🛠️ Azure監視OpentelemetryExporterPy
Pythonで開発されたアプリケーションの動作状況や性能データを、
📺 まず動画で見る(YouTube)
▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗
※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。
📜 元の英語説明(参考)
Azure Monitor OpenTelemetry Exporter for Python. Use for low-level OpenTelemetry export to Application Insights.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
Pythonで開発されたアプリケーションの動作状況や性能データを、
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト
- › Azure Monitor Opentelemetry Ex を使って、最小構成のサンプルコードを示して
- › Azure Monitor Opentelemetry Ex の主な使い方と注意点を教えて
- › Azure Monitor Opentelemetry Ex を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて
これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。
📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)
この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。
Azure Monitor OpenTelemetry Exporter for Python
Low-level exporter for sending OpenTelemetry traces, metrics, and logs to Application Insights.
Installation
pip install azure-monitor-opentelemetry-exporter
Environment Variables
APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING=InstrumentationKey=xxx;IngestionEndpoint=https://xxx.in.applicationinsights.azure.com/
When to Use
| Scenario | Use |
|---|---|
| Quick setup, auto-instrumentation | azure-monitor-opentelemetry (distro) |
| Custom OpenTelemetry pipeline | azure-monitor-opentelemetry-exporter (this) |
| Fine-grained control over telemetry | azure-monitor-opentelemetry-exporter (this) |
Trace Exporter
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorTraceExporter
# Create exporter
exporter = AzureMonitorTraceExporter(
connection_string="InstrumentationKey=xxx;..."
)
# Configure tracer provider
trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
trace.get_tracer_provider().add_span_processor(
BatchSpanProcessor(exporter)
)
# Use tracer
tracer = trace.get_tracer(__name__)
with tracer.start_as_current_span("my-span"):
print("Hello, World!")
Metric Exporter
from opentelemetry import metrics
from opentelemetry.sdk.metrics import MeterProvider
from opentelemetry.sdk.metrics.export import PeriodicExportingMetricReader
from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorMetricExporter
# Create exporter
exporter = AzureMonitorMetricExporter(
connection_string="InstrumentationKey=xxx;..."
)
# Configure meter provider
reader = PeriodicExportingMetricReader(exporter, export_interval_millis=60000)
metrics.set_meter_provider(MeterProvider(metric_readers=[reader]))
# Use meter
meter = metrics.get_meter(__name__)
counter = meter.create_counter("requests_total")
counter.add(1, {"route": "/api/users"})
Log Exporter
import logging
from opentelemetry._logs import set_logger_provider
from opentelemetry.sdk._logs import LoggerProvider, LoggingHandler
from opentelemetry.sdk._logs.export import BatchLogRecordProcessor
from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorLogExporter
# Create exporter
exporter = AzureMonitorLogExporter(
connection_string="InstrumentationKey=xxx;..."
)
# Configure logger provider
logger_provider = LoggerProvider()
logger_provider.add_log_record_processor(BatchLogRecordProcessor(exporter))
set_logger_provider(logger_provider)
# Add handler to Python logging
handler = LoggingHandler(level=logging.INFO, logger_provider=logger_provider)
logging.getLogger().addHandler(handler)
# Use logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.info("This will be sent to Application Insights")
From Environment Variable
Exporters read APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING automatically:
from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorTraceExporter
# Connection string from environment
exporter = AzureMonitorTraceExporter()
Azure AD Authentication
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorTraceExporter
exporter = AzureMonitorTraceExporter(
credential=DefaultAzureCredential()
)
Sampling
Use ApplicationInsightsSampler for consistent sampling:
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.sampling import ParentBasedTraceIdRatio
from azure.monitor.opentelemetry.exporter import ApplicationInsightsSampler
# Sample 10% of traces
sampler = ApplicationInsightsSampler(sampling_ratio=0.1)
trace.set_tracer_provider(TracerProvider(sampler=sampler))
Offline Storage
Configure offline storage for retry:
from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorTraceExporter
exporter = AzureMonitorTraceExporter(
connection_string="...",
storage_directory="/path/to/storage", # Custom storage path
disable_offline_storage=False # Enable retry (default)
)
Disable Offline Storage
exporter = AzureMonitorTraceExporter(
connection_string="...",
disable_offline_storage=True # No retry on failure
)
Sovereign Clouds
from azure.identity import AzureAuthorityHosts, DefaultAzureCredential
from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorTraceExporter
# Azure Government
credential = DefaultAzureCredential(authority=AzureAuthorityHosts.AZURE_GOVERNMENT)
exporter = AzureMonitorTraceExporter(
connection_string="InstrumentationKey=xxx;IngestionEndpoint=https://xxx.in.applicationinsights.azure.us/",
credential=credential
)
Exporter Types
| Exporter | Telemetry Type | Application Insights Table |
|---|---|---|
AzureMonitorTraceExporter |
Traces/Spans | requests, dependencies, exceptions |
AzureMonitorMetricExporter |
Metrics | customMetrics, performanceCounters |
AzureMonitorLogExporter |
Logs | traces, customEvents |
Configuration Options
| Parameter | Description | Default |
|---|---|---|
connection_string |
Application Insights connection string | From env var |
credential |
Azure credential for AAD auth | None |
disable_offline_storage |
Disable retry storage | False |
storage_directory |
Custom storage path | Temp directory |
Best Practices
- Use BatchSpanProcessor for production (not SimpleSpanProcessor)
- Use ApplicationInsightsSampler for consistent sampling across services
- Enable offline storage for reliability in production
- Use AAD authentication instead of instrumentation keys
- Set export intervals appropriate for your workload
- Use the distro (
azure-monitor-opentelemetry) unless you need custom pipelines
Limitations
- Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
- Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
- Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.