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Aggiungere, modificare e filtrare OpenTelemetry

  • Articolo

Questo articolo fornisce indicazioni su come aggiungere, modificare e filtrare OpenTelemetry per le applicazioni tramite Application Insights di Monitoraggio di Azure.

Per altre informazioni sui concetti relativi a OpenTelemetry, vedere la panoramica di OpenTelemetry o le domande frequenti su OpenTelemetry.

Raccolta dati automatica

Le distribuzioni raccolgono automaticamente i dati raggruppando librerie di strumentazione OpenTelemetry.

Librerie di strumentazione incluse

Richieste

Dipendenze

Registrazione

  • ILogger

Per altre informazioni su ILogger, vedere Registrazione in C# e .NET ed esempi di codice.

Note

  • ¹: supporta la creazione automatica di report relativi alle eccezioni non gestite/non rilevate
  • ²: supporta le metriche OpenTelemetry
  • ²: per impostazione predefinita, la registrazione viene raccolta solo a livello di INFO o superiore. Per modificare questa impostazione, vedere le opzioni di configurazione.
  • ⁴: per impostazione predefinita, la registrazione viene raccolta solo quando la registrazione viene eseguita a livello di AVVISO o superiore.

Nota

Le distribuzioni OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure includono mapping personalizzato e logica per generare automaticamente metriche standard di Application Insights.

Suggerimento

Tutte le metriche di OpenTelemetry raccolte automaticamente dalle librerie di strumentazione o raccolte manualmente dalla codifica personalizzata sono attualmente considerate "metriche personalizzate" di Application Insights ai fini della fatturazione. Altre informazioni.

Aggiungere una libreria di strumentazione della community

È possibile raccogliere più dati automaticamente quando si includono librerie di strumentazione della community OpenTelemetry.

Attenzione

Non è supportata né garantita la qualità delle librerie di strumentazione della community. Per suggerire una distribuzione, pubblicare o votare a favore nella community feedback. Tenere presente che alcune si basano sulle specifiche sperimentali OpenTelemetry e potrebbero introdurre modifiche di rilievo future.

Per aggiungere una libreria della community, usare i metodi ConfigureOpenTelemetryMeterProvider o ConfigureOpenTelemetryTracerProvider dopo aver aggiunto il pacchetto nuget per la libreria.

L'esempio seguente illustra come è possibile aggiungere strumentazione runtime per raccogliere metriche aggiuntive.

dotnet add package OpenTelemetry.Instrumentation.Runtime 

// Create a new ASP.NET Core web application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry meter provider to add runtime instrumentation.
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryMeterProvider((sp, builder) => builder.AddRuntimeInstrumentation());

// Add the Azure Monitor telemetry service to the application.
// This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core web application.
var app = builder.Build();

// Start the ASP.NET Core web application.
app.Run();

Raccogliere dati di telemetria personalizzati

Questa sezione illustra come raccogliere dati di telemetria personalizzati dall'applicazione.

A seconda della lingua e del tipo di segnale, esistono diversi modi per raccogliere dati di telemetria personalizzati, tra cui:

  • API OpenTelemetry
  • Librerie di registrazione/metriche specifiche del linguaggio
  • Application Insights API classica

La tabella seguente rappresenta i tipi di telemetria personalizzati attualmente supportati:

Lingua Eventi personalizzati Metriche personalizzate Dipendenze Eccezioni Visualizzazioni pagina Richieste Tracce
ASP.NET Core
   API OpenTelemetry Sì Sì Sì Sì
   ILoggerAPI Sì
   API IA classica
Java
   API OpenTelemetry Sì Sì Sì Sì
   Logback, Log4j, JUL Sì Sì
   Metriche di Micrometer Sì
   API IA classica Sì Sì Sì Sì Sì Sì Sì
Node.JS
   API OpenTelemetry Sì Sì Sì Sì
Python
   API OpenTelemetry Sì Sì Sì Sì
   Modulo di registrazione Python Sì
   Estensione eventi Sì Sì

Nota

Application Insights Java 3.x è in ascolto dei dati di telemetria inviati all'API classica di Application Insights. Analogamente, Application Insights Node.js 3.x raccoglie gli eventi creati con l'API classica di Application Insights. In questo modo, l'aggiornamento risulta più semplice e colma il divario nel supporto dei dati di telemetria personalizzati, fino a quando tutti i tipi di telemetria personalizzati non saranno supportati tramite l'API OpenTelemetry.

