Číst v angličtině

Zjišťování metrik založených na protokolech

Dokončeno

Metriky založené na protokolu Application Insights umožňují analyzovat stav monitorovaných aplikací, vytvářet výkonné řídicí panely a konfigurovat výstrahy. Existují dva druhy metrik:

  • Metriky založené na protokolech jsou v zákulisí překládány do dotazů Kusto z uložených událostí.
  • Standardní metriky se ukládají jako předem agregované časové řady.

Vzhledem k tomu, že se standardní metriky během shromažďování předem agregují, mají lepší výkon v době dotazování. Standardní metriky jsou lepší volbou pro řídicí panely a upozorňování v reálném čase. Metriky založené na protokolech mají více dimenzí, díky čemuž jsou vynikající volbou pro analýzu dat a diagnostiku ad hoc. Pomocí selektoru oboru názvů můžete přepínat mezi metrikami založenými na protokolech a standardními metrikami v Průzkumníku metrik.

Metriky založené na protokolech

Vývojáři mohou pomocí sady SDK odesílat události manuálně (napsáním kódu, který explicitně vyvolá sadu SDK), nebo se mohou spolehnout na automatizované shromažďování událostí z automatizované instrumentace. V obou případech back-end Application Insights ukládá všechny shromážděné události jako protokoly a okna Application Insights na webu Azure Portal fungují jako analytický a diagnostický nástroj pro vizualizaci dat založených na událostech z protokolů.

Použití protokolů k zachování úplné sady událostí může přinést skvělou analytickou a diagnostickou hodnotu. Můžete například získat přesný počet požadavků na konkrétní adresu URL s počtem jedinečných uživatelů, kteří tato volání provedli. Nebo můžete získat podrobné diagnostické stopy, včetně výjimek a volání závislostí pro každou uživatelskou relaci. Díky tomuto typu informací můžete výrazně zlepšit přehled o stavu a využití aplikace, což umožňuje zkrátit dobu potřebnou k diagnostice problémů s aplikací.

Současně může být shromažďování kompletní sady událostí nepraktické (nebo dokonce nemožné) pro aplikace, které generují velký objem telemetrie. V situacích, kdy je objem událostí příliš vysoký, application Insights implementuje několik technik redukce objemu telemetrie, jako je vzorkování a filtrování, které snižuje počet shromážděných a uložených událostí. Snížení počtu uložených událostí bohužel také snižuje přesnost metrik, které na pozadí musí provádět agregace událostí uložených v protokolech v době dotazu.

Předem agregované metriky

Předem agregované metriky se neukládají jako jednotlivé události s velkým množstvím vlastností. Místo toho se ukládají jako předem agregované časové řady a pouze s klíčovými dimenzemi. Díky tomu jsou nové metriky v době dotazu vynikající: načítání dat probíhá rychleji a vyžaduje menší výpočetní výkon. To umožňuje nové scénáře, jako je upozorňování téměř v reálném čase na dimenze metrik, responzivní řídicí panely a další.

Důležité

Obě metriky založené na protokolech i předem agregované společně existují v Application Insights. Aby se v uživatelském rozhraní Application Insights odlišily, nazývají se nyní předem agregované metriky "Standardní metriky (Preview)", zatímco tradiční metriky z událostí byly přejmenovány na "Metriky založené na protokolech".

Novější sady SDK (Application Insights 2.7 SDK nebo novější pro .NET) předeagreguje metriky během sběru. To platí pro standardní metriky odeslané ve výchozím nastavení , takže přesnost není ovlivněná vzorkováním nebo filtrováním. Platí také pro vlastní metriky odeslané pomocí GetMetric , což vede k menšímu příjmu dat a nižším nákladům.

U těch SDK, které neimplementují předagregaci, back-end Application Insights stále vytváří nové metriky agregací událostí přijatých koncovým bodem sběru událostí Application Insights. I když nemáte prospěch z omezeného objemu dat přenášených přes drát, můžete stále používat předem agregované metriky a dosáhnout lepšího výkonu a podpory dimenzionálního upozorňování téměř v reálném čase pomocí sad SDK, které během shromažďování nepřerušují metriky.

Stojí za zmínku, že koncový bod kolekce předem agreguje události před procesem vzorkování příjmu dat, což znamená, že vzorkování nikdy neovlivní přesnost předem agregovaných metrik, bez ohledu na verzi sady SDK, kterou používáte se svou aplikací.