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适用于 JavaScript 的 Azure Monitor 查询客户端库 - 版本 1.3.1
Azure Monitor 查询客户端库用于针对 Azure Monitor的两个数据平台执行只读查询:
- 日志 - 从受监视的资源收集和组织日志和性能数据。 来自不同源的数据,例如来自 Azure 服务的平台日志、虚拟机代理中的日志和性能数据,以及来自应用的使用情况和性能数据可以合并到单个 Azure Log Analytics 工作区。 可以使用 Kusto 查询语言一起分析各种数据类型。
- 指标 - 将受监视资源的数值数据收集到时序数据库中。 指标是定期收集的数值,并在特定时间描述系统的某些方面。 指标是轻量级指标,能够支持准实时方案,使它们可用于警报和快速检测问题。
资源:
开始
支持的环境
- LTS 版本的 Node.js
- Safari、Chrome、Microsoft Edge 和 Firefox 的最新版本
有关详细信息,请参阅我们的 支持策略。
先决条件
- Azure 订阅
- TokenCredential 实现,例如 Azure 标识库凭据类型。
- 若要查询日志,需要满足以下条件之一:
- Azure Log Analytics 工作区
- 任何类型的 Azure 资源(存储帐户、Key Vault、Cosmos DB 等)
- 若要查询指标,需要任何类型的 Azure 资源(存储帐户、Key Vault、Cosmos DB 等)。
安装包
使用 npm 安装适用于 JavaScript 的 Azure Monitor 查询客户端库:
npm install --save @azure/monitor-query
创建客户端
查询日志或指标需要经过身份验证的客户端。 为了进行身份验证,以下示例使用 @azure/identity 包 DefaultAzureCredential。
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { LogsQueryClient, MetricsQueryClient, MetricsBatchQueryClient } from "@azure/monitor-query";
const credential = new DefaultAzureCredential();
const logsQueryClient: LogsQueryClient = new LogsQueryClient(credential);
// or
const metricsQueryClient: MetricsQueryClient = new MetricsQueryClient(credential);
// or
const endPoint: string = "<YOUR_METRICS_ENDPOINT>"; //for example, https://eastus.metrics.monitor.azure.com/
const metricsQueryClient: MetricsQueryClient = new MetricsQueryClient(endPoint, credential);
为 Azure 主权云配置客户端
默认情况下,库的客户端配置为使用 Azure 公有云。 若要改用主权云,在实例化客户端时提供正确的终结点和受众值。 例如:
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { LogsQueryClient, MetricsQueryClient, MetricsClient } from "@azure/monitor-query";
const credential = new DefaultAzureCredential();
const logsQueryClient: LogsQueryClient = new LogsQueryClient(credential, {
endpoint: "https://api.loganalytics.azure.cn/v1",
audience: "https://api.loganalytics.azure.cn/.default",
});
// or
const metricsQueryClient: MetricsQueryClient = new MetricsQueryClient(credential, {
endpoint: "https://management.chinacloudapi.cn",
audience: "https://monitor.azure.cn/.default",
});
// or
const endPoint: string = "<YOUR_METRICS_ENDPOINT>"; //for example, https://eastus.metrics.monitor.azure.com/
const metricsClient: MetricsClient = new MetricsClient(endPoint, credential, {
audience: "https://monitor.azure.cn/.default",
});
注意:目前,MetricsQueryClient
使用 Azure 资源管理器(ARM)终结点来查询指标。 使用此客户端时,需要云的相应管理终结点。 将来可能会更改此详细信息。
执行查询
有关日志和指标查询的示例,请参阅 示例 部分。
关键概念
记录查询速率限制和限制
当请求速率过高时,Log Analytics 服务将应用限制。 Kusto 查询也会应用限制,例如返回的最大行数。 有关详细信息,请参阅 查询 API。
指标数据结构
每个指标值集都是具有以下特征的时序:
- 收集值的时间
- 与值关联的资源
- 一个命名空间,其作用类似于指标的类别
- 指标名称
- 值本身
- 某些指标具有多个维度,如多维指标中所述。 自定义指标最多可以有 10 个维度。
例子
- 日志查询
- Batch 日志查询
-
高级日志查询方案 - 指标查询
日志查询
LogsQueryClient
可用于使用 Kusto 查询语言查询 Log Analytics 工作区。
timespan.duration
可以指定为 ISO 8601 持续时间格式的字符串。 可以使用为某些常用 ISO 8601 持续时间提供的 Durations
常量。
可以通过 Log Analytics 工作区 ID 或 Azure 资源 ID 查询日志。 结果以包含行集合的表的形式返回。
以工作区为中心的日志查询
