スキル Azure Monitor Ingestion SDK for Python
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Azure Monitor Ingestion SDK for Python

安全

Azure Monitorへのカスタムログの送信

このスキルにより、Claude Codeは公式のLogs Ingestion APIを使用して、Azure Monitor Log Analyticsワークスペースにカスタムアプリケーションログを送信できます。Azure監視をPythonアプリケーションに統合するためのコード例とベストプラクティスを提供します。

対応: Claude Codex Code(CC)
🥉 73 ブロンズ
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オンにして利用開始

テストする

「Azure Monitor Ingestion SDK for Python」を使用しています。 How do I upload logs to Azure Monitor?

期待される結果:

Azure Monitorにログをアップロードするには、Data Collection EndpointでLogsIngestionClientを作成し、DefaultAzureCredentialで認証します。次に、client.upload()を呼び出し、ルールID、ストリーム名、ログデータ配列を指定します。

「Azure Monitor Ingestion SDK for Python」を使用しています。 What authentication methods are supported?

期待される結果:

SDKはDefaultAzureCredential、ManagedIdentityCredential、ServicePrincipalCredentialを含むAzure Identityライブラリをサポートしています。DefaultAzureCredentialは自動的にManaged ID、環境変数、インタラクティブログインを含む複数の認証方法を試みます。

セキュリティ監査

安全
v1 • 2/25/2026

This is a prompt-only skill containing only documentation (SKILL.md). No executable code was scanned. The skill provides reference documentation for the Microsoft Azure Monitor Ingestion SDK for Python. No security risks identified.

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スキャンされたファイル
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解析された行数
0
検出結果
1
総監査数
セキュリティ問題は見つかりませんでした
監査者: claude

品質スコア

38
アーキテクチャ
100
保守性
87
コンテンツ
50
コミュニティ
100
セキュリティ
83
仕様準拠

作れるもの

アプリケーション性能監視

PythonサービスからAzure Monitorへアプリケーションメトリクス、トレースデータを送信し、集中ログ化と分析を実現します。

セキュリティ監査ログ

セキュリティイベント、認証ログ、コンプライアンスデータをLog Analyticsに取り込み、セキュリティ監視と脅威検出を行います。

ビジネス分析統合

Pythonアプリケーションからビジネスメトリクスと運用データをLog Analyticsにプッシュし、カスタムレポートとダッシュボードを作成します。

これらのプロンプトを試す

基本的なログアップロード 
Azure Monitor Ingestion SDKを使用してLog Analyticsワークスペースにカスタムログをアップロードする方法を教えてください。DefaultAzureCredentialを使用したクライアント設定を含んでください。
エラー処理 
Azure Monitorにログを送信する際に部分的なアップロード失敗を処理する方法を教えてください。エラーコールバックとリトライロジックの例を示してください。
非同期取り込み 
高スループットのPythonアプリケーションでLogsIngestionClientを使用してログをアップロードする例を作成してください。
主権クラウド設定 
Azure Monitor IngestionクライアントをパブリックAzureではなくAzure Governmentクラウド用に設定する方法を教えてください。

ベストプラクティス

  • ログエントリには常にTimeGeneratedフィールドを含めてください-Azure Monitorで必須です
  • on_errorコールバックを使用して部分的な失敗を処理し、失敗したログに対してリトライロジックを実装してください
  • ログスキーマがData Collection Ruleのカラム定義と一致していることを確認し、適切に取込まれるようにします

回避

  • 資格情報をアプリケーションコードにハードコードしないでください-Azure Identityを使用してください
  • エラー処理をスキップしないでください-ネットワーク障害と部分的なアップロードはログ取り込みで一般的です
  • DCRスキーマと一致することを検証せずにログを送信しないでください-一致しないデータは拒否されます

よくある質問

Azure MonitorのDCEとDCRの違いは何ですか？
Data Collection Endpoint（DCE）はログが送信される取り込みURLです。Data Collection Rule（DCR）はログのスキーマ、変換、宛先テーブルを定義します。
Log Analyticsテーブルを事前に作成する必要がありますか？
カスタムテーブルの場合、DCRが最初に取り込みを処理したときにテーブルは自動的に作成されます。組み込みテーブルはデータが送信される前に存在している必要があります。
SDKは大量のログをどのように処理しますか？
SDKは自動的にログを1MBのチャンクにバッチ化し、gzipで圧縮し、並列でアップロードします。手動でバッチ化を実装する必要はありません。
このSDKをAzure Governmentで使用できますか？
はい、AzureAuthorityHostsを使用してAzure Governmentまたはその他の主権クラウドのauthorityとcredential_scopesを設定できます。
一部のログのアップロードが失敗した場合はどうなりますか？
SDKは失敗したログエントリを受け取るon_errorコールバックを提供します。そのログを再送信するリトライロジックを実装できます。
非同期サポートはありますか？
はい、azure.monitor.ingestion.aioのLogsIngestionClientをasync/awaitパターンで使用し、高スループットシナリオに対応できます。

開発者の詳細

作成者

sickn33

ライセンス

MIT

リポジトリ

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

参照

main

ファイル構成

📄 SKILL.md