Microsoft Azure Monitor

Azure Monitor는 다양한 원천에서 데이터를 수집하여 통합된 관찰 가능성을 제공한다. 데이터 수집은 에이전트 기반 방식과 에이전트리스 방식으로 나뉜다. 에이전트 기반 방식의 핵심은 Log Analytics 에이전트와 Azure 진단 확장이다. 이들은 가상 머신, 온-프레미스 서버, 다른 클라우드 환경의 게스트 운영 체제로부터 성능 카운터, 이벤트 로그, 사용자 지정 로그를 수집한다. 특히 Azure Monitor for VMs와 Azure Monitor for Containers는 각각 가상 머신과 컨테이너 환경을 위한 특화된 에이전트를 활용하여 심층적인 인프라 데이터를 수집한다.

애플리케이션 데이터 수집에는 Application Insights가 주로 사용된다. SDK를 애플리케이션 코드에 삽입하거나 에이전트리스 방식으로 실행 시점에 계측하여 요청 속도, 실패율, 예외, 종속성 호출 같은 상세한 애플리케이션 성능 관리 데이터를 수집한다. 이는 .NET, Java, Node.js를 비롯한 다양한 언어와 프레임워크를 지원한다.

Azure 플랫폼 자체에서 생성되는 데이터는 에이전트 없이 자동으로 수집된다. 여기에는 모든 Azure 리소스의 성능을 나타내는 플랫폼 메트릭, 구독 수준의 관리 작업을 기록하는 활동 로그, 그리고 Azure SQL Database나 Azure Key Vault 같은 리소스의 내부 운영을 보여주는 리소스 로그가 포함된다. 또한 사용자는 REST API, CLI, PowerShell을 통해 애플리케이션 이벤트나 비즈니스 메트릭 같은 사용자 지정 데이터를 직접 수집할 수 있다. 수집된 모든 데이터는 통합된 Azure Monitor Logs 작업 영역이나 메트릭 데이터베이스로 전송되어 분석을 기다린다.

Azure Monitor는 수집된 방대한 데이터를 분석하고 직관적인 형태로 시각화할 수 있는 강력한 도구를 제공한다. 이를 통해 운영 팀은 시스템 상태를 빠르게 파악하고 성능 문제의 근본 원인을 식별할 수 있다.

데이터 분석의 핵심은 Kusto 쿼리 언어(KQL)를 기반으로 한 로그 분석(Log Analytics)이다. 사용자는 이 쿼리 언어를 사용하여 구조화된 로그 데이터와 메트릭 데이터를 자유롭게 탐색하고, 복잡한 상관 관계 분석을 수행하며, 특정 이벤트나 패턴을 검색할 수 있다. 이를 통해 단순한 오류 확인을 넘어 트랜잭션 흐름을 추적하거나 사용자 행동을 분석하는 등 심층적인 인사이트를 도출한다.

분석 결과의 시각화를 위해 애저 대시보드와 통합 문서(Workbooks)가 활용된다. 애저 대시보드는 주요 메트릭과 로그 쿼리 결과를 타일 형태로 배치하여 한눈에 볼 수 있는 실시간 운영 뷰를 제공한다. 통합 문서는 더욱 유연하게 텍스트, 쿼리, 차트, 그래프를 결합하여 대화형 보고서를 만들 수 있어 문제 진단 과정이나 특정 사건에 대한 포스트모템 분석 문서 작성에 적합하다. 또한 애플리케이션 인사이트는 애플리케이션 성능을 자동으로 분석하여 요청 실패율, 서버 응답 시간 등의 핵심 지표를 시각적으로 보여준다.

이러한 분석 및 시각화 기능은 IT 운영 관리와 사이트 신뢰성 엔지니어링 실무에 직접적으로 기여한다. 팀은 사용자 정의 대시보드를 통해 서비스 상태를 상시 모니터링하고, 통합 문서를 활용해 복잡한 인시던트를 협업하며 조사할 수 있다. 궁극적으로 데이터 기반 의사 결정을 촉진하여 시스템의 관찰 가능성과 전반적인 신뢰성을 높이는 데 목적이 있다.

Azure Monitor의 경고 및 자동화 기능은 시스템에서 발생하는 중요한 조건이나 문제를 사전에 감지하고, 이에 대응하는 조치를 자동으로 실행할 수 있게 해준다. 이를 통해 운영 팀은 수동 개입 없이도 인프라와 애플리케이션의 건강 상태를 사전에 관리하고 장애 발생 시 빠르게 대응할 수 있다.

경고 기능은 메트릭, 로그, 활동 로그 등 다양한 데이터 원본을 기반으로 조건을 설정할 수 있다. 사용자는 특정 메트릭 값이 임계치를 초과하거나, 로그 쿼리 결과에서 특정 패턴이 발견되는 경우 등을 트리거로 삼아 경고 규칙을 생성한다. 경고가 발생하면 이메일, SMS, 푸시 알림 또는 웹훅을 통해 ITSM 도구나 슬랙, 마이크로소프트 팀즈 같은 협업 플랫폼으로 즉시 통보할 수 있다. 또한 경고는 애저 모니터 액션 그룹을 통해 그룹화되어 관리되며, 특정 상황에 따라 다른 담당자 그룹에 알림을 보내는 정교한 알림 체계를 구성할 수 있다.

자동화는 경고와 연동되어 사전 정의된 수정 작업을 실행하는 핵심 요소다. 애저 오토메이션의 Runbook 기능과 통합되어, 경고가 발생했을 때 자동으로 특정 스크립트를 실행하도록 설정할 수 있다. 예를 들어, CPU 사용률이 지속적으로 높은 가상 머신의 인스턴스를 자동으로 확장하거나, 애플리케이션 오류 로그가 특정 횟수 이상 쌓이면 관련 프로세스를 재시작하는 등의 작업을 수행한다. 이를 통해 단순 반복적인 운영 작업을 자동화하고, 인시던트 대응 시간을 크게 단축시킬 수 있다.

이러한 경고 및 자동화 체계는 데브옵스와 사이트 신뢰성 엔지니어링 관행의 핵심을 지원한다. 지속적인 모니터링과 자동화된 대응은 시스템의 가용성과 신뢰성을 높이는 동시에 운영 팀의 업무 부담을 줄여준다. 사용자는 애저 포털, 애저 리소스 관리자 템플릿, 애저 CLI 또는 애저 PowerShell 모듈을 통해 경고 규칙과 자동화 작업을 구성하고 관리할 수 있다.

Azure Monitor는 폐쇄적인 모니터링 도구가 아니라, 광범위한 통합과 확장성을 제공하는 개방형 플랫폼이다. 이는 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 환경을 포함한 다양한 IT 인프라를 포괄적으로 관리할 수 있는 기반을 마련한다.