Aggiungere le metriche personalizzate

In questo contesto, le metriche personalizzate si riferiscono alla strumentazione manuale del codice per raccogliere metriche aggiuntive oltre a quanto raccolto automaticamente dalle librerie di strumentazione OpenTelemetry.

L'API OpenTelemetry offre sei “strumenti” di metrica per coprire vari scenari di metrica ed è necessario scegliere il “tipo di aggregazione” corretto durante la visualizzazione delle metriche in Esplora metriche. Questo requisito è vero quando si usa l'API metrica OpenTelemetry per inviare metriche e quando si usa una libreria di strumentazione.

La tabella seguente illustra i tipi di aggregazione consigliati per ognuno degli strumenti di metrica di OpenTelemetry.

Strumento OpenTelemetry Tipo di aggregazione di Monitoraggio di Azure
Contatore Sum
Contatore asincrono Sum
Istogramma Min, Max, Media, Somma e Numero
Misuratore asincrono Media
UpDownCounter Sum
UpDownCounter asincrono Sum

Attenzione

I tipi di aggregazione diversi da quelli mostrati nella tabella in genere non sono significativi.

La specifica OpenTelemetry descrive gli strumenti e fornisce esempi dei contesti in cui possono essere usati.

Suggerimento

L'istogramma è il più versatile e più strettamente equivalente all'API classica GetMetric di Application Insights. Monitoraggio di Azure attualmente semplifica lo strumento istogramma nei cinque tipi di aggregazione supportati e il supporto per i percentili è in corso. Anche se meno versatili, altri strumenti OpenTelemetry hanno un impatto minore sulle prestazioni dell'applicazione.

Esempio di istogramma

L'avvio dell'applicazione deve sottoscrivere un contatore in base al nome.

// Create a new ASP.NET Core web application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry meter provider to add a meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryMeterProvider((sp, builder) => builder.AddMeter("OTel.AzureMonitor.Demo"));

// Add the Azure Monitor telemetry service to the application.
// This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core web application.
var app = builder.Build();

// Start the ASP.NET Core web application.
app.Run();

Meter deve essere inizializzato utilizzando lo stesso nome.

// Create a new meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
var meter = new Meter("OTel.AzureMonitor.Demo");

// Create a new histogram metric named "FruitSalePrice".
Histogram<long> myFruitSalePrice = meter.CreateHistogram<long>("FruitSalePrice");

// Create a new Random object.
var rand = new Random();

// Record a few random sale prices for apples and lemons, with different colors.
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "apple"), new("color", "green"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));

Esempio di contatore

L'avvio dell'applicazione deve sottoscrivere un contatore in base al nome.

// Create a new ASP.NET Core web application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry meter provider to add a meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryMeterProvider((sp, builder) => builder.AddMeter("OTel.AzureMonitor.Demo"));

// Add the Azure Monitor telemetry service to the application.
// This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core web application.
var app = builder.Build();

// Start the ASP.NET Core web application.
app.Run();

Meter deve essere inizializzato utilizzando lo stesso nome.

// Create a new meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
var meter = new Meter("OTel.AzureMonitor.Demo");

// Create a new counter metric named "MyFruitCounter".
Counter<long> myFruitCounter = meter.CreateCounter<long>("MyFruitCounter");

// Record the number of fruits sold, grouped by name and color.
myFruitCounter.Add(1, new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitCounter.Add(2, new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitCounter.Add(1, new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitCounter.Add(2, new("name", "apple"), new("color", "green"));
myFruitCounter.Add(5, new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitCounter.Add(4, new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));

Esempio di misuratore

L'avvio dell'applicazione deve sottoscrivere un contatore in base al nome.

