概要

pythonでAzure MonitorのLog Analyticsにクエリを実行してログを取得する
参考資料
https://learn.microsoft.com/ja-jp/python/api/overview/azure/monitor-query-readme?view=azure-python

環境

pipenv を使った python3.11 で確認

事前準備

取得する Log Analytics ワークスペースの ワークスペースID を控えておく

ライブラリ

[packages]
azure-loganalytics = "*"
azure-monitor-query = "*"
azure-identity = "*"
pandas = "*"

pip などでインストール

サンプルコード

コメント部分を修正して実行する

import pandas as pd
from datetime import datetime, timezone
from azure.monitor.query import LogsQueryClient, LogsQueryStatus
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.identity import AzureCliCredential
from azure.core.exceptions import HttpResponseError

# Azure CLI で az login した認証情報を使う
credential = AzureCliCredential()  # DefaultAzureCredential()
client = LogsQueryClient(credential)

# 発行するクエリを指定
query = "AppServiceConsoleLogs | where _ResourceId contains 'xxxxxxx'"

# ワークスペースID を指定
LOG_WORKSPACE_ID = "xxxx-xx-xx-xxx-x"

# 取得期間を指定
start_time = datetime(2023, 4, 1, tzinfo=timezone.utc)
end_time = datetime(2023, 10, 1, tzinfo=timezone.utc)

try:
    response = client.query_workspace(
        workspace_id=LOG_WORKSPACE_ID, query=query, timespan=(start_time, end_time)
    )
    if response.status == LogsQueryStatus.PARTIAL:
        error = response.partial_error
        data = response.partial_data
        print(error)
    elif response.status == LogsQueryStatus.SUCCESS:
        data = response.tables
    for table in data:
        df = pd.DataFrame(data=table.rows, columns=table.columns)
        # 取得内容をとりあえず出力
        print(df)
except HttpResponseError as err:
    print("something fatal happened")
    print(err)

未確認・今後の課題

大量のデータ担った場合、そもそも取得できるか?
- 処理速度はどれくらいか?