서비스의 통합성은 크게 두 가지 측면에서 나타난다. 첫째, Azure Monitor는 마이크로소프트 애저의 모든 서비스와 깊이 통합되어 있어, 별도의 구성 없이도 플랫폼 메트릭과 리소스 로그를 자동으로 수집할 수 있다. 둘째, 온-프레미스 환경이나 아마존 웹 서비스, 구글 클라우드 플랫폼과 같은 타 클라우드의 리소스도 에이전트나 API를 통해 모니터링 데이터를 수집할 수 있도록 지원한다. 또한, IT 서비스 관리 도구인 ServiceNow나 PagerDuty와 같은 타사 플랫폼과의 연동을 통해 경고 및 인시던트 관리 워크플로를 확장할 수 있다.

확장성 측면에서는 사용자가 자신의 비즈니스 요구에 맞게 모니터링 환경을 자유롭게 구성할 수 있다. REST API를 활용하면 모니터링 데이터를 프로그래밍 방식으로 수집하거나 외부 시스템으로 내보낼 수 있으며, 논리 앱이나 Azure Functions를 이용해 데이터 기반의 맞춤형 자동화 워크플로를 구축할 수 있다. 또한, 커뮤니티에서 제공하는 다양한 솔루션 템플릿과 관리형 서비스 공급자 프로그램을 통해 기능을 빠르게 확장할 수 있는 생태계를 갖추고 있다.

Azure Monitor Logs는 Azure Monitor의 핵심 구성 요소로서, 구조화, 반구조화, 비구조화 데이터를 포함한 다양한 로그 데이터를 수집, 저장, 분석하는 데 사용되는 플랫폼 서비스이다. 이 서비스는 과거에 Log Analytics라는 독립 서비스로 제공되었으나, 현재는 Azure Monitor에 완전히 통합되어 Azure Monitor Logs로 불리며, 여전히 데이터를 쿼리하고 분석하는 작업 영역을 Log Analytics 작업 영역이라고 부른다.

이 서비스의 핵심은 강력한 쿼리 언어인 KQL(Kusto Query Language)을 기반으로 한 로그 분석 기능이다. 사용자는 KQL을 사용하여 방대한 양의 로그 데이터에서 특정 이벤트를 검색하거나, 성능 추세를 분석하며, 근본 원인을 진단할 수 있다. 수집된 데이터는 Log Analytics 작업 영역에 저장되며, 여기에는 가상 머신, 컨테이너, 애플리케이션, Azure 활동 로그 등 다양한 원본의 데이터가 통합되어 저장된다.

주요 사용 사례로는 애플리케이션 오류 추적, 사용자 트랜잭션 분석, 보안 사고 조사, 인프라 성능 및 가용성 모니터링 등이 있다. 또한 사전 정의된 쿼리나 사용자 정의 쿼리를 기반으로 경고를 생성하여 특정 조건이 감지되면 팀에 자동으로 알림을 보낼 수 있다. Azure Monitor Logs는 Azure Automation, Azure Sentinel, Power BI 등 다른 Azure 및 Microsoft 서비스와의 원활한 통합을 제공하여 데이터 분석과 자동화된 대응을 가능하게 한다.

Azure Monitor Metrics는 마이크로소프트 애저 리소스에서 생성된 수치형 성능 데이터를 수집하고 분석하는 핵심 구성 요소이다. 이 서비스는 CPU 사용률, 메모리 사용량, 디스크 IOPS, 네트워크 처리량과 같은 시간 경과에 따른 측정값을 처리한다. 메트릭 데이터는 일반적으로 가볍고 실시간에 가까운 특성을 가지므로, 리소스의 상태와 성능을 즉시 파악하고 시각화하는 데 최적화되어 있다.

Azure Monitor Metrics는 가상 머신, 애저 앱 서비스, 애저 SQL 데이터베이스를 포함한 대부분의 애저 서비스에서 플랫폼 메트릭을 자동으로 수집한다. 수집된 메트릭은 애저 메트릭 탐색기를 통해 차트로 시각화하거나, 애저 대시보드에 고정하여 실시간 모니터링을 수행할 수 있다. 또한, 이러한 메트릭은 경고 규칙의 기초 데이터로 활용되어 특정 임계값을 초과할 경우 팀에 자동으로 알림을 전송한다.

메트릭 데이터는 구조화된 형식으로 저장되며, 1분 간격으로 자동 수집되는 것이 일반적이다. 이 데이터는 애저 모니터 메트릭 데이터베이스에 저장되며, 로그 데이터에 비해 상대적으로 짧은 보존 기간을 가진다. 사용자는 애저 모니터 로그와 같은 다른 구성 요소와 통합하여 메트릭 데이터를 보다 깊이 있게 분석할 수도 있다.

애플리케이션 인사이트는 마이크로소프트 애저 모니터의 핵심 구성 요소로서, 웹 애플리케이션과 서비스의 성능, 가용성 및 사용 패턴을 모니터링하는 애플리케이션 성능 관리 도구이다. 이 서비스는 개발자와 사이트 신뢰성 엔지니어링 팀이 애플리케이션의 실시간 상태를 파악하고 성능 문제를 신속하게 진단하며 사용자 경험을 이해하는 데 중점을 둔다.

애플리케이션 인사이트는 .NET, Java, Node.js, Python 등 다양한 프로그래밍 언어와 프레임워크를 지원하며, 애저, 온프레미스 또는 다른 클라우드 컴퓨팅 환경에 호스팅된 애플리케이션에 통합될 수 있다. 주요 데이터 수집 원천으로는 애플리케이션에서 발생하는 요청, 종속성 호출, 예외, 추적 로그, 성능 카운터 등이 포함된다. 수집된 데이터는 애저 모니터 로그의 일부로 저장되어 강력한 로그 분석 쿼리를 통해 심층 분석이 가능하다.

이 서비스는 애플리케이션의 응답 시간, 실패율, 서버 요청량 같은 핵심 메트릭을 자동으로 수집하고 시각화한다. 또한 사용자 흐름, 세션 분석, 실시간 메트릭 스트림과 같은 기능을 제공하여 애플리케이션이 어떻게 사용되고 있는지에 대한 통찰력을 제공한다. 수집된 데이터를 기반으로 성능 저하나 오류율 증가와 같은 비정상적인 상황을 감지하면 사전에 정의된 임계값에 따라 경고를 생성할 수 있다.

애플리케이션 인사이트는 애저 데브옵스 파이프라인과의 긴밀한 통합을 통해 지속적 통합 및 지속적 배포 과정에서의 애플리케이션 상태 모니터링을 지원한다. 이를 통해 개발 팀은 코드 변경이 성능에 미치는 영향을 추적하고, 배포 후 발생하는 문제를 빠르게 조사하여 평균 복구 시간을 단축시킬 수 있다.

