azure-monitor-ingestion-java
โดย microsoft
ไลบรารีไคลเอ็นต์สำหรับส่งล็อกแบบกำหนดเองไปยัง Azure Monitor โดยใช้ Logs Ingestion API ผ่าน Data Collection Rules
npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-monitor-ingestion-javaAzure 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
| Concept | Description |
|---|---|
| Data Collection Endpoint (DCE) | Ingestion endpoint URL for your region |
| Data Collection Rule (DCR) | Defines data transformation and routing to tables |
| Stream Name | Target stream in the DCR (e.g., Custom-MyTable_CL) |
| Log Analytics Workspace | Destination 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
- Batch logs — Upload in batches rather than one at a time
- Use concurrency — Set
maxConcurrencyfor large uploads - Handle partial failures — Use error consumer to log failed entries
- Match DCR schema — Log entry fields must match DCR transformation expectations
- Include TimeGenerated — Most tables require a timestamp field
- Reuse client — Create once, reuse throughout application
- Use async for high throughput —
LogsIngestionAsyncClientfor 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
Skills เพิ่มเติมจาก microsoft
oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
official
microsoft-foundry
microsoft
ปรับใช้ ประเมิน และจัดการ Foundry agents แบบครบวงจร: สร้าง Docker, push ไปยัง ACR, สร้าง hosted/prompt agent, เริ่ม container, batch eval, continuous eval, เวิร์กโฟลว์ prompt optimizer, agent.yaml, จัดชุดข้อมูลจาก traces ใช้สำหรับ: ปรับใช้ agent ไปยัง Foundry, hosted agent, สร้าง agent, เรียกใช้ agent, ประเมิน agent, รัน batch eval, continuous eval, การตรวจสอบต่อเนื่อง, สถานะ continuous eval, ปรับแต่ง prompt, ปรับปรุง prompt, prompt optimizer, ปรับแต่งคำแนะนำ agent, ปรับปรุง agent...
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
ใช้สำหรับ Azure AI: ค้นหา, คำพูด, OpenAI, การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ ช่วยในการค้นหา, การค้นหาแบบเวกเตอร์/ไฮบริด, การแปลงคำพูดเป็นข้อความ, การแปลงข้อความเป็นคำพูด, การถอดเสียง, OCR เมื่อ: การค้นหา AI, การค้นหาคำถาม, การค้นหาแบบเวกเตอร์, การค้นหาแบบไฮบริด, การค้นหาเชิงความหมาย, การแปลงคำพูดเป็นข้อความ, การแปลงข้อความเป็นคำพูด, การถอดเสียง, OCR, แปลงข้อความเป็นคำพูด
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
ดำเนินการปรับใช้ Azure สำหรับแอปพลิเคชันที่เตรียมไว้แล้วซึ่งมีไฟล์ .azure/deployment-plan.md และไฟล์โครงสร้างพื้นฐานอยู่แล้ว ห้ามใช้ทักษะนี้เมื่อผู้ใช้ขอสร้างแอปพลิเคชันใหม่ ให้ใช้ azure-prepare แทน ทักษะนี้รันคำสั่ง azd up, azd deploy, terraform apply และ az deployment พร้อมการกู้คืนข้อผิดพลาดในตัว ต้องมี .azure/deployment-plan.md จาก azure-prepare และสถานะที่ตรวจสอบแล้วจาก azure-validate เมื่อ: "run azd up", "run azd deploy", "execute deployment",...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
บริการ Azure Storage รวมถึง Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage และ Data Lake ตอบคำถามเกี่ยวกับระดับการเข้าถึงพื้นที่จัดเก็บ (hot, cool, cold, archive) ว่าเมื่อใดควรใช้แต่ละระดับ และการเปรียบเทียบระดับ ให้บริการจัดเก็บวัตถุ, แชร์ไฟล์ SMB, การส่งข้อความแบบอะซิงโครนัส, NoSQL key-value และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ รวมถึงการจัดการวงจรชีวิต ใช้สำหรับ: blob storage, file shares, queue storage, table storage, data lake, อัปโหลดไฟล์, ดาวน์โหลด blobs, storage accounts, access tiers,...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
ดีบักปัญหาการผลิตบน Azure โดยใช้ AppLens, Azure Monitor, สถานะทรัพยากร และการจัดลำดับความสำคัญอย่างปลอดภัย เมื่อ: ดีบักปัญหาการผลิต, แก้ไขปัญหาแอปบริการ, แอปบริการ CPU สูง, แอปบริการล้มเหลวในการปรับใช้, แก้ไขปัญหาคอนเทนเนอร์แอป, แก้ไขปัญหาฟังก์ชัน, แก้ไขปัญหา AKS, kubectl ไม่สามารถเชื่อมต่อ, kube-system/CoreDNS ล้มเหลว, pod รอ, crashloop, node ไม่พร้อม, การอัปเกรดล้มเหลว, วิเคราะห์บันทึก, KQL, ข้อมูลเชิงลึก, การดึงอิมเมจล้มเหลว, ปัญหาการเริ่มต้นเย็น, การตรวจสอบสถานะล้มเหลว,...
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
เตรียมแอปพลิเคชัน Azure สำหรับการปรับใช้ (infra Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles) ใช้สำหรับสร้าง/ปรับปรุงให้ทันสมัย หรือสร้าง+ปรับใช้ ไม่ใช่สำหรับการย้ายข้ามคลาวด์ (ใช้ azure-cloud-migrate) ห้ามใช้สำหรับ: แอป copilot-sdk (ใช้ azure-hosted-copilot-sdk) เมื่อ: "สร้างแอป", "สร้างเว็บแอป", "สร้าง API", "สร้าง HTTP API แบบไร้เซิร์ฟเวอร์", "สร้างฟรอนต์เอนด์", "สร้างแบ็กเอนด์", "สร้างบริการ", "ปรับปรุงแอปพลิเคชันให้ทันสมัย", "อัปเดตแอปพลิเคชัน", "เพิ่มการรับรองความถูกต้อง", "เพิ่มการแคช", "โฮสต์บน Azure", "สร้างและ...
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
การตรวจสอบความพร้อมก่อนการปรับใช้สำหรับ Azure ตรวจสอบเชิงลึกเกี่ยวกับการกำหนดค่า โครงสร้างพื้นฐาน (Bicep หรือ Terraform) การกำหนดบทบาท RBAC สิทธิ์ของ managed identity และข้อกำหนดเบื้องต้นก่อนการปรับใช้ เมื่อ: ตรวจสอบแอปของฉัน ตรวจสอบความพร้อมในการปรับใช้ เรียกใช้การตรวจสอบก่อนดำเนินการ ยืนยันการกำหนดค่า ตรวจสอบว่าพร้อมปรับใช้หรือไม่ ตรวจสอบ azure.yaml ตรวจสอบ Bicep ทดสอบก่อนปรับใช้ แก้ไขข้อผิดพลาดในการปรับใช้ ตรวจสอบ Azure Functions ตรวจสอบ function app ตรวจสอบ serverless...
officialdevopstesting