Fähigkeiten Azure Monitor Ingestion SDK for Java
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Azure Monitor Ingestion SDK for Java

Sicher

Benutzerdefinierte Protokolle an Azure Monitor mit Java senden

Benutzerdefinierte Anwendungsprotokolle erfordern eine zentralisierte Überwachung in Azure. Diese Fähigkeit hilft Ihnen, Protokolle mit Data Collection Rules und dem offiziellen Java SDK in Azure Monitor zu erfassen.

Unterstützt: Claude Codex Code(CC)
🥉 72 Bronze
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Verwendung von "Azure Monitor Ingestion SDK for Java". Create a LogsIngestionClient using DefaultAzureCredential with endpoint from environment variable

Erwartetes Ergebnis:

DefaultAzureCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder().build();

LogsIngestionClient client = new LogsIngestionClientBuilder()
.endpoint(System.getenv("DATA_COLLECTION_ENDPOINT"))
.credential(credential)
.buildClient();

Verwendung von "Azure Monitor Ingestion SDK for Java". Upload 3 log entries to Azure Monitor with DCR ID and stream name

Erwartetes Ergebnis:

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"));
logs.add(new MyLogEntry("2024-01-15T10:30:10Z", "WARN", "High memory usage detected"));

client.upload(ruleId, streamName, logs);
System.out.println("Logs uploaded successfully");

Sicherheitsaudit

Sicher
v1 • 2/25/2026

Documentation-only skill containing usage examples for the official Azure Monitor Ingestion SDK for Java. No executable code, no security risks detected. Static analysis found 0 files with 0 suspicious patterns. The skill provides legitimate Azure SDK integration patterns with proper authentication using DefaultAzureCredential.

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Analysierte Zeilen
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Gesamtzahl Audits
Keine Sicherheitsprobleme gefunden
Auditiert von: claude

Qualitätsbewertung

38
Architektur
100
Wartbarkeit
87
Inhalt
50
Community
100
Sicherheit
74
Spezifikationskonformität

Was du bauen kannst

Anwendungstelemetrie-Erfassung

Senden Sie benutzerdefinierte Anwendungsprotokolle, Metriken und Ereignisse von Java-Anwendungen an Azure Monitor für zentralisierte Überwachung und Warnungen.

Sicherheitsereignissammlung

Erfassen Sie Sicherheits-Audit-Protokolle und Compliance-Ereignisse in Azure Monitor SecurityEvents oder CommonSecurityLog-Tabellen für SIEM-Integration.

Benutzerdefinierte Geschäftsmetriken

Verfolgen Sie geschäftsspezifische Ereignisse und KPIs durch Hochladen strukturierter Protokolle in benutzerdefinierte Tabellen im Log Analytics-Arbeitsbereich.

Probiere diese Prompts

Basis-Client-Setup 
Erstellen Sie einen synchronen LogsIngestionClient für Azure Monitor unter Verwendung von Umgebungsvariablen für Endpoint, DCR-ID und Stream-Name. Schließen Sie DefaultAzureCredential-Authentifizierung ein.
Protokolle mit Fehlerbehandlung hochladen 
Generieren Sie Java-Code zum Hochladen einer Liste benutzerdefinierter Protokolleinträge an Azure Monitor mit partieller Fehlerbehandlung. Protokollieren Sie fehlgeschlagene Einträge, ohne den gesamten Batch abzubrechen.
Großer gleichzeitiger Upload 
Erstellen Sie eine asynchrone Upload-Methode, die 10000 Protokolleinträge an Azure Monitor mit maxConcurrency auf 5 gesendet. Verwenden Sie Reactor Mono für reaktives Streaming.
Benutzerdefiniertes Protokolleintrag-Modell 
Definieren Sie eine Java-Klasse für einen benutzerdefinierten Protokolleintrag mit timeGenerated, severity, source und message-Feldern. Schließen Sie Getter für die JSON-Serialisierung ein, die von der Logs Ingestion API benötigt werden.

Bewährte Verfahren

  • Protokolleinträge vor dem Hochladen stapeln, anstatt einzeln zu senden für bessere Leistung
  • Setzen Sie die maxConcurrency-Option beim Hochladen großer Protokollsammlungen zur Verbesserung des Durchsatzes
  • Fügen Sie das TimeGenerated-Feld in Protokolleinträgen ein, da die meisten Azure Monitor-Tabellen Zeitstempel erfordern

Vermeiden

  • Erstellen Sie neue Client-Instanzen für jeden Upload - verwenden Sie einen einzelnen Client während des gesamten Anwendungslebenszyklus
  • Hochladen von Protokollen synchron in Hochdurchsatz-Szenarien - verwenden Sie async Client für reaktive Muster
  • Partielle Upload-Fehler ignorieren - konfigurieren Sie immer Fehlerkonsumenten zur Behandlung fehlgeschlagener Einträge

Häufig gestellte Fragen

Welche Voraussetzungen werden vor der Verwendung dieser Fähigkeit benötigt?
Sie benötigen einen Data Collection Endpoint (DCE), Data Collection Rule (DCR), Log Analytics-Arbeitsbereich und eine Zieltabelle, die in Azure Monitor konfiguriert ist.
Wie authentifiziere ich mich bei Azure Monitor?
Verwenden Sie DefaultAzureCredential, das verwaltete Identität, Umgebungsanmeldedaten und andere Azure-Authentifizierungsmethoden automatisch unterstützt.
Kann ich Protokolle in benutzerdefinierte Tabellen hochladen?
Ja, Sie können in benutzerdefinierte Tabellen hochladen, indem Sie das Präfix Custom- im Stream-Namen verwenden, oder in integrierte Tabellen wie CommonSecurityLog und SecurityEvents.
Wie behandle ich Upload-Fehler?
Verwenden Sie LogsUploadOptions mit setLogsUploadErrorConsumer, um partielle Fehler graceful zu behandeln, ohne den gesamten Batch abzubrechen.
Was ist der Unterschied zwischen sync und async Clients?
Synchroner Client blockiert, bis der Upload abgeschlossen ist. Async Client gibt Mono<Void> für nicht-blockierende reaktive Muster mit besserem Durchsatz zurück.
Wie frage ich die Protokolle nach der Erfassung ab?
Verwenden Sie die azure-monitor-query Fähigkeit mit LogsQueryClient, um KQL-Abfragen gegen Ihren Log Analytics-Arbeitsbereich auszuführen.

Entwicklerdetails

Autor

sickn33

Lizenz

MIT

Repository

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/azure-monitor-ingestion-java

Ref

main

Dateistruktur

📄 SKILL.md