Přidání, úprava a filtrování OpenTelemetry

  • Článek

Tento článek obsahuje pokyny k přidání, úpravě a filtrování OpenTelemetry pro aplikace využívající Přehledy aplikací služby Azure Monitor.

Další informace o konceptech OpenTelemetry najdete v přehledu OpenTelemetry nebo nejčastějších dotazech k OpenTelemetry.

Automatické shromažďování dat

Distribuce automaticky shromažďují data sdružením instrumentačních knihoven OpenTelemetry.

Zahrnuté knihovny instrumentace

Žádosti

Závislosti

Protokolování

  • ILogger

Další informace o ILoggerpoužití naleznete v tématu Protokolování v jazyce C# a .NET a příklady kódu.

Poznámky pod čarou

  • ¹: Podporuje automatické hlášení neošetřených nebo nezachycených výjimek.
  • ²: Podporuje metriky OpenTelemetry
  • ³: Ve výchozím nastavení se protokolování shromažďuje pouze na úrovni INFO nebo vyšší. Pokud chcete toto nastavení změnit, podívejte se na možnosti konfigurace.
  • ⁴: Ve výchozím nastavení se protokolování shromažďuje pouze v případě, že se protokolování provádí na úrovni UPOZORNĚNÍ nebo vyšší.

Poznámka:

Distribuce OpenTelemetry služby Azure Monitor zahrnuje vlastní mapování a logiku pro automatické generování standardních metrik Přehledy aplikací.

Tip

Všechny metriky OpenTelemetry, ať už se automaticky shromažďují z knihoven instrumentace nebo ruční shromažďování z vlastního kódování, se v současné době považují za aplikační Přehledy "vlastní metriky" pro účely fakturace. Další informace

Přidání knihovny instrumentace komunity

Pokud zahrnete knihovny instrumentace z komunity OpenTelemetry, můžete automaticky shromažďovat další data.

Upozornění

Nepodporujeme ani nezaručujeme kvalitu komunitních instrumentačních knihoven. Pokud ho chcete navrhnout pro naši distribuci, publikujte nebo hlasujte v naší komunitě pro zpětnou vazbu. Mějte na paměti, že některé jsou založené na experimentálních specifikacích OpenTelemetry a můžou představovat budoucí zásadní změny.

Pokud chcete přidat knihovnu komunity ConfigureOpenTelemetryMeterProvider , použijte po ConfigureOpenTelemetryTracerProvider přidání balíčku NuGet pro knihovnu tyto metody.

Následující příklad ukazuje, jak lze instrumentaci modulu runtime přidat ke shromažďování dalších metrik.

dotnet add package OpenTelemetry.Instrumentation.Runtime 

// Create a new ASP.NET Core web application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry meter provider to add runtime instrumentation.
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryMeterProvider((sp, builder) => builder.AddRuntimeInstrumentation());

// Add the Azure Monitor telemetry service to the application.
// This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core web application.
var app = builder.Build();

// Start the ASP.NET Core web application.
app.Run();

Shromažďování vlastních telemetrických dat

Tato část vysvětluje, jak shromažďovat vlastní telemetrická data z vaší aplikace.

V závislosti na vašem jazyce a typu signálu existují různé způsoby shromažďování vlastních telemetrických dat, mezi které patří:

  • OpenTelemetry API
  • Knihovny protokolování/metrik pro konkrétní jazyk
  • Rozhraní API Přehledy Application Přehledy Classic

Následující tabulka představuje aktuálně podporované vlastní typy telemetrie:

Jazyk Vlastní události Vlastní metriky Závislosti Výjimky Zobrazení stránek Žádosti Trasování
ASP.NET Core
   OpenTelemetry API Ano Ano Ano Yes
   ILogger Rozhraní api Ano
   Klasické rozhraní API AI
Java
   OpenTelemetry API Ano Ano Ano Yes
   Logback, Log4j, JUL Ano Yes
   Metriky v mikrometrech Ano
   Klasické rozhraní API AI Ano Ano Ano Ano Ano Ano Yes
Node.js
   OpenTelemetry API Ano Ano Ano Yes
Python
   OpenTelemetry API Ano Ano Ano Yes
   Modul protokolování Pythonu Ano
   Rozšíření událostí Ano Ano

Poznámka:

Application Přehledy Java 3.x naslouchá telemetrii odesílané do rozhraní API Přehledy Classic aplikace. Podobně aplikace Přehledy Node.js 3.x shromažďuje události vytvořené pomocí rozhraní API Přehledy Classic. Díky tomu je upgrade jednodušší a vyplní mezeru v naší podpoře vlastní telemetrie, dokud nebudou podporovány všechny vlastní typy telemetrie prostřednictvím rozhraní API OpenTelemetry.

