# 目次

1. はじめに

2. Log Analyticsとは

3. 定期的なクエリ実行の必要性

4. Log Analyticsでクエリを設定する手順

    1. Azureポータルへのアクセス

    2. Log Analyticsワークスペースの選択

    3. クエリの作成と保存

5. 定期的な実行を設定する方法

    1. Azure Logic Appsを利用したクエリの自動化

    2. スケジュールの作成

6. クエリ結果のレポート出力

    1. Power BIとの連携

    2. 他のBIツールとの統合

7. まとめ

8. 参考資料

# 1. はじめに

Log Analyticsは、Azure Monitorの一部で、大量のログデータを効率的に収集し、管理し、分析するためのツールです。多くのエンジニアやIT管理者にとって、適切なクエリの設定とその結果のレポートは、システムやアプリケーションのパフォーマンスを監視する上で極めて重要です。本記事では、Log Analyticsを用いた定期的なクエリの実行方法と、その結果をレポートとして出力する手順を詳しく解説します。

# 2. Log Analyticsとは

Log AnalyticsはAzure Cloud上で提供されるサービスで、主にシステムおよびアプリケーションのログデータをリアルタイムで分析するためのツールです。このサービスを利用することで、複雑なクエリを使用してログデータを素早く検索し、システムの健全性、パフォーマンス、セキュリティに関するインサイトを得ることができます。

# 3. 定期的なクエリ実行の必要性

システム管理者やDevOpsエンジニアが日常的に取り組む課題の一つに、増大するログデータの管理があります。定期的にクエリを実行し、ログデータを分析することで、異常検知やリソースの最適化を図ることができます。これにより、システムの信頼性を向上させ、運用コストを削減することが可能です。

# 4. Log Analyticsでクエリを設定する手順

## 4.1 Azureポータルへのアクセス

Azureポータルは、Log Analyticsを操作するためのエントリーポイントです。まず、[Azureポータル](https://portal.azure.com/)にログインします。

## 4.2 Log Analyticsワークスペースの選択

ポータル内で、目的のLog Analyticsワークスペースを選択します。ワークスペースは、ログデータの収集およびクエリの実行の中心となる環境です。

## 4.3 クエリの作成と保存

Azure Monitorの「Log」セクションに移動し、KQL（Kusto Query Language）を使用してクエリを作成します。例として、システムイベントログから特定のエラーレベルを抽出するクエリを以下に示します。

![img](/mosaic-code.jpg)

作成したクエリは「保存」ボタンをクリックして保存します。これにより、再利用可能なクエリとしてワークスペースに保管されます。

# 5. 定期的な実行を設定する方法

## 5.1 Azure Logic Appsを利用したクエリの自動化

Azure Logic Appsは、クラウドベースのワークフロー自動化プラットフォームです。これを活用して、Log Analyticsクエリを自動的に実行するスケジュールを作成します。

1. Azureポータルで、「Logic Apps」を検索して新しいロジックアプリを作成します。

2. 「スケジュールされた頻度ごとにトリガー」でクエリ実行の頻度を設定します。

3. 「データ操作」ステップを追加し、保存済みクエリを実行します。

## 5.2 スケジュールの作成

Logic Appsのトリガーを利用して、クエリの実行スケジュールを詳細に設定します。例えば、毎日午前9時に実行する場合は、以下のように設定します。

![img](/mosaic-code.jpg)

# 6. クエリ結果のレポート出力

## 6.1 Power BIとの連携

クエリ結果をビジュアルレポートとして出力するには、Power BIを活用するのが有効です。Power BIはさまざまなソースからデータを収集し、リアルタイムで分析可能なダッシュボードを構築することができます。

1. Power BIで新しいレポートを作成し、Log Analyticsのデータソースを追加します。

2. 必要なクエリをPower BI内で実行し、視覚的なレポートをデザインします。

## 6.2 他のBIツールとの統合

Power BI以外にも、TableauやQlik SenseなどのBIツールを利用して、Log Analyticsのクエリ結果を分析および視覚化できます。これらのツールを活用することで、さらにグラフィカルでわかりやすいレポート作成が可能になります。

# 7. まとめ

Log Analyticsを用いることで、システムの健全性を維持しつつ、効率的な運用が可能です。定期的なクエリ実行の自動化とレポート出力は、より迅速で正確な意思決定を支援します。本記事では、Azure Logic Appsを使用した自動化とPower BIなどのBIツールを用いたレポート作成の手順を解説しました。効率的なシステム運用のためにぜひこれらの手法を取り入れてみてください。

# 8. 参考資料

- [Azure Monitor Documentation](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/)

- [Power BI Documentation](https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/)