若要按工作区 ID 进行查询,请使用 LogsQueryClient.queryWorkspace
方法:
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { Durations, LogsQueryClient, LogsQueryResultStatus, LogsTable } from "@azure/monitor-query";
const azureLogAnalyticsWorkspaceId = "<the Workspace Id for your Azure Log Analytics resource>";
const logsQueryClient = new LogsQueryClient(new DefaultAzureCredential());
async function run() {
const kustoQuery = "AppEvents | limit 1";
const result = await logsQueryClient.queryWorkspace(azureLogAnalyticsWorkspaceId, kustoQuery, {
duration: Durations.twentyFourHours,
});
if (result.status === LogsQueryResultStatus.Success) {
const tablesFromResult: LogsTable[] = result.tables;
if (tablesFromResult.length === 0) {
console.log(`No results for query '${kustoQuery}'`);
return;
}
console.log(`This query has returned table(s) - `);
processTables(tablesFromResult);
} else {
console.log(`Error processing the query '${kustoQuery}' - ${result.partialError}`);
if (result.partialTables.length > 0) {
console.log(`This query has also returned partial data in the following table(s) - `);
processTables(result.partialTables);
}
}
}
async function processTables(tablesFromResult: LogsTable[]) {
for (const table of tablesFromResult) {
const columnHeaderString = table.columnDescriptors
.map((column) => `${column.name}(${column.type}) `)
.join("| ");
console.log("| " + columnHeaderString);
for (const row of table.rows) {
const columnValuesString = row.map((columnValue) => `'${columnValue}' `).join("| ");
console.log("| " + columnValuesString);
}
}
}
run().catch((err) => console.log("ERROR:", err));
以资源为中心的日志查询
以下示例演示如何直接从 Azure 资源查询日志。 此处使用 queryResource
方法,并传入 Azure 资源 ID。 例如,/subscriptions/{subscription-id}/resourceGroups/{resource-group-name}/providers/{resource-provider}/{resource-type}/{resource-name}
。
若要查找资源 ID,请执行以下操作:
- 导航到 Azure 门户中的资源页。
- 在“概述” 边栏选项卡中,选择 JSON 视图 链接。
- 在生成的 JSON 中,复制
id
属性的值。
/**
* @summary Demonstrates how to run a query against a Log Analytics workspace, using an Azure resource ID.
*/
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import {
Durations,
LogsQueryClient,
LogsTable,
LogsQueryOptions,
LogsQueryResultStatus,
} from "@azure/monitor-query";
import * as dotenv from "dotenv";
dotenv.config();
const logsResourceId = process.env.LOGS_RESOURCE_ID;
export async function main() {
const tokenCredential = new DefaultAzureCredential();
const logsQueryClient = new LogsQueryClient(tokenCredential);
if (!logsResourceId) {
throw new Error("LOGS_RESOURCE_ID must be set in the environment for this sample");
}
const kustoQuery = `MyTable_CL | summarize count()`;
console.log(`Running '${kustoQuery}' over the last One Hour`);
const queryLogsOptions: LogsQueryOptions = {
// explicitly control the amount of time the server can spend processing the query.
serverTimeoutInSeconds: 600, // sets the timeout to 10 minutes
// optionally enable returning additional statistics about the query's execution.