Přidání vlastních metrik

V tomto kontextu vlastní metriky odkazují na ruční instrumentaci kódu a shromažďují další metriky nad rámec toho, co knihovny instrumentace OpenTelemetry automaticky shromažďují.

Rozhraní Api OpenTelemetry nabízí šest "nástrojů" pro pokrytí různých scénářů metrik a při vizualizaci metrik v Průzkumníku metrik musíte vybrat správný typ agregace. Tento požadavek platí při použití rozhraní API metriky OpenTelemetry k odesílání metrik a při použití knihovny instrumentace.

Následující tabulka uvádí doporučené typy agregace pro jednotlivé nástroje metriky OpenTelemetry.

OpenTelemetry Instrument Typ agregace služby Azure Monitor
Čítač Sum
Asynchronní čítač Sum
Histogram Minimum, Maximum, Průměr, Součet a Počet
Asynchronní měřidlo Průměr
UpDownCounter Sum
Asynchronní upDownCounter Sum

Upozornění

Typy agregace nad rámec toho, co je znázorněno v tabulce, obvykle nejsou smysluplné.

Specifikace OpenTelemetry popisuje nástroje a poskytuje příklady, kdy je možné jednotlivé nástroje použít.

Tip

Histogram je nejuniverzálnější a nejpodobnějším ekvivalentem rozhraní API služby Application Přehledy GetMetric Classic. Azure Monitor v současné době zploštěná instrument histogramu do pěti podporovaných typů agregace a podpora percentilů probíhá. I když méně všestranné, jiné nástroje OpenTelemetry mají menší dopad na výkon vaší aplikace.

Příklad histogramu

Spuštění aplikace se musí přihlásit k odběru měřiče podle názvu.

// Create a new ASP.NET Core web application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry meter provider to add a meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryMeterProvider((sp, builder) => builder.AddMeter("OTel.AzureMonitor.Demo"));

// Add the Azure Monitor telemetry service to the application.
// This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core web application.
var app = builder.Build();

// Start the ASP.NET Core web application.
app.Run();

Musí Meter být inicializován pomocí stejného názvu.

// Create a new meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
var meter = new Meter("OTel.AzureMonitor.Demo");

// Create a new histogram metric named "FruitSalePrice".
Histogram<long> myFruitSalePrice = meter.CreateHistogram<long>("FruitSalePrice");

// Create a new Random object.
var rand = new Random();

// Record a few random sale prices for apples and lemons, with different colors.
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "apple"), new("color", "green"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));

Příklad čítače

Spuštění aplikace se musí přihlásit k odběru měřiče podle názvu.

// Create a new ASP.NET Core web application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry meter provider to add a meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryMeterProvider((sp, builder) => builder.AddMeter("OTel.AzureMonitor.Demo"));

// Add the Azure Monitor telemetry service to the application.
// This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core web application.
var app = builder.Build();

// Start the ASP.NET Core web application.
app.Run();

Musí Meter být inicializován pomocí stejného názvu.

// Create a new meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
var meter = new Meter("OTel.AzureMonitor.Demo");

// Create a new counter metric named "MyFruitCounter".
Counter<long> myFruitCounter = meter.CreateCounter<long>("MyFruitCounter");

// Record the number of fruits sold, grouped by name and color.
myFruitCounter.Add(1, new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitCounter.Add(2, new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitCounter.Add(1, new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitCounter.Add(2, new("name", "apple"), new("color", "green"));
myFruitCounter.Add(5, new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitCounter.Add(4, new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));

Příklad měřidla

Spuštění aplikace se musí přihlásit k odběru měřiče podle názvu.

// Create a new ASP.NET Core web application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry meter provider to add a meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryMeterProvider((sp, builder) => builder.AddMeter("OTel.AzureMonitor.Demo"));

// Add the Azure Monitor telemetry service to the application.
// This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core web application.
var app = builder.Build();

// Start the ASP.NET Core web application.
app.Run();

Musí Meter být inicializován pomocí stejného názvu.

