azure-monitor-ingestion-java

โดย microsoft

Azure Monitor Ingestion SDK สำหรับ Java ส่งล็อกแบบกำหนดเองไปยัง Azure Monitor ผ่าน Data Collection Rules (DCR) และ Data Collection Endpoints (DCE) ทริกเกอร์: "LogsIngestionClient java", "azure monitor ingestion java", "custom logs java", "DCR java", "data collection rule java

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-monitor-ingestion-java

Azure Monitor Ingestion SDK for Java

Client library for sending custom logs to Azure Monitor using the Logs Ingestion API via Data Collection Rules.

Installation

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-monitor-ingestion</artifactId>
    <version>1.2.11</version>
</dependency>

Or use Azure SDK BOM:

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.azure</groupId>
            <artifactId>azure-sdk-bom</artifactId>
            <version>{bom_version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-monitor-ingestion</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

Prerequisites

  • Data Collection Endpoint (DCE)
  • Data Collection Rule (DCR)
  • Log Analytics workspace
  • Target table (custom or built-in: CommonSecurityLog, SecurityEvents, Syslog, WindowsEvents)

Environment Variables

DATA_COLLECTION_ENDPOINT=https://<dce-name>.<region>.ingest.monitor.azure.com  # Required for all auth methods
DATA_COLLECTION_RULE_ID=dcr-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx  # Required for log upload routing
STREAM_NAME=Custom-MyTable_CL  # Required for the target DCR stream
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod  # Required only if DefaultAzureCredential is used in production

Client Creation

Synchronous Client

import com.azure.core.credential.TokenCredential;
import com.azure.identity.AzureIdentityEnvVars;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.azure.identity.ManagedIdentityCredentialBuilder;
import com.azure.monitor.ingestion.LogsIngestionClient;
import com.azure.monitor.ingestion.LogsIngestionClientBuilder;

// Local dev: DefaultAzureCredential. Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>
TokenCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
    .requireEnvVars(AzureIdentityEnvVars.AZURE_TOKEN_CREDENTIALS)
    .build();
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/java/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-java-stable#credential-classes
// TokenCredential credential = new ManagedIdentityCredentialBuilder().build();

LogsIngestionClient client = new LogsIngestionClientBuilder()
    .endpoint("<data-collection-endpoint>")
    .credential(credential)
    .buildClient();

Asynchronous Client

import com.azure.monitor.ingestion.LogsIngestionAsyncClient;

LogsIngestionAsyncClient asyncClient = new LogsIngestionClientBuilder()
    .endpoint("<data-collection-endpoint>")
    .credential(credential)
    .buildAsyncClient();

Key Concepts

ConceptDescription
Data Collection Endpoint (DCE)Ingestion endpoint URL for your region
Data Collection Rule (DCR)Defines data transformation and routing to tables
Stream NameTarget stream in the DCR (e.g., Custom-MyTable_CL)
Log Analytics WorkspaceDestination for ingested logs

Core Operations

Upload Custom Logs

import java.util.List;
import java.util.ArrayList;

List<Object> logs = new ArrayList<>();
logs.add(new MyLogEntry("2024-01-15T10:30:00Z", "INFO", "Application started"));
logs.add(new MyLogEntry("2024-01-15T10:30:05Z", "DEBUG", "Processing request"));

client.upload("<data-collection-rule-id>", "<stream-name>", logs);
System.out.println("Logs uploaded successfully");

Upload with Concurrency

For large log collections, enable concurrent uploads:

import com.azure.monitor.ingestion.models.LogsUploadOptions;
import com.azure.core.util.Context;

List<Object> logs = getLargeLogs(); // Large collection

LogsUploadOptions options = new LogsUploadOptions()
    .setMaxConcurrency(3);

client.upload("<data-collection-rule-id>", "<stream-name>", logs, options, Context.NONE);

Upload with Error Handling

Handle partial upload failures gracefully:

LogsUploadOptions options = new LogsUploadOptions()
    .setLogsUploadErrorConsumer(uploadError -> {
        System.err.println("Upload error: " + uploadError.getResponseException().getMessage());
        System.err.println("Failed logs count: " + uploadError.getFailedLogs().size());
        
        // Option 1: Log and continue
        // Option 2: Throw to abort remaining uploads
        // throw uploadError.getResponseException();
    });

client.upload("<data-collection-rule-id>", "<stream-name>", logs, options, Context.NONE);

Async Upload with Reactor

import reactor.core.publisher.Mono;

List<Object> logs = getLogs();

asyncClient.upload("<data-collection-rule-id>", "<stream-name>", logs)
    .doOnSuccess(v -> System.out.println("Upload completed"))
    .doOnError(e -> System.err.println("Upload failed: " + e.getMessage()))
    .subscribe();

Log Entry Model Example

public class MyLogEntry {
    private String timeGenerated;
    private String level;
    private String message;
    
    public MyLogEntry(String timeGenerated, String level, String message) {
        this.timeGenerated = timeGenerated;
        this.level = level;
        this.message = message;
    }
    
    // Getters required for JSON serialization
    public String getTimeGenerated() { return timeGenerated; }
    public String getLevel() { return level; }
    public String getMessage() { return message; }
}

Error Handling

import com.azure.core.exception.HttpResponseException;

try {
    client.upload(ruleId, streamName, logs);
} catch (HttpResponseException e) {
    System.err.println("HTTP Status: " + e.getResponse().getStatusCode());
    System.err.println("Error: " + e.getMessage());
    
    if (e.getResponse().getStatusCode() == 403) {
        System.err.println("Check DCR permissions and managed identity");
    } else if (e.getResponse().getStatusCode() == 404) {
        System.err.println("Verify DCE endpoint and DCR ID");
    }
}

Best Practices

  1. Batch logs — Upload in batches rather than one at a time
  2. Use concurrency — Set maxConcurrency for large uploads
  3. Handle partial failures — Use error consumer to log failed entries
  4. Match DCR schema — Log entry fields must match DCR transformation expectations
  5. Include TimeGenerated — Most tables require a timestamp field
  6. Reuse client — Create once, reuse throughout application
  7. Use async for high throughput — LogsIngestionAsyncClient for reactive patterns

Querying Uploaded Logs

Use azure-monitor-query to query ingested logs:

// See azure-monitor-query skill for LogsQueryClient usage
String query = "MyTable_CL | where TimeGenerated > ago(1h) | limit 10";

Reference Links

ResourceURL
Maven Packagehttps://central.sonatype.com/artifact/com.azure/azure-monitor-ingestion
GitHubhttps://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/monitor/azure-monitor-ingestion
Product Docshttps://learn.microsoft.com/azure/azure-monitor/logs/logs-ingestion-api-overview
DCE Overviewhttps://learn.microsoft.com/azure/azure-monitor/essentials/data-collection-endpoint-overview
DCR Overviewhttps://learn.microsoft.com/azure/azure-monitor/essentials/data-collection-rule-overview
Troubleshootinghttps://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/blob/main/sdk/monitor/azure-monitor-ingestion/TROUBLESHOOTING.md

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development