// (by default, this is off)
includeQueryStatistics: true,
};
const result = await logsQueryClient.queryResource(
logsResourceId,
kustoQuery,
{ duration: Durations.sevenDays },
queryLogsOptions,
);
const executionTime =
result.statistics && result.statistics.query && (result.statistics.query as any).executionTime;
console.log(
`Results for query '${kustoQuery}', execution time: ${
executionTime == null ? "unknown" : executionTime
}`,
);
if (result.status === LogsQueryResultStatus.Success) {
const tablesFromResult: LogsTable[] = result.tables;
if (tablesFromResult.length === 0) {
console.log(`No results for query '${kustoQuery}'`);
return;
}
console.log(`This query has returned table(s) - `);
processTables(tablesFromResult);
} else {
console.log(`Error processing the query '${kustoQuery}' - ${result.partialError}`);
if (result.partialTables.length > 0) {
console.log(`This query has also returned partial data in the following table(s) - `);
processTables(result.partialTables);
}
}
}
async function processTables(tablesFromResult: LogsTable[]) {
for (const table of tablesFromResult) {
const columnHeaderString = table.columnDescriptors
.map((column) => `${column.name}(${column.type}) `)
.join("| ");
console.log("| " + columnHeaderString);
for (const row of table.rows) {
const columnValuesString = row.map((columnValue) => `'${columnValue}' `).join("| ");
console.log("| " + columnValuesString);
}
}
}
main().catch((err) => {
console.error("The sample encountered an error:", err);
process.exit(1);
});
处理日志查询响应
LogsQueryClient
的 queryWorkspace
函数返回 LogsQueryResult
对象。 对象类型可以 LogsQuerySuccessfulResult
或 LogsQueryPartialResult
。 下面是响应的层次结构:
LogsQuerySuccessfulResult
|---statistics
|---visualization
|---status ("Success")
|---tables (list of `LogsTable` objects)
|---name
|---rows
|---columnDescriptors (list of `LogsColumn` objects)
|---name
|---type
LogsQueryPartialResult
|---statistics
|---visualization
|---status ("PartialFailure")
|---partialError
|--name
|--code
|--message
|--stack
|---partialTables (list of `LogsTable` objects)
|---name
|---rows
|---columnDescriptors (list of `LogsColumn` objects)
|---name
|---type
例如,若要处理包含表的响应:
async function processTables(tablesFromResult: LogsTable[]) {
for (const table of tablesFromResult) {
const columnHeaderString = table.columnDescriptors
.map((column) => `${column.name}(${column.type}) `)
.join("| ");
console.log("| " + columnHeaderString);
for (const row of table.rows) {
const columnValuesString = row.map((columnValue) => `'${columnValue}' `).join("| ");
console.log("| " + columnValuesString);
}
}
}
可在此处
批处理日志查询
以下示例演示如何使用批处理查询 API 同时发送多个查询。 查询可以表示为 BatchQuery
对象的列表。
export async function main() {
if (!monitorWorkspaceId) {
throw new Error("MONITOR_WORKSPACE_ID must be set in the environment for this sample");
}
const tokenCredential = new DefaultAzureCredential();
const logsQueryClient = new LogsQueryClient(tokenCredential);
const kqlQuery = "AppEvents | project TimeGenerated, Name, AppRoleInstance | limit 1";
const queriesBatch = [
{
workspaceId: monitorWorkspaceId,
query: kqlQuery,
timespan: { duration: "P1D" },
},
{
workspaceId: monitorWorkspaceId,
query: "AzureActivity | summarize count()",
timespan: { duration: "PT1H" },
},
{
workspaceId: monitorWorkspaceId,
query:
"AppRequests | take 10 | summarize avgRequestDuration=avg(DurationMs) by bin(TimeGenerated, 10m), _ResourceId",
timespan: { duration: "PT1H" },
},
{
workspaceId: monitorWorkspaceId,
query: "AppRequests | take 2",
timespan: { duration: "PT1H" },
includeQueryStatistics: true,
},
];
const result = await logsQueryClient.queryBatch(queriesBatch);
if (result == null) {
throw new Error("No response for query");
