Introducción. En los entornos cloud modernos, garantizar la salud, el rendimiento y la seguridad de los sistemas es clave para ofrecer experiencias digitales fluidas. Azure Monitor proporciona una plataforma centralizada para recopilar, analizar y actuar sobre la telemetría de aplicaciones, infraestructura y red. Al desplegar y configurar Azure Monitor junto con Log Analytics, podrás obtener visibilidad profunda de tu ecosistema en la nube, identificar tendencias y resolver incidencias antes de que afecten al usuario.
Este artículo te guía paso a paso para desplegar y configurar Azure Monitor, crear un espacio de trabajo de Log Analytics, monitorizar aplicaciones web, seguir el estado de servicios de cómputo y red, y definir alertas personalizadas. Además, integramos recomendaciones prácticas que aplicamos en Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi, con foco en continuidad de negocio y eficiencia operativa. Si quieres potenciar tu plataforma en la nube con buenas prácticas, descubre nuestros servicios en servicios cloud aws y azure.
Qué conseguirás al finalizar. 1 Implementar y configurar Log Analytics para centralizar y analizar registros. 2 Monitorizar aplicaciones web para asegurar rendimiento y disponibilidad. 3 Vigilar servicios de cómputo y red para optimizar capacidad, tráfico y salud. 4 Definir alertas para responder con rapidez a posibles incidencias.
1 Preparar el entorno de Azure. 1.1 Crea un grupo de recursos. Accede al portal de Azure, busca Resource groups y crea rg-alpha en la región East US o la que prefieras. 1.2 Crea un grupo de seguridad de Entra ID. Entra a Azure Active Directory, abre Grupos y agrega el grupo de tipo Seguridad con nombre App Log Examiners. 1.3 Despliega y configura la máquina virtual Windows WS-VM1. Crea una máquina virtual Windows Server en rg-alpha, habilita RDP solo desde tu IP, agrega una regla de entrada para HTTP 80 y conéctate por RDP. Dentro de la VM abre PowerShell como administrador e instala IIS con el comando Install-WindowsFeature Web-Server -IncludeAllSubFeature -IncludeManagementTools. Luego ve a c:inetpubwwwroot y descarga una página de ejemplo con Wget https://raw.githubusercontent.com/Azure-Samples/html-docs-hello-world/master/index.html -OutFile index.html para validar el sitio. 1.4 Despliega y configura la máquina virtual Linux LX-VM2. Crea una VM Linux en rg-alpha y agrega la extensión Network Watcher Agent for Linux. Configura las extensiones AzureNetworkWatcherExtension y OmsAgentForLinux para actualización automática. 1.5 Despliega una aplicación web con base de datos SQL mediante plantilla rápida de Azure. Usa Deploy to Azure desde la plantilla de ejemplo web app con SQL, revisa el editor de plantilla si necesitas ajustar parámetros, completa la sección Basics y despliega. 1.6 Despliega una aplicación web Linux con plantilla básica de App Service para Linux y verifica su creación.
2 Desplegar Log Analytics. 2.1 Crea un espacio de trabajo de Log Analytics llamado LogAnalytics1 en rg-alpha y en tu región. 2.2 Configura retención y límites. En Usage and estimated costs, define la retención en 60 días y un daily cap de 10 GB para controlar costes. 2.3 Habilita acceso por roles. En Access control IAM del workspace asigna el rol Log Analytics Reader al grupo App Log Examiners para permitir consultas sin privilegios excesivos.
3 Monitorizar aplicaciones web. 3.1 Activa Application Insights en el App Service de la aplicación web con SQL, vinculando el recurso de Insights al workspace LogAnalytics1 y aplicando los cambios. 3.2 Desactiva el registro del depurador de instantáneas de .NET Core si no lo necesitas, para reducir ruido y coste. 3.3 Envía los registros HTTP del App Service a Log Analytics desde Diagnostic settings, marcando las categorías de logs y el destino LogAnalytics1. 3.4 Habilita SQL Insights para la base de datos, en Diagnostic settings selecciona las métricas y logs relevantes y envíalos al workspace. 3.5 Activa el seguimiento de cambios de archivos y configuración en la web con Change Analysis para detectar cambios que expliquen degradaciones de rendimiento.
4 Configurar la monitorización de servicios de cómputo. 4.1 Crea un Data Collection Endpoint DCE en rg-alpha y en la misma región del workspace para enrutar datos de agentes. 4.2 Crea una Data Collection Rule llamada WinVMDRC. Ámbito WS-VM1. Fuente de datos Windows Event Logs con categorías críticas y error en Application y System, y audit failure en Security. Destino LogAnalytics1 a través del DCE. 4.3 Agrega la colección de IIS logs a la DCR existente para capturar tráfico y errores del sitio IIS en WS-VM1. 4.4 Configura Network Connection Monitor para validar conectividad. Crea un Connection Monitor, añade como origen LX-VM2 y como destino WS-VM1, define una prueba HTTP predeterminada y crea el test group. Con esto puedes observar latencia, disponibilidad y pérdida de paquetes entre ambos extremos.
5 Configurar alertas. 5.1 Crea un Action Group NotifyCPU que envíe email a la dirección operativa de tu organización, para notificaciones automáticas. 5.2 Crea una alerta de porcentaje de CPU para LX-VM2. En la VM ve a Alerts, crea una regla con la señal Porcentaje de CPU, usa los umbrales por defecto o personalízalos, asocia el Action Group NotifyCPU y nómbrala HighCPU. Publica la regla y valida en el centro de alertas.
Buenas prácticas y consideraciones. Alinea regiones entre recursos para minimizar latencia y costes de salida. Ajusta la retención de Log Analytics al mínimo necesario por cumplimiento y análisis. Revisa el daily cap periódicamente y habilita presupuestos para controlar gasto. Usa RBAC con mínimo privilegio y agrupa accesos mediante grupos de seguridad. Estandariza etiquetas y nomenclatura para facilitar gobierno, costes y búsqueda. Evalúa migrar a Azure Monitor Agent en lugar de agentes heredados cuando sea viable. Automatiza despliegues con plantillas Bicep o ARM y versiona tus reglas de diagnóstico y alertas. Conecta tu supervisión a procesos de respuesta y a agentes IA para priorizar incidencias de forma inteligente.
Conclusión. Con Azure Monitor y Log Analytics convertirás la telemetría bruta en información accionable para mantener aplicaciones confiables, escalables y seguras. La configuración de insights en tus web apps, el seguimiento de cómputo y red, y las alertas bien diseñadas te permiten pasar de un enfoque reactivo a uno proactivo, reduciendo tiempos de inactividad y mejorando la experiencia de usuario. En Q2BSTUDIO te ayudamos a diseñar y operar una estrategia de observabilidad integral que combine software a medida, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad y servicios inteligencia de negocio con power bi. Si quieres explorar cómo la ia para empresas y los agentes IA pueden elevar tu monitorización y respuesta, visita nuestra página de inteligencia artificial y déjanos acompañarte en el siguiente paso de tu transformación digital.