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Métricas en Application Insights

Application Insights admite tres tipos diferentes de métricas: estándar (preagregadas), métricas personalizadas y basadas en registros. Cada uno de estos aporta un valor único en la supervisión del estado, los diagnósticos y el análisis de la aplicación. Los desarrolladores que van a instrumentar aplicaciones pueden decidir qué tipo de métrica es más adecuado para un escenario determinado. Las decisiones se basan en el tamaño de la aplicación, el volumen esperado de los datos de telemetría y los requisitos empresariales de alertas y precisión de las métricas. En este artículo se explica la diferencia entre todos los tipos de métricas admitidos.

Métricas estándar

Application Insights recopila y supervisa automáticamente las métricas estándar. Estas métricas predefinidas abarcan una amplia gama de indicadores de rendimiento y uso, como el uso de CPU, el consumo de memoria, las tasas de solicitud y los tiempos de respuesta. No es necesario configurar nada para empezar a usarlos. Durante la recopilación, el servicio preagrega las métricas estándar y las almacena como una serie temporal en un repositorio especializado con solo dimensiones clave. Este diseño mejora el rendimiento de las consultas. Debido a su velocidad y estructura, las métricas estándar funcionan mejor para las alertas casi en tiempo real y los paneles con capacidad de respuesta.

Métricas basadas en registros

Las métricas basadas en registros en Application Insights son un concepto en tiempo de consulta. El sistema los representa como series temporales compiladas a partir de los datos de registro de la aplicación. No preagrega los registros subyacentes durante la recopilación o el almacenamiento. En su lugar, conserva todas las propiedades de cada entrada de registro.

Esta retención permite usar propiedades de registro como dimensiones al consultar métricas basadas en registros. Puede aplicar el filtrado de gráficos de métricas y la división de métricas, lo que proporciona a estas métricas un valor analítico y de diagnóstico sólido.

Sin embargo, las técnicas de reducción del volumen de telemetría afectan a las métricas basadas en registros. Técnicas como el muestreo y el filtrado de telemetría, que a menudo se usan para reducir los datos de aplicaciones de gran volumen, reducen el número de entradas de registro recopiladas. Esta reducción reduce la precisión de las métricas basadas en registros.

Métricas personalizadas (versión preliminar)

Las métricas personalizadas de Application Insights permiten definir y realizar un seguimiento de las medidas específicas que son exclusivas de la aplicación. Estas métricas se pueden crear instrumentando el código para enviar datos de telemetría personalizados a Application Insights. Las métricas personalizadas proporcionan la flexibilidad de supervisar cualquier aspecto de la aplicación que no esté cubierta por las métricas estándar, lo que le permite obtener información más detallada sobre el comportamiento y el rendimiento de la aplicación.

Para obtener más información, consulte métricas personalizadas en Azure Monitor (versión preliminar).

Nota:

Application Insights también proporciona una característica denominada Live Metrics Stream, que permite la supervisión casi en tiempo real de las aplicaciones web y no almacena datos de telemetría.

Comparación de métricas

Característica Métricas estándar Métricas basadas en registros Métricas personalizadas
Origen de datos Datos de series temporales preagregados recopilados durante el tiempo de ejecución. Derivado de los datos de registro mediante consultas de Kusto. Métricas definidas por el usuario recopiladas a través del SDK o la API de Application Insights.
Granularidad Intervalos fijos (1 minuto). Depende de la granularidad de los propios datos de registro. Granularidad flexible basada en métricas definidas por el usuario.
Precisión Alta, no afectada por el muestreo de registros. Puede verse afectada por el muestreo y el filtrado. Alta precisión, especialmente cuando se usan métodos preagregados como GetMetric.
Coste Se incluye en los precios de Application Insights. En función de los costos de procesamiento y consulta de datos de registro. Consulte Modelo de precios y retención.
Configuración Disponible automáticamente con una configuración mínima. Requerir la configuración de las consultas de registro para extraer las métricas deseadas de los datos de registro. Requiere la implementación personalizada y la configuración en el código.
Rendimiento de las consultas Rápido, debido a la agregación previa. Más lento, ya que implica consultar datos de registro. Depende del volumen de datos y de la complejidad de las consultas.
Storage Se almacena como datos de serie temporal en el almacén de métricas de Azure Monitor. Se almacena como registros en el área de trabajo de Log Analytics. Se almacena tanto en Log Analytics como en el almacén de métricas de Azure Monitor.
Alertas Admite alertas en tiempo real. Permite escenarios de alerta complejos basados en datos de registro detallados. Alertas flexibles basadas en métricas definidas por el usuario.
Límite de servicio Sujeto a límites de Application Insights. Sujeto a límites del área de trabajo de Log Analytics. Limitado por la cuota de métricas gratuitas y el costo de dimensiones adicionales.
Casos de uso Supervisión en tiempo real, paneles de rendimiento e información rápida. Diagnóstico detallado, solución de problemas y análisis detallados. Indicadores de rendimiento adaptados y métricas específicas de la empresa.
Ejemplos Uso de CPU, uso de memoria, duración de la solicitud. Recuentos de solicitudes, seguimientos de excepciones y llamadas de dependencia. Métricas personalizadas específicas de la aplicación, como la interacción del usuario, los usos de características.