}
let i = 0;
for (const response of result) {
console.log(`Results for query with query: ${queriesBatch[i]}`);
if (response.status === LogsQueryResultStatus.Success) {
console.log(
`Printing results from query '${queriesBatch[i].query}' for '${queriesBatch[i].timespan}'`,
);
processTables(response.tables);
} else if (response.status === LogsQueryResultStatus.PartialFailure) {
console.log(
`Printing partial results from query '${queriesBatch[i].query}' for '${queriesBatch[i].timespan}'`,
);
processTables(response.partialTables);
console.log(
` Query had errors:${response.partialError.message} with code ${response.partialError.code}`,
);
} else {
console.log(`Printing errors from query '${queriesBatch[i].query}'`);
console.log(` Query had errors:${response.message} with code ${response.code}`);
}
// next query
i++;
}
}
async function processTables(tablesFromResult: LogsTable[]) {
for (const table of tablesFromResult) {
const columnHeaderString = table.columnDescriptors
.map((column) => `${column.name}(${column.type}) `)
.join("| ");
console.log("| " + columnHeaderString);
for (const row of table.rows) {
const columnValuesString = row.map((columnValue) => `'${columnValue}' `).join("| ");
console.log("| " + columnValuesString);
}
}
}
处理日志批处理查询响应
LogsQueryClient
的 queryBatch
函数返回 LogsQueryBatchResult
对象。
LogsQueryBatchResult
包含具有以下可能类型的对象列表:
LogsQueryPartialResult
LogsQuerySuccessfulResult
LogsQueryError
下面是响应的层次结构:
LogsQuerySuccessfulResult
|---statistics
|---visualization
|---status ("Success")
|---tables (list of `LogsTable` objects)
|---name
|---rows
|---columnDescriptors (list of `LogsColumn` objects)
|---name
|---type
LogsQueryPartialResult
|---statistics
|---visualization
|---status ("PartialFailure")
|---partialError
|--name
|--code
|--message
|--stack
|---partialTables (list of `LogsTable` objects)
|---name
|---rows
|---columnDescriptors (list of `LogsColumn` objects)
|---name
|---type
LogsQueryError
|--name
|--code
|--message
|--stack
|--status ("Failure")
例如,以下代码处理批处理日志查询响应:
async function processBatchResult(result: LogsQueryBatchResult) {
let i = 0;
for (const response of result) {
console.log(`Results for query with query: ${queriesBatch[i]}`);
if (response.status === LogsQueryResultStatus.Success) {
console.log(
`Printing results from query '${queriesBatch[i].query}' for '${queriesBatch[i].timespan}'`,
);
processTables(response.tables);
} else if (response.status === LogsQueryResultStatus.PartialFailure) {
console.log(
`Printing partial results from query '${queriesBatch[i].query}' for '${queriesBatch[i].timespan}'`,
);
processTables(response.partialTables);
console.log(
` Query had errors:${response.partialError.message} with code ${response.partialError.code}`,
);
} else {
console.log(`Printing errors from query '${queriesBatch[i].query}'`);
console.log(` Query had errors:${response.message} with code ${response.code}`);
}
// next query
i++;
}
}
async function processTables(tablesFromResult: LogsTable[]) {
for (const table of tablesFromResult) {
const columnHeaderString = table.columnDescriptors
.map((column) => `${column.name}(${column.type}) `)
.join("| ");
console.log("| " + columnHeaderString);
for (const row of table.rows) {
const columnValuesString = row.map((columnValue) => `'${columnValue}' `).join("| ");
console.log("| " + columnValuesString);
}
}
}
可在此处
高级日志查询方案
设置日志查询超时
某些日志查询的执行时间超过 3 分钟。 默认服务器超时为 3 分钟。 可以将服务器超时增加到最多 10 分钟。 在以下示例中,LogsQueryOptions
对象的 serverTimeoutInSeconds
属性用于将服务器超时增加到 10 分钟:
// setting optional parameters
const queryLogsOptions: LogsQueryOptions = {
// explicitly control the amount of time the server can spend processing the query.
