azure-monitor-query-java

Name: azure-monitor-query-java
Author: sickn33

github.com/sickn33クラウド・DevOps48.7k55 回インストール今日更新

リポジトリ

azure-monitor-query-java について

Azure Monitor のログとメトリックを照会する Java クライアントライブラリです。ワークスペースとリソースを対象にできますが、この統合パッケージは非推奨で、ログ用とメトリック用の個別パッケージへの移行が案内されています。

主な機能

01Kusto Query Language によるログ照会
02Azure リソースのメトリック照会
03ログクエリの一括実行
04複数ワークスペースの横断照会

活用シーン

01Azure リソースのアクティビティログを確認
02時系列メトリックを取得
03関連するワークスペースを一括照会

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills --skill azure-monitor-query-java

インストール後、Claude Code で/azure-monitor-query-javaを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Azure Monitor Query SDK for Java

非推奨のお知らせ：このパッケージは非推奨となり、以下のパッケージが推奨されます。

azure-monitor-query-logs — Log Analytics クエリ用

azure-monitor-query-metrics — メトリッククエリ用

移行ガイドはこちらをご覧ください：ログの移行 | メトリックの移行

Azure Monitor Logs と Metrics をクエリするためのクライアントライブラリです。

インストール

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-monitor-query</artifactId>
    <version>1.5.9</version>
</dependency>

または、Azure SDK BOM を使用します。

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.azure</groupId>
            <artifactId>azure-sdk-bom</artifactId>
            <version>{bom_version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-monitor-query</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

前提条件

Log Analytics ワークスペース（ログクエリ用）
Azure リソース（メトリッククエリ用）
適切なアクセス許可を持つ TokenCredential

環境変数

LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_ID=xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
AZURE_RESOURCE_ID=/subscriptions/{sub}/resourceGroups/{rg}/providers/{provider}/{resource}

クライアントの作成

LogsQueryClient（同期）

import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.azure.monitor.query.LogsQueryClient;
import com.azure.monitor.query.LogsQueryClientBuilder;

LogsQueryClient logsClient = new LogsQueryClientBuilder()
    .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
    .buildClient();

LogsQueryAsyncClient

import com.azure.monitor.query.LogsQueryAsyncClient;

LogsQueryAsyncClient logsAsyncClient = new LogsQueryClientBuilder()
    .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
    .buildAsyncClient();

MetricsQueryClient（同期）

import com.azure.monitor.query.MetricsQueryClient;
import com.azure.monitor.query.MetricsQueryClientBuilder;

MetricsQueryClient metricsClient = new MetricsQueryClientBuilder()
    .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
    .buildClient();

MetricsQueryAsyncClient

import com.azure.monitor.query.MetricsQueryAsyncClient;

MetricsQueryAsyncClient metricsAsyncClient = new MetricsQueryClientBuilder()
    .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
    .buildAsyncClient();

ソブリンクラウドの構成

// Azure China Cloud - Logs
LogsQueryClient logsClient = new LogsQueryClientBuilder()
    .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
    .endpoint("https://api.loganalytics.azure.cn/v1")
    .buildClient();

// Azure China Cloud - Metrics
MetricsQueryClient metricsClient = new MetricsQueryClientBuilder()
    .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
    .endpoint("https://management.chinacloudapi.cn")
    .buildClient();

主な概念

概念	説明
ログ	Kusto Query Language を使用して Azure リソースから取得するログおよびパフォーマンスデータ
メトリック	定期的に収集される数値の時系列データ
ワークスペース ID	Log Analytics ワークスペースの識別子
リソース ID	メトリッククエリに使用する Azure リソースの URI
QueryTimeInterval	クエリの時間範囲

ログクエリ操作

基本的なクエリ

import com.azure.monitor.query.models.LogsQueryResult;
import com.azure.monitor.query.models.LogsTableRow;
import com.azure.monitor.query.models.QueryTimeInterval;
import java.time.Duration;

LogsQueryResult result = logsClient.queryWorkspace(
    "{workspace-id}",
    "AzureActivity | summarize count() by ResourceGroup | top 10 by count_",
    new QueryTimeInterval(Duration.ofDays(7))
);

for (LogsTableRow row : result.getTable().getRows()) {
    System.out.println(row.getColumnValue("ResourceGroup") + ": " + row.getColumnValue("count_"));
}

リソース ID によるクエリ

LogsQueryResult result = logsClient.queryResource(
    "{resource-id}",
    "AzureMetrics | where TimeGenerated > ago(1h)",
    new QueryTimeInterval(Duration.ofDays(1))
);

for (LogsTableRow row : result.getTable().getRows()) {
    System.out.println(row.getColumnValue("MetricName") + " " + row.getColumnValue("Average"));
}