このガイドが、Log Analyticsでのクエリ実行とレポート出力を行う上での手助けとなれば幸いです。

# 目次

1. はじめに

2. Log Analyticsとは

3. 定期的なクエリ実行の必要性

4. Log Analyticsでクエリを設定する手順

    1. Azureポータルへのアクセス

    2. Log Analyticsワークスペースの選択

    3. クエリの作成と保存

5. 定期的な実行を設定する方法

    1. Azure Logic Appsを利用したクエリの自動化

    2. スケジュールの作成

6. クエリ結果のレポート出力

    1. Power BIとの連携

    2. 他のBIツールとの統合

7. まとめ

8. 参考資料

# 1. はじめに

Log Analyticsは、Azure Monitorの一部で、大量のログデータを効率的に収集し、管理し、分析するためのツールです。多くのエンジニアやIT管理者にとって、適切なクエリの設定とその結果のレポートは、システムやアプリケーションのパフォーマンスを監視する上で極めて重要です。本記事では、Log Analyticsを用いた定期的なクエリの実行方法と、その結果をレポートとして出力する手順を詳しく解説します。

# 2. Log Analyticsとは

Log AnalyticsはAzure Cloud上で提供されるサービスで、主にシステムおよびアプリケーションのログデータをリアルタイムで分析するためのツールです。このサービスを利用することで、複雑なクエリを使用してログデータを素早く検索し、システムの健全性、パフォーマンス、セキュリティに関するインサイトを得ることができます。

# 3. 定期的なクエリ実行の必要性

システム管理者やDevOpsエンジニアが日常的に取り組む課題の一つに、増大するログデータの管理があります。定期的にクエリを実行し、ログデータを分析することで、異常検知やリソースの最適化を図ることができます。これにより、システムの信頼性を向上させ、運用コストを削減することが可能です。

# 4. Log Analyticsでクエリを設定する手順

## 4.1 Azureポータルへのアクセス

Azureポータルは、Log Analyticsを操作するためのエントリーポイントです。まず、[Azureポータル](https://portal.azure.com/)にログインします。

## 4.2 Log Analyticsワークスペースの選択

ポータル内で、目的のLog Analyticsワークスペースを選択します。ワークスペースは、ログデータの収集およびクエリの実行の中心となる環境です。

## 4.3 クエリの作成と保存

Azure Monitorの「Log」セクションに移動し、KQL（Kusto Query Language）を使用してクエリを作成します。例として、システムイベントログから特定のエラーレベルを抽出するクエリを以下に示します。

```kusto

Event

| where Level == "Error"

| summarize count() by Computer

```

作成したクエリは「保存」ボタンをクリックして保存します。これにより、再利用可能なクエリとしてワークスペースに保管されます。

# 5. 定期的な実行を設定する方法

## 5.1 Azure Logic Appsを利用したクエリの自動化

Azure Logic Appsは、クラウドベースのワークフロー自動化プラットフォームです。これを活用して、Log Analyticsクエリを自動的に実行するスケジュールを作成します。

1. Azureポータルで、「Logic Apps」を検索して新しいロジックアプリを作成します。

2. 「スケジュールされた頻度ごとにトリガー」でクエリ実行の頻度を設定します。

3. 「データ操作」ステップを追加し、保存済みクエリを実行します。

## 5.2 スケジュールの作成

Logic Appsのトリガーを利用して、クエリの実行スケジュールを詳細に設定します。例えば、毎日午前9時に実行する場合は、以下のように設定します。

```yaml

triggers:

  - type: Recurrence

    interval: 1

    frequency: Day

    startTime: '2025-02-26T09:00:00Z'

```

# 6. クエリ結果のレポート出力

## 6.1 Power BIとの連携

クエリ結果をビジュアルレポートとして出力するには、Power BIを活用するのが有効です。Power BIはさまざまなソースからデータを収集し、リアルタイムで分析可能なダッシュボードを構築することができます。

1. Power BIで新しいレポートを作成し、Log Analyticsのデータソースを追加します。

2. 必要なクエリをPower BI内で実行し、視覚的なレポートをデザインします。

## 6.2 他のBIツールとの統合

Power BI以外にも、TableauやQlik SenseなどのBIツールを利用して、Log Analyticsのクエリ結果を分析および視覚化できます。これらのツールを活用することで、さらにグラフィカルでわかりやすいレポート作成が可能になります。

# 7. まとめ

Log Analyticsを用いることで、システムの健全性を維持しつつ、効率的な運用が可能です。定期的なクエリ実行の自動化とレポート出力は、より迅速で正確な意思決定を支援します。本記事では、Azure Logic Appsを使用した自動化とPower BIなどのBIツールを用いたレポート作成の手順を解説しました。効率的なシステム運用のためにぜひこれらの手法を取り入れてみてください。

# 8. 参考資料

- [Azure Monitor Documentation](https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/)

- [Power BI Documentation](https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/)

このガイドが、Log Analyticsでのクエリ実行とレポート出力を行う上での手助けとなれば幸いです。

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