serverTimeoutInSeconds: 600, // 600 seconds = 10 minutes
};
const result = await logsQueryClient.queryWorkspace(
azureLogAnalyticsWorkspaceId,
kustoQuery,
{ duration: Durations.twentyFourHours },
queryLogsOptions,
);
const tablesFromResult = result.tables;
查询多个工作区
可以在多个 Log Analytics 工作区中执行相同的日志查询。 除了 Kusto 查询之外,还需要以下参数:
-
workspaceId
- 第一个(主要)工作区 ID。 -
additionalWorkspaces
- 工作区列表,不包括workspaceId
参数中提供的工作区。 参数的列表项可以包含以下标识符格式:- 限定的工作区名称
- 工作区 ID
- Azure 资源 ID
例如,以下查询在三个工作区中执行:
const queryLogsOptions: LogsQueryOptions = {
additionalWorkspaces: ["<workspace2>", "<workspace3>"],
};
const kustoQuery = "AppEvents | limit 10";
const result = await logsQueryClient.queryWorkspace(
azureLogAnalyticsWorkspaceId,
kustoQuery,
{ duration: Durations.twentyFourHours },
queryLogsOptions,
);
若要查看每个工作区的结果,请使用 TenantId
列对结果进行排序或在 Kusto 查询中筛选结果。
按 TenantId
AppEvents | order by TenantId
按 TenantId 筛选结果
AppEvents | filter TenantId == "<workspace2>"
可在此处
包括统计信息
若要获取日志查询执行统计信息,例如 CPU 和内存消耗:
- 将
LogsQueryOptions.includeQueryStatistics
属性设置为true
。 - 访问
LogsQueryResult
对象内的statistics
字段。
以下示例打印查询执行时间:
const monitorWorkspaceId = "<workspace_id>";
const logsQueryClient = new LogsQueryClient(new DefaultAzureCredential());
const kustoQuery = "AzureActivity | top 10 by TimeGenerated";
const result = await logsQueryClient.queryWorkspace(
monitorWorkspaceId,
kustoQuery,
{ duration: Durations.oneDay },
{
includeQueryStatistics: true,
},
);
const executionTime =
result.statistics && result.statistics.query && result.statistics.query.executionTime;
console.log(
`Results for query '${kustoQuery}', execution time: ${
executionTime == null ? "unknown" : executionTime
}`,
);
由于 statistics
有效负载的结构因查询而异,因此使用 Record<string, unknown>
返回类型。 它包含原始 JSON 响应。 统计信息位于 JSON 的 query
属性中。 例如:
{
"query": {
"executionTime": 0.0156478,
"resourceUsage": {...},
"inputDatasetStatistics": {...},
"datasetStatistics": [{...}]
}
}
包括可视化效果
若要使用 呈现运算符获取日志查询的可视化数据:
- 将
LogsQueryOptions.includeVisualization
属性设置为true
。 - 访问
LogsQueryResult
对象内的visualization
字段。
例如:
const monitorWorkspaceId = "<workspace_id>";
const logsQueryClient = new LogsQueryClient(new DefaultAzureCredential());
const result = await logsQueryClient.queryWorkspace(
monitorWorkspaceId,
`StormEvents
| summarize event_count = count() by State
| where event_count > 10
| project State, event_count
| render columnchart`,
{ duration: Durations.oneDay },
{
includeVisualization: true
}
);
console.log("visualization result:", result.visualization);
由于 visualization
有效负载的结构因查询而异,因此使用 Record<string, unknown>
返回类型。 它包含原始 JSON 响应。 例如:
{
"visualization": "columnchart",
"title": "the chart title",
"accumulate": false,
"isQuerySorted": false,
"kind": null,
"legend": null,
"series": null,
"yMin": "NaN",
"yMax": "NaN",
"xAxis": null,
"xColumn": null,
"xTitle": "x axis title",
"yAxis": null,
"yColumns": null,
"ySplit": null,
"yTitle": null,
"anomalyColumns": null
}
指标查询
以下示例获取 Azure 指标顾问 订阅的指标。
资源 URI 必须是要查询指标的资源。 格式通常为 /subscriptions/<id>/resourceGroups/<rg-name>/providers/<source>/topics/<resource-name>