// Create a new ASP.NET Core web application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry meter provider to add a meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryMeterProvider((sp, builder) => builder.AddMeter("OTel.AzureMonitor.Demo"));

// Add the Azure Monitor telemetry service to the application.
// This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core web application.
var app = builder.Build();

// Start the ASP.NET Core web application.
app.Run();

Meter deve essere inizializzato utilizzando lo stesso nome.

// Get the current process.
var process = Process.GetCurrentProcess();

// Create a new meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
var meter = new Meter("OTel.AzureMonitor.Demo");

// Create a new observable gauge metric named "Thread.State".
// This metric will track the state of each thread in the current process.
ObservableGauge<int> myObservableGauge = meter.CreateObservableGauge("Thread.State", () => GetThreadState(process));

private static IEnumerable<Measurement<int>> GetThreadState(Process process)
{
    // Iterate over all threads in the current process.
    foreach (ProcessThread thread in process.Threads)
    {
        // Create a measurement for each thread, including the thread state, process ID, and thread ID.
        yield return new((int)thread.ThreadState, new("ProcessId", process.Id), new("ThreadId", thread.Id));
    }
}

Aggiungere eccezioni personalizzate

Selezionare le librerie di strumentazione che segnalano automaticamente le eccezioni ad Application Insights. Tuttavia, potrebbe essere necessario segnalare manualmente le eccezioni oltre al report delle librerie di strumentazione. Ad esempio, le eccezioni rilevate dal codice non vengono in genere segnalate. È possibile segnalarle per attirare l'attenzione sulle esperienze pertinenti, tra cui la sezione errori e le viste delle transazioni end-to-end.

  • Per registrare un'eccezione usando un'attività: 
    // Start a new activity named "ExceptionExample".
using (var activity = activitySource.StartActivity("ExceptionExample"))
{
    // Try to execute some code.
    try
    {
        throw new Exception("Test exception");
    }
    // If an exception is thrown, catch it and set the activity status to "Error".
    catch (Exception ex)
    {
        activity?.SetStatus(ActivityStatusCode.Error);
        activity?.RecordException(ex);
    }
}
  • Per registrare un'eccezione usando ILogger: 
    // Create a logger using the logger factory. The logger category name is used to filter and route log messages.
var logger = loggerFactory.CreateLogger(logCategoryName);

// Try to execute some code.
try
{
    throw new Exception("Test Exception");
}
catch (Exception ex)
{
    // Log an error message with the exception. The log level is set to "Error" and the event ID is set to 0.
    // The log message includes a template and a parameter. The template will be replaced with the value of the parameter when the log message is written.
    logger.Log(
        logLevel: LogLevel.Error,
        eventId: 0,
        exception: ex,
        message: "Hello {name}.",
        args: new object[] { "World" });
}

Aggiungere intervalli personalizzati

È possibile aggiungere un intervallo personalizzato in due scenari. In primo luogo, quando è presente una richiesta di dipendenza non già raccolta da una libreria di strumentazione. In secondo luogo, quando si vuole modellare un processo dell'applicazione come intervallo nella visualizzazione delle transazioni end-to-end.

Nota

Le classi Activity e ActivitySource dello spazio dei nomi System.Diagnostics rappresentano rispettivamente i concetti OpenTelemetry di Span e Tracer. È possibile creare ActivitySource direttamente usando il relativo costruttore anziché TracerProvider. Ogni classe ActivitySource deve essere connessa in modo esplicito a TracerProvider tramite AddSource(). Ciò è dovuto al fatto che parti dell'API di traccia OpenTelemetry vengono incorporate direttamente nel runtime .NET. Per altre informazioni, vedere Introduzione all'API di traccia .NET OpenTelemetry.