Azure Monitor for Containers는 애저 모니터의 핵심 구성 요소 중 하나로, 애저 쿠버네티스 서비스(AKS) 및 애저 컨테이너 인스턴스와 같은 애저의 컨테이너화된 워크로드에 대한 포괄적인 모니터링 기능을 제공한다. 이 서비스는 컨테이너화된 애플리케이션의 성능과 상태를 가시화하여 운영 효율성을 높이고 문제를 신속하게 진단할 수 있도록 돕는다.

이 서비스는 쿠버네티스 클러스터의 모든 노드에서 에이전트를 배포하여 컨테이너와 노드로부터 성능 메트릭을 수집한다. 수집된 데이터에는 CPU 및 메모리 사용률, 네트워크 통계, 스토리지 상태 등이 포함된다. 또한 애저 모니터 로그와 통합되어 수집된 로그와 메트릭을 KQL을 사용해 심층적으로 분석할 수 있다.

주요 기능으로는 사전 구성된 성능 차트와 대시보드를 통한 실시간 모니터링, 컨테이너 로그의 실시간 스트리밍, 그리고 리소스 사용량 임계값을 초과할 때 트리거되는 통합 경고 시스템이 있다. 이를 통해 데브옵스 팀은 애플리케이션 성능 저하의 원인이 컨테이너, 포드, 노드 중 어디에 있는지 빠르게 파악할 수 있다.

Azure Monitor for Containers는 하이브리드 클라우드 환경에서도 작동하여 애저 아크를 통해 관리되는 온-프레미스 또는 타 클라우드의 쿠버네티스 클러스터도 모니터링할 수 있다. 이는 다양한 환경에 배포된 컨테이너 워크로드에 대한 통합된 관찰 가능성을 확보하는 데 기여한다.

Azure Monitor for VMs는 마이크로소프트 애저, 온프레미스, 그리고 다른 클라우드 환경에서 실행되는 가상 머신과 가상 머신 확장 집합의 상태와 성능을 모니터링하는 데 특화된 기능이다. 이 서비스는 애저 모니터의 핵심 구성 요소 중 하나로, 운영 체제 수준의 성능 메트릭과 프로세스 종속성 맵을 수집하여 제공한다. 이를 통해 사용자는 단일 가상 머신의 성능뿐만 아니라 애플리케이션 구성 요소 간의 연결 관계를 시각적으로 파악할 수 있다.

주요 기능으로는 사전 구성된 성능 대시보드, 상태 기능, 그리고 맵 기능이 포함된다. 성능 대시보드는 CPU 사용률, 메모리, 디스크, 네트워크와 같은 핵심 게스트 OS 메트릭을 실시간으로 보여준다. 상태 기능은 미리 정의된 기준에 따라 가상 머신의 전반적인 상태를 평가하고 보고한다. 맵 기능은 가상 머신에서 실행 중인 프로세스와 외부 엔드포인트 간의 네트워크 연결을 자동으로 발견하여 시각적인 종속성 맵을 생성한다.

이 서비스를 사용하려면 각 가상 머신에 Log Analytics 에이전트와 종속성 에이전트를 설치해야 한다. 에이전트 설치 후 수집된 데이터는 애저 모니터 로그의 Log Analytics 작업 영역에 저장되며, Kusto 쿼리 언어를 사용하여 심층적인 분석과 사용자 지정 쿼리를 수행할 수 있다. Azure Monitor for VMs는 윈도우와 리눅스 가상 머신을 모두 지원한다.

Azure Monitor for VMs는 애플리케이션 성능 모니터링과 인프라 모니터링을 통합하는 데 유용하다. 예를 들어, 애플리케이션 응답 시간 저하가 발생했을 때, 맵 기능을 통해 해당 애플리케이션 프로세스와 연결된 데이터베이스 서버나 외부 API의 성능 메트릭을 동시에 확인함으로써 문제의 근본 원인을 신속하게 조사할 수 있다. 이는 IT 운영 관리와 사이트 신뢰성 엔지니어링 작업을 효율화하는 데 기여한다.

플랫폼 메트릭은 마이크로소프트 애저 리소스 자체에서 자동으로 생성되는 성능 데이터이다. 애저 가상 머신, 애저 SQL 데이터베이스, 애저 스토리지 계정과 같은 다양한 애저 서비스는 리소스의 상태와 성능을 반영하는 일련의 메트릭을 기본적으로 내보낸다. 이러한 메트릭은 CPU 사용률, 메모리 사용량, 디스크 IOPS, 네트워크 처리량 등 리소스의 핵심 운영 상태를 실시간에 가깝게 보여준다.

플랫폼 메트릭은 애저 모니터 메트릭 데이터베이스에 자동으로 수집되어 저장된다. 사용자는 별도의 에이전트 설치 없이도 즉시 이러한 메트릭을 활용할 수 있으며, 이는 인프라 모니터링의 기초를 형성한다. 데이터는 1분 간격으로 수집되며, 기본적으로 93일 동안 보관된다. 이를 통해 사용자는 리소스의 성능 추이를 빠르게 확인하고, 대시보드에 시각화하거나, 성능 기준치를 초과할 때 경고를 설정할 수 있다.

주요 메트릭 유형으로는 할당량 메트릭, 활동성 메트릭, 트랜잭션 메트릭 등이 있다. 예를 들어, 애저 앱 서비스의 경우 HTTP 서버 오류 수, 응답 시간, 요청 수 등을 확인할 수 있으며, 애저 코스모스 DB는 프로비저닝된 처리량 단위 사용량과 같은 서비스 특화 메트릭을 제공한다. 이러한 메트릭은 애저 포털의 모니터링 섹션, 애저 모니터 REST API, 또는 애저 CLI와 파워셸을 통해 접근하고 분석할 수 있다.

활동 로그는 마이크로소프트 애저 구독 수준에서 발생하는 관리 평면의 작업에 대한 통찰력을 제공하는 플랫폼 로그이다. 이 로그는 애저 리소스 관리자를 통해 수행된 모든 쓰기 작업(예: PUT, POST, DELETE)에 대한 기록을 자동으로 수집하며, 구독 내 리소스에 대한 생성, 업데이트, 삭제와 같은 작업이 누가, 언제, 무엇을 했는지 추적하는 데 사용된다. 읽기 작업(GET)은 일반적으로 기록되지 않는다.