結果をカスタムモデルにマッピング

// Define model class
public class ActivityLog {
    private String resourceGroup;
    private String operationName;
    
    public String getResourceGroup() { return resourceGroup; }
    public String getOperationName() { return operationName; }
}

// Query with model mapping
List<ActivityLog> logs = logsClient.queryWorkspace(
    "{workspace-id}",
    "AzureActivity | project ResourceGroup, OperationName | take 100",
    new QueryTimeInterval(Duration.ofDays(2)),
    ActivityLog.class
);

for (ActivityLog log : logs) {
    System.out.println(log.getOperationName() + " - " + log.getResourceGroup());
}

バッチクエリ

import com.azure.monitor.query.models.LogsBatchQuery;
import com.azure.monitor.query.models.LogsBatchQueryResult;
import com.azure.monitor.query.models.LogsBatchQueryResultCollection;
import com.azure.core.util.Context;

LogsBatchQuery batchQuery = new LogsBatchQuery();
String q1 = batchQuery.addWorkspaceQuery("{workspace-id}", "AzureActivity | count", new QueryTimeInterval(Duration.ofDays(1)));
String q2 = batchQuery.addWorkspaceQuery("{workspace-id}", "Heartbeat | count", new QueryTimeInterval(Duration.ofDays(1)));
String q3 = batchQuery.addWorkspaceQuery("{workspace-id}", "Perf | count", new QueryTimeInterval(Duration.ofDays(1)));

LogsBatchQueryResultCollection results = logsClient
    .queryBatchWithResponse(batchQuery, Context.NONE)
    .getValue();

LogsBatchQueryResult result1 = results.getResult(q1);
LogsBatchQueryResult result2 = results.getResult(q2);
LogsBatchQueryResult result3 = results.getResult(q3);

// Check for failures
if (result3.getQueryResultStatus() == LogsQueryResultStatus.FAILURE) {
    System.err.println("Query failed: " + result3.getError().getMessage());
}

オプションを指定したクエリ

import com.azure.monitor.query.models.LogsQueryOptions;
import com.azure.core.http.rest.Response;

LogsQueryOptions options = new LogsQueryOptions()
    .setServerTimeout(Duration.ofMinutes(10))
    .setIncludeStatistics(true)
    .setIncludeVisualization(true);

Response<LogsQueryResult> response = logsClient.queryWorkspaceWithResponse(
    "{workspace-id}",
    "AzureActivity | summarize count() by bin(TimeGenerated, 1h)",
    new QueryTimeInterval(Duration.ofDays(7)),
    options,
    Context.NONE
);

LogsQueryResult result = response.getValue();

// Access statistics
BinaryData statistics = result.getStatistics();
// Access visualization data
BinaryData visualization = result.getVisualization();

複数のワークスペースへのクエリ

import java.util.Arrays;

LogsQueryOptions options = new LogsQueryOptions()
    .setAdditionalWorkspaces(Arrays.asList("{workspace-id-2}", "{workspace-id-3}"));

Response<LogsQueryResult> response = logsClient.queryWorkspaceWithResponse(
    "{workspace-id-1}",
    "AzureActivity | summarize count() by TenantId",
    new QueryTimeInterval(Duration.ofDays(1)),
    options,
    Context.NONE
);

メトリッククエリ操作

基本的なメトリッククエリ

import com.azure.monitor.query.models.MetricsQueryResult;
import com.azure.monitor.query.models.MetricResult;
import com.azure.monitor.query.models.TimeSeriesElement;
import com.azure.monitor.query.models.MetricValue;
import java.util.Arrays;

MetricsQueryResult result = metricsClient.queryResource(
    "{resource-uri}",
    Arrays.asList("SuccessfulCalls", "TotalCalls")
);

for (MetricResult metric : result.getMetrics()) {
    System.out.println("Metric: " + metric.getMetricName());
    for (TimeSeriesElement ts : metric.getTimeSeries()) {
        System.out.println("  Dimensions: " + ts.getMetadata());
        for (MetricValue value : ts.getValues()) {
            System.out.println("    " + value.getTimeStamp() + ": " + value.getTotal());
        }
    }
}

集計を使用したメトリック

import com.azure.monitor.query.models.MetricsQueryOptions;
import com.azure.monitor.query.models.AggregationType;

Response<MetricsQueryResult> response = metricsClient.queryResourceWithResponse(
    "{resource-id}",
    Arrays.asList("SuccessfulCalls", "TotalCalls"),
    new MetricsQueryOptions()
        .setGranularity(Duration.ofHours(1))
        .setAggregations(Arrays.asList(AggregationType.AVERAGE, AggregationType.COUNT)),
    Context.NONE
);

MetricsQueryResult result = response.getValue();

複数のリソースへのクエリ（MetricsClient）

import com.azure.monitor.query.MetricsClient;
import com.azure.monitor.query.MetricsClientBuilder;
import com.azure.monitor.query.models.MetricsQueryResourcesResult;