// Define an activity source named "ActivitySourceName". This activity source will be used to create activities for all requests to the application.
internal static readonly ActivitySource activitySource = new("ActivitySourceName");

// Create an ASP.NET Core application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry tracer provider to add a source named "ActivitySourceName". This will ensure that all activities created by the activity source are traced.
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryTracerProvider((sp, builder) => builder.AddSource("ActivitySourceName"));

// Add the Azure Monitor telemetry service to the application. This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core application.
var app = builder.Build();

// Map a GET request to the root path ("/") to the specified action.
app.MapGet("/", () =>
{
    // Start a new activity named "CustomActivity". This activity will be traced and the trace data will be sent to Azure Monitor.
    using (var activity = activitySource.StartActivity("CustomActivity"))
    {
        // your code here
    }

    // Return a response message.
    return $"Hello World!";
});

// Start the ASP.NET Core application.
app.Run();

StartActivity per impostazione predefinita è ActivityKind.Internal, ma è possibile specificare qualsiasi altro ActivityKind. ActivityKind.Client, ActivityKind.Producer e ActivityKind.Internal vengono mappati a dependencies Application Insights. ActivityKind.Server e ActivityKind.Consumer vengono mappati a requests Application Insights.

Inviare dati di telemetria personalizzati usando l'API classica di Application Insights

È consigliabile usare le API OpenTelemetry quando possibile, ma potrebbero esserci alcuni scenari in cui è necessario usare l'API classica di Application Insights.

Eventi

  1. Aggiungere Microsoft.ApplicationInsights all'applicazione.

  2. Creare un'istanza di TelemetryClient.

Nota

È importante creare una sola istanza di TelemetryClient per applicazione.

var telemetryConfiguration = new TelemetryConfiguration { ConnectionString = "" };
var telemetryClient = new TelemetryClient(telemetryConfiguration);
  1. Usare il client per inviare dati di telemetria personalizzati.
telemetryClient.TrackEvent("testEvent");

Modificare la telemetria

Questa sezione illustra come modificare i dati di telemetria.

Aggiungere attributi intervallo

Questi attributi possono includere l'aggiunta di una proprietà personalizzata ai dati di telemetria. È inoltre possibile usare gli attributi per impostare campi facoltativi nello schema di Application Insights, ad esempio IP client.

Aggiungere una proprietà personalizzata a un intervallo

Tutti gli attributi aggiunti agli intervalli vengono esportati come proprietà personalizzate. Popolano il campo customDimensions della tabella richieste, dipendenze, tracce o eccezioni.

Per aggiungere attributi intervallo, usare uno dei due modi seguenti:

Suggerimento

Il vantaggio di usare le opzioni fornite dalle librerie di strumentazione, quando sono disponibili, è il fatto che sia disponibile che l'intero contesto. Di conseguenza, gli utenti possono effettuare una selezione per aggiungere o filtrare altri attributi. Ad esempio, l'opzione arricchire nella libreria di strumentazione HttpClient consente agli utenti di accedere allo stesso HttpRequestMessage e HttpResponseMessage. Da lì, possono selezionare qualsiasi elemento e archiviarlo come attributo.

  1. Molte librerie di strumentazione offrono un'opzione di arricchimento. Per indicazioni, vedere i file leggimi delle singole librerie di strumentazione:

  2. Usare un processore personalizzato:

Suggerimento

Aggiungere il processore illustrato qui prima di aggiungere Monitoraggio di Azure.

// Create an ASP.NET Core application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry tracer provider to add a new processor named ActivityEnrichingProcessor.
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryTracerProvider((sp, builder) => builder.AddProcessor(new ActivityEnrichingProcessor()));

// Add the Azure Monitor telemetry service to the application. This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core application.
var app = builder.Build();

// Start the ASP.NET Core application.
app.Run();

Aggiungere ActivityEnrichingProcessor.cs al progetto con il codice seguente:

public class ActivityEnrichingProcessor : BaseProcessor<Activity>
{
    public override void OnEnd(Activity activity)
    {
        // The updated activity will be available to all processors which are called after this processor.
        activity.DisplayName = "Updated-" + activity.DisplayName;
        activity.SetTag("CustomDimension1", "Value1");
        activity.SetTag("CustomDimension2", "Value2");
    }
}

Impostare l'IP utente

È possibile popolare il campo client_IP delle richieste impostando un attributo sull'intervallo. Application Insights usa l'indirizzo IP per generare gli attributi di posizione utente e poi lo rimuove per impostazione predefinita.

