Baca dalam bahasa Inggris

Bagikan melalui


Metrik dalam Application Insights

Application Insights mendukung tiga jenis metrik yang berbeda: metrik standar (preaggregated), berbasis log, dan kustom. Masing-masing membawa nilai unik dalam memantau kesehatan aplikasi, diagnostik, dan analitik. Pengembang yang melengkapi aplikasi dapat memutuskan jenis metrik mana yang paling cocok untuk skenario tertentu. Keputusan didasarkan pada ukuran aplikasi, volume telemetri yang diharapkan, dan persyaratan bisnis untuk presisi dan peringatan metrik. Artikel ini menjelaskan perbedaan antara semua jenis metrik yang didukung.

Metrik standar

Metrik standar dalam Application Insights adalah metrik yang telah ditentukan sebelumnya yang secara otomatis dikumpulkan dan dipantau oleh layanan. Metrik ini mencakup berbagai indikator performa dan penggunaan, seperti penggunaan CPU, konsumsi memori, tingkat permintaan, dan waktu respons. Metrik standar memberikan gambaran umum komprehensif tentang kesehatan dan performa aplikasi Anda tanpa memerlukan konfigurasi tambahan apa pun. Metrik standar telah dilewati selama pengumpulan dan disimpan sebagai rangkaian waktu dalam repositori khusus hanya dengan dimensi kunci, yang memberi mereka performa yang lebih baik pada waktu kueri. Hal ini menjadikan metrik standar pilihan terbaik untuk pemberitahuan mendekati real time pada dimensi metrik dan dasbor yang lebih responsif.

Metrik berbasis log

Metrik berbasis log dalam Application Insights adalah konsep waktu kueri, yang diwakili sebagai rangkaian waktu di atas data log aplikasi Anda. Log yang mendasarinya tidak ditentukan sebelumnya pada waktu pengumpulan atau penyimpanan dan mempertahankan semua properti dari setiap entri log. Retensi ini memungkinkan untuk menggunakan properti log sebagai dimensi pada metrik berbasis log pada waktu kueri untuk pemfilteran bagan metrik dan pemisahan metrik, memberikan metrik berbasis log nilai analitik dan diagnostik yang unggul. Namun, teknik pengurangan volume telemetri seperti pengambilan sampel dan pemfilteran telemetri, umumnya digunakan dengan aplikasi pemantauan yang menghasilkan telemetri dalam volume besar, berdampak pada kuantitas entri log yang dikumpulkan dan karenanya mengurangi akurasi metrik berbasis log.

Metrik kustom (pratinjau)

Metrik kustom di Application Insights memungkinkan Anda menentukan dan melacak pengukuran tertentu yang unik untuk aplikasi Anda. Metrik ini dapat dibuat dengan melengkapi kode Anda untuk mengirim data telemetri kustom ke Application Insights. Metrik kustom memberikan fleksibilitas untuk memantau aspek apa pun dari aplikasi Anda yang tidak tercakup dalam metrik standar, memungkinkan Anda untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku dan performa aplikasi Anda.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Metrik kustom di Azure Monitor (pratinjau).

Catatan

Application Insights juga menyediakan fitur yang disebut streaming Metrik Langsung, yang memungkinkan pemantauan aplikasi web Anda hampir real-time dan tidak menyimpan data telemetri apa pun.

