Metriky v nástroji Application Insights

Application Insights podporuje tři různé typy metrik: standardní (předem agregované), založené na protokolech a vlastní metriky. Každá z nich přináší jedinečnou hodnotu při monitorování stavu aplikace, diagnostiky a analýz. Vývojáři, kteří instrumentují aplikace, se můžou rozhodnout, jaký typ metriky je pro konkrétní scénář nejvhodnější. Rozhodnutí vycházejí z velikosti aplikace, očekávaného objemu telemetrie a obchodních požadavků na přesnost a upozorňování metrik. Tento článek vysvětluje rozdíl mezi všemi podporovanými typy metrik.

Standardní metriky

Application Insights automaticky shromažďuje a monitoruje standardní metriky. Tyto předdefinované metriky pokrývají širokou škálu ukazatelů výkonu a využití, jako jsou využití procesoru, spotřeba paměti, frekvence požadavků a doby odezvy. Nemusíte nic konfigurovat, abyste je mohli začít používat. Během shromažďování služba předagaguje standardní metriky a ukládá je jako časovou řadu ve specializovaném úložišti s pouze klíčovými dimenzemi. Tento návrh zlepšuje výkon dotazů. Vzhledem k rychlosti a struktuře fungují standardní metriky nejlépe pro upozorňování a responzivní řídicí panely téměř v reálném čase.

Metriky založené na protokolech

Metriky založené na protokolech v Application Insights představují koncept doby dotazu. Systém je představuje jako časové řady vytvořené z dat protokolu vaší aplikace. Během shromažďování ani ukládání se podkladové protokoly nepředběžně agregují. Místo toho uchovává všechny vlastnosti každé položky protokolu.

Toto uchovávání umožňuje použít vlastnosti protokolu jako dimenze při dotazování metrik založených na protokolu. Můžete použít filtrování grafů metrik a rozdělení metrik, které tyto metriky poskytují silnou analytickou a diagnostickou hodnotu.

Techniky redukce objemu telemetrie ale ovlivňují metriky založené na protokolech. Techniky , jako je vzorkování a filtrování telemetrie, často používané ke snížení počtu dat z aplikací s velkým objemem, snižují počet shromážděných položek protokolu. Toto snížení snižuje přesnost metrik založených na protokolech.

Vlastní metriky (předběžná verze)

Vlastní metriky v Application Insights umožňují definovat a sledovat konkrétní měření, která jsou pro vaši aplikaci jedinečná. Tyto metriky je možné vytvořit instrumentací kódu k odesílání vlastních telemetrických dat do Application Insights. Vlastní metriky poskytují flexibilitu při monitorování všech aspektů aplikace, které nejsou pokryté standardními metrikami, a umožňují tak získat hlubší přehled o chování a výkonu vaší aplikace.

Další informace najdete v tématu Custom metrics in Azure Monitor (Preview).

Poznámka:

Application Insights také poskytuje funkci s názvem Live Metrics Stream, která umožňuje monitorování webových aplikací téměř v reálném čase a neukládá žádná telemetrická data.

