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Habilitación de la telemetría para las marcas de características en una aplicación de Python

En este tutorial, usará la telemetría en la aplicación de Python para realizar un seguimiento de las evaluaciones de marcas de características y los eventos personalizados. La telemetría permite tomar decisiones fundamentadas sobre la estrategia de gestión de características. Utilizas la bandera de características con telemetría habilitada creada en el resumen para habilitar la telemetría para las banderas de características. Antes de continuar, asegúrese de crear una bandera de características denominada Greeting en el almacén de configuración con telemetría habilitada. Este tutorial se basa en el tutorial para usar marcas de características variantes en una aplicación de Python.

Prerrequisitos

Incorporación de telemetría a la aplicación de Python

  1. Instale los paquetes necesarios mediante pip:

    pip install azure-appconfiguration-provider
pip install featuremanagement["AzureMonitor"]
pip install azure-monitor-opentelemetry

  2. Abra app.py y configure el código para conectarse a Application Insights para publicar datos de telemetría.

    import os
from azure.monitor.opentelemetry import configure_azure_monitor

# Configure Azure Monitor
configure_azure_monitor(connection_string=os.getenv("APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"))

  3. app.py Cargue también las marcas de características desde App Configuration y cárgelas en la administración de características. FeatureManager usa la publish_telemetry función de devolución de llamada para publicar datos de telemetría en Azure Monitor.

    from featuremanagement.azuremonitor import publish_telemetry

feature_manager = FeatureManager(config, on_feature_evaluated=publish_telemetry)

  4. Abra routes.py y actualice el código para realizar un seguimiento de sus propios eventos en la aplicación. Cuando se llama a track_event, se publica un evento personalizado en Azure Monitor con el usuario proporcionado.

    from featuremanagement import track_event

@bp.route("/heart", methods=["POST"])
def heart():
    if current_user.is_authenticated:
        user = current_user.username

        # Track the appropriate event based on the action
        track_event("Liked", user)
    return jsonify({"status": "success"})

  5. Abra index.html y actualice el código para implementar el botón like. El botón de 'me gusta' envía una solicitud POST al /heart punto de conexión cuando se hace clic.

    <script>
    function heartClicked(button) {
        var icon = button.querySelector('i');

        // Toggle the heart icon appearance
        icon.classList.toggle('far');
        icon.classList.toggle('fas');

        // Only send a request to the dedicated heart endpoint when it's a like action
        if (icon.classList.contains('fas')) {
            fetch('/heart', {
                method: 'POST',
                headers: {
                    'Content-Type': 'application/json',
                }
            });
        }
    }
</script>

Compilación y ejecución de la aplicación

  1. Application Insights requiere una cadena de conexión para conectarse al recurso de Application Insights. Establezca la variable de entorno APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING en la cadena de conexión del recurso de Application Insights.

    setx APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING "applicationinsights-connection-string"

    Si usa PowerShell, ejecute el siguiente comando:

    $Env:APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING = "applicationinsights-connection-string"

    Si usa macOS o Linux, ejecute el siguiente comando:

    export APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING='applicationinsights-connection-string'

  2. Ejecute la aplicación, consulte el paso 2 de Uso de banderas de características variantes.

  3. Cree 10 usuarios diferentes e inicie sesión en la aplicación. Al iniciar sesión con cada usuario, obtendrá una variante de mensaje diferente para algunas de ellas. ~50 % del tiempo que no recibe ningún mensaje. 25% por ciento de las veces recibes el mensaje "¡Hola!" y 25% por ciento de las veces recibes "¡Espero que esto te alegre el día!".

  4. Algunos usuarios hacen clic en el botón Like para desencadenar el evento de telemetría.

  5. Abra el recurso de Application Insights en Azure Portal y seleccione Registros en Supervisión. En la ventana de consulta, ejecute la consulta siguiente para ver los eventos de telemetría:

    // Step 1: Get distinct users and their Variant from FeatureEvaluation
let evaluated_users =
    customEvents
    | where name == "FeatureEvaluation"
    | extend TargetingId = tostring(customDimensions.TargetingId),
            Variant = tostring(customDimensions.Variant)
    | summarize Variant = any(Variant) by TargetingId;

// Step 2: Get distinct users who emitted a "Like"
let liked_users =
    customEvents
    | where name == "Liked"
    | extend TargetingId = tostring(customDimensions.TargetingId)
    | summarize by TargetingId;

// Step 3: Join them to get only the evaluated users who also liked
let hearted_users =
    evaluated_users
    | join kind=inner (liked_users) on TargetingId
    | summarize HeartedUsers = dcount(TargetingId) by Variant;

// Step 4: Total evaluated users per variant
let total_users =
    evaluated_users
    | summarize TotalUsers = dcount(TargetingId) by Variant;

// Step 5: Combine results
let combined_data =
    total_users
    | join kind=leftouter (hearted_users) on Variant
    | extend HeartedUsers = coalesce(HeartedUsers, 0)
    | extend PercentageHearted = strcat(round(HeartedUsers * 100.0 / TotalUsers, 1), "%")
    | project Variant, TotalUsers, HeartedUsers, PercentageHearted;

// Step 6: Add total row
let total_sum =
    combined_data
    | summarize
        TotalUsers = sum(TotalUsers),
        HeartedUsers = sum(HeartedUsers)
    | extend
        Variant = "All",
        PercentageHearted = strcat(round(HeartedUsers * 100.0 / TotalUsers, 1), "%")
    | project Variant, TotalUsers, HeartedUsers, PercentageHearted;

// Step 7: Output
combined_data
| union (total_sum)

    Captura de pantalla de Application Insights que muestra la tabla de resultados con cuatro filas; All, Simple, Long y None con sus respectivos recuentos y porcentajes de usuarios.

    Verá una "FeatureEvaluation" para cada vez que se cargó la página de citas y un evento "Liked" para cada vez que se hizo clic en el botón de Me gusta. El evento "FeatureEvaluation" tiene una propiedad personalizada denominada FeatureName con el nombre de la marca de característica que se evaluó. Ambos eventos tienen una propiedad personalizada denominada TargetingId con el nombre del usuario que gustó la cita.

Recursos adicionales

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