適用于 Python 的 Azure 監視器擷取用戶端程式庫 - 1.0.3 版

發行項
11/09/2023

Azure 監視器擷取用戶端程式庫可用來使用記錄擷取 API將自訂記錄傳送至Azure 監視器。

此程式庫可讓您將資料從幾乎任何來源傳送到支援的內建資料表，或傳送至您在 Log Analytics 工作區中建立的自訂資料表。您甚至還可以使用自訂資料行擴充內建資料表的結構描述。

資源：

開始使用

Prerequisites

安裝套件

使用 pip安裝適用于 Python 的 Azure 監視器擷取用戶端程式庫：

pip install azure-monitor-ingestion

建立用戶端

需要已驗證的用戶端，才能將記錄上傳至 Azure 監視器。程式庫同時包含用戶端的同步和非同步形式。若要進行驗證，請建立權杖認證的實例。建立 LogsIngestionClient 時，請使用該實例。下列範例會從azure 身分識別套件使用 DefaultAzureCredential 。

同步用戶端

請考慮下列範例，其會建立同步用戶端來上傳記錄：

import os
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.monitor.ingestion import LogsIngestionClient

endpoint = os.environ['DATA_COLLECTION_ENDPOINT']
credential = DefaultAzureCredential()
logs_client = LogsIngestionClient(endpoint, credential)

非同步用戶端

用戶端 API 的非同步形式可在 -suffixed 命名空間中找到 .aio 。例如：

import os
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential
from azure.monitor.ingestion.aio import LogsIngestionClient

endpoint = os.environ['DATA_COLLECTION_ENDPOINT']
credential = DefaultAzureCredential()
logs_client = LogsIngestionClient(endpoint, credential)

設定非公用 Azure 雲端的用戶端

根據預設， LogsIngestionClient 會設定為連線到公用 Azure 雲端。若要連線到非公用 Azure 雲端，需要一些額外的設定。必須使用關鍵字引數來提供 credential_scopes 適當的驗證範圍。下列範例示範如何設定用戶端以連線到 Azure 美國政府：

logs_client = LogsIngestionClient(endpoint, credential_scopes=["https://monitor.azure.us//.default"])

重要概念

資料收集端點

資料收集端點 (DCE) 可讓您設定獨特的 Azure 監視器擷取設定。本文提供資料收集端點的概觀，包括其內容和結構，以及如何建立及使用這些端點。

資料收集規則

資料收集規則 (DCR) 定義 Azure 監視器收集的資料，並指定該資料應該傳送或儲存的方式和位置。 REST API 呼叫必須指定要使用的 DCR。單一 DCE 可以支援多個 DCR，因此您可以針對不同的來源和目標資料表指定不同的 DCR。

DCR 必須了解輸入資料和目標資料表的結構。如果兩者不相符，其可以使用轉換，以此來轉換來源資料，使其符合目標資料表。您也可以使用轉換來篩選來源資料，並執行任何其他的計算或轉換。

如需詳細資訊，請參閱 Azure 監視器中的資料收集規則，如需 DCR 結構的詳細資訊，請參閱這篇文章。如需如何擷取 DCR 識別碼的資訊，請參閱本教學課程。

Log Analytics 工作區資料表

自訂記錄可將資料傳送至您建立的任何自訂資料表，以及您 Log Analytics 工作區中的某些內建資料表。目標資料表必須先存在，您才能將資料傳送至該資料表。目前下列的內建資料表受到支援：

記錄擷

您可以使用 Azure 監視器查詢用戶端程式庫來查詢使用此程式庫上傳的記錄。

上傳自訂記錄

此範例顯示將記錄上傳至 Azure 監視器。

import os

from azure.core.exceptions import HttpResponseError
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.monitor.ingestion import LogsIngestionClient

endpoint = os.environ['DATA_COLLECTION_ENDPOINT']
credential = DefaultAzureCredential()

client = LogsIngestionClient(endpoint=endpoint, credential=credential, logging_enable=True)

rule_id = os.environ['LOGS_DCR_RULE_ID']
body = [
      {
        "Time": "2021-12-08T23:51:14.1104269Z",
        "Computer": "Computer1",
        "AdditionalContext": "context-2"
      },
      {
        "Time": "2021-12-08T23:51:14.1104269Z",
        "Computer": "Computer2",
        "AdditionalContext": "context"
      }
    ]

try:
    client.upload(rule_id=rule_id, stream_name=os.environ['LOGS_DCR_STREAM_NAME'], logs=body)
except HttpResponseError as e:
    print(f"Upload failed: {e}")

使用自訂錯誤處理上傳

若要上傳具有自訂錯誤處理的記錄，您可以將回呼函式傳遞至 on_error 方法的參數 upload 。針對上傳期間發生的每個錯誤呼叫回呼函式，而且應該預期有一個對應至 LogsUploadError 物件的引數。此物件包含所遇到的錯誤，以及無法上傳的記錄清單。

# Example 1: Collect all logs that failed to upload.
failed_logs = []
def on_error(error):
    print("Log chunk failed to upload with error: ", error.error)
    failed_logs.extend(error.failed_logs)

# Example 2: Ignore all errors.
def on_error_pass(error):
    pass

client.upload(rule_id=rule_id, stream_name=os.environ['LOGS_DCR_STREAM_NAME'], logs=body, on_error=on_error)

疑難排解

如需診斷各種失敗案例的詳細資訊，請參閱我們的疑難排解指南。

下一步

若要深入瞭解 Azure 監視器，請參閱 Azure 監視器服務檔。

範例

下列程式碼範例示範 Azure 監視器擷取用戶端程式庫的常見案例。

記錄擷取範例

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