Usare l'esempio di aggiunta di proprietà personalizzata, ma sostituire le righe di codice seguenti in ActivityEnrichingProcessor.cs:

// Add the client IP address to the activity as a tag.
// only applicable in case of activity.Kind == Server
activity.SetTag("client.address", "<IP Address>");

Impostare l'ID utente o l'ID utente autenticato

È possibile popolare il campo user_Id o user_AuthenticatedId per le richieste usando le indicazioni seguenti. L'ID utente è un ID utente anonimo. L'ID utente autenticato è un ID utente noto.

Importante

Prima di impostare l'ID utente autenticato, consultare le leggi sulla privacy applicabili.

Usare l'esempio di aggiunta di proprietà personalizzata.

// Add the user ID to the activity as a tag, but only if the activity is not null.
activity?.SetTag("enduser.id", "<User Id>");

Aggiungere attributi di log

OpenTelemetry usa ILogger di .NET. È possibile allegare dimensioni personalizzate ai log usando un modello di messaggio.

Filtrare i dati di telemetria

È possibile usare i modi seguenti per filtrare i dati di telemetria prima di uscire dall'applicazione.

  1. Molte librerie di strumentazione offrono un'opzione di filtro. Per indicazioni, vedere i file leggimi delle singole librerie di strumentazione:

  2. Usare un processore personalizzato:

    Suggerimento

    Aggiungere il processore illustrato qui prima di aggiungere Monitoraggio di Azure.

    // Create an ASP.NET Core application builder.
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Configure the OpenTelemetry tracer provider to add a new processor named ActivityFilteringProcessor.
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryTracerProvider((sp, builder) => builder.AddProcessor(new ActivityFilteringProcessor()));
// Configure the OpenTelemetry tracer provider to add a new source named "ActivitySourceName".
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryTracerProvider((sp, builder) => builder.AddSource("ActivitySourceName"));
// Add the Azure Monitor telemetry service to the application. This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();

// Build the ASP.NET Core application.
var app = builder.Build();

// Start the ASP.NET Core application.
app.Run();

    Aggiungere ActivityFilteringProcessor.cs al progetto con il codice seguente:

    public class ActivityFilteringProcessor : BaseProcessor<Activity>
{
    // The OnStart method is called when an activity is started. This is the ideal place to filter activities.
    public override void OnStart(Activity activity)
    {
        // prevents all exporters from exporting internal activities
        if (activity.Kind == ActivityKind.Internal)
        {
            activity.IsAllDataRequested = false;
        }
    }
}

  3. Se un'origine specifica non viene aggiunta in modo esplicito tramite AddSource("ActivitySourceName"), nessuna delle attività create tramite tale origine viene esportata.

Ottenere l'ID di traccia o l'ID intervallo

Potrebbe essere necessario ottenere l'ID di traccia o l'ID intervallo. Se sono stati inviati log a una destinazione diversa da Application Insights, è consigliabile aggiungere l'ID di traccia o l'ID intervallo. In questo modo è possibile migliorare la correlazione durante il debug e la diagnosi dei problemi.

Nota

Le classi Activity e ActivitySource dello spazio dei nomi System.Diagnostics rappresentano rispettivamente i concetti OpenTelemetry di Span e Tracer. Ciò è dovuto al fatto che parti dell'API di traccia OpenTelemetry vengono incorporate direttamente nel runtime .NET. Per altre informazioni, vedere Introduzione all'API di traccia .NET OpenTelemetry.

// Get the current activity.
Activity activity = Activity.Current;
// Get the trace ID of the activity.
string traceId = activity?.TraceId.ToHexString();
// Get the span ID of the activity.
string spanId = activity?.SpanId.ToHexString();

Passaggi successivi

Domande frequenti

Questa sezione fornisce le risposte alle domande comuni.

Che cos'è OpenTelemetry?

Si tratta di un nuovo standard open source per l'osservabilità. Per altre informazioni, vedere OpenTelemetry.

Perché Monitoraggio di Azure Microsoft investe in OpenTelemetry?

Microsoft è tra i maggiori collaboratori di OpenTelemetry.

Le principali proposte di valore di OpenTelemetry sono il fatto che sia indipendente dal fornitore e che offra API/SDK coerenti in tutti i linguaggi.

