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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. Use la marca de características con la telemetría habilitada en Habilitar telemetría para las marcas 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 uso de marcas de características variantes.
Prerrequisitos
- La marca de características variante con telemetría habilitada en Habilitar telemetría para las marcas de características.
- La aplicación de Usar marcas de características variantes.
Incorporación de telemetría a la aplicación de Python
Instale los paquetes necesarios mediante pip:
pip install azure-appconfiguration-provider pip install featuremanagement["AzureMonitor"] pip install azure-monitor-opentelemetry
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"))
app.py
Cargue también las marcas de características desde App Configuration y cárgelas en la administración de características.FeatureManager
usa lapublish_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)
Abra
routes.py
y actualice el código para realizar un seguimiento de sus propios eventos en la aplicación. Cuando se llama atrack_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"})
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
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'
Ejecute la aplicación, consulte el paso 2 de Usar banderas de funciones variantes.
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!".
Algunos usuarios hacen clic en el botón Like para desencadenar el evento de telemetría.
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:
// Total users let total_users = customEvents | where name == "FeatureEvaluation" | summarize TotalUsers = count() by Variant = tostring(customDimensions.Variant); // Hearted users let hearted_users = customEvents | where name == "FeatureEvaluation" | extend TargetingId = tostring(customDimensions.TargetingId) | join kind=inner ( customEvents | where name == "Liked" | extend TargetingId = tostring(customDimensions.TargetingId) ) on TargetingId | summarize HeartedUsers = count() by Variant = tostring(customDimensions.Variant); // Calculate the percentage of hearted users over total users 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; // Calculate the sum of total users and hearted users of all variants let total_sum = combined_data | summarize Variant="All", TotalUsers = sum(TotalUsers), HeartedUsers = sum(HeartedUsers); // Display the combined data along with the sum of total users and hearted users combined_data | union (total_sum)
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 denominadaTargetingId
con el nombre del usuario que gustó la cita.