Perbandingan metrik

Fitur Metrik standar Metrik berbasis log Metrik kustom
Sumber data Data rangkaian waktu yang telah dilewati yang dikumpulkan selama runtime. Berasal dari data log menggunakan kueri Kusto. Metrik yang ditentukan pengguna yang dikumpulkan melalui Application Insights SDK atau API.
Granularitas Interval tetap (1 menit). Tergantung pada granularitas data log itu sendiri. Granularitas fleksibel berdasarkan metrik yang ditentukan pengguna.
Akurasi Tinggi, tidak terpengaruh oleh pengambilan sampel log. Dapat dipengaruhi oleh pengambilan sampel dan pemfilteran. Akurasi tinggi, terutama saat menggunakan metode yang dilewati sebelumnya seperti GetMetric.
Biaya Disertakan dalam harga Application Insights. Berdasarkan penyerapan data log dan biaya kueri. Lihat Model harga dan retensi.
Konfigurasi Tersedia secara otomatis dengan konfigurasi minimal. Memerlukan konfigurasi kueri log untuk mengekstrak metrik yang diinginkan dari data log. Memerlukan implementasi dan konfigurasi kustom dalam kode.
Performa kueri Cepat, karena preaggregasi. Lebih lambat, karena melibatkan kueri data log. Bergantung pada volume data dan kompleksitas kueri.
Penyimpanan Disimpan sebagai data rangkaian waktu di penyimpanan metrik Azure Monitor. Disimpan sebagai log di ruang kerja Analitik Log. Disimpan di Log Analytics dan penyimpanan metrik Azure Monitor.
Pemberitahuan Mendukung pemberitahuan real time. Memungkinkan skenario pemberitahuan yang kompleks berdasarkan data log terperinci. Pemberitahuan fleksibel berdasarkan metrik yang ditentukan pengguna.
Batas layanan Tunduk pada batas Application Insights. Tunduk pada batas ruang kerja Analitik Log. Dibatasi oleh kuota untuk metrik gratis dan biaya untuk dimensi tambahan.
Kasus penggunaan Pemantauan real time, dasbor performa, dan wawasan cepat. Diagnostik terperinci, pemecahan masalah, dan analisis mendalam. Indikator performa yang disesuaikan dan metrik khusus bisnis.
Contoh Penggunaan CPU, penggunaan memori, durasi permintaan. Jumlah permintaan, jejak pengecualian, panggilan dependensi. Metrik khusus aplikasi kustom seperti keterlibatan pengguna, penggunaan fitur.

Preaggregasi metrik

SDK OpenTelemetry dan metrik pra-agregat Application Insights SDK (API Klasik) yang lebih baru selama pengumpulan untuk mengurangi volume data yang dikirim dari SDK ke titik akhir saluran telemetri. Proses ini berlaku untuk metrik standar yang dikirim secara default, sehingga akurasi tidak terpengaruh oleh pengambilan sampel atau pemfilteran. Ini juga berlaku untuk metrik kustom yang dikirim menggunakan API OpenTelemetry atau GetMetric dan TrackValue, yang menghasilkan lebih sedikit penyerapan data dan biaya yang lebih rendah. Jika versi SDK Application Insights Anda mendukung GetMetric dan TrackValue, ini adalah metode yang lebih disukai untuk mengirim metrik kustom.

Untuk SDK yang tidak menerapkan preaggregasi (yaitu, versi SDK Application Insights yang lebih lama atau untuk instrumentasi browser), back end Application Insights masih mengisi metrik baru dengan menggabungkan peristiwa yang diterima oleh titik akhir saluran telemetri Application Insights. Untuk metrik kustom, Anda dapat menggunakan metode trackMetric . Meskipun Anda tidak mendapat manfaat dari pengurangan volume data yang dikirimkan melalui kawat, Anda masih dapat menggunakan metrik yang telah ditentukan sebelumnya dan mengalami performa dan dukungan yang lebih baik dari peringatan dimensi mendekati real time dengan SDK yang tidak melakukan pra-agregasi metrik selama pengumpulan.

Titik akhir saluran telemetri melakukan pra-agregat peristiwa sebelum pengambilan sampel penyerapan. Untuk alasan ini, pengambilan sampel penyerapan tidak pernah memengaruhi akurasi metrik yang diprakarsai, terlepas dari versi SDK yang Anda gunakan dengan aplikasi Anda.

Tabel berikut mencantumkan di mana preaggregasi dipraaggregasi.

