使用 Java SDK 自动化查询 Azure Monitor 日志与指标

解决云端监控数据提取痛点：通过集成 Azure Monitor Query SDK，让开发者能够使用 Java 编写自动化程序，直接从 Azure Log Analytics 工作区执行 Kusto 查询并获取资源指标。

为什么需要这个技能

在管理大规模 Azure 资源时，通过 Portal 界面手动查询日志效率低下。无论是构建自定义监控面板、自动化故障诊断工具，还是生成定期的资源性能报告，都需要一种能够编程化获取数据的方式。

本技能允许你使用 Kusto 查询语言（KQL）在代码中定义逻辑，并利用 Java SDK 的同步或异步客户端快速提取结构化日志数据和时间序列指标（Metrics），实现从“手动观察”到“自动化分析”的转变。

适用场景

• 自动化运维报告：定期导出特定资源的 CPU、内存利用率指标并生成报表。
• 实时故障告警分析：当触发告警时，自动运行 Kusto 查询提取相关错误日志。
• 跨工作区数据聚合：一次性查询多个 Log Analytics 工作区的数据进行对比分析。
• 自定义监控仪表盘：将 Azure 监控数据集成到公司内部的自研管理后台。

核心工作流

1. 环境准备：配置 LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_ID（日志工作区 ID）和 AZURE_RESOURCE_ID（资源 URI），并确保拥有相应的 TokenCredential 权限。
2. 客户端初始化：根据需求选择 LogsQueryClient（查询日志）或 MetricsQueryClient（查询指标）。如果是中国区，需指定对应的 .cn 端点。
3. 构建查询逻辑：
   • 日志查询：编写 KQL 语句，定义 QueryTimeInterval 时间范围。支持将结果直接映射到自定义 Java POJO 模型。
   • 指标查询：指定资源 ID 及需要获取的指标列表（如 SuccessfulCalls），可配置聚合类型（Average, Count 等）。
4. 结果处理与优化：通过 LogsQueryResult 遍历表格数据，或处理 MetricsQueryResult 中的时间序列元素。对于大量查询，建议使用 LogsBatchQuery 减少网络请求次数。

下载和安装

下载 azure-monitor-query-java 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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