Azure Sentinel中VMware vCenter解决方案DCR创建失败问题解析
2025-06-09 05:58:26作者:秋泉律Samson
问题背景
在Azure Sentinel环境中部署VMware vCenter解决方案时,用户按照官方文档指引创建数据收集规则(DCR)时遇到报错。核心错误信息表明系统无法识别指定的自定义表vcenter_CL,而实际错误提示中却出现了未指定的Custom-vcenter_CL表名。
错误现象深度分析
当用户尝试创建DCR时,系统返回以下关键错误:
- 表验证失败:系统提示
Custom-vcenter_CL表在Log Analytics工作区中不存在 - 命名差异:用户明确输入的是
vcenter_CL,但系统自动添加了"Custom-"前缀 - 工作区状态异常:即使在全新工作区创建成功的情况下,原有工作区仍持续报错
根本原因
经过技术验证,该问题可能由以下因素导致:
-
表名大小写敏感问题:
- 解决方案文档要求使用
vcenter_CL - 通过下拉菜单选择时会生成
vCenter_CL(注意大小写差异) - 这种不一致会导致后续解析器失效
- 解决方案文档要求使用
-
残留表结构:
- 原有工作区可能存在隐藏的
vcenter_CL表结构 - 即使通过界面不可见,系统元数据仍保留记录
- 导致新DCR创建时出现命名冲突
- 原有工作区可能存在隐藏的
-
DCR创建机制:
- 系统自动为自定义表添加"Custom-"前缀
- 但实际验证时仍会检查原始表名存在性
解决方案验证
临时解决方案
-
新建工作区测试:
- 创建全新的资源组和Log Analytics工作区
- 通过Sentinel自定义日志功能重新创建DCR
- 验证确认该方案可正常创建
vcenter_CL表
-
创建路径选择:
- 优先使用"设备类型"下拉菜单选择vCenter选项
- 避免手动输入表名减少出错概率
永久解决方案
对于受污染的工作区,建议执行以下操作:
- 联系Microsoft支持团队
- 请求彻底清除隐藏的
vcenter_CL表元数据 - 等待工作区完全清理后再尝试重新部署
最佳实践建议
-
部署前检查:
- 使用KQL查询确认目标表是否已存在
- 检查表名大小写是否完全匹配
-
环境隔离:
- 重要部署建议使用独立测试环境
- 避免生产环境直接进行方案验证
-
文档核对:
- 仔细对比解决方案文档中的每个参数
- 特别注意大小写等易忽略细节
技术启示
该案例揭示了Azure Sentinel数据收集机制的几个重要特性:
- 表名管理具有隐藏的命名规则
- 工作区可能存在不可见的元数据残留
- 解决方案部署需要严格的命名规范一致性
通过此问题的排查过程,用户可以更深入地理解Azure Sentinel底层的数据收集机制,为后续其他解决方案的部署积累宝贵经验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134