Preaggregasi metrik dengan Distro OpenTelemetry Azure Monitor

SDK produksi saat ini Preaggregasi metrik standar Preaggregasi metrik kustom
Inti ASP.NET SDK SDK melalui OPENTelemetry API
.NET (melalui Pengekspor) SDK SDK melalui OPENTelemetry API
Java (3.x) SDK SDK melalui OPENTelemetry API
Asli Java SDK SDK melalui OPENTelemetry API
Node.js SDK SDK melalui OPENTelemetry API
Python SDK SDK melalui OPENTelemetry API

Preaggregasi metrik dengan Application Insights SDK (API Klasik)

SDK produksi saat ini Preaggregasi metrik standar Preaggregasi metrik kustom
.NET Core dan .NET Framework SDK (V2.13.1+) SDK (V2.7.2+) melalui GetMetric
Titik akhir saluran telemetri melalui TrackMetric
Java (2.x) Titik akhir saluran telemetri Titik akhir saluran telemetri melalui TrackMetric
JavaScript (Browser) Titik akhir saluran telemetri Titik akhir saluran telemetri melalui TrackMetric
Node.js Titik akhir saluran telemetri Titik akhir saluran telemetri melalui TrackMetric
Python Titik akhir saluran telemetri SDK melalui OpenCensus.stats (dihentikan)
Titik akhir saluran telemetri melalui TrackMetric

Perhatian

Preaggregasi metrik dengan autoinstrumentasi

Dengan autoinstrumentasi, SDK secara otomatis ditambahkan ke kode aplikasi Anda dan tidak dapat disesuaikan. Untuk metrik kustom, instrumentasi manual diperlukan.

SDK produksi saat ini Preaggregasi metrik standar Preaggregasi metrik kustom
Inti ASP.NET SDK 1 Tidak didukung
ASP.NET SDK 2 Tidak didukung
Java SDK Didukung 3
Node.js SDK Tidak didukung
Python SDK Tidak didukung

Catatan kaki

  • 1 ASP.NET Inti autoinstrumentasi pada App Service memancarkan metrik standar tanpa dimensi. Instrumentasi manual diperlukan untuk semua dimensi.
  • 2 ASP.NET autoinstrumentasi pada komputer virtual/set skala komputer virtual dan lokal memancarkan metrik standar tanpa dimensi. Hal yang sama berlaku untuk Azure App Service, tetapi tingkat koleksi harus diatur ke direkomendasikan. Instrumentasi manual diperlukan untuk semua dimensi.
  • 3 Agen Java yang digunakan dengan autoinstrumentation menangkap metrik yang dipancarkan oleh pustaka populer dan mengirimkannya ke Application Insights sebagai metrik kustom.

Dimensi metrik kustom dan preaggregasi

Semua metrik yang Anda kirim menggunakan panggilan OpenTelemetry, trackMetric, atau GetMetric dan TrackValue API secara otomatis disimpan di penyimpanan metrik dan log. Metrik ini dapat ditemukan dalam tabel customMetrics di Application Insights dan di Metrics Explorer di bawah Namespace Layanan Metrik Kustom yang disebut azure.applicationinsights. Meskipun versi berbasis log metrik kustom Anda selalu mempertahankan semua dimensi, versi metrik yang telah ditentukan sebelumnya disimpan secara default tanpa dimensi. Mempertahankan dimensi metrik kustom adalah fitur Pratinjau yang dapat diaktifkan dari tab Penggunaan dan perkiraan biaya dengan memilih Dengan dimensi di bawah Kirim metrik kustom ke Azure Metric Store.

Cuplikan layar yang memperlihatkan penggunaan dan perkiraan biaya.

Kuota

Metrik yang dilewati disimpan sebagai rangkaian waktu di Azure Monitor. Kuota Azure Monitor pada metrik kustom berlaku.

Catatan

Kelebihan kuota mungkin memiliki konsekuensi yang tidak diinginkan. Azure Monitor mungkin menjadi tidak dapat diandalkan di langganan atau wilayah Anda. Untuk mempelajari cara menghindari kelebihan kuota, lihat Batasan dan pertimbangan desain.

Mengapa kumpulan dimensi metrik kustom dinonaktifkan secara default?

Pengumpulan dimensi metrik kustom dinonaktifkan secara default karena di masa mendatang, menyimpan metrik kustom dengan dimensi akan ditagih secara terpisah dari Application Insights. Menyimpan metrik kustom nondirmensional tetap gratis (hingga kuota). Anda dapat mempelajari tentang perubahan model harga yang akan datang di halaman harga resmi kami.

