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Azure Log Analytics workspace
Hi All, I have a requirement to keep log analytics workspace in standalone mode. i want o remove or break the communication between Azure resources with the log analytics workspace and keep it in standalone mode to protect the logs which are collected before. i want to keep those logs for an interval of 1 Year. is there any possible way to achieve this requirement. Please suggest. Note:- This workspace is integrated with Sentinel as well.
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添+微【70411382】IT 之家 11 月 3 日消息，华为鸿蒙 HarmonyOS NEXT 系统现获推 5.0.0.102 新版本升级（各机型新系统的尾缀有所不同），新增碰一碰分享、多人群发等功能，适配机型包括 MatePad Pro 系列平板、Mate 60 / Pura 70 等系列手机。 IT 之家附鸿蒙 HarmonyOS NEXT 系统此次更新内容如下： 华为分享 无需添加好友，只要在图片、视频、WLAN 分享界面，通过设备间头部碰一碰，即可完成超近场亲密分享，分享快乐如此简单 支持多人发送，可以同时分享给多人，不用排队等待，分享更便捷 电话 可设置本地音乐和在线铃声为来电铃声 新增 " 响铃时振动 "、" 拨号按键音 " 开关，给您更丰富的操作体验 联系人生日可同步至日历进行智能提醒 系统 优化信号稳定性，提升部分场景的上网速度 优化蓝牙连接稳定性 应用 优化文件管理器保密柜、文件查看等场景的使用体验 据升级新版本系统用户介绍，此次华为鸿蒙 HarmonyOS NEXT 系统新增的碰一碰分享功能可实现两部手机之间通过顶部碰一碰操作实现互传视频、图片等内容。
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QL 服务器（SQL Server）是由微软公司开发的一款关系型数据库管理系统，在企业级应用中具有广泛的用途。 一、主要特点 强大的数据存储和管理能力： 支持大规模数据存储，可以处理海量的结构化数据。无论是小型企业的业务数据，还是大型企业的复杂数据集合，SQL Server 都能提供稳定可靠的数据存储解决方案。 提供高效的数据管理功能，包括数据的插入、更新、删除、查询等操作。通过优化的存储引擎和查询处理器，能够快速响应各种复杂的查询请求，提高数据处理效率。 高可用性和可靠性： 具备多种高可用性解决方案，如数据库镜像、故障转移集群等。这些技术可以确保在硬件故障、软件故障或其他意外情况下，数据库系统能够持续运行，保证业务的连续性。 支持数据备份和恢复功能，可以定期对数据库进行备份，并在需要时快速恢复数据。这对于保护企业的重要数据至关重要。 安全性： 提供强大的安全功能，包括用户身份验证、访问控制、数据加密等。可以对不同的用户和角色设置不同的访问权限，确保数据的安全性和保密性。 支持透明数据加密（T DE）等高级加密技术，可以对整个数据库进行加密，防止数据泄露。 集成性和扩展性： 与微软的其他产品和技术紧密集成，如 Windows Server、Visual Studio 等。这使得开发人员和管理员能够更加方便地进行开发、部署和管理。 提供丰富的扩展功能和接口，可以与第三方软件和工具进行集成。例如，可以通过 O D B C、J D BC 等接口与其他编程语言和数据库系统进行交互。 二、应用场景 企业资源规划（E R P）系统： SQL Server 可以作为 E R P 系统的后端数据库，存储和管理企业的各种业务数据，如销售订单、库存信息、财务数据等。通过与 E R P 软件的集成，可以实现高效的数据处理和业务流程管理。 客户关系管理（C R M）系统： 用于存储客户信息、销售机会、客户服务记录等数据。通过强大的查询和分析功能，可以帮助企业更好地了解客户需求，提高客户满意度和销售业绩。 电子商务平台： 管理商品信息、订单数据、用户信息等。支持高并发的访问请求，确保电子商务平台的稳定运行。 数据分析和报表： 作为数据仓库的后端存储，支持大规模的数据存储和分析。可以使用 SQL Server 的分析服务和报表服务，创建各种数据分析报表和仪表盘，为企业决策提供数据支持。 三、优势与不足 优势： 功能强大：提供了丰富的功能和工具，满足企业级应用的各种需求。 易于使用：与微软的其他产品和技术具有良好的集成性，使得开发人员和管理员能够快速上手。 高可用性和可靠性：通过多种技术保障数据库系统的持续运行。 安全性高：提供了多层次的安全防护措施，保护企业数据的安全。 不足： 成本较高：对于小型企业来说，可能需要较高的成本投入。 对硬件要求较高：在处理大规模数据时，可能需要较高配置的硬件设备。 总之，SQL Server 是一款功能强大、可靠安全的关系型数据库管理系统，适用于各种规模的企业应用。在选择数据库管理系统时，企业需要根据自身的业务需求、预算和技术实力等因素进行综合考虑。
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实际的环境中，IoT设备可以生成大量的数据。为了减少上传的数据量或者降低控制策略的生产延迟，有时必须在设备端对数据进行实时分析或处理。Azure Stream Analytics服务就是很好的解决方案方案一，用户可以从Azure Portal中创建Azure Stream Analytics服务，然后在Azure IoTHub中将其设置为IoT Edge Module并部署到Azure IoT Edge设备上。本文将演示如何创建Azure Stream Analytics作业，并将其部署到IoT Edge设备上。 1.创建存储账户 首先，在Azure门户中，转到“新建”，在搜索框中输入“存储”，选择“存储帐户 - Blob，文件、表、队列”。 然后，在“创建存储帐户”中，输入存储帐户的名称，选择存储IoTHub的相同位置（这里为东亚），然后选择“创建”。请记下该名称以供稍后使用。 接下来，转到刚才创建的存储账户，选择“Blob Service”。