Porovnání metrik

Funkce Standardní metriky Metriky založené na protokolech Vlastní metrika
Zdroj dat Předem agregovaná data časových řad shromážděná během běhu. Odvozeno z dat protokolu pomocí dotazů Kusto. Metriky definované uživatelem shromážděné prostřednictvím sady Application Insights SDK nebo rozhraní API
Granularita Pevné intervaly (1 minuta). Závisí na členitosti samotných dat protokolu. Flexibilní členitost na základě uživatelsky definovaných metrik.
Přesnost Vysoké, není ovlivněno vzorkováním protokolů. Může to mít vliv na vzorkování a filtrování. Vysoká přesnost při použití předem agregovaných metrik.
Náklady Zahrnuté v cenách Application Insights Na základě načítání dat z protokolu a nákladů na dotazy. Viz Cenový model a uchovávání.
Konfigurace Automaticky k dispozici s minimální konfigurací. Vyžadovat konfiguraci dotazů protokolu k extrakci požadovaných metrik z dat protokolu. Vyžaduje vlastní implementaci a konfiguraci v kódu.
Výkon dotazů Rychle, kvůli preaggregaci. Pomalejší, protože se týká dotazování na údaje z protokolu. Závisí na objemu dat a složitosti dotazů.
Úložiště Uložená jako data časových řad v úložišti metrik Azure Monitor. Uložené jako protokoly v pracovním prostoru služby Log Analytics. Uložené v Log Analytics i v úložišti metrik Azure Monitor.
Upozorňování Podporuje upozorňování v reálném čase. Umožňuje složité scénáře upozorňování na základě podrobných dat protokolu. Flexibilní upozorňování na základě uživatelsky definovaných metrik
Limit služby Podléhá limitům služby Application Insights. V závislosti na omezeních pracovního prostoru služby Log Analytics. Omezeno kvótou pro bezplatné metriky a náklady na další dimenze.
Případy použití V reálném čase: monitorování, řídicí panely výkonu a rychlé přehledy. Podrobná diagnostika, řešení potíží a podrobná analýza Přizpůsobené ukazatele výkonu a metriky specifické pro firmu
Příklady Využití procesoru, využití paměti, doba trvání požadavku. Počty požadavků, sledování výjimek, volání na závislosti. Vlastní metriky specifické pro aplikace, jako je zapojení uživatelů, využití funkcí

Preaggregace metrik

OpenTelemetry SDK předagregují metriky během shromažďování, aby se snížil objem dat odesílaných ze SDK do koncového bodu telemetrického kanálu. Tento proces platí pro standardní metriky odeslané ve výchozím nastavení, takže přesnost není ovlivněna vzorkováním nebo filtrováním. Platí také pro vlastní metriky odeslané pomocí rozhraní API OpenTelemetry, což vede k nižším ingestování dat a nižším nákladům.

Sada Application Insights JavaScript SDK (založená na prohlížeči) neimplementuje předběžné agregace. Místo toho back-end vytvoří nové metriky agregací událostí přijatých prostřednictvím kanálu telemetrie. Tím se nezmenší objem dat odesílaných z prohlížeče. Stále ale můžete použít předem agregované metriky, které back-end vytvoří. Toto nastavení poskytuje lepší výkon a podporuje téměř v reálném čase dimenzionální výstrahy, a to i bez předběžné agregace během shromažďování. Koncový bod kanálu telemetrie předsdružuje události před jejich vzorkováním pro příjem. Z tohoto důvodu vzorkování příjmu dat nikdy neovlivní přesnost předem agregovaných metrik bez ohledu na verzi sady SDK, kterou používáte s vaší aplikací.

Následující tabulky uvádějí, kde jsou preagregace předem agregované.

Preaggregace metrik pomocí Azure Monitor OpenTelemetry Distro

Aktuální produkční sada SDK Standardní předagregace metrik Preaggregace vlastních metrik
ASP.NET Core sada SDK SDK prostřednictvím OpenTelemetry API
.NET (prostřednictvím Exporter) sada SDK SDK prostřednictvím OpenTelemetry API
Java (3.x) sada SDK SDK prostřednictvím OpenTelemetry API
Nativní Java sada SDK SDK prostřednictvím OpenTelemetry API
Node.js sada SDK SDK prostřednictvím OpenTelemetry API
Python sada SDK SDK prostřednictvím OpenTelemetry API

Preaggregace metrik pomocí automatické instrumentace

Při automatické instrumentaci se sada SDK automaticky přidá do vašeho kódu aplikace a nelze ji přizpůsobit. Pro vlastní metriky se vyžaduje ruční instrumentace.

