Habilitación de la implementación automática de AKS para Python y .NET (versión preliminar limitada)

La instrumentación automática de Azure Kubernetes Service (AKS) es una característica que asocia las distribuciones del kit de desarrollo de software (SDK) de Azure Monitor Application Insights a sus cargas de trabajo sin necesidad de cambiar código. Funciona con cargas de trabajo que se ejecutan como implementaciones de Kubernetes en AKS. Actualmente, la compatibilidad con Java y Node.js está en versión preliminar pública, mientras que la compatibilidad con Python y .NET está en versión preliminar limitada. En este artículo se detalla el proceso de incorporación que permite a un grupo selecto de clientes de vista previa limitada habilitar la compatibilidad con Python y .NET para sus clústeres de AKS.

Important

• Esta característica es una versión preliminar limitada. Las características en versión preliminar se proporcionan sin un contrato de nivel de servicio y no se recomiendan para cargas de trabajo de producción.
• Para obtener más información, vea Supplemental Terms of Use for Microsoft Azure Previews.

Puede usar Python y .NET con la versión preliminar pública del Protocolo OpenTelemetry (OTLP) AKS y la instrumentación automática de AKS (no OTel).

Acceder a la versión preliminar limitada

En esta sección se describe el proceso de habilitación de la característica de vista previa limitada. Hace referencia significativamente a la documentación de versión preliminar pública en Autoinstrumentation para Azure Kubernetes Service (versión preliminar), ya que la mayoría de los pasos son los mismos. La documentación señala explícitamente aspectos específicos de una versión limitada de la vista previa.

Important

Las experiencias de Application Insights, incluidos los paneles y las consultas ya predefinidas, requieren y se basan en métricas OTLP que tienen una temporalidad delta y utilizan la agregación de histograma exponencial.

Al usar la autoinstrumentación de AKS, Azure Monitor usa automáticamente variables de entorno para configurar SDKs y exportar métricas con delta de temporalidad y histogramas exponenciales. No se requiere ninguna configuración de usuario adicional.

Para obtener más información, consulte Metrics Exporters - OTLP.

1. Revise la sección Prerequisites en Autoinstrumentation for Azure Kubernetes Service. Las limitaciones se aplican a la versión preliminar limitada, excepto que se agrega compatibilidad para Python y .NET.
2. Prepare el clúster siguiendo las instrucciones de preparación de un clúster.
3. Elija una implementación que desee instrumentar e incorporarla siguiendo la información disponible en Incorporación por implementación. En los puntos siguientes se explica lo que debe hacer de forma diferente para la versión preliminar limitada:
   • Tenga en cuenta que la incorporación en todo el espacio de nombres (descrita en la sección anterior) no está disponible para idiomas en versión preliminar limitada.
   • En lugar de usar las anotaciones de public-preview para Java y Node.js mencionadas en el documento (instrumentation.opentelemetry.io/inject-java y instrumentation.opentelemetry.io/inject-nodejs), usen las anotaciones de public-preview.
     • instrumentation.opentelemetry.io/private-preview-inject-python para Python
     • instrumentation.opentelemetry.io/private-preview-inject-dotnet para .NET
   • Si aún no tiene un recurso de Application Insights, cree uno. A continuación, copie su cadena de conexión (que se encuentra en el área Información general del recurso de Application Insights) en el campo spec.destination.applicationInsightsConnectionString del recurso personalizado (CR), como se indica.
   • Coloque CR en el mismo espacio de nombres que la implementación que estás instrumentando.
   • Coloque la instrumentation.opentelemetry.io/private-preview-inject-* anotación correctamente. Póngalo en spec.template.metadata.annotations en la implementación para que exista en el nivel de pod, no en el nivel de implementación.
4. Reinicie la implementación que va a incorporar una vez completada la instalación, como se describe en la sección Reinicio de la implementación . Este paso no es necesario si la CR ya existe al agregar la anotación. Después, no es necesario reiniciar ni volver a implementar la implementación cada vez que cambie la CR.
5. Asegúrese de que la implementación se ejecuta (bajo carga si procede). Espere tres minutos y confirme que el recurso de Application Insights (o el área de trabajo de Log Analytics subyacente) tiene telemetría.

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