Библиотеки мониторинга Azure для PythonAzure Monitoring libraries for python
ОбзорOverview
Мониторинг дает возможность отслеживать данные, чтобы обеспечить работоспособность приложения,Monitoring provides data to ensure that your application stays up and running in a healthy state. а также позволяет предотвратить потенциальные проблемы или устранить неполадки.It also helps you to stave off potential problems or troubleshoot past ones. Кроме того, данные мониторинга можно использовать для получения подробных сведений о приложении.In addition, you can use monitoring data to gain deep insights about your application. Эти знания могут помочь повысить его производительность и улучшить возможности обслуживания, а также автоматизировать действия, которые в противном случае выполнялись бы вручную.That knowledge can help you to improve application performance or maintainability, or automate actions that would otherwise require manual intervention.
Дополнительные сведения о службе Azure Monitor см. здесь.Learn more about Azure Monitor here.
УстановкаInstallation
pip install azure-mgmt-monitor
Пример: метрикиExample - Metrics
Этот пример кода получает метрики ресурсов Azure (виртуальных машин и т. д.).This sample obtains the metrics of a resource on Azure (VMs, etc.). В этом примере используется версия пакета Python не ниже 0.4.0.This sample requires version 0.4.0 of the Python package at least.
Полный список доступных ключевых слов для фильтров см. здесь.A complete list of available keywords for filters is available here.
Поддерживаемые метрики для каждого типа ресурса см. здесь.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 = (
"subscriptions/{}/"
"resourceGroups/{}/"
"providers/Microsoft.Compute/virtualMachines/{}"
).format(subscription_id, resource_group_name, vm_name)
# create client
client = MonitorManagementClient(
credentials,
subscription_id
)
# 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(
metric.name.localized_value,
metric.name.value,
metric.unit
))
# 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 = datetime.datetime.now().date()
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)
metrics_data = client.metrics.list(
resource_id,
timespan="{}/{}".format(yesterday, today),
interval='PT1H',
metricnames='Percentage CPU',
aggregation='Total'
)
for item in metrics_data.value:
# azure.mgmt.monitor.models.Metric
print("{} ({})".format(item.name.localized_value, item.unit.name))
for timeserie in item.timeseries:
for data in timeserie.data:
# azure.mgmt.monitor.models.MetricData
print("{}: {}".format(data.time_stamp, data.total))
# 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
Пример: оповещенияExample - Alerts
В этом примере показано, как автоматически настраивать оповещения для ресурсов при их создании, чтобы обеспечить правильный мониторинг всех ресурсов.This example shows how to automatically set up alerts on your resources when they are created to ensure that all resources are monitored correctly.
Создайте на виртуальной машине источник данных для создания оповещений об использовании ЦП: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 = (
"subscriptions/{}/"
"resourceGroups/MonitorTestsDoNotDelete/"
"providers/Microsoft.Compute/virtualMachines/MonitorTest"
).format(self.settings.SUBSCRIPTION_ID)
# create client
client = MonitorMgmtClient(
credentials,
subscription_id
)
# I need a subclass of "RuleDataSource"
data_source = RuleMetricDataSource(
resource_uri = resource_id,
metric_name = 'Percentage CPU'
)
Создайте условие порогового значения, которое срабатывает, когда средняя загрузка ЦП виртуальной машины за последние 5 минут превышает 90 % (с использованием предыдущего источника данных):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'
)
Создайте действие электронного сообщения: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 = [
'monitoringemail@microsoft.com'
]
)
Создайте оповещение:Create the alert:
rule_name = 'MyPyTestAlertRule'
my_alert = client.alert_rules.create_or_update(
group_name,
rule_name,
{
'location': 'westus',
'alert_rule_resource_name': rule_name,
'description': 'Testing Alert rule creation',
'is_enabled': True,
'condition': rule_condition,
'actions': [
rule_action
]
}
)