// Get the current process.
var process = Process.GetCurrentProcess();

// Create a new meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
var meter = new Meter("OTel.AzureMonitor.Demo");

// Create a new observable gauge metric named "Thread.State".
// This metric will track the state of each thread in the current process.
ObservableGauge<int> myObservableGauge = meter.CreateObservableGauge("Thread.State", () => GetThreadState(process));

private static IEnumerable<Measurement<int>> GetThreadState(Process process)
{
    // Iterate over all threads in the current process.
    foreach (ProcessThread thread in process.Threads)
    {
        // Create a measurement for each thread, including the thread state, process ID, and thread ID.
        yield return new((int)thread.ThreadState, new("ProcessId", process.Id), new("ThreadId", thread.Id));
    }
}

Přidání vlastních výjimek

Výběr knihoven instrumentace automaticky hlásí výjimky Přehledy aplikace. Můžete ale chtít ručně hlásit výjimky nad rámec sestavy knihoven instrumentace. Například výjimky zachycené vaším kódem nejsou obvykle hlášeny. Můžete je chtít nahlásit, aby upoutat pozornost v relevantních prostředích, včetně části selhání a zobrazení komplexních transakcí.

  • Protokolování výjimky pomocí aktivity: 
    // Start a new activity named "ExceptionExample".
using (var activity = activitySource.StartActivity("ExceptionExample"))
{
    // Try to execute some code.
    try
    {
        throw new Exception("Test exception");
    }
    // If an exception is thrown, catch it and set the activity status to "Error".
    catch (Exception ex)
    {
        activity?.SetStatus(ActivityStatusCode.Error);
        activity?.RecordException(ex);
    }
}
  • Protokolování výjimky pomocí ILogger: 
    // Create a logger using the logger factory. The logger category name is used to filter and route log messages.
var logger = loggerFactory.CreateLogger(logCategoryName);

// Try to execute some code.
try
{
    throw new Exception("Test Exception");
}
catch (Exception ex)
{
    // Log an error message with the exception. The log level is set to "Error" and the event ID is set to 0.
    // The log message includes a template and a parameter. The template will be replaced with the value of the parameter when the log message is written.
    logger.Log(
        logLevel: LogLevel.Error,
        eventId: 0,
        exception: ex,
        message: "Hello {name}.",
        args: new object[] { "World" });
}

Přidání vlastních rozsahů

Vlastní rozsah můžete přidat ve dvou scénářích. Za prvé, pokud už knihovna instrumentace neshromažďuje požadavek na závislost. Za druhé, pokud chcete modelovat proces aplikace jako rozsah v zobrazení komplexní transakce.

Poznámka:

Třídy Activity a ActivitySource z System.Diagnostics oboru názvů představují koncepty Span OpenTelemetry a Tracer, v uvedeném pořadí. Vytváříte ActivitySource přímo pomocí jeho konstruktoru místo pomocí .TracerProvider Každá ActivitySource třída musí být explicitně připojena TracerProvider pomocí .AddSource() Je to proto, že části rozhraní API trasování OpenTelemetry jsou začleněny přímo do modulu runtime .NET. Další informace najdete v tématu Úvod k rozhraní API pro trasování .NET OpenTelemetry.

// Define an activity source named "ActivitySourceName". This activity source will be used to create activities for all requests to the application.
internal static readonly ActivitySource activitySource = new("ActivitySourceName");

// Create an ASP.NET Core application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry tracer provider to add a source named "ActivitySourceName". This will ensure that all activities created by the activity source are traced.
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryTracerProvider((sp, builder) => builder.AddSource("ActivitySourceName"));

// Add the Azure Monitor telemetry service to the application. This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core application.
var app = builder.Build();

// Map a GET request to the root path ("/") to the specified action.
app.MapGet("/", () =>
{
    // Start a new activity named "CustomActivity". This activity will be traced and the trace data will be sent to Azure Monitor.
    using (var activity = activitySource.StartActivity("CustomActivity"))
    {
        // your code here
    }

    // Return a response message.
    return $"Hello World!";
});

// Start the ASP.NET Core application.
app.Run();

StartActivity výchozí hodnota ActivityKind.Internalje , ale můžete poskytnout jakékoli jiné ActivityKind. ActivityKind.Client, ActivityKind.Producera ActivityKind.Internal jsou mapovány na application Přehledy dependencies. ActivityKind.Servera ActivityKind.Consumer jsou mapovány na Přehledy requestsaplikace .

