技能介绍

要解决什么问题

在 Azure 上跑应用时，排障和容量规划往往依赖 Log Analytics 工作区里的 Kusto 日志，以及 Azure Monitor 上的资源指标。若每次都在 Portal 里点查询、或手写 REST 与鉴权细节，很难把查询逻辑固化进脚本、CI 或运维工具链。本技能围绕官方 Azure Monitor Query Python SDK，说明如何用 LogsQueryClient 与 MetricsQueryClient 以可维护的方式拉取日志与指标。

核心能力与关键步骤

日志：按时间范围执行 Kusto 查询；支持 批量查询、部分结果续取；可将结果转为 DataFrame 做后续分析。
指标：查询资源指标，使用聚合、按 维度过滤，并可 列出指标定义与命名空间。
鉴权与生命周期：资料强调 DefaultAzureCredential（本地 Azure CLI / VS Code 与云上托管标识同一套思路），并建议生产环境用 AZURE_TOKEN_CREDENTIALS 收窄凭据链；每个客户端（及异步凭据）应放在 上下文管理器里释放连接与令牌缓存。
同步 / 异步：提供同步与 aio 异步客户端；同一调用链应 二选一并保持一致，避免混用。

适用边界与注意点

技能侧重查询客户端与常见 Kusto / 指标模式，非核心能力（操作组覆盖、生产检查清单等）在 references/capabilities.md 与 references/non-hero-scenarios.md 中补充。大型查询需处理部分结果；多查询优先批量接口；指标查询应设置合适粒度以控制数据点规模。避免连接字符串或 API 密钥绕过 Entra 审计与轮换机制。