure.network_networkwatchers_connectionmonitors.average_roundtrip_ms
(gauge)
Average network round-trip time (ms) for connectivity monitoring probes sent between source and destination
Shown as millisecond
azure.network_networkwatchers_connectionmonitors.probes_failed_percent
(gauge)
% of connectivity monitoring probes failed
Shown as percent
azure.network_trafficmanagerprofiles.qps_by_endpoint
(count)
Number of times a Traffic Manager endpoint was returned in the given time frame
azure.network_virtualnetworkgateways.tunnel_average_bandwidth
(rate)
Average bandwidth of a tunnel in bytes per second
Shown as byte
azure.network_virtualnetworkgateways.tunnel_egress_bytes
(gauge)
Outgoing bytes of a tunnel
Shown as byte
azure.network_virtualnetworkgateways.tunnel_egress_packet_drop_tsmismatch
(count)
Outgoing packet drop count from traffic selector mismatch of a tunnel
azure.network_virtualnetworkgateways.tunnel_egress_packets
(count)
Outgoing packet count of a tunnel
azure.network_virtualnetworkgateways.tunnel_ingress_bytes
(gauge)
Incoming bytes of a tunnel
Shown as byte
azure.network_virtualnetworkgateways.tunnel_ingress_packet_drop_tsmismatch
(count)
Incoming packet drop count from traffic selector mismatch of a tunnel
azure.network_virtualnetworkgateways.tunnel_ingress_packets
(count)
Incoming packet count of a tunnel
azure.operationalinsights_workspaces.status
(gauge)
Status of Azure Operational Insights
azure.powerbidedicated_capacities.query_duration
(gauge)
DAX Query duration in last interval
Shown as millisecond
azure.powerbidedicated_capacities.query_pool_job_queue_length
(count)
Number of jobs in the queue of the query thread pool.
azure.servicefabric_clusters.status
(gauge)
Status of Azure Service Fabric
azure.storage.availability
(gauge)
The percentage of availability for the storage service or the specified API operation.
Shown as percent
azure.storage.egress
(gauge)
The amount of egress data, in bytes.
Shown as byte
azure.storage.ingress
(gauge)
The amount of ingress data, in bytes.
Shown as byte
azure.storage.status
(gauge)
Status of Azure Storage Integration
azure.storage.success_e2_e_latency
(gauge)
The average end-to-end latency of successful requests made to a storage service or the specified API operation, in milliseconds.
Shown as millisecond
azure.storage.success_server_latency
(gauge)
The average latency used by Azure Storage to process a successful request, in milliseconds.
Shown as millisecond
azure.storage.transactions
(count)
The number of requests made to a storage service or the specified API operation.
azure.storage.used_capacity
(gauge)
Account used capacity
Shown as byte
azure.web_sites_slots.app_connections
(count)
Connections
azure.web_sites_slots.average_memory_working_set
(gauge)
Average memory working set
Shown as byte
azure.web_sites_slots.average_response_time
(count)
Average Response Time
Shown as second
azure.web_sites_slots.bytes_received
(gauge)
Data In
Shown as byte
azure.web_sites_slots.bytes_sent
(gauge)
Data Out
Shown as byte
azure.web_sites_slots.cpu_time
(gauge)
CPU Time
Shown as second
azure.web_sites_slots.function_execution_count
(count)
Function Execution Count
azure.web_sites_slots.function_execution_units
(count)
Function Execution Units
azure.web_sites_slots.handles
(count)
Handle Count
azure.web_sites_slots.http101
(count)
Http 101
azure.web_sites_slots.http2xx
(count)
Http 2xx
azure.web_sites_slots.http3xx
(count)
Http 3xx
azure.web_sites_slots.http401
(count)
Http 401
azure.web_sites_slots.http403
(count)
Http 403
azure.web_sites_slots.http404
(count)
Http 404
azure.web_sites_slots.http406
(count)
Http 406
azure.web_sites_slots.http4xx
(count)
Http 4xx
azure.web_sites_slots.http5xx
(count)
Http Server Errors
azure.web_sites_slots.memory_working_set
(gauge)
Memory working set
Shown as byte
azure.web_sites_slots.requests
(count)
Requests
azure.web_sites_slots.threads
(count)
Thread Count

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