Agregación de métricas

Los SDK de OpenTelemetry preagregan las métricas durante la recopilación para reducir el volumen de datos enviados desde el SDK al punto final del canal de telemetría. Esto se aplica a las métricas estándar enviadas de manera predeterminada, por lo que el muestro y el filtrado no afectan la precisión. También se aplica a las métricas personalizadas enviadas mediante openTelemetry API, lo que da como resultado una ingesta de datos menor y un costo menor.

El SDK de JavaScript de Application Insights (basado en explorador) no implementa la agregación previa. En su lugar, el back-end crea las nuevas métricas agregando los eventos recibidos a través del canal de telemetría. Esto no reduce el volumen de datos enviados desde el explorador. Sin embargo, todavía puede usar las métricas preagregadas que genera el back-end. Esta configuración proporciona un mejor rendimiento y admite alertas dimensionales casi en tiempo real, incluso sin agregar previamente durante la recopilación. El punto de conexión del canal de telemetría agrega previamente los eventos antes del muestreo de ingesta. Por este motivo, el muestreo de ingesta nunca afecta a la precisión de las métricas agregadas previamente, independientemente de la versión del SDK que use con la aplicación.

En las tablas siguientes se muestra dónde se agrega previamente la agregación.

Preagregación de métricas con la Distribución Azure Monitor OpenTelemetry

SDK de producción actual Preagregación de métricas estándar Preagregación de métricas personalizadas
ASP.NET Core SDK SDK a través de OpenTelemetry API
.NET (a través del exportador) SDK SDK a través de OpenTelemetry API
Java (3.x) SDK SDK a través de OpenTelemetry API
Java nativo SDK SDK a través de OpenTelemetry API
Node.js. SDK SDK a través de OpenTelemetry API
Pitón SDK SDK a través de OpenTelemetry API

Preagregación de métricas con instrución automática

Con la implementación automática, el SDK se agrega automáticamente al código de la aplicación y no se puede personalizar. Para las métricas personalizadas, se requiere instrumentación manual.

SDK de producción actual Preagregación de métricas estándar Preagregación de métricas personalizadas
ASP.NET Core SDK 1 No compatible
ASP.NET Kit de Desarrollo de Software 2 No compatible
Java SDK Compatible 3
Node.js. SDK No compatible
Pitón SDK No compatible

Notas al pie

Dimensiones de métricas personalizadas y agregación previa

Todas las métricas que envíe usando llamadas API de OpenTelemetry, trackMetric, o GetMetric y TrackValue se almacenan automáticamente tanto en el almacén de métricas como en los registros. Estas métricas se pueden encontrar en la tabla customMetrics de Application Insights y en el Explorador de métricas en el espacio de nombres de métricas personalizado denominado azure.applicationinsights. Si bien la versión basada en registros de la métrica personalizada siempre conserva todas las dimensiones, la versión de la métrica agregada previamente se almacena de manera predeterminada sin dimensiones. Conservar dimensiones de métricas personalizadas es una característica en versión preliminar que se puede activar desde la pestaña Uso y costo estimado seleccionando Con dimensiones en Enviar métricas personalizadas a la Tienda de Métricas de Azure.

Captura de pantalla que muestra el uso y los costos estimados.

Cuotas

Las métricas preagregadas se almacenan como series temporales en Azure Monitor. Se aplican las cuotas de Azure Monitor sobre métricas personalizadas.

Nota:

Superar la cuota podría tener consecuencias imprevistas. Azure Monitor podría dejar de ser confiable en su suscripción o región. Para obtener información sobre cómo evitar superar la cuota, consulte Limitaciones y consideraciones de diseño).

¿Por qué la recopilación de dimensiones de métricas personalizadas está desactivada de forma predeterminada?

Application Insights desactiva la colección de dimensiones de métricas personalizadas de forma predeterminada. El almacenamiento de métricas personalizadas con dimensiones conlleva una facturación independiente de Application Insights. El almacenamiento de métricas personalizadas nodimensionales sigue siendo libre, hasta una cuota. Para obtener más información, consulte la página de precios de Azure Monitor.