。
若要查找资源 URI,请执行以下操作:
- 导航到 Azure 门户中的资源页。
- 在“概述” 边栏选项卡中,选择 JSON 视图 链接。
- 在生成的 JSON 中,复制
id
属性的值。
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { Durations, Metric, MetricsQueryClient } from "@azure/monitor-query";
import * as dotenv from "dotenv";
dotenv.config();
const metricsResourceId = process.env.METRICS_RESOURCE_ID;
export async function main() {
const tokenCredential = new DefaultAzureCredential();
const metricsQueryClient = new MetricsQueryClient(tokenCredential);
if (!metricsResourceId) {
throw new Error("METRICS_RESOURCE_ID must be set in the environment for this sample");
}
const iterator = metricsQueryClient.listMetricDefinitions(metricsResourceId);
let result = await iterator.next();
let metricNames: string[] = [];
for await (const result of iterator) {
console.log(` metricDefinitions - ${result.id}, ${result.name}`);
if (result.name) {
metricNames.push(result.name);
}
}
const firstMetricName = metricNames[0];
const secondMetricName = metricNames[1];
if (firstMetricName && secondMetricName) {
console.log(`Picking an example metric to query: ${firstMetricName} and ${secondMetricName}`);
const metricsResponse = await metricsQueryClient.queryResource(
metricsResourceId,
[firstMetricName, secondMetricName],
{
granularity: "PT1M",
timespan: { duration: Durations.fiveMinutes },
},
);
console.log(
`Query cost: ${metricsResponse.cost}, interval: ${metricsResponse.granularity}, time span: ${metricsResponse.timespan}`,
);
const metrics: Metric[] = metricsResponse.metrics;
console.log(`Metrics:`, JSON.stringify(metrics, undefined, 2));
const metric = metricsResponse.getMetricByName(firstMetricName);
console.log(`Selected Metric: ${firstMetricName}`, JSON.stringify(metric, undefined, 2));
} else {
console.error(`Metric names are not defined - ${firstMetricName} and ${secondMetricName}`);
}
}
main().catch((err) => {
console.error("The sample encountered an error:", err);
process.exit(1);
});
在前面的示例中,指标结果 metricsResponse
根据用户指定 queryResource
函数 metricNames
数组参数中的指标名称的顺序进行排序。 如果用户指定 [firstMetricName, secondMetricName]
,则 firstMetricName
的结果将显示在 metricResponse
中 secondMetricName
的结果之前。
处理指标查询响应
queryResource
函数的指标返回 QueryMetricsResult
对象。
QueryMetricsResult
对象包含属性,例如 Metric
类型对象列表、interval
、namespace
和 timespan
。 可以使用 metrics
属性访问 Metric
对象列表。 此列表中的每个 Metric
对象都包含一个 TimeSeriesElement
对象列表。 每个 TimeSeriesElement
都包含 data
和 metadataValues
属性。 在视觉形式中,响应的对象层次结构类似于以下结构:
QueryMetricsResult
|---cost
|---timespan (of type `QueryTimeInterval`)
|---granularity
|---namespace
|---resourceRegion
|---metrics (list of `Metric` objects)
|---id
|---type
|---name
|---unit
|---displayDescription
|---errorCode
|---timeseries (list of `TimeSeriesElement` objects)
|---metadataValues
|---data (list of data points represented by `MetricValue` objects)
|---timeStamp
|---average
|---minimum
|---maximum
|---total
|---count
|---getMetricByName(metricName): Metric | undefined (convenience method)