Aktuální produkční sada SDK Standardní předagregace metrik Preaggregace vlastních metrik
ASP.NET Core SDK 1 Nepodporováno
Java sada SDK Podporováno 2
Node.js sada SDK Nepodporováno
Python sada SDK Nepodporováno

Poznámka pod čarou

  • 1ASP.NET Core autoinstrumentace na App Service generuje standardní metriky bez dimenzí. Ruční instrumentace se vyžaduje pro všechny rozměry.

  • 2 Agent Java používaný s automatickým formátováním zaznamenává metriky generované oblíbenými knihovnami a odesílá je do Application Insights jako vlastní metriky.

Dimenze vlastních metrik a preagregace

Všechny metriky, které odesíláte pomocí OpenTelemetry , se automaticky ukládají do úložiště metrik i protokolů. Tyto metriky najdete v tabulce customMetrics v Application Insights a v Metrics Explorer pod Custom Metric Namespace s názvem azure.applicationinsights. I když verze vlastní metriky založená na protokolu vždy zachovává všechny dimenze, předem agregovaná verze metriky se ve výchozím nastavení ukládá bez dimenzí. Zachování dimenzí vlastních metrik je funkce náhledu, která se dá zapnout na kartě Použití a odhadované náklady výběrem možnosti S dimenzemi v části Odeslat vlastní metriky do Azure Metric Store.

Snímek obrazovky znázorňující využití a odhadované náklady

Kvóty

Předem agregované metriky se ukládají jako časové řady ve službě Azure Monitor. Kvóty Azure Monitoru pro vlastní metriky se uplatňují.

Poznámka:

Přechod přes kvótu může mít nezamýšlené důsledky. Azure Monitor může být nespolehlivý ve vašem předplatném nebo oblasti. Informace o tom, jak se vyhnout překročení kvóty, najdete v tématu Omezení návrhu a důležité informace.

Proč je ve výchozím nastavení vypnutá kolekce vlastních dimenzí metrik?

Application Insights ve výchozím nastavení vypne kolekci vlastních dimenzí metrik. Ukládání vlastních metrik s dimenzemi má oddělené účtování od služby Application Insights. Ukládání nedimenzionálních vlastních metrik zůstává bezplatné až do kvóty. Podrobnosti najdete na stránce s cenami služby Azure Monitor.

Vytváření grafů a zkoumání metrik

Pomocí Azure Monitor metrics explorer můžete vykreslovat grafy z předem agregovaných, logových a vlastních metrik a tvořit řídicí panely pomocí grafů. Jakmile vyberete požadovaný prostředek Application Insights, můžete pomocí výběrového pole prostoru názvů přepínat mezi metrikami.

Snímek obrazovky, který ukazuje obor názvů metrik.

Cenové modely pro metriky Application Insights

Ingestování metrik do Application Insights, ať už založené na protokolech nebo předem agregovaných, generuje náklady na základě velikosti přijatých dat. Další informace najdete na Azure Monitor Logs podrobnosti o cenách. Vaše vlastní metriky, včetně všech jeho dimenzí, se vždy ukládají v úložišti protokolů Application Insights. Ve výchozím nastavení se do úložiště metrik předává předem agregovaná verze vlastních metrik bez dimenzí.

Výběr možnosti Povolení upozornění na vlastní dimenze metrik pro uložení všech dimenzí předem agregovaných metrik v úložišti metrik může vést ke zvýšení poplatků na základě ceny vlastních metrik.

Dostupné metriky

Následující části uvádějí metriky s podporovanými agregacemi a dimenzemi. Podrobnosti o metrikách založených na protokolu zahrnují podkladové příkazy dotazu Kusto.

Důležité

  • Limit časových řad: Každá metrika může mít do 24 hodin až 5 000 časových řad. Po dosažení tohoto limitu se všechny hodnoty dimenzí tohoto bodu metriky nahradí konstantou Maximum values reached.

  • Omezení kardinality: Každá dimenze podporuje omezený počet jedinečných hodnot v sedmidenním období. Po dosažení limitu Azure Monitor nahradí všechny nové hodnoty konstantou Other values. Následující tabulky uvádějí limit kardinality pro každou dimenzi.

