我来分享几个经过实践验证的方案，帮你把Azure平台及Dynamics 365云服务的指标导入Prometheus，打造统一的监控中枢：

方案1：Azure Monitor Exporter（官方推荐） #

这是微软官方维护的工具，专门用于将Azure Monitor的指标转换为Prometheus兼容格式，支持绝大多数Azure服务（包括D365）。

步骤： #

• 1. 创建权限适配的Azure AD服务主体
  给服务主体分配Monitoring Reader权限，确保它能读取目标订阅下的所有监控数据。用Azure CLI执行：

  az ad sp create-for-rbac --name prometheus-azure-exporter --role "Monitoring Reader" --scopes /subscriptions/<你的订阅ID>
  

  保存返回的appId、password、tenantID，后续配置会用到。

• 2. 部署Exporter
  可以用Docker容器直接部署，或者集成到Kubernetes集群（如果你的Prometheus运行在K8s上）：

  docker run -d \
    --name azure-monitor-exporter \
    -e AZURE_CLIENT_ID=<刚才的appId> \
    -e AZURE_CLIENT_SECRET=<刚才的password> \
    -e AZURE_TENANT_ID=<刚才的tenantID> \
    -e AZURE_SUBSCRIPTION_ID=<你的订阅ID> \
    -p 9276:9276 \
    mcr.microsoft.com/azuremonitor/prometheus-exporter:latest
  

• 3. 配置Prometheus抓取
  在prometheus.yml中添加抓取任务：

  scrape_configs:
    - job_name: 'azure-monitor'
      static_configs:
        - targets: ['<exporter的IP/域名>:9276']
      metrics_path: '/metrics'
      # 可选：添加筛选规则，只抓取特定资源组/服务的指标
      params:
        resource_groups: ['D365-Prod-Group']
        resource_types: ['Microsoft.CommonServices/resources']
  

优势： #

官方维护兼容性强，支持自定义指标筛选，无需额外开发即可覆盖大部分场景。

方案2：Prometheus Azure服务发现（动态资源适配） #

如果你的Azure资源是动态创建/销毁的，用服务发现自动识别目标资源会更高效。

步骤： #

• 1. 同样创建具备Monitoring Reader权限的AD服务主体
• 2. 配置Prometheus服务发现与抓取
  在prometheus.yml中添加：

  scrape_configs:
    - job_name: 'azure-dynamic-resources'
      azure_sd_configs:
        - authentication_method: OAuth
          client_id: '<appId>'
          client_secret: '<password>'
          tenant_id: '<tenantID>'
          subscription_id: '<订阅ID>'
          refresh_interval: 5m
          # 可选：限定监控的资源组
          resource_groups: ['D365-Prod-Group']
      # 用Relabel规则过滤出D365相关资源
      relabel_configs:
        - source_labels: [__azure_resource_type]
          regex: 'Microsoft\.CommonServices\/resources'
          action: keep
      metrics_path: '/azure/metrics'
      params:
        metricnames: ['ActiveUsers', 'RequestLatency'] # 指定需要抓取的D365指标
        aggregation: ['Average', 'Count'] # 指标聚合方式
  

注意： #

确保你的Prometheus版本在2.10以上，这个版本才正式支持Azure服务发现功能。

方案3：D365 SaaS指标的特殊处理 #

对于D365专属的业务指标（比如活跃用户数、业务流程成功率），如果Azure Monitor未覆盖，可以通过API+Pushgateway的方式接入：

步骤： #

• 1. 获取D365 API访问权限
  在Azure AD中注册应用，给它分配D365的API权限（比如Dynamics CRM > Delegated Permissions > user_impersonation）。

• 2. 编写脚本抓取并推送指标
  示例Python脚本（定时调用D365 API，将指标推送到Prometheus Pushgateway）：

  import requests
  from prometheus_client import CollectorRegistry, Gauge, push_to_gateway
  from datetime import datetime
  
  # 获取D365访问令牌
  token_url = "https://login.microsoftonline.com/<tenantID>/oauth2/v2.0/token"
  token_payload = {
      'client_id': '<D365应用的appId>',
      'client_secret': '<D365应用的secret>',
      'scope': 'https://<D365实例域名>.crm.dynamics.com/.default',
      'grant_type': 'client_credentials'
  }
  token_response = requests.post(token_url, data=token_payload).json()
  access_token = token_response['access_token']
  
  # 调用D365 API获取业务指标
  metrics_url = "https://<D365实例域名>.crm.dynamics.com/api/data/v9.1/retrieveactiveusers"
  headers = {'Authorization': f'Bearer {access_token}'}
  metrics_data = requests.get(metrics_url, headers=headers).json()
  
  # 转换为Prometheus格式并推送
  registry = CollectorRegistry()
  d365_active_users = Gauge(
      'd365_active_users_total', 
      'Total active users in Dynamics 365', 
      registry=registry
  )
  d365_active_users.set(metrics_data['active_user_count'])
  
  push_to_gateway('pushgateway:9091', job='d365-business-metrics', registry=registry)
  

• 3. 配置Prometheus抓取Pushgateway
  在prometheus.yml中添加：

  scrape_configs:
    - job_name: 'd365-pushgateway'
      static_configs:
        - targets: ['pushgateway:9091']
  

验证与调试 #

• 先访问exporter/Pushgateway的/metrics端点，确认能看到预期的指标数据
• 在Prometheus UI中搜索指标名称（比如azure_vm_cpu_usage_average或d365_active_users_total），检查抓取状态是否正常
• 若遇到权限问题，检查AD服务主体的权限范围是否覆盖了所有需要监控的资源

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user12589647