활동 로그의 주요 용도는 서비스 상태 이벤트 조회, 구독 내 리소스에 대한 변경 내용 감사 및 문제 진단이다. 사용자는 특정 리소스가 삭제된 시점과 주체를 확인하거나, 리소스 생성이나 구성 변경 실패의 원인을 분석할 수 있다. 또한 애저 서비스 상태에서 게시하는 계획된 유지 관리, 상태 저하, 상태 권고와 같은 서비스 상태 이벤트 정보도 활동 로그를 통해 제공된다.

이 로그 데이터는 애저 포털에서 기본적으로 조회할 수 있으며, 진단 설정을 구성하여 애저 모니터 로그(Log Analytics) 작업 영역으로 전송해 장기 보관 및 복잡한 쿼리 분석을 수행하거나, 애저 이벤트 허브를 통해 외부 시스템으로 스트리밍할 수 있다. 또한 애저 스토리지 계정에 보관하여 정적 감사 기록으로 활용할 수도 있다.

활동 로그는 기본적으로 90일간 보관되며, 이 기간 내 데이터는 포털이나 애저 모니터 REST API, 애저 PowerShell, 애저 CLI 등을 통해 무료로 조회할 수 있다. 90일을 초과하여 보존하거나 고급 분석을 위해서는 앞서 언급한 진단 설정을 통해 별도의 저장소로 내보내야 한다.

리소스 로그는 애저 리소스 내부의 작업과 성능에 대한 정보를 제공하는 진단 로그이다. 플랫폼 메트릭이 리소스의 성능 상태를 숫자 값으로 보여준다면, 리소스 로그는 해당 상태 변화의 배경과 원인을 설명하는 상세한 텍스트 기록이다. 가상 머신, 스토리지 계정, 애플리케이션 게이트웨이 등 거의 모든 애저 서비스는 고유한 리소스 로그 카테고리를 생성한다.

리소스 로그의 내용은 리소스 유형에 따라 크게 달라진다. 예를 들어, 키 자격 증명 모음의 감사 이벤트 로그, SQL 데이터베이스의 느린 쿼리 로그, 가상 네트워크의 네트워크 보안 그룹 흐름 로그 등이 대표적이다. 이러한 로그는 기본적으로 저장되지 않으며, 사용자가 명시적으로 진단 설정을 구성하여 애저 모니터 로그나 애저 스토리지 같은 대상으로 전송해야 한다.

리소스 로그는 문제 해결과 감사에 필수적이다. 시스템 오류의 근본 원인을 파악하거나, 리소스에 대한 액세스 패턴을 분석하며, 규정 준수 요구사항을 충족하기 위한 감사 증거를 확보할 때 활용된다. 애저 모니터는 수집된 리소스 로그 데이터를 로그 분석 쿼리를 통해 통합 분석하고, 중요한 이벤트가 발생할 경우 경고 규칙을 통해 신속하게 알릴 수 있다.

Azure Monitor가 수집하는 애플리케이션 데이터는 주로 애플리케이션 성능 모니터링(APM)을 위해 사용된다. 이 데이터는 코드 수준에서 생성되며, 애플리케이션의 내부 동작, 사용자 트랜잭션 성능, 오류 및 예외 발생 여부를 상세히 파악할 수 있게 해준다. 주요 데이터 원천은 Application Insights 구성 요소로, 웹 애플리케이션과 백엔드 서비스에 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 설치하거나 에이전트를 배포하여 수집된다.

수집되는 데이터는 매우 다양하다. 여기에는 페이지 조회수나 버튼 클릭과 같은 사용자 행동 추적, HTTP 요청, 데이터베이스 쿼리, 외부 서비스 호출과 같은 의존성 호출 정보, 그리고 애플리케이션 내부에서 발생하는 예외 로그가 포함된다. 또한, 사용자 세션 정보, 사용자 지정 이벤트 및 메트릭, 그리고 프로파일링을 위한 성능 추적 데이터도 중요한 애플리케이션 데이터에 속한다.

이러한 데이터는 애플리케이션의 엔드투엔드 성능을 분석하고 병목 현상을 진단하는 데 핵심적이다. 예를 들어, 특정 웹 페이지의 느린 로딩 원인이 프런트엔드 코드, 백엔드 API 호출 지연, 데이터베이스 쿼리 성능 저하 중 어디에 있는지 정확히 파악할 수 있다. 또한, 실시간으로 발생하는 애플리케이션 오류를 감지하고 경고를 생성하여 가동 시간과 사용자 경험을 보호한다.

애플리케이션 데이터는 Azure Monitor Logs에 저장되어 강력한 Kusto 쿼리 언어(KQL)로 분석되거나, 메트릭 탐색기에서 성능 지표로 집계되어 시각화된다. 이를 통해 개발팀과 운영팀은 단일 플랫폼에서 인프라 메트릭과 애플리케이션 원격 측정 데이터를 함께 분석하여 문제 해결 시간을 단축할 수 있다.

게스트 OS 데이터는 마이크로소프트 애저에서 가상 머신이나 가상 머신 확장 집합과 같은 컴퓨팅 리소스 내부의 운영 체제에서 생성되는 성능 및 이벤트 정보를 가리킨다. 애저 모니터는 이러한 게스트 수준의 데이터를 수집하여 인프라의 상태와 성능을 종합적으로 분석할 수 있게 한다. 이 데이터는 애저 플랫폼 자체에서 제공하는 플랫폼 메트릭이나 리소스 로그와는 별개로, 실제 운영 체제 내부에서 실행되는 워크로드의 동작을 직접 반영한다.

게스트 OS 데이터 수집을 위해 애저 모니터는 주로 애저 진단 확장을 활용한다. 이 확장은 윈도우 또는 리눅스 게스트 OS 내에 설치되어, 프로세서 사용률, 메모리 사용량, 디스크 입출력, 네트워크 트래픽 같은 핵심 성능 카운터를 지속적으로 수집한다. 수집된 데이터는 지정된 애저 스토리지 계정에 저장되거나, 애저 모니터 메트릭스 및 애저 모니터 로그로 직접 전송되어 다른 모니터링 데이터와 함께 분석될 수 있다.

이 데이터는 애저 모니터 for VMs 서비스를 통해 효과적으로 활용된다. 이 서비스는 게스트 OS의 성능 데이터와 프로세스 종속성 정보를 자동으로 수집하여 대시보드에 시각화한다. 이를 통해 시스템 관리자는 애플리케이션 성능 저하의 근본 원인이 게스트 OS의 리소스 부족인지, 아니면 다른 요소인지를 명확히 진단할 수 있다. 또한, 수집된 게스트 OS 로그는 로그 분석 작업 영역에서 쿼리되어 보다 심층적인 문제 해결에 사용된다.