Metriky dostupnosti

Metriky v kategorii Dostupnost umožňují zobrazit stav vaší webové aplikace podle pozorování z bodů po celém světě. Nakonfigurujte testy dostupnosti tak, aby začaly používat všechny metriky z této kategorie.

Dostupnost (availabilityResults/availabilityPercentage)

Metrika Dostupnost zobrazuje procento spuštění webového testu, které nezjistily žádné problémy. Nejnižší možná hodnota je 0, což značí, že všechna spuštění webového testu selhala. Hodnota 100 znamená, že všechna spuštění webového testu splnila ověřovací kritéria.

Měrná jednotka Agregace Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Procento Průměr Run location availabilityResult/location 50
Test name availabilityResult/name 100

Doba trvání testu dostupnosti (availabilityResults/duration)

Metrika doby trvání testu dostupnosti ukazuje, kolik času trvalo spuštění webového testu. U webových testů multi-step metrika odráží celkovou dobu provádění všech kroků.

Měrná jednotka Agregace Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Milisekundy Avg, Max, Min Run location availabilityResult/location 50
Test name availabilityResult/name 100
Test result availabilityResult/success 2

Testy dostupnosti (výsledkyDostupnosti/počet)

Metrika Availability odráží počet webových testů spuštěných nástrojem Azure Monitor.

Měrná jednotka Agregace Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Počet Počet Run location availabilityResult/location 50
Test name availabilityResult/name 100
Test result availabilityResult/success 2

Metriky prohlížeče

Sada Application Insights JavaScript SDK shromažďuje metriky prohlížeče z skutečných prohlížečů koncových uživatelů. Tyto metriky poskytují cenné přehledy o zkušenostech uživatelů s vaší webovou aplikací. Sada SDK obvykle nepodporuje ukázkové metriky prohlížeče, takže nabízejí vyšší přesnost v číslech využití. Naproti tomu metriky na straně serveru často používají vzorkování, což může zkosit výsledky.

Poznámka:

Pokud chcete shromažďovat metriky prohlížeče, musí být vaše aplikace instrumentovaná pomocí sady Application Insights JavaScript SDK.

Doba načítání stránky prohlížeče (browserTimings/totalDuration)

Měrná jednotka Podporované agregace Podporované dimenze
Milisekundy Avg, Max, Min Nic

Doba zpracování klienta (browserTiming/processingDuration)

Měrná jednotka Podporované agregace Podporované dimenze
Milisekundy Avg, Max, Min Nic

Čas připojení k síti při načítání stránky (browserTimings/networkDuration)

Měrná jednotka Podporované agregace Podporované dimenze
Milisekundy Avg, Max, Min Nic

Doba přijetí odpovědi (browserTimings/receiveDuration)

Měrná jednotka Podporované agregace Podporované dimenze
Milisekundy Avg, Max, Min Nic

Čas odeslání požadavku (browserTimings/sendDuration)

Měrná jednotka Podporované agregace Podporované dimenze
Milisekundy Avg, Max, Min Nic

Metriky selhání

Metriky v Selhání ukazují problémy se zpracováním požadavků, závislostními hovory a vyvolanými výjimkami.

Výjimky prohlížečů (výjimky/prohlížeč)

Tato metrika odráží počet vyvolaných výjimek z kódu aplikace spuštěného v prohlížeči. Do metriky se zahrnou jenom výjimky hlášené vaší instrumentací.

Měrná jednotka Agregace Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Počet Počet Cloud role name cloud/roleName 100

Selhání volání závislostí (závislosti/selhání)

Počet neúspěšných volání na závislé systémy.