Membuat bagan dan menjelajahi metrik

Gunakan penjelajah metrik Azure Monitor untuk memplot bagan dari metrik preaggregated, berbasis log, dan kustom, dan untuk menulis dasbor dengan bagan. Setelah Anda memilih sumber daya Application Insights yang Anda inginkan, gunakan pemilih namespace untuk beralih antar metrik.

Cuplikan layar yang memperlihatkan namespace metrik.

Model harga untuk metrik Application Insights

Menyerap metrik ke dalam Application Insights, baik berbasis log atau preaggregasi, menghasilkan biaya berdasarkan ukuran data yang diserap. Untuk informasi selengkapnya, lihat detail harga Log Azure Monitor. Metrik kustom Anda, termasuk semua dimensinya, selalu disimpan di penyimpanan log Application Insights. Selain itu, versi metrik kustom Anda yang telah disebarkan sebelumnya tanpa dimensi diteruskan ke penyimpanan metrik secara default.

Memilih opsi Aktifkan pemberitahuan pada dimensi metrik kustom untuk menyimpan semua dimensi metrik yang telah ditentukan sebelumnya di penyimpanan metrik dapat menghasilkan biaya tambahan berdasarkan harga metrik kustom.

Metrik yang tersedia

Bagian berikut mencantumkan metrik dengan agregasi dan dimensi yang didukung. Detail tentang metrik berbasis log mencakup pernyataan kueri Kusto yang mendasarinya.

Metrik ketersediaan

Metrik dalam kategori Ketersediaan memungkinkan Anda untuk melihat kesehatan aplikasi web Anda seperti yang diamati dari titik-titik di seluruh dunia. Konfigurasikan pengujian ketersediaan untuk mulai menggunakan metrik apa pun dari kategori ini.

Ketersediaan (availabilityResults/availabilityPercentage)

Metrik Ketersediaan memperlihatkan persentase pengujian web yang berjalan yang tidak mendeteksi masalah apa pun. Nilai terendah yang mungkin adalah 0, yang menunjukkan bahwa semua pengujian web yang berjalan telah gagal. Nilai 100 berarti bahwa semua pengujian web yang berjalan telah melewati kriteria validasi.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Persentase Avg Run location, Test name

Durasi uji ketersediaan (availabilityResults/duration)

Metrik durasi uji Ketersediaan menunjukkan berapa banyak waktu yang diperlukan untuk menjalankan uji web. Untuk uji web multi-langkah, metrik mencerminkan total waktu eksekusi semua langkah.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Milidetik Rata-rata, Maks, Min Run location, , Test nameTest result

Uji ketersediaan (availabilityResults/count)

Metrik uji Ketersediaan mencerminkan hitungan pengujian web yang dijalankan oleh Azure Monitor.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Jumlah Jumlah Run location, , Test nameTest result

Metrik browser

Metrik browser dikumpulkan oleh Application Insights JavaScript SDK dari browser pengguna akhir yang nyata. Mereka memberikan wawasan hebat tentang pengalaman pengguna Anda dengan aplikasi web Anda. Metrik browser biasanya tidak diambil sampel, yang berarti bahwa mereka memberikan presisi yang lebih tinggi dari jumlah penggunaan dibandingkan dengan metrik sisi server yang mungkin miring dengan pengambilan sampel.

Catatan

Untuk mengumpulkan metrik browser, aplikasi Anda harus berinstrumen dengan Application Insights JavaScript SDK.

Waktu muat halaman browser (browserTimings/totalDuration)

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Milidetik Rata-rata, Maks, Min Tidak

Waktu pemrosesan klien (browserTiming/processingDuration)

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Milidetik Rata-rata, Maks, Min Tidak

Waktu sambungkan jaringan load halaman (browserTimings/networkDuration)

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Milidetik Rata-rata, Maks, Min Tidak

Waktu respons penerimaan (browserTimings/receiveDuration)

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Milidetik Rata-rata, Maks, Min Tidak

Mengirim waktu permintaan (browserTimings/sendDuration)

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Milidetik Rata-rata, Maks, Min Tidak

Metrik kegagalan

Metrik dalam Kegagalan menunjukkan masalah dengan permintaan pemrosesan, panggilan dependensi, dan pengecualian yang dilemparkan.

