将 Log Analytics 与 Power BI 集成

Azure Monitor Logs 为引入日志提供了端到端解决方案。 在 Log Analytics（用于查询日志的 Azure Monitor 用户界面）中，可以将日志数据连接到 Microsoft 的 Power BI 数据可视化平台。

本文介绍如何通过导出查询结果将Log Analytics连接到Power BI。 使用从Log Analytics导出的数据在Power BI中生成报表和仪表板。

注意

使用免费的Power BI功能来集成和创建报表和仪表板。 更高级的功能（例如共享工作、计划刷新、数据流和增量刷新）可能需要购买 Power BI Pro 或 Premium 帐户。 有关详细信息，请参阅详细了解 Power BI 定价和功能。

先决条件

  • 若要将查询导出到可在 Power BI Desktop 中使用的 .txt 文件，需要具有 Power BI Desktop。
  • 若要直接在 Power BI 服务中基于查询创建新数据集，请执行以下操作：

所需的权限

  • 若要将查询导出到可在 Power BI Desktop 中使用的 .txt 文件，你需要对你查询的 Log Analytics 工作区具有 Microsoft.OperationalInsights/workspaces/query/*/read 权限，例如 Log Analytics 读取者内置角色提供的权限。
  • 若要直接在 Power BI 服务中基于查询创建新数据集，你需要对你查询的 Log Analytics 工作区具有 Microsoft.OperationalInsights/workspaces/write 权限，例如 Log Analytics 参与者内置角色提供的权限。

从Log Analytics连接到Power BI

若要将日志数据导出到Power BI，请从Log Analytics中的查询开始：

  1. 在 Azure 门户中，转到Log Analytics工作区。
  2. 选择 Logs 打开Log Analytics查询编辑器。
  3. 编写或选择Kusto 查询语言（KQL）查询，该查询返回要在Power BI中可视化的数据。
  4. 选择 “运行 ”以验证查询是否返回预期结果。
  5. 在工具栏上，选择Export，然后选择下一部分所述的Power BI选项之一。

根据 Log Analytics 查询创建 Power BI 数据集和报表

Share 菜单提供了一个选项，用于处理Power BI中的Log Analytics查询结果：

  • Power BI（作为 M 查询）：此选项将查询导出到一个包含 M（Power Query 公式语言）脚本的.txt文件，其中包括 Log Analytics 工作区的连接详细信息。 在 Power BI Desktop 中打开此文件，以将查询结果加载为数据源。 如果需要以Power BI 服务中不可用的方式对数据进行建模或转换，请使用此选项。 否则，请考虑将查询导出为新数据集。

注意

导出操作受 Log Analytics 查询 API 限制的约束。 如果你的查询结果超出了查询 API 返回的数据的大小上限，则该操作将导出部分结果。

使用 Power BI 数据流收集数据

Power BI数据流提供了将Log Analytics数据引入Power BI的替代方法。 数据流是基于云的 ETL（提取、转换和加载）过程，用于收集、转换和存储用于多个Power BI数据集的数据。

当您需要时使用数据流：

  • 集中多个数据集和报表共享的数据准备逻辑。
  • 在建模之前，将Log Analytics数据与其他源中的数据合并在一起。
  • 计划数据刷新，而无需Power BI桌面。

若要将数据流连接到Log Analytics，请在数据流中添加Azure Log Analytics连接器作为数据源。 有关详细信息，请参阅 在 Power BI 中创建和使用数据流。

增量刷新

Power BI数据集和Power BI数据流都支持增量刷新。 数据集的增量刷新可用于 Power BI Pro 和 Premium 许可证。 数据流的增量刷新需要Power BI Premium。

增量刷新会执行较小的查询，并在每次运行时仅更新较少量的数据，而不是在运行查询时一次又一次地重新引入所有数据。 可以保存大量数据，但每次运行查询时会添加新的增量数据。 此行为非常适合运行时间较长的报表。

Power BI 增量刷新依赖于结果集中存在 datetime 字段。 在配置增量刷新之前，请确保 Log Analytics 查询结果集包含至少一个“日期/时间”字段。

有关增量刷新配置方面的详细信息和具体方法，请参阅 Power BI 数据集和增量刷新以及 Power BI 数据流和增量刷新。

报表和仪表板

数据在Power BI中可用后，可以创建报表和仪表板来可视化日志数据。 常见用例包括：

  • 生成显示Azure Monitor日志中的操作运行状况指标的仪表板。
  • 创建一段时间内跟踪日志查询结果的趋势报告。
  • 与无权访问Log Analytics的利益干系人共享见解。

有关详细信息，请参阅创建并共享第一个Power BI报表和Power BI设计器仪表板简介。

后续步骤

了解如何执行以下操作：

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