处理响应的示例
import { DefaultAzureCredential } from "@azure/identity";
import { Durations, Metric, MetricsQueryClient } from "@azure/monitor-query";
import * as dotenv from "dotenv";
dotenv.config();
const metricsResourceId = process.env.METRICS_RESOURCE_ID;
export async function main() {
const tokenCredential = new DefaultAzureCredential();
const metricsQueryClient = new MetricsQueryClient(tokenCredential);
if (!metricsResourceId) {
throw new Error(
"METRICS_RESOURCE_ID for an Azure Metrics Advisor subscription must be set in the environment for this sample",
);
}
console.log(`Picking an example metric to query: MatchedEventCount`);
const metricsResponse = await metricsQueryClient.queryResource(
metricsResourceId,
["MatchedEventCount"],
{
timespan: {
duration: Durations.fiveMinutes,
},
granularity: "PT1M",
aggregations: ["Count"],
},
);
console.log(
`Query cost: ${metricsResponse.cost}, granularity: ${metricsResponse.granularity}, time span: ${metricsResponse.timespan}`,
);
const metrics: Metric[] = metricsResponse.metrics;
for (const metric of metrics) {
console.log(metric.name);
for (const timeseriesElement of metric.timeseries) {
for (const metricValue of timeseriesElement.data!) {
if (metricValue.count !== 0) {
console.log(`There are ${metricValue.count} matched events at ${metricValue.timeStamp}`);
}
}
}
}
}
main().catch((err) => {
console.error("The sample encountered an error:", err);
process.exit(1);
});
可在此处
查询多个资源的指标
若要在单个请求中查询多个 Azure 资源的指标,请使用 MetricsClient.queryResources
方法。 此方法:
- 调用不同于
MetricsClient
方法的 API。 - 创建客户端时需要区域终结点。 例如,“https://westus3.metrics.monitor.azure.com"。
每个 Azure 资源必须驻留在以下位置:
- 创建客户端时指定的终结点所在的区域。
- 相同的 Azure 订阅。
此外:
- 用户必须有权在 Azure 订阅级别读取监视数据。 例如,监视读取者角色 要查询的订阅。
- 必须提供包含要查询的指标的指标命名空间。 有关指标命名空间的列表,请参阅资源类型
支持的指标和日志类别。
let resourceIds: string[] = [
"/subscriptions/0000000-0000-000-0000-000000/resourceGroups/test/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/test-logs",
"/subscriptions/0000000-0000-000-0000-000000/resourceGroups/test/providers/Microsoft.OperationalInsights/workspaces/test-logs2",
];
let metricsNamespace: string = "<YOUR_METRICS_NAMESPACE>";
let metricNames: string[] = ["requests", "count"];
const endpoint: string = "<YOUR_METRICS_ENDPOINT>"; //for example, https://eastus.metrics.monitor.azure.com/
const credential = new DefaultAzureCredential();
const metricsClient: MetricsClient = new MetricsClient(
endpoint,
credential
);
const result: : MetricsQueryResult[] = await metricsClient.queryResources(
resourceIds,
metricNames,
metricsNamespace
);
有关可用于每个 Azure 资源类型的指标和维度的清单,请参阅 Azure Monitor支持的指标。
故障 排除
若要诊断各种故障情况,请参阅 故障排除指南。
后续步骤
若要了解有关 Azure Monitor 的详细信息,请参阅 Azure Monitor 服务文档。
贡献
若要参与此库,请阅读 贡献指南 了解有关如何生成和测试代码的详细信息。
本模块的测试是实时测试和单元测试的混合体,需要拥有 Azure Monitor 实例。 若要执行测试,需要运行:
rush update
rush build -t @azure/monitor-query
cd into sdk/monitor/monitor-query
- 将
sample.env
文件复制到.env
- 在编辑器中打开
.env
文件并填写值。 -
npm run test
。
有关更多详细信息,请查看 测试 文件夹。
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