Creación de gráficos y exploración de métricas

Use Azure Monitor metrics explorer para trazar gráficos de métricas preagregadas, basadas en registros y personalizadas, y para crear paneles con gráficos. Después de seleccionar el recurso de Application Insights que desee, use el selector de espacios de nombres para cambiar entre métricas.

Recorte de pantalla que muestra el espacio de nombres de métricas.

Modelos de precios para métricas de Application Insights

La ingesta de métricas en Application Insights, tanto si se basa en el registro como si se agrega previamente, genera costos en función del tamaño de los datos ingeridos. Para obtener más información, consulte detalles de precios de Azure Monitor Logs. Las métricas personalizadas, incluidas todas sus dimensiones, siempre se almacenan en el almacén de registros de Application Insights. Además, una versión preagregada de las métricas personalizadas sin dimensiones se envía al almacenamiento de métricas por defecto.

Al seleccionar la opción Habilitar alertas en dimensiones de métricas personalizadas para almacenar todas las dimensiones de las métricas preagregadas en el almacén de métricas, puede resultar en cargos adicionales según la tarificación de métricas personalizadas.

Métricas disponibles

En las secciones siguientes se enumeran las métricas con las agregaciones y dimensiones admitidas. Los detalles sobre las métricas basadas en registros incluyen las instrucciones de consulta de Kusto subyacentes.

Importante

  • Límite de serie temporal: Cada métrica solo puede tener hasta 5000 series temporales en un plazo de 24 horas. Una vez alcanzado este límite, todos los valores de dimensión de ese punto de métrica se reemplazan por la constante Maximum values reached.

  • Límite de cardinalidad: Cada dimensión admite un número limitado de valores únicos dentro de un período de siete días. Cuando se alcanza el límite, Azure Monitor reemplaza todos los valores nuevos por la constante Other values. En las tablas siguientes se muestra el límite de cardinalidad de cada dimensión.

Métricas de disponibilidad

Las métricas de la categoría Disponibilidad le permiten ver el estado de la aplicación web, tal y como se observa en los puntos de todo el mundo. Configure las pruebas de disponibilidad para empezar a usar las métricas de esta categoría.

Disponibilidad (resultadosDeDisponibilidad/porcentajeDeDisponibilidad)

La métrica Disponibilidad muestra el porcentaje de las series de pruebas web que no detectaron ningún problema. El valor más bajo posible es 0, lo que indica que se produjo un error en todas las pruebas web. El valor de 100 significa que todas las series de pruebas web superaron los criterios de validación.

Unidad de medida Agrupaciones Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Porcentaje Promedio Run location availabilityResult/location 50
Test name availabilityResult/name 100

Duración de la prueba de disponibilidad (availabilityResults/duration)

La métrica Duración de la prueba de disponibilidad muestra cuánto tiempo tardó en ejecutarse la prueba web. Para las pruebas web de múltiples pasos, la métrica refleja el tiempo total de ejecución de todos los pasos.

Unidad de medida Agrupaciones Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Milisegundos Media, máxima, mínima Run location availabilityResult/location 50
Test name availabilityResult/name 100
Test result availabilityResult/success 2

Pruebas de disponibilidad (availabilityResults/count)

La métrica Availability refleja el recuento de las pruebas web ejecutadas por Azure Monitor.

Unidad de medida Agrupaciones Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Recuento Recuento Run location availabilityResult/location 50
Test name availabilityResult/name 100
Test result availabilityResult/success 2

Métricas del navegador

El SDK de JavaScript de Application Insights recopila métricas de los navegadores de los usuarios finales reales. Estas métricas proporcionan información valiosa sobre la experiencia de los usuarios con la aplicación web. Normalmente, el SDK no muestra las métricas del explorador, por lo que ofrecen una mayor precisión en los números de uso. Por el contrario, las métricas del lado servidor suelen usar el muestreo, lo que puede sesgar los resultados.

Nota:

Para recopilar las métricas del explorador, la aplicación debe estar instrumentada con el SDK de JavaScript para Application Insights.