Odesílání vlastní telemetrie pomocí rozhraní API Přehledy Classic

Rozhraní API OpenTelemetry doporučujeme používat, kdykoli je to možné, ale v některých situacích může být nutné použít rozhraní API pro Přehledy Classic.

Událost

  1. Přidejte Microsoft.ApplicationInsights do aplikace.

  2. Vytvořte TelemetryClient instanci.

Poznámka:

Je důležité vytvořit pouze jednu instanci TelemetryClient pro každou aplikaci.

var telemetryConfiguration = new TelemetryConfiguration { ConnectionString = "" };
var telemetryClient = new TelemetryClient(telemetryConfiguration);
  1. Pomocí klienta odešlete vlastní telemetrii.
telemetryClient.TrackEvent("testEvent");

Úprava telemetrie

Tato část vysvětluje, jak upravit telemetrii.

Přidání atributů span

Mezi tyto atributy může patřit přidání vlastní vlastnosti do telemetrie. Pomocí atributů můžete také nastavit volitelná pole ve schématu Přehledy aplikace, jako je IP adresa klienta.

Přidání vlastní vlastnosti do spanu

Všechny atributy , které přidáte do rozsahů, se exportují jako vlastní vlastnosti. Naplní pole customDimensions v tabulce požadavků, závislostí, trasování nebo výjimek.

Pokud chcete přidat atributy span, použijte jeden z následujících dvou způsobů:

  • Použijte možnosti poskytované knihovnami instrumentace.
  • Přidání vlastního procesoru span

Tip

Výhodou použití možností poskytovaných knihovnami instrumentace, pokud jsou k dispozici, je, že je k dispozici celý kontext. V důsledku toho mohou uživatelé vybrat přidání nebo filtrování dalších atributů. Například možnost rozšiřování v knihovně instrumentace HttpClient poskytuje uživatelům přístup k HttpRequestMessage a samotné httpResponseMessage . Můžou z něj vybrat cokoli a uložit ho jako atribut.

  1. Mnoho knihoven instrumentace nabízí možnost obohacení. Pokyny najdete v souborech readme jednotlivých knihoven instrumentace:

  2. Použití vlastního procesoru:

Tip

Před přidáním služby Azure Monitor přidejte procesor uvedený tady.

// Create an ASP.NET Core application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry tracer provider to add a new processor named ActivityEnrichingProcessor.
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryTracerProvider((sp, builder) => builder.AddProcessor(new ActivityEnrichingProcessor()));

// Add the Azure Monitor telemetry service to the application. This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core application.
var app = builder.Build();

// Start the ASP.NET Core application.
app.Run();

Do projektu přidejte ActivityEnrichingProcessor.cs následující kód:

public class ActivityEnrichingProcessor : BaseProcessor<Activity>
{
    public override void OnEnd(Activity activity)
    {
        // The updated activity will be available to all processors which are called after this processor.
        activity.DisplayName = "Updated-" + activity.DisplayName;
        activity.SetTag("CustomDimension1", "Value1");
        activity.SetTag("CustomDimension2", "Value2");
    }
}

Nastavení IP adresy uživatele

Pole client_IP pro žádosti můžete naplnit nastavením atributu v rozsahu. Aplikace Přehledy používá IP adresu k vygenerování atributů umístění uživatele a ve výchozím nastavení ji zahodí.

Použijte příklad přidat vlastní vlastnost, ale nahraďte následující řádky kódu vActivityEnrichingProcessor.cs:

// Add the client IP address to the activity as a tag.
// only applicable in case of activity.Kind == Server
activity.SetTag("client.address", "<IP Address>");

Nastavení ID uživatele nebo ověřeného ID uživatele

Pole user_Id nebo user_AuthenticatedId pro žádosti můžete naplnit pomocí následujících doprovodných materiálů. ID uživatele je anonymní identifikátor uživatele. Ověřené ID uživatele je známý identifikátor uživatele.

Důležité

Než nastavíte ID ověřeného uživatele, obraťte se na příslušné zákony o ochraně osobních údajů.

Použijte příklad přidat vlastní vlastnost.

// Add the user ID to the activity as a tag, but only if the activity is not null.
activity?.SetTag("enduser.id", "<User Id>");

Přidání atributů protokolu

OpenTelemetry používá . ILoggerNET . Připojení vlastních dimenzí k protokolům lze provést pomocí šablony zprávy.

