Lokalisierter Leseleitfaden

azure-monitor-ingestion-pyZweck, Verwendung und Quelle

Azure Monitor Ingestion SDK für Python. Dient zum Senden benutzerdefinierter Protokolle an den Log Analytics-Arbeitsbereich über die Protokollaufnahme-API. Auslöser: „azure-monitor-ingestion“, „LogsIngestionClient“, „custom logs“, „DCR“, „data collection rule“, „Log Analytics“.

Quelle abgerufen: 2026-10-29

Quell-Repository: microsoft/skills
SKILL.md: .github/plugins/azure-sdk-python/skills/azure-monitor-ingestion-py/SKILL.md
Repository-Sterne: 3,157
Repository zuletzt aktualisiert: 2026-10-31
Fähigkeitskategorien: Cloud-Dienste
Letzte Datenerfassung: 2026-10-31 10:38 UTC+08:00

Lizenz: MIT

Original SKILL.md

Die Workflow-Auszüge dienen als Lesehilfe und sind keine ausführbaren Anweisungen von Codez. Für die Erstellung dieser Seite wurde keine Drittanbieter-Skill verwendet.

Die folgenden Abschnitte zu Zweck und Arbeitsablauf sind vorgelagertes Material, das zur besseren Lesbarkeit aufbereitet und übersetzt wurde. Sie unterscheiden sich von der separat gekennzeichneten redaktionellen Analyse von Codez.

Was diese Fähigkeit bewirkt

Wie der vorgelagerte Workflow funktioniert

Azure Monitor Ingestion SDK für Python

Senden Sie benutzerdefinierte Protokolle mithilfe der Logs Ingestion API an den Azure Monitor Log Analytics-Arbeitsbereich.

Aufwärtspassage · L13 ↗

Authentifizierung & Lebenszyklus

> 🔑 Für jedes der folgenden Codebeispiele gelten zwei Regeln: > >1Es funktioniert lokal (Azure CLI / VS Code / Developer CLI) und in Azure (verwaltete Identität, Workload-Identität) ohne Codeänderung.

Aufwärtspassage · L47 ↗

Benutzerdefinierte Fehlerbehandlung

Teilfehler mit einer Callback-Funktion behandeln:

Aufwärtspassage · L113 ↗

Anforderungen und Einrichtung

Voraussetzungen

Bevor Sie dieses SDK verwenden, benötigen Sie Folgendes: Log Analytics Workspace – Ziel für Ihre Protokolle.

Aufwärtspassage · L38 ↗

Aufwärtspassage · bash ↗

pip install azure-monitor-ingestion
pip install azure-identity

Grenzwerte und Qualitätskontrollen

Aus dieser Datei wurde kein separater Grenzwertabschnitt ausgewählt. Dies bedeutet nicht, dass die Anwendung für jede Eingabe oder Umgebung geeignet ist. Überprüfen Sie den vollständigen Quellcode und validieren Sie Ihr Ergebnis selbst.

Beginnen Sie mit einem sicheren Testlauf

Prüfen Sie den unterstützten Host und die Installationsanweisungen für das Repository. Halten Sie das Skill-Verzeichnis und die darin enthaltenen Skripte, Assets und Dokumentationen zusammen;SKILL.mdEine Einzelperson kann Abhängigkeiten außer Acht lassen.
Geben Sie dem Agenten Ihre tatsächlichen Eingaben, die gewünschten Ausgaben und die Akzeptanzkriterien an. Aufrufsyntax und verfügbare Tools hängen vom Hostsystem ab; diese Website geht nicht von einem universellen Installationsbefehl aus.
Testen Sie den Quellworkflow in einem temporären Projekt oder auf einer Kopie. Überprüfen Sie Vorgänge, die Dateien, Remote-Dienste oder abrechnungsfähige Ressourcen ändern, bevor Sie diese zulassen.
Überprüfen Sie die Ausgabe anhand der Quellqualitätsprüfungen und Ihrer eigenen Anforderungen. Ein erfolgreicher Trigger oder eine hohe Anzahl von Sternen im Repository garantiert kein korrektes Ergebnis.

Spezifikation des Kompetenzformats und des Verzeichnisses ↗

Lesen Sie mehr dazu in der Quelle.

Übersetzung und Umfang

Dieser Leseleitfaden wählt Passagen aus dem markierten stromaufwärts gelegenen Abschnitt aus.SKILL.mdDie Übersetzung wurde unterstützt. Es handelt sich weder um ein vollständiges Handbuch noch um eine Garantie für geprüfte Kompatibilität. Lesen Sie vor der Verwendung das Original und die darin referenzierten Dateien.

Diese Einleitung bezieht sich auf die unten angepinnte Version; die aktuelle Repository-Aktivität und der Erfassungszeitpunkt werden separat angezeigt.

Angeheftete Quelle: Lesen Sie das Original ↗
Quelle abgerufen: 2026-10-29T09:32:23Z
Source-Commit: 00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461
Quelle SHA-256: e9686a6ef133b735704d1f677fb926857a056b8b1bb80e085d495d9136c52eae

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