Měrná jednotka Agregace Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Počet Počet Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Dependency performance dependency/performanceBucket 20
Dependency type dependency/type 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Result code dependency/resultCode 100
Target of dependency call dependency/target 100

Výjimky (výjimky/počet)

Při každém protokolování výjimky do Application Insights se telemetrie výjimek zaznamená vaší instrumentací. Metrika Výjimky zobrazuje počet protokolovaných výjimek.

Měrná jednotka Agregace Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Počet Počet Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Device type client/type 2

Neúspěšné požadavky (požadavky/ neúspěšné)

Počet sledovaných požadavků na server, které byly označeny jako neúspěšné. Sada Application Insights SDK ve výchozím nastavení automaticky označí každý požadavek serveru, který vrátil kód odpovědi HTTP 5xx nebo 4xx (s výjimkou 401) jako neúspěšný požadavek. U aplikací založených na OpenTelemetry můžete tuto logiku přizpůsobit přepsáním stavu chyby požadavku pro odpovědi HTTP 4xx. Další informace o různých kódech odpovědí najdete v datovém modelu telemetrie Application Insights.

Měrná jednotka Agregace Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Počet Počet Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is synthetic traffic operation/synthetic 10
Request performance request/performanceBucket 20
Result code request/resultCode 100

Výjimky serveru (Výjimky/Server)

Tato metrika zobrazuje počet výjimek serveru.

Měrná jednotka Agregace Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Počet Počet Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100

Čítače výkonu

Application Insights používá systémové a procesní metriky označované jako čítače výkonu, které pomáhají diagnostikovat problémy s výkonem a podporovat integrovaná prostředí.

Azure Monitor OpenTelemetry Distro exportuje tyto čítače jako vlastní metriky do tabulky performanceCounters, které jsou identifikované jedinečným názvem metriky.

Názvy a popisy čítačů

Counter Název Description Měření
Paměť k dispozici Available Bytes Fyzická paměť dostupná pro spuštěné procesy. Bytes
Rychlost výjimek # of Exceps Thrown / sec Výjimky vyvolané aplikací za sekundu Výjimky za sekundu
Čas provádění požadavku Request Execution Time Průměrná doba dokončení požadavku Milisekundy
Frekvence požadavků Requests/Sec Požadavky zpracovávaly každou sekundu. Počet žádostí za sekundu
Požadavky ve frontě Requests In Application Queue Žádosti aktuálně čekají v aplikační frontě. Počet
Využití CPU % % Processor Time Využití procesoru aplikačního procesu Percent
Normalizované % CPU procesů % Processor Time Normalized Využití procesoru vydělené počtem logických procesorů Percent
Rychlost vstupně-výstupních operací procesu IO Data Bytes/sec Propustnost vstupně-výstupních operací pro proces aplikace Bajty za sekundu
Zpracování privátních bajtů Private Bytes Privátní paměť používaná procesem aplikace. Bytes
% času procesoru
Kategorie: Procesor		 % Processor Time Celkové využití procesoru počítače Percent
% času procesoru
Kategorie: Proces		 % Processor Time Využití procesoru procesem Percent

Zážitky vylepšené čítači výkonu

Výpis typů čítačů výkonu

Úplný seznam dostupných čítačů výkonu, které se liší v závislosti na modulu runtime a konfiguraci konkrétního jazyka:

  1. V Azure portal otevřete prostředek Application Insights.
  2. V části Monitorování vyberte Protokoly.
  3. V nabídce Vybrat tabulku zvolte performanceCounters a pak Spusťte.

Případně spusťte následující dotaz.

// List distinct performance counter names with category and counter.
performanceCounters
| where timestamp > ago(1d)
| summarize by name, category, counter
| order by name asc, category asc

Metriky serveru

Volání závislostí (závislosti/počet)

Metrika se vztahuje k počtu volání na závislosti.

Měrná jednotka Agregace Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Počet Počet Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Dependency performance dependency/performanceBucket 20
Dependency type dependency/type 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Result code request/resultCode 2
Successful call dependency/success 100
Target of a dependency call dependency/target 100

Doba trvání závislosti (závislosti/doba trvání)

Tato metrika se vztahuje k době trvání závislostních volání.