Riteniamo che nel tempo OpenTelemetry consentirà ai clienti di Monitoraggio di Azure di osservare le applicazioni scritte in altri linguaggi oltre ai linguaggi supportati. Espande anche i tipi di dati che è possibile raccogliere tramite un set completo di librerie di strumentazione. Inoltre, OpenTelemetry Software Development Kit (SDK) tende a essere più efficiente su larga scala rispetto ai predecessori, gli SDK di Application Insights.

Infine, OpenTelemetry si allinea alla strategia di Microsoft che si prefigge di adottare l'open source.

Qual è lo stato di OpenTelemetry?

Vedere Stato di OpenTelemetry.

Che cos'è la distribuzione OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure?

Può essere considerata un wrapper sottile che aggrega tutti i componenti OpenTelemetry per un'esperienza di prima classe in Azure. In OpenTelemetry questo wrapper è detto anche distribuzione.

Perché è consigliabile usare la distribuzione OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure?

L'uso della distribuzione OpenTelemetry di Azure Monitor presenta diversi vantaggi rispetto a OpenTelemetry nativo della community:

Nello spirito di OpenTelemetry, abbiamo progettato la distribuzione in modo che sia aperta ed estendibile. Ad esempio, è possibile aggiungere:

  • Esportazione del protocollo OTLP (OpenTelemetry Protocol) e invio simultaneo a una seconda destinazione
  • Altre librerie di strumentazione non incluse nella distribuzione

Poiché la distribuzione fornisce una distribuzione OpenTelemetry, la distribuzione supporta qualsiasi elemento supportato da OpenTelemetry. Ad esempio, è possibile aggiungere altri processori di telemetria, utilità di esportazione o librerie di strumentazione, se OpenTelemetry li supporta.

Nota

La distribuzione imposta il campionatore su un campionatore personalizzato a frequenza fissa per Application Insights. È possibile passare a un campionatore diverso, ma ciò potrebbe disabilitare alcune delle funzionalità incluse della distribuzione. Per altre informazioni sul campionatore supportato, vedere la sezione Abilitare il campionamento di Configurare OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure.

Per i linguaggi privi di un utilità di esportazione OpenTelemetry autonoma supportata, la distribuzione OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure è l'unico modo attualmente supportato per usare OpenTelemetry con Monitoraggio di Azure. Per i linguaggi con un utilità di esportazione OpenTelemetry autonoma supportata, è possibile usare la distribuzione OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure o l'utilità di esportazione OpenTelemetry autonoma appropriata a seconda dello scenario di telemetria. Per altre informazioni, vedere Quando usare l'utilità di esportazione OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure?.

Come è possibile testare la distribuzione OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure?

Consultare la documentazione di abilitazione per .NET, Java, JavaScript (Node.js) e Python.

È consigliabile usare OpenTelemetry o l'SDK Application Insights?

È consigliabile usare la distribuzione OpenTelemetry, a meno che non sia necessaria una funzionalità disponibile solo con il supporto formale nell'SDK Application Insights.

L'adozione di OpenTelemetry ora consente di non dover effettuare la migrazione in un secondo momento.

Quando è consigliabile usare l'utilità di esportazione OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure?

Per ASP.NET Core, Java, Node.js e Python, è consigliabile usare la distribuzione OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure. Si tratta di una riga di codice con cui iniziare.

Per tutti gli altri scenari .NET, inclusi ASP.NET classico, app console, Windows Forms (WinForms) e così via, è consigliabile usare l'utilità di esportazione OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure .NET: Azure.Monitor.OpenTelemetry.Exporter.

Per scenari di telemetria Python più complessi che richiedono una configurazione avanzata, è consigliabile usare l'utilità di esportazione OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure Python.

Qual è lo stato di rilascio corrente delle funzionalità della distribuzione OpenTelemetry di Monitoraggio di Azure?

Nel grafico seguente viene visualizzato il supporto delle funzionalità OpenTelemetry per ogni linguaggio.

