Painéis e Livros de Trabalho do Azure

A coleta de métricas e registros só é valiosa se as pessoas certas puderem consultar e utilizar os dados. Os Dashboards do Azure fornecem visões operacionais rápidas, atualizadas em tempo real, que podem ser compartilhadas com toda a equipe no portal do Azure. As Pastas de Trabalho vão além, permitindo relatórios detalhados, parametrizados e narrativos que combinam texto, gráficos, grades e resultados de consultas dinâmicas em um único documento rolável — ideal para revisões semanais das operações ou para o planejamento de capacidade.

Um Dashboard do Azure é uma coleção de blocos organizados em uma tela. Os blocos podem exibir gráficos de métricas, integridade do recurso, resultados de consultas KQL, visão geral do grupo de recursos, texto Markdown ou métricas do App Service. Você pode fixar diretamente em um dashboard qualquer gráfico do Metrics Explorer ou qualquer consulta do Log Analytics usando o botão Fixar no dashboard. Os dashboards são armazenados como recursos JSON em um grupo de recursos e aceitam implantação baseada em ARM.

Os Dashboards do Azure têm dois modos de compartilhamento. Os dashboards Privados ficam visíveis apenas para você. Os dashboards Publicados (compartilhados) são publicados como recursos do Azure em um grupo de recursos, no qual o RBAC controla quem pode visualizá-los ou editá-los. Você pode atribuir a função Leitor no recurso do dashboard para conceder acesso somente leitura. Observe que, se um bloco do dashboard consultar dados de um espaço de trabalho do Log Analytics, os visualizadores também precisarão de acesso de leitura a esse espaço de trabalho.

Os tipos comuns de blocos de dashboard incluem: Gráfico de métricas — plota uma ou mais séries temporais de métricas do Metrics Explorer. Consulta do Log Analytics — executa uma consulta KQL e mostra o resultado como tabela, gráfico ou número. Integridade do recurso — mostra o status de integridade de um recurso específico, conforme informado pelo Azure. Markdown — renderiza texto estático, links e imagens para fornecer contexto. Relógio — mostra o horário UTC, o que é útil para equipes distribuídas globalmente.

As Pastas de Trabalho do Azure são relatórios interativos que combinam dados de várias fontes do Azure — métricas do Azure Monitor, consultas KQL do Log Analytics, Azure Resource Graph e Application Insights. Diferentemente dos dashboards estáticos, as pastas de trabalho aceitam parâmetros (seletores de intervalo de tempo, seletores de recursos e listas suspensas) que permitem que a mesma pasta de trabalho mostre dinamicamente os dados do recurso ou do período escolhido pelo visualizador.

Os parâmetros das pastas de trabalho tornam os relatórios interativos sem exigir uma pasta de trabalho separada para cada recurso. Você pode adicionar um parâmetro de Intervalo de tempo (seletor de tempo padrão do Azure), um parâmetro de Recurso (seletor de recursos com escopo definido para uma assinatura) ou um parâmetro de Lista suspensa preenchido por uma consulta KQL. Todas as etapas de consulta e visualizações subsequentes usam automaticamente os valores dos parâmetros selecionados, atualizando-se em tempo real quando o usuário altera uma seleção.

Cada etapa de uma pasta de trabalho pode exibir dados como Tabela, Gráfico temporal, Gráfico de barras, Gráfico de pizza, Gráfico de dispersão, Grade com formatação condicional, Mapa de calor ou Bloco (cartões de KPI). A visualização em grade aceita formatação condicional no nível da coluna — por exemplo, colorir as células de vermelho quando a taxa de falhas exceder um limite — facilitando o destaque imediato de problemas em um relatório operacional.

O Azure fornece uma grande galeria de modelos de pastas de trabalho integrados para cenários comuns. Os modelos de desempenho de VM mostram tendências de CPU, memória, disco e rede. Os modelos do App Service exibem taxas de solicitações e porcentagens de falhas. Os modelos de confiabilidade traçam a disponibilidade em comparação com as metas de SLA. Você pode abrir qualquer modelo, personalizá-lo e salvá-lo como uma nova pasta de trabalho em sua assinatura, sem precisar começar do zero.

As pastas de trabalho aceitam detalhamentos vinculados: clicar em uma linha de uma etapa de grade pode passar os valores da linha selecionada como parâmetros para uma etapa subsequente, filtrando um gráfico ou uma tabela para mostrar detalhes daquele item específico. Isso cria um fluxo interativo de investigação — por exemplo, clicar em um ponto de extremidade com falha em uma tabela de resumo revela uma lista detalhada de rastreamentos apenas para esse ponto de extremidade, tudo em uma única página da pasta de trabalho.

Tanto os dashboards quanto as pastas de trabalho são armazenados internamente como JSON e podem ser exportados para controle de versão ou automação de implantação. O JSON do dashboard pode ser baixado no modo Editar do portal e implantado por meio de modelos ARM. As pastas de trabalho são exportadas para um formato JSON compatível com os comandos da CLI az monitor app-insights workbook, permitindo que você registre as definições das pastas de trabalho no git junto com o código da sua infraestrutura.

As pastas de trabalho são ferramentas de visualização somente leitura — elas não disparam alertas. Para criar alertas com base nos dados exibidos em uma pasta de trabalho, crie uma regra de alerta de pesquisa de registros correspondente no Azure Monitor que execute a mesma consulta KQL. Uma prática recomendada é criar primeiro sua pasta de trabalho operacional para validar visualmente a lógica da consulta e, em seguida, copiar a KQL funcional para uma regra de alerta. Isso garante que o que você monitora corresponda ao que gera alertas.

Teste sua compreensão dos conceitos do Microsoft Azure Fundamentals (AZ-900) abordados nesta lição.

Nesta lição, você aprendeu que os Dashboards do Azure fornecem visões em blocos, rápidas e em tempo real, que podem ser compartilhadas com sua equipe por meio do RBAC; as Pastas de Trabalho do Azure permitem relatórios detalhados e parametrizados que combinam métricas, consultas KQL e dados do Application Insights; e ambos são armazenados como JSON, podendo ter controle de versão e ser implantados por meio do ARM. Em seguida, exploraremos o Azure Backup para proteger suas cargas de trabalho contra perda de dados.