# Azure Front DoorのログをLog Analyticsで分析する方法

## 目次

1. はじめに

2. Azure Front Doorとは？

3. Log Analyticsとは？

4. Azure Front DoorのログをLog Analyticsに送信する準備

5. Log Analyticsでのログインジェスト

6. Kusto Query Language（KQL）の基本

7. Azure Front Doorログのクエリ例

8. ダッシュボードの作成

9. Log Analyticsでのアラート設定

10. まとめ

## 1. はじめに

Azure Front Doorは、Microsoft Azureの多機能なロードバランシングサービスとして、ユーザーのリクエストを迅速かつ効率的に処理します。そのログを分析することで、パフォーマンスの最適化や問題のトラブルシューティングが可能になります。本記事では、Azure Front DoorのログをLog Analyticsで効果的に分析する方法を解説します。

## 2. Azure Front Doorとは？

Azure Front Doorは、Webトラフィックのロードバランシングを行うためのサービスであり、高速なコンテンツ配信を可能にします。主に以下の機能を提供しています。

- グローバルな負荷分散

- SSL/TLS終了

- リクエストのWebアプリケーションファイアウォール（WAF）

## 3. Log Analyticsとは？

Log Analyticsは、Azure Monitorの一部で、さまざまなデータソースからデータを収集、分析するためのツールです。Kusto Query Language（KQL）を使用して、データの検索や視覚化を行えます。

## 4. Azure Front DoorのログをLog Analyticsに送信する準備

1. **Log Analyticsワークスペースの作成：**

   - AzureポータルでLog Analyticsワークスペースを作成します。

2. **ログの送信設定：**

   - Azure Front DoorからLog Analyticsへログを送信する設定を行います。具体的には、

     - Azureポータルにおいて、Front Doorプロフィールのログ設定から「診断設定」を開きます。

     - 診断ログを有効にし、出力先として「Azure Monitor Logs」を選択します。

## 5. Log Analyticsでのログインジェスト

設定が完了したら、データがLog Analyticsワークスペースに蓄積され始めます。ログが保存されるテーブルは、通常 `AzureDiagnostics` テーブルです。

## 6. Kusto Query Language（KQL）の基本

KQLは、Log Analyticsでクエリを実行するために使用します。基本的な構文は以下のとおりです。

```kql

AzureDiagnostics

| where ResourceType == "FRONTDOOR"

| summarize count() by bin(TimeGenerated, 1h)

```

このクエリは、Azure Front Doorのリソースタイプのログを1時間ごとにグループ化して、エントリをカウントします。

## 7. Azure Front Doorログのクエリ例

具体的なクエリ例を見ていきましょう。

### 7-1. 特定のステータスコードのリクエスト数を集計

```kql

AzureDiagnostics

| where ResourceType == "FRONTDOOR"

| where responseStatus_s == "404"

| summarize count() by bin(TimeGenerated, 1h)

```

### 7-2. クライアントIPごとのリクエスト数

```kql

AzureDiagnostics

| where ResourceType == "FRONTDOOR"

| summarize count() by clientIp_s

```

## 8. ダッシュボードの作成

クエリ条件を満たす結果をダッシュボード化することで、一目で状況を確認できます。Azureポータルの「Azure Monitor」から「ログ」を選択し、クエリを実行してグラフや表として保存し、ダッシュボードにピン留めします。

## 9. Log Analyticsでのアラート設定

1. **クエリベースのアラート：**

   - 特定の状況が発生した場合にアラートを受信するため、クエリを基にアラートルールを設定することが可能です。

   - 総リクエスト数がしきい値を超えた場合や、障害状態を検知した場合などに通知が来るように設定します。

## 10. まとめ

Azure Front DoorのログをLog Analyticsで分析することにより、システムの可視性を向上させ、正常な動作を保つための貴重な洞察を得ることができます。KQLを活用したログのクエリ分析や、ダッシュボード、アラートの設定を通じて、運用の効率化と問題解決が可能になります。

Azure Front DoorのログをLog Analyticsで分析する方法

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