게스트 OS 데이터 모니터링은 하이브리드 클라우드 환경에서도 중요한 역할을 한다. 애저 아크를 통해 연결된 온프레미스 또는 타 클라우드의 서버에서도 동일한 에이전트를 배포하여 게스트 OS 데이터를 애저 모니터로 통합 수집할 수 있다. 이는 다양한 환경에 걸친 인프라에 대한 일관된 관찰 가능성과 통합된 관리 체계를 제공한다.

사용자 지정 데이터는 애저 모니터가 기본적으로 수집하지 않는 특정 모니터링 요구 사항을 충족하기 위해 사용자가 직접 정의하고 수집하는 데이터를 의미한다. 애플리케이션의 비즈니스 로직과 관련된 지표, 특정 사용자 정의 이벤트, 또는 외부 시스템에서 가져온 데이터 등이 여기에 해당한다. 이러한 데이터는 애저 모니터의 표준 메트릭이나 로그로는 포착하기 어려운, 조직 고유의 성능이나 상태를 측정하는 데 핵심적이다.

사용자 지정 데이터를 수집하는 주요 방법으로는 애플리케이션 인사이트 SDK를 사용하는 방법과 데이터 수집기 API를 직접 호출하는 방법이 있다. 애플리케이션 인사이트 SDK를 통해 코드 내에서 사용자 지정 이벤트, 메트릭, 추적을 보낼 수 있으며, 이 데이터는 애저 모니터 로그에 저장되어 로그 분석을 통해 다른 로그 데이터와 함께 분석할 수 있다. 또한, 애저 모니터 메트릭 API를 사용하면 표준 플랫폼 메트릭과 동일한 방식으로 시각화하고 경고를 설정할 수 있는 사용자 지정 메트릭을 게시할 수 있다.

사용자 지정 데이터는 애저 대시보드나 파워 BI와 같은 도구를 통해 시각화하여 모니터링 환경에 통합할 수 있으며, 다른 로그 데이터와 마찬가지로 경고 규칙을 설정할 수 있다. 이를 통해 비즈니스 트랜잭션 수, 특정 작업 처리 시간, 외부 API 호출 성공률 등 조직의 핵심 성과 지표(KPI)를 지속적으로 추적하고 문제 발생 시 신속히 대응할 수 있는 기반을 마련한다.

Azure Monitor의 데이터 수집 및 수집 단계는 다양한 원본으로부터 원격 분석 데이터를 통합된 플랫폼으로 가져오는 과정이다. 이 과정은 에이전트, SDK, REST API 등 여러 수집 경로를 통해 이루어진다. 주요 데이터 원본에는 애저 리소스에서 자동으로 생성되는 플랫폼 메트릭과 활동 로그, 애저 가상 머신이나 컨테이너의 게스트 운영 체제 데이터, Application Insights SDK를 통해 수집되는 애플리케이션 성능 데이터, 그리고 사용자가 직접 정의하여 보낼 수 있는 사용자 지정 데이터가 포함된다.

데이터 수집은 대부분 자동으로 구성된다. 예를 들어, 애저 가상 머신을 생성하면 플랫폼 메트릭이 자동으로 수집되며, Log Analytics 에이전트나 진단 설정을 활성화하여 게스트 OS의 성능 카운터와 이벤트 로그를 추가로 수집할 수 있다. 애저 App Service나 애저 Functions 같은 PaaS 서비스의 경우, 기본적인 플랫폼 메트릭과 함께 애플리케이션 로그를 쉽게 전송하도록 구성할 수 있다.

수집된 데이터는 유형에 따라 서로 다른 저장소로 라우팅된다. 숫자 형식의 메트릭 데이터는 고도로 최적화된 시계열 데이터베이스에 저장되어 실시간 차트와 경고에 빠르게 활용된다. 반면, 텍스트 기반의 상세한 로그 데이터는 Log Analytics 작업 영역에 저장되어 강력한 KQL 쿼리 언어를 사용한 심층 분석이 가능하다. 이렇게 데이터 파이프라인이 구분되어 처리 효율성을 극대화한다.

데이터 수집의 유연성은 Azure Monitor의 핵심 강점이다. 사용자는 애저 이벤트 허브를 통해 타사 모니터링 도구나 온프레미스 시스템의 데이터를 스트리밍할 수 있으며, 데이터 수집기 API를 이용해 완전히 사용자 정의된 데이터를 전송할 수도 있다. 이를 통해 하이브리드 및 멀티클라우드 환경을 포함한 전체 IT 자산에 대한 통합된 관찰 가능성을 구축하는 기반이 마련된다.

수집된 데이터는 유형에 따라 서로 다른 저장소에 저장되며, 각 저장소는 고유한 보존 정책을 가진다. Azure Monitor Logs는 로그 분석 작업 영역에 구조화된 로그 데이터를 저장하며, 기본 보존 기간은 30일이다. 사용자는 필요에 따라 특정 테이블 또는 작업 영역 전체에 대해 최대 2년까지 보존 기간을 무료로 연장할 수 있으며, 그 이상의 장기 보존이 필요한 경우 추가 비용이 발생할 수 있다. 이 로그 데이터는 강력한 쿼리 언어를 사용해 분석이 가능하다.

반면, Azure Monitor Metrics는 수집된 메트릭 데이터를 시계열 데이터베이스에 최적화된 형태로 저장한다. 메트릭 데이터는 93일 동안 전체 정밀도로 보관되며, 이후에는 1분 간격의 집계된 데이터만 보관된다. 이는 실시간 성능 추세 분석에는 적합하지만, 장기적인 세부 이력 분석에는 로그 데이터가 더 적합한 이유가 된다.

사용자 지정 데이터나 Application Insights를 통한 애플리케이션 데이터도 기본적으로 로그 분석 작업 영역에 저장되어 동일한 보존 정책을 적용받는다. 중요한 점은 데이터 보존 설정은 수집 시점에 결정되며, 이미 저장된 데이터의 보존 기간을 나중에 변경하면 새 설정은 변경 이후의 데이터에만 적용된다는 것이다. 따라서 모니터링 전략을 수립할 때 초기부터 데이터 보존 요구사항을 고려해 설정하는 것이 중요하다.

수집된 데이터는 애저 모니터 로그와 애저 모니터 메트릭이라는 두 가지 핵심 데이터 저장소에 저장된다. 로그 데이터는 로그 애널리틱스 작업 영역에서 분석되며, 여기서는 강력한 쿼리 언어인 KQL을 사용하여 복잡한 분석을 수행할 수 있다. KQL을 통해 사용자는 구조화 및 비구조화된 데이터를 조인하고, 집계하며, 패턴을 식별하고, 심층적인 문제 진단을 할 수 있다.

