azure-monitor-ingestion-java

bởi microsoft

Thư viện client để gửi nhật ký tùy chỉnh đến Azure Monitor bằng Logs Ingestion API thông qua Data Collection Rules.

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 throughputLogsIngestionAsyncClient 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

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
official
microsoft-foundry
microsoft
Triển khai, đánh giá và quản lý các agent Foundry từ đầu đến cuối: xây dựng Docker, đẩy lên ACR, tạo agent lưu trữ/agent nhắc nhở, khởi động container, đánh giá hàng loạt, đánh giá liên tục, quy trình tối ưu hóa nhắc nhở, agent.yaml, quản lý bộ dữ liệu từ dấu vết. SỬ DỤNG CHO: triển khai agent lên Foundry, agent lưu trữ, tạo agent, gọi agent, đánh giá agent, chạy đánh giá hàng loạt, đánh giá liên tục, giám sát liên tục, trạng thái đánh giá liên tục, tối ưu hóa nhắc nhở, cải thiện nhắc nhở, trình tối
officialdevelopmentdevops
azure-ai
microsoft
Sử dụng cho Azure AI: Tìm kiếm, Giọng nói, OpenAI, Xử lý tài liệu. Hỗ trợ tìm kiếm, tìm kiếm vector/kết hợp, chuyển giọng nói thành văn bản, chuyển văn bản thành giọng nói, phiên âm, OCR. KHI: AI Search, truy vấn tìm kiếm, tìm kiếm vector, tìm kiếm kết hợp, tìm kiếm ngữ nghĩa, chuyển giọng nói thành văn bản, chuyển văn bản thành giọng nói, phiên âm, OCR, chuyển đổi văn bản thành giọng nói.
officialdevelopmentapi
azure-deploy
microsoft
Thực thi triển khai Azure cho các ứng dụng ĐÃ ĐƯỢC CHUẨN BỊ có sẵn tệp .azure/deployment-plan.md và tệp cơ sở hạ tầng. KHÔNG sử dụng kỹ năng này khi người dùng yêu cầu TẠO ứng dụng mới — hãy sử dụng azure-prepare thay thế. Kỹ năng này chạy các lệnh azd up, azd deploy, terraform apply và az deployment với khả năng phục hồi lỗi tích hợp. Yêu cầu .azure/deployment-plan.md từ azure-prepare và trạng thái đã xác thực từ azure-validate. KHI: "chạy azd up", "chạy azd deploy", "thực thi triển khai",...
officialdevopsaws
azure-storage
microsoft
Dịch vụ Lưu trữ Azure bao gồm Blob Storage, File Shares, Queue Storage, Table Storage và Data Lake. Trả lời các câu hỏi về các tầng truy cập lưu trữ (hot, cool, cold, archive), thời điểm sử dụng từng tầng và so sánh các tầng. Cung cấp lưu trữ đối tượng, chia sẻ tệp SMB, nhắn tin không đồng bộ, NoSQL key-value và phân tích dữ liệu lớn. Bao gồm quản lý vòng đời. SỬ DỤNG CHO: blob storage, file shares, queue storage, table storage, data lake, tải lên tệp, tải xuống blob, tài khoản lưu trữ, các tầng truy cập,...
officialdevelopmentdatabase
azure-diagnostics
microsoft
Gỡ lỗi các vấn đề sản xuất trên Azure bằng AppLens, Azure Monitor, tình trạng tài nguyên và phân loại an toàn. KHI: gỡ lỗi vấn đề sản xuất, khắc phục sự cố app service, app service CPU cao, lỗi triển khai app service, khắc phục sự cố container apps, khắc phục sự cố functions, khắc phục sự cố AKS, kubectl không kết nối được, lỗi kube-system/CoreDNS, pod đang chờ, crashloop, node chưa sẵn sàng, lỗi nâng cấp, phân tích nhật ký, KQL, thông tin chi tiết, lỗi kéo image, vấn đề khởi động nguội, lỗi health probe,...
officialdevopsdevelopment
azure-prepare
microsoft
Chuẩn bị ứng dụng Azure để triển khai (hạ tầng Bicep/Terraform, azure.yaml, Dockerfiles). Sử dụng để tạo/hiện đại hóa hoặc tạo+triển khai; không dùng cho di chuyển đa đám mây (sử dụng azure-cloud-migrate). KHÔNG DÙNG CHO: ứng dụng copilot-sdk (sử dụng azure-hosted-copilot-sdk). KHI: "tạo ứng dụng", "xây dựng ứng dụng web", "tạo API", "tạo HTTP API serverless", "tạo frontend", "tạo backend", "xây dựng dịch vụ", "hiện đại hóa ứng dụng", "cập nhật ứng dụng", "thêm xác thực", "thêm bộ nhớ đệm", "lưu trữ trên Azure", "tạo và...
officialdevelopmentdevops
azure-validate
microsoft
Kiểm tra trước khi triển khai để đảm bảo sẵn sàng trên Azure. Chạy kiểm tra sâu về cấu hình, hạ tầng (Bicep hoặc Terraform), phân công vai trò RBAC, quyền của managed identity và các điều kiện tiên quyết trước khi triển khai. KHI NÀO: xác thực ứng dụng của tôi, kiểm tra mức độ sẵn sàng triển khai, chạy kiểm tra trước khi triển khai, xác minh cấu hình, kiểm tra xem đã sẵn sàng triển khai chưa, xác thực azure.yaml, xác thực Bicep, kiểm tra trước khi triển khai, khắc phục lỗi triển khai, xác thực Azure Functions, xác thực function app, xác th
officialdevopstesting