Pengecualian browser (exceptions/browser)

Metrik ini mencerminkan jumlah pengecualian yang dilemparkan dari kode aplikasi Anda yang berjalan di browser. Hanya pengecualian yang dilacak dengan panggilan trackException() API Application Insights yang disertakan di dalam metrik.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Jumlah Jumlah Cloud role name

Kegagalan panggilan dependensi (dependensi/gagal)

Jumlah panggilan dependensi yang gagal.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Jumlah Jumlah Cloud role instance, , Cloud role nameDependency performance, Dependency type, Is traffic synthetic, , Result code,Target of dependency call

Pengecualian (exceptions/count)

Setiap kali Anda mencatat pengecualian ke Application Insights, ada panggilan ke metode trackException() SDK. Metrik Pengecualian memperlihatkan jumlah pengecualian yang dicatat.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Jumlah Jumlah Cloud role instance, , Cloud role nameDevice type

Permintaan gagal (permintaan/gagal)

Jumlah permintaan server terlacak yang ditandai sebagai gagal. Secara default, Application Insights SDK secara otomatis menandai setiap permintaan server yang mengembalikan kode respons HTTP 5xx atau 4xx sebagai permintaan yang gagal. Anda dapat menyesuaikan logika ini dengan mengubah properti sukses dari item telemetri permintaan di penginisialisasi telemetri kustom.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Jumlah Jumlah Cloud role instance, , Cloud role nameIs synthetic traffic, , Request performance,Result code

Pengecualian server (exceptions/server)

Metrik ini menunjukkan jumlah pengecualian server.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Jumlah Jumlah Cloud role instance, Cloud role name

Penghitung kinerja

Gunakan metrik dalam kategori Penghitung kinerja untuk mengakses penghitung kinerja sistem yang dikumpulkan oleh Application Insights.

Memori yang tersedia (performanceCounters/availableMemory)

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Megabyte / Gigabyte (dependen data) Rata-rata, Maks, Min Cloud role instance

Laju pengecualian (performanceCounters/exceptionRate)

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Hitung Rata-rata, Maks, Min Cloud role instance

Waktu eksekusi permintaan HTTP (performanceCounters/requestExecutionTime)

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Milidetik Rata-rata, Maks, Min Cloud role instance

Laju permintaan HTTP (performanceCounters/requestsPerSecond)

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Permintaan per detik Rata-rata, Maks, Min Cloud role instance

Permintaan HTTP dalam antrean aplikasi (performanceCounters/requestsInQueue)

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Hitung Rata-rata, Maks, Min Cloud role instance

CPU Proses (performanceCounters/processCpuPercentage)

Metrik menunjukkan berapa banyak dari total kapasitas prosesor yang dikonsumsi oleh proses yang meng-hosting aplikasi Anda yang dipantau.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Persentase Rata-rata, Maks, Min Cloud role instance

Catatan

Rentang metrik adalah antara 0 dan 100 * n, di mana n adalah jumlah inti CPU yang tersedia. Misalnya, nilai metrik 200% dapat mewakili pemanfaatan penuh dari dua inti CPU atau setengah pemanfaatan dari 4 inti CPU dan seterusnya. Proses CPU Dinormalisasi adalah metrik alternatif yang dikumpulkan oleh banyak SDK yang mewakili nilai yang sama tetapi membaginya dengan jumlah inti CPU yang tersedia. Dengan demikian, rentang metrik Proses CPU Yang Dinormalisasi adalah 0 hingga 100.