为Azure Stream Analytics模块创建一个用于存储数据的新容器，将访问级别设置为“Container”，选择“确定”。 2.创建Azure流分析作业 首先，在Azure门户中，转到“创建”>“物联网”，然后选择“流分析作业”。 然后，在“新建流分析作业”中执行以下操作：在“作业名称”框中输入作业名称；在“托管环境”下，选择“Edge”；在剩余字段中使用默认值。 然后，在所创建作业中的“作业拓扑”下，依次选择“输入”-“添加”。在“输入别名”框，输入温度。在“源类型”框，选择“数据流”。剩余字段中使用默认值。 接下来，在所创建作业中的“作业拓扑”下，依次选择“输出”-“添加”，在“输出别名”框中，键入警报，在剩余字段中使用默认值。之后选择“创建”。 最后，在所创建作业中的“作业拓扑”下，依次选择“查询”-“添加”，加入以下SQL语句并保存 从温度时间戳中选择 “重置”作为命令 进入 警报 ，按时间创建分组，按 TumblingWindow（秒，30）分组，按 Avg（machine.temperature）> 70 3. 部署Stream Analytics Job 首先，在Azure Portal的IoTHub页面内，转到“IoT Edge”并打开IoT Edge设备的详细信息页面。 “设置模块”，并确保已经按照文章中的步骤之前添加了tempSensor模块，因为这里的Azure Stream Analytics模块是针对选择tempSensor模块产生的数据来进行实时分析的。 在“添加模块”页面，选择“导入 Azure Stream Analytics IoT Edge 模块”， 在接下来的Edge Deployment页面，选择之前创建好的Stream Analytics - Edge Job，注意，这里要选择之前第一部分已经创建好的存储账户和容器，点击保存，如下图所示。 之后，将下面的代码复制到路由，将{ moduleName }替换为复制的模块名称： { “routes”：{ “telemetryToCloud”：“从/messages/modules/tempSensor/* 到 $upstream”， “alertsToCloud”：“从/messages/modules/{moduleName}/* 到 $upstream”， “alertsToReset”：“从/messages/modules/{moduleName}/* 到 BrokeredEndpoint(“/modules/tempSensor/inputs/control”)”， “telemetryToAsa”：“从/messages/modules/tempSensor/* 到 BrokeredEndpoint(“/modules/{moduleName}/inputs/temperature”)” } } 选择下一步，然后提交。看到返回到“设备详细信息”页面，并选择“刷新”。应会新的流分析模块已经在列表中，但状态还是一个待部署。 稍后，等该模块部署到设备以后，刷新列表，可以发现，EdgeASA已经处于运行状态。 回到Putty工具，利用“docker log -f {moduleName}”指令（其中，{moduleName}用刚刚部署的流分析模块的名称代替），就可以查看流分析的日志信息。
Understanding Data Ingestion for Log Analytics and Sentinel Workspace
I'm trying to understand how data ingestion works for both Log Analytics and Microsoft Sentinel. Every time we notice a spike in data ingestion costs for Log Analytics, we see a similar increase in Sentinel costs as well. It seems like data is being ingested into both workspaces, potentially doubling the ingestion and driving up our costs. Can someone explain if this is expected behavior, or if there's a way to optimize and avoid duplicate data ingestion between Log Analytics and Sentinel?
Understanding Data Ingestion for Log Analytics and Sentinel Workspace
I'm trying to understand how data ingestion works for both Log Analytics and Microsoft Sentinel. Every time we notice a spike in data ingestion costs for Log Analytics, we see a similar increase in Sentinel costs as well. It seems like data is being ingested into both workspaces, potentially doubling the ingestion and driving up our costs. Can someone explain if this is expected behavior, or if there's a way to optimize and avoid duplicate data ingestion between Log Analytics and Sentinel?Integrate logic apps rules engine with Microsoft fabric
Hi, I have a requirement where I need to integrate logic apps rules engine with fabric data pipelines. When I run an ETL pipeline, it has to pick up the business logic from rules engine and transform the data in fabric data pipeline. Is this achievable? Need suggestions please?