Měrná jednotka Agregace Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Milisekundy Avg, Max, Min Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Dependency performance dependency/performanceBucket 20
Dependency type dependency/type 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Result code request/resultCode 100
Successful call dependency/success 2
Target of a dependency call dependency/target 100

Frekvence požadavků serveru (požadavky/míra)

Tato metrika ukazuje počet příchozích požadavků serveru, které vaše webová aplikace obdrží.

Měrná jednotka Agregace Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Počet za sekundu Průměr Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Request performance request/performanceBucket 20
Result code request/resultCode 100
Successful call dependency/success 2

Požadavky na server (požadavky/počet)

Měrná jednotka Agregace Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Počet Počet Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Request performance request/performanceBucket 20
Result code request/resultCode 100
Successful call dependency/success 2

Doba odezvy serveru (požadavky/doba trvání)

Tato metrika odráží dobu, po které servery zpracovávaly příchozí požadavky.

Milisekundy Avg, Max, Min Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Počet Počet Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Request performance request/performanceBucket 20
Result code request/resultCode 100
Successful call dependency/success 2

Metriky využití

Doba načítání stránky (zobrazení stránky/doba trvání)

Tato metrika odkazuje na dobu, kterou trvalo načtení událostí PageView.

Milisekundy Avg, Max, Min Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Milisekundy Avg, Max, Min Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10

Zobrazení stránek (pageViews/count)

Počet událostí PageView protokolovaných pomocí rozhraní API Application Insights TrackPageView().

Počet Počet Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Milisekundy Avg, Max, Min Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10

Trasování (trasování/počet)

Počet příkazů trasování protokolovaných instrumentací aplikace.

Počet Počet Název dimenze
(Průzkumník metrik)		 Název dimenze
(Analýza protokolů)		 Limit kardinality
Počet Počet Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Severity level trace/severityLevel 100

Vlastní metrika

Neplatí pro standardní metriky.

K metrikám založeným na přístupových protokolech přistupujte přímo prostřednictvím REST API služby Application Insights

Rozhraní REST API služby Application Insights umožňuje programové načítání metrik založených na protokolech. Obsahuje také volitelný parametrai.include-query-payload, který při přidání do řetězce dotazu vyzve rozhraní API, aby vrátilo nejen data časových řad, ale také příkaz dotazovací jazyk Kusto (KQL) použitý k načtení. Tento parametr může být užitečný pro uživatele, kteří chtějí pochopit propojení mezi nezpracovaným událostmi v Log Analytics a výslednou metrikou založenou na protokolech.

Pro přímý přístup k vašim datům předejte parametr ai.include-query-payload k API Application Insights v dotazu pomocí KQL.

Poznámka:

Pokud chcete načíst dotaz na podkladové protokoly DEMO_APP, DEMO_KEYnemusí být nahrazeny. Pokud chcete jenom načíst příkaz KQL, nikoli data časových řad vaší vlastní aplikace, můžete je zkopírovat a vložit přímo do panelu hledání v prohlížeči.

api.applicationinsights.io/v1/apps/DEMO_APP/metrics/users/authenticated?api_key=DEMO_KEY&prefer=ai.include-query-payload

Tento příklad ukazuje návratový příkaz KQL pro metriku Authenticated Users. V tomto příkladu "users/authenticated" je ID metriky.

output
{
    "value": {
        "start": "2024-06-21T09:14:25.450Z",
        "end": "2024-06-21T21:14:25.450Z",
        "users/authenticated": {
            "unique": 0
        }
    },
    "@ai.query": "union (traces | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (requests | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (pageViews | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (dependencies | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (customEvents | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (availabilityResults | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (exceptions | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (customMetrics | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (browserTimings | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)) | where notempty(user_AuthenticatedId) | summarize ['users/authenticated_unique'] = dcount(user_AuthenticatedId)"
}

Další kroky

  • Last updated on