Python용 Azure 모니터링 라이브러리

개요

모니터링은 애플리케이션을 유지하고 정상 상태에서 실행할 수 있는 데이터를 제공합니다. 또한 잠재적 문제를 방지하거나 지난 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 애플리케이션에 대해 깊이 이해하는 데 모니터링 데이터를 사용할 수 있습니다. 이러한 정보를 통해 애플리케이션 성능이나 유지 관리를 개선하거나 그렇지 않으면 수동 개입이 필요한 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Azure Monitor에 대해 여기서 자세히 알아보세요.

설치

pip install azure-mgmt-monitor

예 - 메트릭

이 샘플에서는 Azure에서 리소스(VM 등)의 메트릭을 가져옵니다. 이 샘플은 적어도 0.4.0 버전의 Python 패키지가 필요합니다.

필터에 사용할 수 있는 키워드의 전체 목록은 여기에 있습니다.

리소스 종류별로 지원되는 메트릭은 여기에 있습니다.

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

예 - 경고

이 예제에서는 모든 리소스가 제대로 모니터링되는지 확인하기 위해 리소스를 만들 때 리소스에 대한 경고를 자동으로 설정하는 방법을 보여 줍니다.

VM에 데이터 원본을 만들어 CPU 사용량을 경고합니다.

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'
)

지난 5분 동안 VM의 평균 CPU 사용량이 90%를 초과하면(이전 데이터 원본 사용) 트리거하는 임계값 조건을 만듭니다.

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'
)

전자 메일 작업 만들기:

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'
    ]
)

경고 만들기:

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
        ]
    }
)

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