Laju IO proses (performanceCounters/processIOBytesPerSecond)

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Byte per detik Rata-rata, Min, Maks Cloud role instance

Memproses byte privat (performanceCounters/processPrivateBytes)

Jumlah memori yang tidak dibagikan yang dialokasikan proses yang dipantau untuk datanya.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Byte Rata-rata, Min, Maks Cloud role instance

Waktu prosesor (performanceCounters/processorCpuPercentage)

Konsumsi CPU oleh semua proses yang berjalan pada instans server yang dipantau.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Persentase Rata-rata, Min, Maks Cloud role instance

Catatan

Metrik waktu prosesor tidak tersedia untuk aplikasi yang dihosting di Azure App Services. Gunakan metrik CPU Proses untuk melacak penggunaan CPU dari aplikasi web yang dihosting di Azure App Service.

Metrik server

Panggilan dependensi (dependencies/count)

Metrik ini terkait dengan jumlah panggilan dependensi.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Jumlah Jumlah Cloud role instance, , Dependency performanceCloud role name, Dependency type, Is traffic synthetic, Result code, , Successful call,Target of a dependency call

Durasi dependensi (dependensi/durasi)

Metrik ini mengacu pada durasi panggilan dependensi.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Milidetik Rata-rata, Maks, Min Cloud role instance, , Dependency performanceCloud role name, Dependency type, Is traffic synthetic, Result code, , Successful call,Target of a dependency call

Tingkat permintaan server (permintaan/tingkat)

Metrik ini mencerminkan jumlah permintaan server masuk yang diterima oleh aplikasi web Anda.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Hitung per detik Avg Cloud role instance, , Cloud role name, , Request performance Result code, Is traffic syntheticSuccessful request

Permintaan server (requests/count)

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Jumlah Jumlah Cloud role instance, , Cloud role name, , Request performance Result code, Is traffic syntheticSuccessful request

Waktu respons server (requests/duration)

Metrik ini mencerminkan waktu yang diperlukan server untuk memproses permintaan masuk.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Milidetik Rata-rata, Maks, Min Cloud role instance, , Cloud role name, , Request performance Result code, Is traffic syntheticSuccessful request

Metrik penggunaan

Waktu muat tampilan halaman (pageViews/durasi)

Metrik ini mengacu pada jumlah waktu yang diperlukan agar peristiwa PageView dimuat.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Milidetik Rata-rata, Maks, Min Cloud role name, Is traffic synthetic

Tampilan halaman (pageViews/count)

Hitungan peristiwa PageView yang dicatat dengan API TrackPageView() Application Insights.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Jumlah Jumlah Cloud role name, Is traffic synthetic

Jejak (traces/count)

Jumlah pernyataan jejak yang dicatat dengan panggilan API TrackTrace() Application Insights.

Satuan ukuran Agregasi yang didukung Dimensi yang didukung
Jumlah Jumlah Cloud role instance, , Cloud role nameIs traffic synthetic,Severity level

Metrik kustom

Tidak berlaku untuk metrik standar.

Mengakses metrik berbasis log secara langsung dengan REST API Application Insights

REST API Application Insights memungkinkan pengambilan terprogram metrik berbasis log. Ini juga menampilkan parameter ai.include-query-payload opsional yang ketika ditambahkan ke string kueri, meminta API untuk mengembalikan tidak hanya data rangkaian waktu, tetapi juga pernyataan Bahasa Kueri Kusto (KQL) yang digunakan untuk mengambilnya. Parameter ini dapat sangat bermanfaat bagi pengguna yang bertujuan untuk memahami koneksi antara peristiwa mentah di Log Analytics dan metrik berbasis log yang dihasilkan.

Untuk mengakses data Anda secara langsung, teruskan parameter ai.include-query-payload ke API Application Insights dalam kueri menggunakan KQL.

Catatan

Untuk mengambil kueri log yang mendasar, DEMO_APP dan DEMO_KEY tidak perlu diganti. Jika Anda hanya ingin mengambil pernyataan KQL dan bukan data rangkaian waktu aplikasi Anda sendiri, Anda dapat menyalin dan menempelkannya langsung ke bilah pencarian browser Anda.

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

Berikut ini adalah contoh pernyataan KQL pengembalian untuk metrik "Pengguna Terautentikasi." (Dalam contoh ini, "users/authenticated" adalah ID metrik.)

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)"
}

Langkah berikutnya