Tiempo de carga de página del explorador (browserTimings/totalDuration)

Unidad de medida Agregaciones soportadas Dimensiones compatibles
Milisegundos Media, máxima, mínima Ninguno

Tiempo de procesamiento del cliente (browserTiming/processingDuration)

Unidad de medida Agregaciones soportadas Dimensiones compatibles
Milisegundos Media, máxima, mínima Ninguno

Tiempo de conexión de red de carga de página (browserTimings/networkDuration)

Unidad de medida Agregaciones soportadas Dimensiones compatibles
Milisegundos Media, máxima, mínima Ninguno

Tiempo de respuesta de recepción (browserTimings/receiveDuration)

Unidad de medida Agregaciones soportadas Dimensiones compatibles
Milisegundos Media, máxima, mínima Ninguno

Hora de envío de la solicitud (browserTimings/sendDuration)

Unidad de medida Agregaciones soportadas Dimensiones compatibles
Milisegundos Media, máxima, mínima Ninguno

Métricas de errores

Las métricas de Errores muestran problemas con el procesamiento de solicitudes, las llamadas de dependencia y las excepciones producidas.

Excepciones de explorador (exceptions/browser)

Esta métrica refleja el número de excepciones lanzadas a partir del código de aplicación que se ejecuta en el navegador. Solo se incluyen en la métrica las excepciones de las que se realiza un seguimiento con una llamada API de Application Insights trackException().

Unidad de medida Agrupaciones Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Recuento Recuento Cloud role name cloud/roleName 100

Errores de llamada de dependencia (dependencies/failed)

Cantidad de llamadas de dependencia con errores.

Unidad de medida Agrupaciones Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Recuento Recuento Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Dependency performance dependency/performanceBucket 20
Dependency type dependency/type 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Result code dependency/resultCode 100
Target of dependency call dependency/target 100

Excepciones (exceptions/count)

Cada vez que registra una excepción en Application Insights, se produce una llamada al método trackException() del SDK. La métrica de excepciones muestra la cantidad de excepciones registradas.

Unidad de medida Agrupaciones Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Recuento Recuento Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Device type client/type 2

Solicitudes con error (requests/failed)

Recuento de solicitudes de servidor de las que se ha realizado un seguimiento y que se marcaron como errores. De forma predeterminada, el SDK de Application Insights marca automáticamente cada solicitud de servidor que devolvió el código de respuesta HTTP 5xx o 4xx (excepto 401) como una solicitud con error. Puede personalizar esta lógica modificando la propiedad success del elemento de telemetría de solicitud en un inicializador de telemetría personalizado. Para más información sobre varios códigos de respuesta, consulte Modelo de datos de telemetría de Application Insights.

Unidad de medida Agrupaciones Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Recuento Recuento Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is synthetic traffic operation/synthetic 10
Request performance request/performanceBucket 20
Result code request/resultCode 100

Excepciones del servidor (exceptions/server)

Esta métrica muestra la cantidad de excepciones del servidor.

Unidad de medida Agrupaciones Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Recuento Recuento Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100

Contadores de rendimiento

Application Insights usa métricas de proceso y sistema, denominadas contadores de rendimiento, para ayudar a diagnosticar problemas de rendimiento y admitir experiencias integradas.

El Azure Monitor OpenTelemetry Distro exporta estos contadores como métricas personalizadas a la tabla performanceCounters, cada una identificada por un nombre de métrica único.

Nombres y descripciones de contadores

Counter Nombre Description Medida
Memoria disponible Available Bytes Memoria física disponible para los procesos en ejecución. Bytes
Tasa de excepciones # of Exceps Thrown / sec Excepciones lanzadas por la aplicación por segundo. Excepciones por segundo
Tiempo de ejecución de la solicitud Request Execution Time Promedio de tiempo para completar una solicitud. Milisegundos
Tasa de solicitudes Requests/Sec Solicitudes procesadas cada segundo. Solicitudes por segundo
Solicitudes en cola Requests In Application Queue Solicitudes actualmente en espera en la cola de la aplicación. Recuento
CPU del proceso % % Processor Time Uso de CPU del proceso de aplicación. Porcentaje
CPU del proceso % normalizada % Processor Time Normalized Uso del CPU del proceso dividido por el número de procesadores lógicos. Porcentaje
Velocidad de E/S de procesos IO Data Bytes/sec Rendimiento de E/S para el proceso de aplicación. Bytes por segundo
Procesar bytes privados Private Bytes Memoria privada usada por el proceso de aplicación. Bytes
% de tiempo de procesador
Categoría: Procesador		 % Processor Time Uso total de CPU de la máquina. Porcentaje
% de tiempo de procesador
Categoría: Proceso		 % Processor Time Utilización de CPU por el proceso. Porcentaje

Experiencias mejoradas por contadores de rendimiento

Enumeración de tipos de contadores de rendimiento

Para obtener una lista completa de los contadores de rendimiento disponibles, que varía en función del entorno de ejecución y la configuración específicos del lenguaje:

  1. Abra el recurso Application Insights en el Azure portal.
  2. En Supervisión, seleccione Registros.
  3. En el menú Seleccionar una tabla , elija performanceCounters y, después, Ejecutar.