메트릭 데이터는 숫자 값의 시계열로 저장되어, 실시간에 가까운 성능 모니터링과 빠른 경고 생성에 최적화되어 있다. 메트릭 탐색기를 사용하면 다양한 차원별로 메트릭을 필터링하고, 여러 메트릭을 동시에 시각화하여 추이를 비교 분석할 수 있다. 이는 CPU 사용률이나 메모리 부족과 같은 인프라 상태를 신속하게 확인하는 데 유용하다.

애저 모니터는 로그와 메트릭 데이터를 통합 분석할 수 있는 기능도 제공한다. 예를 들어, 로그 쿼리 결과를 메트릭 차트에 표시하거나, 메트릭 경고가 발생했을 때 관련 로그 데이터를 심층 분석하는 워크플로를 구성할 수 있다. 이러한 통합 분석은 문제의 근본 원인을 빠르게 찾아내는 데 핵심적인 역할을 한다.

분석된 결과는 애저 대시보드나 그래프나 탐색기를 통해 사용자 정의 가능한 차트와 대시보드로 시각화된다. 또한, 파워 BI와 같은 외부 비즈니스 인텔리전스 도구와 연동하여 더욱 풍부한 보고서를 생성하거나, 분석 결과를 기반으로 애저 오토메이션을 트리거하는 등 자동화된 조치를 취할 수 있다.

Azure Monitor는 수집된 데이터를 효과적으로 분석하고 인사이트를 얻을 수 있도록 다양한 시각화 도구를 제공한다. 사용자는 Azure 대시보드를 통해 여러 모니터링 데이터 원본의 정보를 하나의 통합된 보기로 결합할 수 있다. 대시보드는 메트릭 차트, 로그 쿼리 결과, 애플리케이션 맵 등을 포함한 다양한 타일로 구성할 수 있으며, 팀 내 공유가 가능하여 협업을 촉진한다. 또한 Azure Monitor 통합 문서는 대화형 보고서를 생성하는 데 사용되며, 텍스트, 로그 쿼리, 메트릭, 파라미터를 결합하여 심층적인 분석 스토리를 만들 수 있다.

보다 전문적인 비즈니스 인텔리전스 및 보고 요구사항을 위해서는 Power BI와의 통합이 활용된다. Azure Monitor 로그 쿼리를 Power BI로 직접 내보내어 풍부한 시각화 기능과 대규모 데이터 세트를 처리하는 능력을 활용할 수 있다. 이는 IT 성능 데이터를 비즈니스 KPI와 연계하거나, 이해관계자에게 맞춤형 보고서를 제공하는 데 유용하다. 그라파나와 같은 타사 시각화 도구도 Azure Monitor 데이터 원본에 연결하여 사용할 수 있어, 기존 모니터링 환경과의 통합에 유연성을 제공한다.

이러한 시각화 도구들은 단순한 데이터 표시를 넘어, 근본 원인 분석을 지원하고 성능 추세를 식별하며, 운영 상태를 한눈에 파악할 수 있게 한다. 사용자는 사전 정의된 대시보드를 사용하거나, Kusto 쿼리 언어를 이용해 로그 데이터를 직접 쿼리하여 자신의 필요에 맞는 완전히 새로운 시각화를 구축할 수 있다. 이를 통해 애플리케이션의 상태, 인프라 리소스 사용률, 네트워크 트래픽 패턴 등을 실시간으로 모니터링하고 의사 결정을 내릴 수 있다.

Azure Monitor는 애플리케이션 성능 모니터링을 위한 핵심 도구로, 클라우드 및 하이브리드 환경에서 실행되는 애플리케이션의 가용성, 성능, 사용자 경험을 종합적으로 파악할 수 있도록 지원한다. 특히 Application Insights 구성 요소를 통해 웹 애플리케이션의 요청 처리 속도, 실패율, 서버 응답 시간, 종속성 호출 성능 등을 자동으로 수집하고 분석한다. 이를 통해 개발자와 운영팀은 애플리케이션의 전반적인 상태를 실시간으로 모니터링하고, 성능 병목 현상이나 오류의 근본 원인을 신속하게 진단할 수 있다.

APM 사용 사례에서는 사용자 트랜잭션의 엔드투엔드 추적이 핵심이다. Azure Monitor는 분산 시스템에서 하나의 사용자 요청이 거치는 다양한 구성 요소와 서비스(마이크로서비스, 데이터베이스, 외부 API)를 연결하여 전체 경로를 시각화한다. 이를 통해 느린 응답의 정확한 지점이 어디인지, 특정 종속성의 실패가 전체 시스템에 어떻게 영향을 미치는지 명확히 파악할 수 있다. 또한 실시간 라이브 메트릭 스트림을 통해 배포 직후의 애플리케이션 성능 변화를 즉시 확인할 수 있어 지속적 배포 및 DevOps 워크플로우에 효과적으로 통합된다.

애플리케이션 모니터링은 단순한 기술적 지표를 넘어 비즈니스 인사이트로도 연결된다. Azure Monitor는 사용자 행동, 지리적 위치, 디바이스 유형과 같은 컨텍스트 데이터를 성능 데이터와 연관시켜 분석할 수 있다. 예를 들어, 특정 지역의 사용자들이 느린 페이지 로드를 경험하고 있는지, 또는 새로운 기능 출시 후 오류율이 증가했는지를 확인할 수 있다. 이러한 분석은 가용성과 사용자 경험을 개선하는 데 직접적으로 기여하며, 문제 발생 시 사전에 정의된 경고 규칙과 Azure Automation을 연동하여 자동화된 조치를触发할 수 있는 기반을 제공한다.

Azure Monitor는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상 머신, 컨테이너, 스토리지, 네트워크를 포함한 광범위한 인프라 자원의 상태와 성능을 종합적으로 모니터링하는 기능을 제공한다. 이를 통해 IT 운영 관리 팀은 시스템의 가용성, 성능, 운영 상태를 실시간으로 파악하고 잠재적인 문제를 사전에 식별할 수 있다.

인프라 모니터링의 핵심은 Azure Monitor for VMs와 Azure Monitor for Containers 같은 전용 솔루션을 통해 이루어진다. Azure Monitor for VMs는 윈도우 및 리눅스 가상 머신의 게스트 운영 체제 성능 데이터를 수집하고, 프로세스 종속성을 맵으로 시각화하여 애플리케이션 구성 요소 간의 관계를 이해하는 데 도움을 준다. Azure Monitor for Containers는 애저 쿠버네티스 서비스 및 자체 관리형 쿠버네티스 클러스터의 성능을 모니터링하며, 컨테이너의 CPU와 메모리 사용량, 노드 상태, 파드 로그 등을 분석한다.