Filtrování telemetrie

Před opuštěním aplikace můžete telemetrii vyfiltrovat pomocí následujících způsobů.

  1. Mnoho knihoven instrumentace poskytuje možnost filtru. Pokyny najdete v souborech readme jednotlivých knihoven instrumentace:

  2. Použití vlastního procesoru:

    Tip

    Před přidáním služby Azure Monitor přidejte procesor uvedený tady.

    // Create an ASP.NET Core application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry tracer provider to add a new processor named ActivityFilteringProcessor.
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryTracerProvider((sp, builder) => builder.AddProcessor(new ActivityFilteringProcessor()));
// Configure the OpenTelemetry tracer provider to add a new source named "ActivitySourceName".
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryTracerProvider((sp, builder) => builder.AddSource("ActivitySourceName"));
// Add the Azure Monitor telemetry service to the application. This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core application.
var app = builder.Build();

// Start the ASP.NET Core application.
app.Run();

    Do projektu přidejte ActivityFilteringProcessor.cs následující kód:

    public class ActivityFilteringProcessor : BaseProcessor<Activity>
{
    // The OnStart method is called when an activity is started. This is the ideal place to filter activities.
    public override void OnStart(Activity activity)
    {
        // prevents all exporters from exporting internal activities
        if (activity.Kind == ActivityKind.Internal)
        {
            activity.IsAllDataRequested = false;
        }
    }
}

  3. Pokud konkrétní zdroj není explicitně přidán pomocí , AddSource("ActivitySourceName")žádná z aktivit vytvořených pomocí tohoto zdroje se exportuje.

Získání ID trasování nebo ID rozsahu

Možná budete chtít získat ID trasování nebo ID rozsahu. Pokud jste protokoly odesílali do jiného cíle než Přehledy aplikace, zvažte přidání ID trasování nebo ID rozsahu. To umožňuje lepší korelaci při ladění a diagnostice problémů.

Poznámka:

Třídy Activity a ActivitySource z System.Diagnostics oboru názvů představují koncepty Span OpenTelemetry a Tracer, v uvedeném pořadí. Je to proto, že části rozhraní API trasování OpenTelemetry jsou začleněny přímo do modulu runtime .NET. Další informace najdete v tématu Úvod k rozhraní API pro trasování .NET OpenTelemetry.

// Get the current activity.
Activity activity = Activity.Current;
// Get the trace ID of the activity.
string traceId = activity?.TraceId.ToHexString();
// Get the span ID of the activity.
string spanId = activity?.SpanId.ToHexString();

Další kroky

  • Další konfiguraci distribuce OpenTelemetry najdete v tématu Konfigurace OpenTelemetry služby Azure Monitor
  • Informace o zdrojovém kódu najdete v úložišti Azure Monitor AspNetCore na GitHubu.
  • Pokud chcete nainstalovat balíček NuGet, vyhledat aktualizace nebo zobrazit poznámky k verzi, podívejte se na stránku balíčku NuGet AspNetCore služby Azure Monitor.
  • Pokud se chcete seznámit se službou Azure Monitor a OpenTelemetry, podívejte se na ukázkovou aplikaci Azure Monitoru.
  • Další informace o OpenTelemetry a její komunitě najdete v úložišti OpenTelemetry .NET Na GitHubu.
  • Pokud chcete povolit používání, povolte monitorování uživatelů ve webovém nebo prohlížeči.

Nejčastější dotazy

Tato část obsahuje odpovědi na běžné otázky.

Co je OpenTelemetry?

Jedná se o nový opensourcový standard pro pozorovatelnost. Další informace najdete v OpenTelemetry.

Proč Microsoft Azure Monitor investuje do OpenTelemetry?

Microsoft je mezi největšími přispěvateli OpenTelemetry.

Návrhy klíčových hodnot OpenTelemetry jsou v tom, že jsou neutrální od dodavatele a poskytují konzistentní rozhraní API a sady SDK napříč jazyky.

V průběhu času věříme, že OpenTelemetry umožní zákazníkům služby Azure Monitor sledovat aplikace napsané v jazycích nad rámec našich podporovaných jazyků. Rozšiřuje také typy dat, které můžete shromažďovat prostřednictvím bohaté sady knihoven instrumentace. Sady OpenTelemetry SDK navíc mají tendenci být výkonnější ve velkém měřítku než jejich předchůdci, sada Application Přehledy SDK.

