以下に、データパイプラインモニタリングデータをデータベースにエクスポートするためのいくつかの方法とコード例を示します。
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Azure Monitor Logsを使用する方法: Azure Monitor Logsを使用してデータパイプラインのモニタリングデータを収集し、Azure Log Analyticsワークスペースに保存します。次に、以下の手順でデータをデータベースにエクスポートします。
- Azure Log Analyticsワークスペースからデータをクエリします。
- クエリ結果をデータベースにエクスポートするためのAzure Logic AppsやAzure Functionsを使用します。
以下は、Azure Log AnalyticsワークスペースからデータをクエリしてデータベースにエクスポートするAzure Functionsの例です。
import azure.functions as func from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorTraceExporter def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse: # データベースへの接続設定 db_connection_string = "your_database_connection_string" # Azure Log Analyticsからデータをクエリ query_result = query_log_analytics() # クエリ結果をデータベースにエクスポート export_to_database(query_result, db_connection_string) return func.HttpResponse("Data exported to database successfully.") def query_log_analytics(): # Azure Log Analyticsからクエリを実行して結果を取得するコードを記述します pass def export_to_database(query_result, db_connection_string): # クエリ結果をデータベースにエクスポートするコードを記述します pass -
Azure Monitor Metricsを使用する方法: Azure Monitor Metricsを使用してデータパイプラインのメトリクスデータを収集し、Azure Monitorアラートルールを作成します。アラートルールをトリガーとしてAzure Logic AppsやAzure Functionsを使用し、データをデータベースにエクスポートします。
以下は、Azure Monitorアラートルールを使用してデータベースにデータをエクスポートするAzure Logic Appsの例です。
- Azure Monitorアラートルールを作成し、アラートのトリガーとして設定します。
- アラートがトリガーされた際にAzure Logic Appsが実行され、データベースへのエクスポートが行われます。
上記の手法以外にも、Azure Data FactoryのREST APIを使用してモニタリングデータを取得し、データベースにエクスポートする方法もあります。
これらの方法を使用することで、Azure Data Factoryのデータパイプラインのモニタリングデータをデータベースにエクスポートすることができます。適切な方法を選択し、必要なコードを実装してください。