Habilidades Azure Monitor Ingestion SDK for Java
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Azure Monitor Ingestion SDK for Java

Seguro

Enviar Logs Personalizados para o Azure Monitor com Java

Logs de aplicação personalizados precisam de monitoramento centralizado no Azure. Esta skill ajuda você a ingerir logs no Azure Monitor usando Regras de Coleta de Dados e o SDK oficial do Java.

Suporta: Claude Codex Code(CC)
🥉 72 Bronze
1

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Upload no Claude

Vá em Configurações → Capacidades → Skills → Upload skill

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Ative e comece a usar

Testar

A utilizar "Azure Monitor Ingestion SDK for Java". Crie um LogsIngestionClient usando DefaultAzureCredential com endpoint da variável de ambiente

Resultado esperado:

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

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

A utilizar "Azure Monitor Ingestion SDK for Java". Carregue 3 entradas de logs para o Azure Monitor com ID do DCR e nome do stream

Resultado esperado:

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");

Auditoria de Segurança

Seguro
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.

0
Arquivos analisados
0
Linhas analisadas
0
achados
1
Total de auditorias
Nenhum problema de segurança encontrado
Auditado por: claude

Pontuação de qualidade

38
Arquitetura
100
Manutenibilidade
87
Conteúdo
50
Comunidade
100
Segurança
74
Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

Ingestão de Telemetria de Aplicação

Envie logs, métricas e eventos personalizados de aplicações Java para o Azure Monitor para monitoramento e alertas centralizados.

Coleta de Eventos de Segurança

Ingerir logs de auditoria de segurança e eventos de conformidade nas tabelas SecurityEvents ou CommonSecurityLog do Azure Monitor para integração SIEM.

Métricas de Negócios Personalizadas

Acompanhe eventos e KPIs específicos do negócio carregando logs estruturados para tabelas personalizadas no workspace do Log Analytics.

Tente Estes Prompts

Configuração Básica do Cliente 
Crie um LogsIngestionClient síncrono para Azure Monitor usando variáveis de ambiente para endpoint, ID do DCR e nome do stream. Inclua autenticação DefaultAzureCredential.
Upload de Logs com Tratamento de Erro 
Gere código Java para carregar uma lista de entradas de logs personalizados para o Azure Monitor com tratamento de falhas parciais. Registre entradas falhas sem abortar todo o batch.
Upload Concorrente Grande 
Crie um método de upload assíncrono que envia 10000 entradas de logs para o Azure Monitor com maxConcurrency definido como 5. Use Reactor Mono para streaming reativo.
Modelo de Entrada de Log Personalizado 
Defina uma classe Java para uma entrada de log personalizada com campos timeGenerated, severity, source e message. Inclua getters para serialização JSON exigida pela Logs Ingestion API.

Melhores Práticas

  • Agrupe entradas de logs antes de carregar em vez de enviar uma por uma para melhor desempenho
  • Defina a opção maxConcurrency ao carregar grandes coleções de logs para melhorar o throughput
  • Inclua o campo TimeGenerated nas entradas de logs pois a maioria das tabelas do Azure Monitor requer timestamps

Evitar

  • Criar novas instâncias de cliente para cada upload - reutilize um único cliente durante todo o ciclo de vida da aplicação
  • Carregar logs sincronamente em cenários de alto throughput - use o cliente assíncrono para padrões reativos
  • Ignorar erros de upload parciais - sempre configure um consumidor de erro para tratar entradas falhas

Perguntas Frequentes

Quais pré-requisitos são necessários antes de usar esta skill?
Você precisa de um Data Collection Endpoint (DCE), Data Collection Rule (DCR), workspace do Log Analytics e uma tabela de destino configurada no Azure Monitor.
Como faço para autenticar com o Azure Monitor?
Use DefaultAzureCredential que suporta managed identity, credenciais de ambiente e outros métodos de autenticação Azure automaticamente.
Posso carregar logs para tabelas personalizadas?
Sim, você pode carregar para tabelas personalizadas usando o prefixo Custom- no nome do stream, ou para tabelas built-in como CommonSecurityLog e SecurityEvents.
Como faço para tratar falhas de upload?
Use LogsUploadOptions com setLogsUploadErrorConsumer para tratar falhas parciais graciosamente sem abortar todo o batch.
Qual é a diferença entre clientes sync e async?
O cliente síncrono bloqueia até que o upload seja concluído. O cliente assíncrono retorna Mono<Void> para padrões reativos não-bloqueantes com melhor throughput.
Como faço para consultar os logs após a ingestão?
Use a skill azure-monitor-query com LogsQueryClient para executar consultas KQL contra seu workspace do Log Analytics.

Detalhes do Desenvolvedor

Autor

sickn33

Licença

MIT

Repositório

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

Referência

main

Estrutura de arquivos

📄 SKILL.md