이 서비스는 플랫폼 메트릭과 리소스 로그를 자동으로 수집하여 애저 포털의 대시보드에 시각화하거나, 로그 분석 작업 영역에서 심층적인 쿼리 분석을 수행할 수 있게 한다. 사용자는 CPU 사용률, 디스크 IO, 네트워크 대역폭, 가상 머신 가용성 같은 핵심 지표를 기반으로 경고 규칙을 설정하여 성능 저하나 장애 발생 시 즉시 대응할 수 있다.

이러한 포괄적인 인프라 모니터링 기능은 사이트 신뢰성 엔지니어링 원칙을 실천하고, 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 환경을 포함한 복잡한 IT 인프라의 관찰 가능성을 높이는 데 기여한다.

Azure Monitor는 애저 가상 네트워크, 애저 로드 밸런서, 애저 애플리케이션 게이트웨이 등 다양한 네트워크 서비스의 성능과 상태를 종합적으로 모니터링한다. 이를 통해 네트워크 트래픽 흐름, 연결 상태, 대기 시간, 패킷 손실과 같은 핵심 지표를 실시간으로 추적할 수 있다. 특히 애저 네트워크 와처와의 긴밀한 통합을 통해 네트워크 토폴로지 시각화, 연결 문제 진단, 패킷 캡처와 같은 심층 분석 기능을 제공한다.

네트워크 모니터링의 주요 데이터 원천은 플랫폼 메트릭과 리소스 로그이다. 예를 들어, 애플리케이션 게이트웨이에서는 총 요청 수, 실패한 요청, 처리량 등의 메트릭을 수집하고, NSG(네트워크 보안 그룹) 흐름 로그를 통해 허용되거나 거부된 트래픽에 대한 세부 정보를 분석할 수 있다. 이러한 데이터는 애저 모니터 로그에 수집되어 KQL(Kusto 쿼리 언어)을 사용한 강력한 쿼리와 상관 관계 분석이 가능하다.

사용자는 수집된 네트워크 데이터를 기반으로 사용자 정의 대시보드를 구성하여 주요 지표를 한눈에 확인하거나, 특정 임계값을 초과할 때 경고를 설정하여 문제를 사전에 탐지할 수 있다. 예를 들어, VPN 게이트웨이의 터널 대역폭 사용률이 지속적으로 높을 경우 운영팀에 알림을 보내는 자동화된 워크플로를 구성할 수 있다. 이는 클라우드 네이티브 환경과 하이브리드 클라우드 연결의 안정성을 유지하는 데 필수적이다.

Azure Monitor는 클라우드 및 하이브리드 환경에 대한 포괄적인 보안 모니터링과 감사 기능을 제공한다. 이 서비스는 마이크로소프트 애저 리소스, 온프레미스 시스템, 멀티클라우드 환경에서 생성되는 다양한 보안 관련 로그와 메트릭을 중앙 집중식으로 수집한다. 수집된 데이터는 통합된 분석 플랫폼에서 상관 관계 분석이 가능하며, 이를 통해 잠재적인 위협을 조기에 탐지하고 보안 사건에 대한 조사를 수행할 수 있다.

주요 감사 데이터 원본으로는 Azure 활동 로그가 있다. 이 로그는 구독 수준에서 발생하는 모든 리소스 관리 작업(예: 가상 머신 생성, 네트워크 보안 그룹 규칙 변경, 스토리지 계정 키 재생성)을 기록한다. 또한 리소스 로그를 통해 Azure Key Vault 감사 로그, Azure Firewall 로그, 네트워크 보안 그룹 흐름 로그 등 구체적인 서비스의 보안 이벤트를 수집할 수 있다. 이러한 로그들은 장기 보관이 가능하며, 규정 준수 요구사항에 대응한 감사 증거로 활용된다.

보안 분석 측면에서는 Kusto 쿼리 언어를 사용하여 복잡한 보안 쿼리를 작성하고, 사용자 및 엔티티의 행동을 추적할 수 있다. 예를 들어, 특정 IP 주소의 비정상적인 다중 실패 로그인 시도, 권한 상승 활동, 중요한 데이터가 저장된 스토리지 계정에 대한 예상치 못한 외부 액세스 등을 탐지하는 쿼리를 구성할 수 있다. 이러한 분석은 Azure 대시보드에 시각화하거나, Power BI와 통합하여 보안 상태를 지속적으로 보고할 수 있다.

Azure Monitor의 보안 기능은 Azure Sentinel이나 타사 SIEM 솔루션과의 긴밀한 통합을 통해 더욱 강화된다. 수집된 로그 데이터는 실시간으로 Azure Sentinel로 스트리밍되어, 클라우드 네이티브 SOAR 기능을 활용한 자동화된 대응이 가능하다. 또한 사전 정의된 경고 규칙을 설정하여 특정 보안 이벤트가 발생했을 때 이메일, SMS, 또는 웹후크를 통해 팀에 즉시 알림을 보내는 자동화 워크플로를 구성할 수 있다.

Azure Monitor는 수집된 로그와 메트릭 데이터를 활용하여 IT 운영 차원을 넘어선 비즈니스 분석을 가능하게 한다. 애플리케이션의 사용량 추세, 사용자 행동 패턴, 특정 비즈니스 프로세스의 성과 지표 등을 분석함으로써 운영 효율성 개선과 비즈니스 의사 결정을 지원한다. 예를 들어, 애플리케이션 인사이트를 통해 수집된 애플리케이션 사용 데이터는 마케팅 캠페인의 효과 분석이나 신규 기능의 사용자 수용도를 평가하는 데 활용될 수 있다.

이를 위해 Azure Monitor는 강력한 로그 쿼리 언어인 KQL을 제공하며, 이를 통해 복잡한 비즈니스 질문에 대한 답을 도출할 수 있다. 사용자 세션 데이터, 거래 로그, API 호출 빈도 등 다양한 원본의 데이터를 상관관계 분석하여 통찰력을 얻는다. 분석 결과는 애저 대시보드에 시각화하여 실시간으로 모니터링하거나, 파워 BI와 같은 전문 비즈니스 인텔리전스 도구로 내보내어 심층적인 보고서 및 예측 분석을 생성하는 데 사용된다.

이러한 비즈니스 분석 기능은 단순한 시스템 장애 감지를 넘어, 서비스 품질이 최종 사용자 만족도와 비즈니스 성과에 미치는 영향을 정량적으로 평가하는 데 기여한다. 결과적으로 IT 운영 관리와 비즈니스 목표 간의 간극을 줄이고, 데이터 기반의 지속적인 서비스 최적화를 가능하게 한다.