Nakonec OpenTelemetry odpovídá strategii Microsoftu pro přijetí opensourcových řešení.

Jaký je stav OpenTelemetry?

Viz stav OpenTelemetry.

Co je distro "Azure Monitor OpenTelemetry"?

Můžete si ho představit jako tenký obal, který spojuje všechny komponenty OpenTelemetry pro prvotřídní prostředí v Azure. Tento obálka se také nazývá distribuce v OpenTelemetry.

Proč mám používat distro "Azure Monitor OpenTelemetry"?

Použití opentelemetry Azure Monitoru přes nativní OpenTelemetry od komunity má několik výhod:

V duchu OpenTelemetry jsme navrhli distribuci tak, aby byla otevřená a rozšiřitelná. Můžete například přidat:

  • Vývozce protokolu OTLP (OpenTelemetry Protocol) a odeslání do druhého místa určení současně
  • Jiné knihovny instrumentace, které nejsou součástí distribuce

Vzhledem k tomu, že distro poskytuje distribuci OpenTelemetry, distro podporuje cokoli, co podporuje OpenTelemetry. Pokud je OpenTelemetry podporuje, můžete například přidat další procesory telemetrie, exportéry nebo knihovny instrumentace.

Poznámka:

Distribuce nastaví vzorkovník na vlastní vzorkovník s pevnou rychlostí pro aplikační Přehledy. Můžete to změnit na jiný sampler, ale můžete to udělat tak, že zakážete některé zahrnuté funkce distribuce. Další informace o podporovaném sampleru najdete v části Povolení vzorkování v části Konfigurace OpenTelemetry služby Azure Monitor.

Pro jazyky bez podporovaného samostatného exportéru OpenTelemetry je jediným aktuálně podporovaným způsobem použití OpenTelemetry se službou Azure Monitor. Pro jazyky s podporovaným samostatným exportérem OpenTelemetry máte možnost použít distro služby Azure Monitor OpenTelemetry nebo příslušný samostatný exportér OpenTelemetry v závislosti na vašem scénáři telemetrie. Další informace najdete v tématu Kdy mám použít exportér OpenTelemetry služby Azure Monitor?.

Jak můžu otestovat distribuci OpenTelemetry služby Azure Monitor?

Projděte si naši dokumentaci k povolení pro .NET, Java, JavaScript (Node.js) a Python.

Mám použít OpenTelemetry nebo sadu Application Přehledy SDK?

Pokud nepotřebujete funkci, která je dostupná pouze s formální podporou v sadě Application Přehledy SDK, doporučujeme používat distro OpenTelemetry.

Přijetí OpenTelemetry teď brání migraci později.

Kdy mám použít exportér OpenTelemetry služby Azure Monitor?

Pro ASP.NET Core, Javu, Node.js a Python doporučujeme použít distro OpenTelemetry služby Azure Monitor. Začněte jedním řádkem kódu.

Pro všechny ostatní scénáře .NET, včetně klasických ASP.NET, konzolových aplikací atd., doporučujeme použít exportér OpenTelemetry pro .NET Azure Monitor: Azure.Monitor.OpenTelemetry.Exporter

Pro složitější scénáře telemetrie Pythonu, které vyžadují pokročilou konfiguraci, doporučujeme použít exportér OpenTelemetry služby Python Azure Monitor.

Jaký je aktuální stav funkcí ve službě Azure Monitor OpenTelemetry Distro?

Následující graf rozebíral podporu funkcí OpenTelemetry pro každý jazyk.

Funkce .NET Node.js Python Java
Distribuované trasování ✅ ✅ ✅ ✅
Vlastní metrika ✅ ✅ ✅ ✅
Standardní metriky (přesnost aktuálně ovlivněná vzorkováním) ✅ ✅ ✅ ✅
Vzorkování s pevnou frekvencí ✅ ✅ ✅ ✅
Offline úložiště a automatické opakování ✅ ✅ ✅ ✅
Generování sestav výjimek ✅ ✅ ✅ ✅
Shromažďování protokolů ✅ ⚠️ ✅ ✅
Vlastní události ⚠️ ⚠️ ⚠️ ✅
Ověřování Microsoft Entra ✅ ✅ ✅ ✅
Živé metriky ❌ ❌ ❌ ✅
Zjištění kontextu prostředků pro virtuální počítač nebo VMSS a App Service ✅ ❌ ✅ ✅
Zjištění kontextu prostředku pro AKS a funkce ❌ ❌ ❌ ✅
Filtrování rozsahu testování dostupnosti ❌ ❌ ❌ ✅
Automatické naplnění ID uživatele, ověřené ID uživatele a IP adresy uživatele ❌ ❌ ❌ ✅
Ruční přepsání/nastavení názvu operace, ID uživatele nebo ověřeného ID uživatele ❌ ❌ ❌ ✅
Adaptivní vzorkování ❌ ❌ ❌ ✅
Profiler ❌ ❌ ❌ ⚠️
Ladicí program snímků ❌ ❌ ❌ ❌