Ejecute alternativamente la consulta siguiente.

// List distinct performance counter names with category and counter.
performanceCounters
| where timestamp > ago(1d)
| summarize by name, category, counter
| order by name asc, category asc

Métricas del servidor

Llamadas de dependencia (dependencies/count)

Esta métrica está relacionada con el número de llamadas de dependencia.

Unidad de medida Agrupaciones Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Recuento Recuento Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Dependency performance dependency/performanceBucket 20
Dependency type dependency/type 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Result code request/resultCode 2
Successful call dependency/success 100
Target of a dependency call dependency/target 100

Duración de la dependencia (dependencies/duration)

Esta métrica hace referencia a la duración de las llamadas de dependencia.

Unidad de medida Agrupaciones Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Milisegundos Media, máxima, mínima Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Dependency performance dependency/performanceBucket 20
Dependency type dependency/type 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Result code request/resultCode 100
Successful call dependency/success 2
Target of a dependency call dependency/target 100

Tasa de solicitudes del servidor (solicitudes/tasa)

Esta métrica muestra el número de solicitudes de servidor entrantes que recibe la aplicación web.

Unidad de medida Agrupaciones Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Recuento por segundo Promedio Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Request performance request/performanceBucket 20
Result code request/resultCode 100
Successful call dependency/success 2

Solicitudes de servidor (requests/count)

Unidad de medida Agrupaciones Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Recuento Recuento Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Request performance request/performanceBucket 20
Result code request/resultCode 100
Successful call dependency/success 2

Tiempo de respuesta del servidor (solicitudes/duración)

Esta métrica refleja el tiempo que tardaron los servidores en procesar las solicitudes entrantes.

Milisegundos Media, máxima, mínima Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Recuento Recuento Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Request performance request/performanceBucket 20
Result code request/resultCode 100
Successful call dependency/success 2

Métricas de uso

Tiempo de carga de la vista de página (pageViews/duration)

Esta métrica hace referencia a la cantidad de tiempo que tardaron en cargarse los eventos de PageView.

Milisegundos Media, máxima, mínima Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Milisegundos Media, máxima, mínima Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10

Vistas de página (pageViews/count)

Recuento de eventos de PageView registrados con la API de Application Insights TrackPageView().

Recuento Recuento Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Milisegundos Media, máxima, mínima Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10

Seguimientos (traces/count)

Recuento de instrucciones de seguimiento registradas con la llamada API de Application Insights TrackTrace().

Recuento Recuento Nombre de dimensión
(Explorador de métricas)		 Nombre de dimensión
(Analítica de registros)		 Límite de cardinalidad
Recuento Recuento Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Severity level trace/severityLevel 100

Métricas personalizadas

No es aplicable a las métricas estándar.

Accede a métricas basadas en el registro de acceso directamente con la API REST de Application Insights

La API de REST de Application Insights permite la recuperación mediante programación de métricas basadas en registros. También incluye un parámetro opcional ai.include-query-payload que, cuando se agrega a una cadena de consulta, pide a la API que devuelva no solo los datos de serie temporal, sino también la instrucción de Kusto Query Language (KQL) que se usa para capturarlos. Este parámetro puede ser beneficioso para los usuarios que pretenden comprender la conexión entre eventos sin procesar en Log Analytics y la métrica basada en registros resultante.

Para acceder a los datos directamente, pase el parámetro ai.include-query-payload a la API de Application Insights en una consulta mediante KQL.

Nota:

Para recuperar la consulta de registros subyacentes, DEMO_APP y DEMO_KEYno es necesario reemplazarlos. Si solo desea recuperar la instrucción KQL y no los datos de serie temporal de su propia aplicación, puede copiarlo y pegarlo directamente en la barra de búsqueda del explorador.

api.applicationinsights.io/v1/apps/DEMO_APP/metrics/users/authenticated?api_key=DEMO_KEY&prefer=ai.include-query-payload

En este ejemplo se muestra una instrucción KQL de devolución para la métrica Authenticated Users. En este ejemplo, "users/authenticated" es el identificador de métrica.

output
{
    "value": {
        "start": "2024-06-21T09:14:25.450Z",
        "end": "2024-06-21T21:14:25.450Z",
        "users/authenticated": {
            "unique": 0
        }
    },
    "@ai.query": "union (traces | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (requests | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (pageViews | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (dependencies | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (customEvents | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (availabilityResults | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (exceptions | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (customMetrics | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (browserTimings | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)) | where notempty(user_AuthenticatedId) | summarize ['users/authenticated_unique'] = dcount(user_AuthenticatedId)"
}

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