Python 用 Azure 監視ライブラリAzure Monitoring libraries for python


監視では、アプリケーションを正常な状態で稼働させ続けるためのデータを取得できます。Monitoring provides data to ensure that your application stays up and running in a healthy state. また、潜在的な問題を防止したり、発生した問題をトラブルシューティングするのにも役立ちます。It also helps you to stave off potential problems or troubleshoot past ones. さらに、監視データを使用して、アプリケーションに関する深い洞察を得ることもできます。In addition, you can use monitoring data to gain deep insights about your application. そのような知識は、アプリケーションのパフォーマンスや保守容易性を向上させたり、手作業での介入が必要な操作を自動化したりするうえで役立ちます。That knowledge can help you to improve application performance or maintainability, or automate actions that would otherwise require manual intervention.

Azure Monitor の詳細については、こちらを参照してください。Learn more about Azure Monitor here.


pip install azure-mgmt-monitor

例 - メトリックExample - Metrics

このサンプルは、Azure 上のリソース (VM など) のメトリックを取得します。This sample obtains the metrics of a resource on Azure (VMs, etc.). このサンプルには、少なくとも Python パッケージのバージョン 0.4.0 が必要です。This sample requires version 0.4.0 of the Python package at least.

フィルターに使用できるキーワードの完全な一覧については、こちらを参照してください。A complete list of available keywords for filters is available here.

各種のリソースでサポートされているメトリックについては、こちらを参照してください。Supported metrics per resource type is available here.

import datetime
from azure.mgmt.monitor import MonitorManagementClient

# Get the ARM id of your resource. You might chose to do a "get"
# using the according management or to build the URL directly
# Example for a ARM VM
resource_id = (
).format(subscription_id, resource_group_name, vm_name)

# create client
client = MonitorManagementClient(

# You can get the available metrics of this specific resource
for metric in client.metric_definitions.list(resource_id):
    # azure.monitor.models.MetricDefinition
    print("{}: id={}, unit={}".format(,,

# Example of result for a VM:
# Percentage CPU: id=Percentage CPU, unit=Unit.percent
# Network In: id=Network In, unit=Unit.bytes
# Network Out: id=Network Out, unit=Unit.bytes
# Disk Read Bytes: id=Disk Read Bytes, unit=Unit.bytes
# Disk Write Bytes: id=Disk Write Bytes, unit=Unit.bytes
# Disk Read Operations/Sec: id=Disk Read Operations/Sec, unit=Unit.count_per_second
# Disk Write Operations/Sec: id=Disk Write Operations/Sec, unit=Unit.count_per_second

# Get CPU total of yesterday for this VM, by hour

today =
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)

metrics_data = client.metrics.list(
    timespan="{}/{}".format(yesterday, today),
    metricnames='Percentage CPU',

for item in metrics_data.value:
    # azure.mgmt.monitor.models.Metric
    print("{} ({})".format(,
    for timeserie in item.timeseries:
        for data in
            # azure.mgmt.monitor.models.MetricData
            print("{}: {}".format(data.time_stamp,

# Example of result:
# Percentage CPU (percent)
# 2016-11-16 00:00:00+00:00: 72.0
# 2016-11-16 01:00:00+00:00: 90.59
# 2016-11-16 02:00:00+00:00: 60.58
# 2016-11-16 03:00:00+00:00: 65.78
# 2016-11-16 04:00:00+00:00: 43.96
# 2016-11-16 05:00:00+00:00: 43.96
# 2016-11-16 06:00:00+00:00: 114.9
# 2016-11-16 07:00:00+00:00: 45.4

例 - アラートExample - Alerts

この例は、リソースの作成時にそれらに関するアラートを自動的に設定して、すべてのリソースを正しく監視する方法を示しています。This example shows how to automatically set up alerts on your resources when they are created to ensure that all resources are monitored correctly.

CPU 使用率についてのアラートを作成するために、VM 上にデータ ソースを作成します。Create a data source on a VM to alert on CPU usage:

from azure.mgmt.monitor import MonitorMgmtClient
from azure.mgmt.monitor.models import RuleMetricDataSource

resource_id = (

# create client
client = MonitorMgmtClient(

# I need a subclass of "RuleDataSource"
data_source = RuleMetricDataSource(
    resource_uri = resource_id,
    metric_name = 'Percentage CPU'

過去 5 分間の VM の平均 CPU 使用率が 90% を上回る場合にトリガーされるしきい値条件を作成します (上記のデータ ソースを使用)。Create a threshold condition that triggers when the average CPU usage of a VM for the last 5 minutes is above 90% (using the preceding data source):

from azure.mgmt.monitor.models import ThresholdRuleCondition

# I need a subclasses of "RuleCondition"
rule_condition = ThresholdRuleCondition(
    data_source = data_source,
    operator = 'GreaterThanOrEqual',
    threshold = 90,
    window_size = 'PT5M',
    time_aggregation = 'Average'

電子メール アクションを作成します。Create an email action:

from azure.mgmt.monitor.models import RuleEmailAction

# I need a subclass of "RuleAction"
rule_action = RuleEmailAction(
    send_to_service_owners = True,
    custom_emails = [

アラートを作成します。Create the alert:

rule_name = 'MyPyTestAlertRule'
my_alert = client.alert_rules.create_or_update(
        'location': 'westus',
        'alert_rule_resource_name': rule_name,
        'description': 'Testing Alert rule creation',
        'is_enabled': True,
        'condition': rule_condition,
        'actions': [