Menemukan metrik berbasis log
Log Application Insights berbasis metrik memungkinkan Anda menganalisis kesehatan aplikasi yang dipantau, membuat dasbor yang canggih, dan mengonfigurasi pemberitahuan. Ada dua jenis WebJob:
- Metrik berbasis log di belakang layar diterjemahkan ke dalam kueri Kusto dari peristiwa yang disimpan.
- Metrik standar disimpan sebagai rangkaian waktu pra-agregat.
Karena metrik standar telah diagregasi selama koleksi, mereka memiliki performa yang lebih baik pada waktu kueri. Metrik standar adalah pilihan yang lebih baik untuk dasbor dan pemberitahuan real time. Metrik berbasis log memiliki lebih banyak dimensi, yang menjadikannya opsi unggul untuk analisis data dan diagnostik ad-hoc. Gunakan pemilih ruang nama untuk beralih antara metrik berbasis log dan standar metrik di penjelajah metrik.
Metrik berbasis log
Pengembang dapat menggunakan SDK untuk mengirim peristiwa secara manual (dengan menulis kode yang secara eksplisit memanggil SDK) atau mereka dapat mengandalkan pengumpulan peristiwa otomatis dari instrumentasi otomatis. Dalam kedua kasus, backend Application Insights menyimpan semua peristiwa yang dikumpulkan sebagai log, dan bilah Application Insights di portal Microsoft Azure bertindak sebagai alat analitik dan diagnostik untuk memvisualisasikan data berbasis peristiwa dari log.
Menggunakan log untuk mempertahankan serangkaian peristiwa lengkap dapat membawa nilai analitis dan diagnostik yang hebat. Misalnya, Anda bisa mendapatkan jumlah permintaan yang tepat ke URL tertentu dengan jumlah pengguna berbeda yang melakukan panggilan ini. Atau Anda bisa mendapatkan jejak diagnostik terperinci, termasuk pengecualian dan panggilan dependensi untuk setiap sesi pengguna. Memiliki jenis informasi ini dapat secara signifikan meningkatkan visibilitas ke dalam kesehatan dan penggunaan aplikasi, memungkinkan untuk mengurangi waktu yang diperlukan untuk mendiagnosis masalah dengan aplikasi.
Pada saat yang sama, mengumpulkan serangkaian peristiwa lengkap mungkin tidak praktis (atau bahkan tidak mungkin) untuk aplikasi yang menghasilkan volume telemetri yang besar. Untuk situasi ketika volume peristiwa terlalu tinggi, Application Insights menerapkan beberapa teknik pengurangan volume telemetri, seperti pengambilan sampel dan pemfilteran yang mengurangi jumlah peristiwa yang dikumpulkan dan disimpan. Sayangnya, menurunkan jumlah peristiwa yang disimpan juga menurunkan akurasi metrik yang, di belakang layar, harus melakukan agregasi waktu kueri dari peristiwa yang disimpan dalam log.
Metrik pra-agregat
Metrik pra-agregat tidak disimpan sebagai peristiwa individual dengan banyak properti. Sebaliknya, mereka disimpan sebagai rangkaian waktu pra-agregat, dan hanya dengan dimensi kunci. Hal ini membuat metrik baru lebih unggul pada waktu kueri: pengambilan data terjadi lebih cepat dan membutuhkan lebih sedikit daya komputasi. Ini memungkinkan skenario baru seperti pemberitahuan mendekati real-time pada dimensi metrik, dasbor yang lebih responsif, dan banyak lagi.
Penting
Keduanya, metrik berbasis log dan pra-agregat hidup berdampingan dalam Application Insights. Untuk membedakan keduanya, dalam Application Insights UX, metrik pra-agregat sekarang disebut "Metrik standar (pratinjau)", sementara metrik tradisional dari peristiwa diubah namanya menjadi "Metrik berbasis log".
SDK yang lebih baru (Application Insights 2.7 SDK atau yang lebih baru untuk metrik pra-agregat .NET) selama pengumpulan. 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 GetMetric yang mengakibatkan lebih sedikit penyebaran data dan biaya yang lebih rendah.
Untuk SDK yang tidak menerapkan pra-agregasi, backend Application Insights masih mengisi metrik baru dengan menggabungkan peristiwa yang diterima oleh titik akhir pengumpulan peristiwa Application Insights. Meskipun Anda tidak mendapat manfaat dari pengurangan volume data yang dikirimkan melalui kawat, Anda masih dapat menggunakan metrik pra-agregat dan mengalami performa dan dukungan yang lebih baik dari pemberitahuan dimensi mendekati real-time dengan SDK yang tidak melakukan metrik pra-agregat selama pengumpulan.
Perlu disebutkan bahwa titik akhir koleksi melakukan pra-agregat peristiwa sebelum pengambilan sampel penyerapan, yang berarti bahwa pengambilan sampel penyerapan tidak pernah memengaruhi akurasi metrik pra-agregat, terlepas dari versi SDK yang Anda gunakan dengan aplikasi Anda.