MetricsClient metricsClient = new MetricsClientBuilder()
    .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
    .endpoint("{endpoint}")
    .buildClient();

MetricsQueryResourcesResult result = metricsClient.queryResources(
    Arrays.asList("{resourceId1}", "{resourceId2}"),
    Arrays.asList("{metric1}", "{metric2}"),
    "{metricNamespace}"
);

for (MetricsQueryResult queryResult : result.getMetricsQueryResults()) {
    for (MetricResult metric : queryResult.getMetrics()) {
        System.out.println(metric.getMetricName());
        metric.getTimeSeries().stream()
            .flatMap(ts -> ts.getValues().stream())
            .forEach(mv -> System.out.println(
                mv.getTimeStamp() + " Count=" + mv.getCount() + " Avg=" + mv.getAverage()));
    }
}

応答の構造

ログ応答の階層

LogsQueryResult
├── statistics (BinaryData)
├── visualization (BinaryData)
├── error
└── tables (List<LogsTable>)
    ├── name
    ├── columns (List<LogsTableColumn>)
    │   ├── name
    │   └── type
    └── rows (List<LogsTableRow>)
        ├── rowIndex
        └── rowCells (List<LogsTableCell>)

メトリック応答の階層

MetricsQueryResult
├── granularity
├── timeInterval
├── namespace
├── resourceRegion
└── metrics (List<MetricResult>)
    ├── id, name, type, unit
    └── timeSeries (List<TimeSeriesElement>)
        ├── metadata (dimensions)
        └── values (List<MetricValue>)
            ├── timeStamp
            ├── count, average, total
            ├── maximum, minimum

エラー処理

import com.azure.core.exception.HttpResponseException;
import com.azure.monitor.query.models.LogsQueryResultStatus;

try {
    LogsQueryResult result = logsClient.queryWorkspace(workspaceId, query, timeInterval);
    
    // Check partial failure
    if (result.getError() != null) {
        System.err.println("Partial failure: " + result.getError().getMessage());
    }
} catch (HttpResponseException e) {
    System.err.println("Query failed: " + e.getMessage());
    System.err.println("Status: " + e.getResponse().getStatusCode());
}

ベストプラクティス

バッチクエリを使用する — 複数のクエリを単一のリクエストにまとめます
適切なタイムアウトを設定する — 長時間のクエリには、サーバーのタイムアウトを延長する必要がある場合があります
結果のサイズを制限する — Kusto クエリで top または take を使用します
射影を使用する — project を使って必要な列のみを選択します
クエリの状態を確認する — PARTIAL_FAILURE の結果を適切に処理します
意図的にキャッシュする — キャッシュの鮮度とテナント／アクセス範囲に応じたキーを定義します。メトリックは更新されたり、遅れて到着したりする場合があります
新しいパッケージに移行する — azure-monitor-query-logs と azure-monitor-query-metrics への移行を計画します

参考リンク

リソース	URL
Maven パッケージ	https://central.sonatype.com/artifact/com.azure/azure-monitor-query
GitHub	https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/monitor/azure-monitor-query
API リファレンス	https://learn.microsoft.com/java/api/com.azure.monitor.query
Kusto Query Language	https://learn.microsoft.com/azure/data-explorer/kusto/query/
Log Analytics の制限	https://learn.microsoft.com/azure/azure-monitor/service-limits#la-query-api
トラブルシューティング	https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/blob/main/sdk/monitor/azure-monitor-query/TROUBLESHOOTING.md

使用する場面

このスキルは、概要で説明されているワークフローまたはアクションを実行する場合に適用できます。

制限事項

タスクが上記の説明にある範囲に明確に一致する場合にのみ、このスキルを使用してください。
出力を、環境固有の検証、テスト、専門家によるレビューの代わりとして扱わないでください。
必要な入力、権限、安全上の境界、または成功基準が不足している場合は、作業を中止して確認を求めてください。

以下は、非推奨の統合パッケージに関する過去のスニペットです。移行後のパッケージでは、異なる名前空間と型が使用されています。正確に固定された SDK API とインポート、ソブリンクラウドにおける認証情報の権限／対象ユーザー、テーブルの利用可否、および有効なメトリクス／集計の組み合わせを確認してください。単一クエリのエラーとバッチのステータスは異なるインターフェイスです。一部の結果しか得られなかった場合は不完全であり、成功の根拠にはなりません。クエリの時間範囲、データのエクスポート、スキャンコストに上限を設けてください。返される行数の上限を設定しても、スキャン処理が必ず減るとは限りません。ヘルス／テナント／個人の生データやサービスエラーをログに記録しないでください。

Markdown 対応

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基本情報

作者: sickn33
リポジトリ: sickn33/agentic-awesome-skills
カテゴリ: クラウド・DevOps
インストール数: 55
GitHub スター: 48,675

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