Klíč

  • ✅ Tato funkce je dostupná všem zákazníkům s formální podporou.
  • ⚠✔ Tato funkce je k dispozici jako veřejná verze Preview. Přečtěte si doplňkové podmínky použití pro verze Preview Microsoft Azure.
  • ❌ Tato funkce není dostupná nebo se nedá použít.

Je možné OpenTelemetry použít pro webové prohlížeče?

Ano, ale nedoporučujeme ho a Azure ho nepodporuje. OpenTelemetry JavaScript je silně optimalizovaný pro Node.js. Místo toho doporučujeme použít sadu Application Přehledy JavaScript SDK.

Kdy můžeme očekávat, že sada OpenTelemetry SDK bude dostupná pro použití ve webových prohlížečích?

Webová sada SDK OpenTelemetry nemá určenou časovou osu dostupnosti. Pravděpodobně jsme několik let daleko od sady SDK prohlížeče, která je možná alternativou k sadě Application Přehledy JavaScript SDK.

Můžu dnes testovat OpenTelemetry ve webovém prohlížeči?

Webový sandbox OpenTelemetry je fork navržený tak, aby openTelemetry fungoval v prohlížeči. Zatím není možné odesílat telemetrii do služby Application Přehledy. Sada SDK nedefinuje obecné události klienta.

Běží aplikace Přehledy společně s agenty konkurentů, jako jsou AppDynamics, DataDog a NewRelic?

Ne. Tento postup není něco, co plánujeme testovat nebo podporovat, i když naše distribuce umožňují exportovat do koncového bodu OTLP společně se službou Azure Monitor současně.

Můžu používat funkce preview v produkčních prostředích?

Nedoporučujeme ho. Přečtěte si doplňkové podmínky použití pro verze Preview Microsoft Azure.

Jaký je rozdíl mezi ručním a automatickým instrumentací?

Viz přehled OpenTelemetry.

Můžu použít kolektor OpenTelemetry?

Někteří zákazníci používají OpenTelemetry Collector jako alternativu agenta, i když Microsoft oficiálně nepodporuje přístup založený na agentech pro monitorování aplikací. Do té doby opensourcová komunita přispěla exportérem Azure Monitoru OpenTelemetry Collector, který někteří zákazníci používají k odesílání dat do aplikačního Přehledy služby Azure Monitor. Microsoft to nepodporuje.

Jaký je rozdíl mezi OpenCensus a OpenTelemetry?

OpenCensus je prekurzorem OpenTelemetry. Microsoft pomohl spojit OpenTracing a OpenCensus k vytvoření OpenTelemetry, jediného pozorovatelného standardu pro svět. Aktuální sada Python SDK doporučená pro produkční prostředí pro Azure Monitor je založená na OpenCensus. Společnost Microsoft se zavázala vytvářet Azure Monitor na základě OpenTelemetry.

Řešení problému

Nefunguje to? Podívejte se na stránku pro řešení potíží pro ASP.NET Core.

Technická podpora

Vyberte kartu pro jazyk podle vašeho výběru a objevte možnosti podpory.

  • V případě podpora Azure problémů otevřete lístek podpora Azure.
  • V případě problémů s OpenTelemetry se obraťte přímo na komunitu OpenTelemetry .NET.
  • Seznam otevřených problémů souvisejících s exportérem služby Azure Monitor najdete na stránce Problémy GitHubu.

Zpětná vazba k OpenTelemetry

Poskytnutí zpětné vazby:

  • Vyplňte průzkum názorů zákazníků komunity OpenTelemetry.
  • Řekněte Microsoftu o sobě tím, že se připojíte ke komunitě OpenTelemetry Early Adopter.
  • Spojte se s dalšími uživateli služby Azure Monitor v technické komunitě Microsoftu.
  • Vytvořte žádost o funkci na fóru Azure Feedback.