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Ver registros de funciones de datos de usuario

Los registros le ayudan a comprender cómo se ejecutan las funciones de datos de usuario y a diagnosticar problemas cuando las funciones no se comportan según lo previsto. Puede ver los registros de dos maneras:

  • Durante las pruebas : visualización de registros en tiempo real en el panel Prueba al probar funciones en modo desarrollo
  • Después de la invocación : vea los registros históricos de las funciones publicadas que se han invocado.

En este artículo se explica cómo ver y usar registros para supervisar la ejecución de funciones y solucionar problemas.

Visualización de registros durante las pruebas

Al probar las funciones, puede ver los registros en tiempo real a medida que se ejecuta la función:

  • Panel de prueba en modo de desarrollo : visualización de registros al probar funciones no publicadas o publicadas
  • Panel Ejecutar en modo solo de ejecución: ver registros al ejecutar funciones publicadas

Ambos paneles muestran la salida del registro inmediatamente, lo que le permite ver los detalles de ejecución y los problemas de depuración a medida que se producen. Para obtener más información sobre las funciones de prueba, consulte Probar las funciones de datos de usuario.

Visualización de registros históricos para funciones invocadas

Una vez invocadas las funciones publicadas, puede ver los registros históricos para analizar las ejecuciones anteriores.

Para acceder a los registros históricos:

  1. Cambie al modo Ejecutar solo mediante el modificador de modo.

  2. Mantenga el puntero sobre el nombre de la función en la lista de funciones.

  3. Seleccione el icono de puntos suspensivos (...)y, a continuación, seleccione Ver registro histórico.

    Recorte de pantalla que muestra cómo ver los registros históricos de una función.

- Comprenda la vista de registros históricos

La vista de registros históricos muestra las invocaciones recientes para la función seleccionada. Puede ver hasta 50 entradas y los registros se conservan durante 30 días. Seleccione el vínculo fecha en la columna Fecha (UTC) para ver los registros detallados de una invocación específica.

Recorte de pantalla que muestra cómo ver todas las invocaciones de las funciones ordenadas por fecha.

El panel Todos los registros históricos contiene la siguiente información por invocación:

  • Fecha (UTC). Marca de tiempo que muestra el inicio de la invocación de función. Seleccione el vínculo para revisar todos los registros de esa invocación. Muestra los detalles de la invocación con todos los mensajes registrados por el usuario o el servicio.
  • Estado. Indica si la invocación se realizó correctamente o no.
  • Duración (ms). Duración de la ejecución de la función en milisegundos.
  • Id. de invocación. Identificador de esa invocación de función específica. El identificador de invocación se devuelve como parte de un encabezado HTTP. Si hay algún problema, los usuarios pueden hacer referencia a este identificador de invocación en una solicitud de soporte técnico para recuperar más información sobre la invocación.

Visualización de registros detallados para una invocación específica

Después de abrir la vista de registros históricos (como se describe en la sección anterior), puede explorar en profundidad las invocaciones individuales. Al seleccionar un vínculo de marca de tiempo en la columna Fecha (UTC), se abre el panel Detalles de invocación para mostrar todos los registros de esa invocación. Puede ver:

  • Todos los registros agregados en el código de función mediante el logging módulo
  • Registros generados por el sistema sobre la ejecución de funciones
  • Errores o excepciones que se produjeron

Cada entrada de registro incluye la marca de tiempo, el mensaje de registro y el nivel de registro (Información, Advertencia, Error, Crítico).

Recorte de pantalla que muestra cómo detallar los registros de una invocación de función determinada.

Añade registro de eventos a tus funciones

Puede agregar instrucciones de registro personalizadas a las funciones mediante el módulo estándar logging de Python. Los registros le ayudan a realizar un seguimiento del comportamiento de las funciones, supervisar el procesamiento de datos y diagnosticar problemas.

Importación del módulo de registro

En primer lugar, importe el módulo logging en su código de función.

import logging

Nota:

El logging módulo se importa de forma predeterminada al crear un nuevo elemento de Funciones de datos de usuario en el portal de Fabric o mediante la extensión de VS Code.

Uso de los niveles de registro adecuados

Python proporciona distintos niveles de registro para diferentes situaciones. Use el nivel adecuado para que los registros sean más significativos:

# INFO - Track normal function execution and key steps
logging.info('Processing started for customer ID: 12345')
logging.info('Successfully retrieved 150 records from database')

# WARNING - Log potentially problematic situations that don't prevent execution
logging.warning('API response time exceeded 2 seconds')
logging.warning('Using cached data because fresh data is unavailable')

# ERROR - Log errors that affect functionality but don't crash the function
logging.error('Failed to connect to external API: Connection timeout')
logging.error('Invalid data format in row 42')

# CRITICAL - Log severe errors that may cause function failure
logging.critical('Database connection lost')
logging.critical('Required configuration parameter missing')

Mejores prácticas para el registro de eventos

Siga estos procedimientos para que los registros sean más eficaces:

  • Registrar información significativa - incluya detalles relevantes, como identificadores, recuentos o valores de parámetros que ayudan a diagnosticar problemas.
  • Usar los niveles de registro adecuados : no registre todo como INFO o ERROR; usar el nivel adecuado para la situación
  • Registro en puntos clave : agregue registros al inicio de las funciones, antes y después de las llamadas externas, y al procesar datos.
  • Evitar el registro de datos confidenciales : no registrar contraseñas, tokens, información personal u otros datos confidenciales
  • Mantener los mensajes concisos : escribir mensajes claros y breves de registro que son fáciles de examinar
  • Tenga en cuenta el volumen : el registro excesivo puede afectar al rendimiento y alcanzar el límite de ingesta diario.

Para obtener más información sobre cómo escribir código de función, consulte el modelo de programación de Python.

Limitaciones y retención de registros

Tenga en cuenta las siguientes limitaciones al trabajar con registros:

  • Retención de registros : los registros de invocación históricos se conservan durante 30 días de forma predeterminada.
  • Entradas visibles : la vista de registros históricos muestra hasta 50 entradas por función.
  • Disponibilidad del registro : los registros de invocación pueden tardar unos minutos en aparecer; Actualizar la página si no ve registros recientes
  • Límite de ingesta diaria - 250 MB al día; el límite se restablece diariamente
  • Muestreo : los registros se pueden muestrear para reducir el volumen al tiempo que se conserva el análisis estadísticomente correcto.
  • Tipos de registro admitidos : información, error, advertencia y seguimiento

Para obtener información completa sobre los límites de servicio, consulte Detalles y limitaciones del servicio.

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