Azure Sentinel은 마이크로소프트 애저 클라우드 네이티브 플랫폼 위에 구축된 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅 기반의 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 및 보안 오케스트레이션 자동화 대응(SOAR) 솔루션이다. 이 서비스는 애저 모니터를 포함한 다양한 원본에서 보안 관련 데이터를 수집하여 중앙 집중식으로 분석하고, 위협을 탐지하며, 사고에 대한 대응을 자동화하는 기능을 제공한다.

Azure Sentinel은 IT 운영 관리(ITOM)와 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE)의 맥락에서 관찰 가능성(Observability) 데이터를 보안 영역으로 확장하는 역할을 한다. 서비스는 애저 모니터 로그의 강력한 쿼리 엔진과 스토리지를 기반으로 하여, 애저 리소스의 활동 로그, 방화벽 로그, 엔드포인트 감지 및 대응(EDR) 솔루션 데이터, 타사 보안 장비 로그 등 광범위한 데이터 원본을 통합할 수 있다.

이를 통해 사용자는 단일 대시보드에서 전체 조직의 보안 상태를 파악하고, 머신 러닝과 사용자 정의 규칙을 활용해 정교한 위협을 탐지하며, 플레이북을 통한 대응 작업을 자동화할 수 있다. Azure Sentinel은 애저 모니터의 모니터링 및 진단 기능과 긴밀하게 통합되어, 인프라나 애플리케이션 성능 문제와 보안 사고 사이의 연관성을 분석하는 데 유용하게 사용된다.

Azure Automation은 마이크로소프트 애저 환경에서 반복적이고 수동적인 클라우드 컴퓨팅 관리 작업을 자동화하는 서비스이다. 이 서비스는 IT 운영 관리 효율성을 높이고, 인적 오류를 줄이며, 사이트 신뢰성 엔지니어링 원칙을 구현하는 데 핵심적인 역할을 한다. Azure Monitor와의 긴밀한 통합을 통해 모니터링 데이터를 기반으로 한 사전 예방적 또는 대응적 자동화 실행이 가능하다.

주요 기능으로는 프로세스 자동화를 담당하는 Runbook, 구성 관리를 위한 DSC, 그리고 예약된 작업 관리를 위한 스케줄러가 있다. Runbook은 PowerShell 또는 Python 스크립트를 기반으로 복잡한 워크플로를 자동화하며, DSC를 사용하면 가상 머신 등의 인프라 구성 상태를 원하는 상태로 자동 유지할 수 있다.

Azure Monitor와의 통합 측면에서 특히 중요한 것은 경고 및 자동화 연동이다. Azure Monitor에서 생성된 경고는 웹훅을 트리거하거나 직접 Azure Automation Runbook을 시작할 수 있다. 이를 통해 특정 메트릭 임계값 초과나 로그 내 오류 패턴 감지 시, 자동으로 복구 스크립트를 실행하거나 관련 팀에 알림을 보내는 등의 대응이 가능하다. 이는 시스템의 관찰 가능성을 행동으로 연결하는 중요한 고리이다.

이 서비스는 하이브리드 클라우드 환경도 지원한다. Hybrid Runbook Worker 기능을 이용하면 애저 외부의 온프레미스 데이터센터나 다른 클라우드 환경에 위치한 서버에서도 Runbook 작업을 실행할 수 있어, 통합된 관리 체계를 구축하는 데 유용하다.

Azure Dashboards는 마이크로소프트 애저 포털 내에서 제공되는 시각화 및 구성 도구이다. 이 서비스는 Azure Monitor를 포함한 다양한 애저 서비스에서 수집된 데이터를 하나의 통합된 보기로 결합하여 사용자 정의 대시보드를 생성하는 데 사용된다. 운영 팀은 애플리케이션 성능, 인프라 상태, 네트워크 트래픽, 비즈니스 메트릭 등 중요한 정보를 한눈에 모아 볼 수 있어, IT 운영 관리 및 사이트 신뢰성 엔지니어링 작업의 효율성을 높인다.

대시보드는 다양한 시각화 요소를 지원한다. Azure Monitor Logs의 로그 쿼리 결과를 차트로 표시할 수 있으며, Azure Monitor Metrics의 실시간 메트릭을 그래프로 나타낼 수도 있다. 또한 애저 리소스의 상태, Application Insights의 애플리케이션 맵, 외부 웹 페이지를 임베드하는 타일 등을 추가할 수 있어 매우 유연한 구성을 가능하게 한다. 이러한 대시보드는 팀 간 공유가 가능하며, 역할 기반 접근 제어를 통해 보안을 유지할 수 있다.

Azure Dashboards는 Power BI와 같은 전문 비즈니스 인텔리전스 도구와는 차별화된 목적을 가진다. 주로 실시간 또는 근실시간 클라우드 모니터링과 운영 상태 추적에 중점을 두며, 복잡한 데이터 모델링이나 광범위한 역사적 데이터 분석보다는 신속한 상황 인식과 문제 해결을 지원한다. 따라서 관찰 가능성을 확보하려는 DevOps 및 운영 팀에게 핵심적인 도구로 자리 잡고 있다.

마이크로소프트의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 마이크로소프트 애저의 핵심 모니터링 서비스인 애저 모니터는 수집된 로그와 메트릭 데이터를 심층적으로 분석하고 시각화하는 데 파워 비아이와의 긴밀한 통합을 제공한다. 애저 모니터의 로그 분석 작업 영역이나 애플리케이션 인사이트에서 생성된 쿼리 결과는 파워 비아이 데이터 세트로 직접 내보내거나 연결할 수 있다. 이를 통해 IT 운영 팀이 아닌 비즈니스 분석가나 의사 결정권자도 모니터링 데이터를 접근하여 활용할 수 있다.

이 통합의 주요 장점은 파워 비아이의 강력한 데이터 시각화 및 대시보드 기능을 애저 모니터 데이터에 적용할 수 있다는 점이다. 사용자는 서버 성능, 애플리케이션 응답 시간, 사용자 트랜잭션 추이 등 다양한 모니터링 지표를 파워 비아이의 풍부한 차트 유형과 대화형 보고서로 변환할 수 있다. 이를 통해 기술적 성능 데이터를 비즈니스 KPI와 결합한 종합적인 보고서를 작성하는 것이 가능해진다.

파워 비아이와의 연동은 애저 모니터 데이터의 분석 범위와 활용 가치를 크게 확장시킨다. 예를 들어, 애플리케이션의 오류율 데이터를 마케팅 캠페인 기간이나 신규 기능 출시 시점과 연계하여 분석하거나, 인프라 리소스 사용량 데이터를 비용 데이터와 결합하여 최적화 보고서를 만드는 등 비즈니스 인텔리전스 차원의 인사이트를 도출할 수 있다. 이는 단순한 시스템 상태 모니터링을 넘어 데이터 기반 의사결정을 지원하는 중요한 통합 지점이 된다.