Bibliothèques de surveillance Azure pour PythonAzure Monitoring libraries for python
Vue d'ensembleOverview
L’analyse fournit des données visant à garantir que votre application reste opérationnelle et soit exécutée en toute intégrité.Monitoring provides data to ensure that your application stays up and running in a healthy state. Elle vous permet également de parer à des problèmes potentiels ou de résoudre des problèmes déjà survenus.It also helps you to stave off potential problems or troubleshoot past ones. En outre, vous pouvez utiliser les données d’analyse pour obtenir des informations détaillées sur votre application.In addition, you can use monitoring data to gain deep insights about your application. Ces connaissances peuvent vous aider à améliorer les performances de l’application ou sa facilité de gestion, ou à automatiser des actions qui exigeraient normalement une intervention manuelle.That knowledge can help you to improve application performance or maintainability, or automate actions that would otherwise require manual intervention.
En savoir plus sur Azure Monitor en cliquant ici.Learn more about Azure Monitor here.
InstallationInstallation
pip install azure-mgmt-monitor
Exemple : métriquesExample - Metrics
Cet exemple obtient les métriques d’une ressource sur Azure (machines virtuelles, etc.).This sample obtains the metrics of a resource on Azure (VMs, etc.). Cet exemple nécessite au moins la version 0.4.0 du package Python.This sample requires version 0.4.0 of the Python package at least.
Vous trouverez une liste complète des mots-clés disponibles pour les filtres à cette adresse.A complete list of available keywords for filters is available here.
Les mesures prises en charge par type de ressource sont disponibles à cette adresse.Supported metrics per resource type is available here.
import datetime
from azure.mgmt.monitor import MonitorManagementClient
# Get the ARM id of your resource. You might chose to do a "get"
# using the according management or to build the URL directly
# Example for a ARM VM
resource_id = (
"subscriptions/{}/"
"resourceGroups/{}/"
"providers/Microsoft.Compute/virtualMachines/{}"
).format(subscription_id, resource_group_name, vm_name)
# create client
client = MonitorManagementClient(
credentials,
subscription_id
)
# You can get the available metrics of this specific resource
for metric in client.metric_definitions.list(resource_id):
# azure.monitor.models.MetricDefinition
print("{}: id={}, unit={}".format(
metric.name.localized_value,
metric.name.value,
metric.unit
))
# Example of result for a VM:
# Percentage CPU: id=Percentage CPU, unit=Unit.percent
# Network In: id=Network In, unit=Unit.bytes
# Network Out: id=Network Out, unit=Unit.bytes
# Disk Read Bytes: id=Disk Read Bytes, unit=Unit.bytes
# Disk Write Bytes: id=Disk Write Bytes, unit=Unit.bytes
# Disk Read Operations/Sec: id=Disk Read Operations/Sec, unit=Unit.count_per_second
# Disk Write Operations/Sec: id=Disk Write Operations/Sec, unit=Unit.count_per_second
# Get CPU total of yesterday for this VM, by hour
today = datetime.datetime.now().date()
yesterday = today - datetime.timedelta(days=1)
metrics_data = client.metrics.list(
resource_id,
timespan="{}/{}".format(yesterday, today),
interval='PT1H',
metricnames='Percentage CPU',
aggregation='Total'
)
for item in metrics_data.value:
# azure.mgmt.monitor.models.Metric
print("{} ({})".format(item.name.localized_value, item.unit.name))
for timeserie in item.timeseries:
for data in timeserie.data:
# azure.mgmt.monitor.models.MetricData
print("{}: {}".format(data.time_stamp, data.total))
# Example of result:
# Percentage CPU (percent)
# 2016-11-16 00:00:00+00:00: 72.0
# 2016-11-16 01:00:00+00:00: 90.59
# 2016-11-16 02:00:00+00:00: 60.58
# 2016-11-16 03:00:00+00:00: 65.78
# 2016-11-16 04:00:00+00:00: 43.96
# 2016-11-16 05:00:00+00:00: 43.96
# 2016-11-16 06:00:00+00:00: 114.9
# 2016-11-16 07:00:00+00:00: 45.4
Exemple : alertesExample - Alerts
Cet exemple montre comment configurer automatiquement des alertes sur vos ressources lorsqu’elles sont créées pour vous assurer que toutes les ressources sont analysées correctement.This example shows how to automatically set up alerts on your resources when they are created to ensure that all resources are monitored correctly.
Créez une source de données sur une machine virtuelle pour envoyer une alerte en cas d’utilisation du processeur :Create a data source on a VM to alert on CPU usage:
from azure.mgmt.monitor import MonitorMgmtClient
from azure.mgmt.monitor.models import RuleMetricDataSource
resource_id = (
"subscriptions/{}/"
"resourceGroups/MonitorTestsDoNotDelete/"
"providers/Microsoft.Compute/virtualMachines/MonitorTest"
).format(self.settings.SUBSCRIPTION_ID)
# create client
client = MonitorMgmtClient(
credentials,
subscription_id
)
# I need a subclass of "RuleDataSource"
data_source = RuleMetricDataSource(
resource_uri = resource_id,
metric_name = 'Percentage CPU'
)
Créez une condition de seuil qui se déclenche lorsque l’utilisation moyenne du processeur d’une machine virtuelle au cours des 5 dernières minutes est supérieure à 90 % (à l’aide de la source de données précédente) :Create a threshold condition that triggers when the average CPU usage of a VM for the last 5 minutes is above 90% (using the preceding data source):
from azure.mgmt.monitor.models import ThresholdRuleCondition
# I need a subclasses of "RuleCondition"
rule_condition = ThresholdRuleCondition(
data_source = data_source,
operator = 'GreaterThanOrEqual',
threshold = 90,
window_size = 'PT5M',
time_aggregation = 'Average'
)
Créez une action de messagerie :Create an email action:
from azure.mgmt.monitor.models import RuleEmailAction
# I need a subclass of "RuleAction"
rule_action = RuleEmailAction(
send_to_service_owners = True,
custom_emails = [
'monitoringemail@microsoft.com'
]
)
Créez l’alerte :Create the alert:
rule_name = 'MyPyTestAlertRule'
my_alert = client.alert_rules.create_or_update(
group_name,
rule_name,
{
'location': 'westus',
'alert_rule_resource_name': rule_name,
'description': 'Testing Alert rule creation',
'is_enabled': True,
'condition': rule_condition,
'actions': [
rule_action
]
}
)