Funzionalità .NET Node.js Python Java
Traccia distribuita ✅ ✅ ✅ ✅
Metriche personalizzate ✅ ✅ ✅ ✅
Metriche standard (accuratezza attualmente interessata dal campionamento) ✅ ✅ ✅ ✅
Campionamento a frequenza fissa ✅ ✅ ✅ ✅
Archiviazione offline e retry automatici ✅ ✅ ✅ ✅
Segnalazione eccezioni ✅ ✅ ✅ ✅
Raccolta di log ✅ ⚠️ ✅ ✅
Eventi personalizzati ⚠️ ⚠️ ⚠️ ✅
Autenticazione Microsoft Entra ✅ ✅ ✅ ✅
Metriche attive ✅ ✅ ✅ ✅
Filtro delle metriche attive ❌ ❌ ❌ ❌
Rilevare il contesto delle risorse per macchine virtuali/set di scalabilità di macchine virtuali e servizio app ✅ ❌ ✅ ✅
Rilevare il contesto delle risorse per servizio Azure Kubernetes e Funzioni ❌ ❌ ❌ ✅
Eventi di test della disponibilità generati tramite l'API Traccia disponibilità ❌ ❌ ❌ ✅
Filtrare le richieste, le dipendenze, i log e le eccezioni in base all'ID utente anonimo e all'origine sintetica ❌ ❌ ❌ ✅
Filtrare dipendenze, log ed eccezioni in base al nome dell'operazione ❌ ❌ ❌ ✅
Campionamento adattivo ❌ ❌ ❌ ✅
Profiler ✅ ❌ ❌ ⚠️
Debugger di snapshot ✅ ❌ ❌ ❌

Chiave

È possibile usare OpenTelemetry per i Web browser?

Sì, ma non è consigliabile e Azure non lo supporta. OpenTelemetry JavaScript è fortemente ottimizzato per Node.js. È invece consigliabile usare l'SDK JavaScript Application Insights.

Per quando è prevista la disponibilità dell'SDK OpenTelemetry per l'uso nei Web browser?

L'SDK Web OpenTelemetry non ha una timeline di disponibilità determinata. Probabilmente serviranno diversi anni perché un SDK browser sia una valida alternativa all'SDK JavaScript di Application Insights.

Oggi è possibile testare OpenTelemetry in un Web browser?

La sandbox Web OpenTelemetry è un fork progettato per consentire il funzionamento di OpenTelemetry in un browser. Non è ancora possibile inviare dati di telemetria ad Application Insights. L'SDK non definisce eventi client generali.

L'esecuzione di Application Insights insieme a agenti concorrenti come AppDynamics, DataDog e NewRelic è supportata?

Non sono previsti il supporto e il test di questa pratica, anche se le distribuzioni consentono di esportare simultaneamente verso un endpoint OTLP e Monitoraggio di Azure.

È possibile usare funzionalità di anteprima negli ambienti di produzione?

Non è una scelta consigliata. Vedere Condizioni per l'utilizzo supplementari per le anteprime di Microsoft Azure.

Qual è la differenza tra strumentazione manuale e automatica?

Vedere la panoramica di OpenTelemetry.

Che cos'è l'agente di raccolta OpenTelemetry?

Alcuni clienti usano l'agente di raccolta OpenTelemetry come alternativa agente, anche se al momento Microsoft non supporta ufficialmente un approccio basato su agente per il monitoraggio delle applicazioni. Nel frattempo, la community open source ha contribuito a un'utilità di esportazione di Monitoraggio di Azure dell'agente di raccolta OpenTelemetry che alcuni clienti usano per inviare dati ad Application Insights di Monitoraggio di Azure. Questo non è supportato da Microsoft.

Qual è la differenza tra OpenCensus e OpenTelemetry?

OpenCensus è il precursore di OpenTelemetry. Microsoft ha contribuito a riunire OpenTracing e OpenCensus per creare OpenTelemetry, un unico standard di osservabilità a livello globale. L'SDK Python attualmente consigliato per la produzione per Monitoraggio di Azure si basa su OpenCensus. Microsoft si impegna a rendere Monitoraggio di Azure basato su OpenTelemetry.

Risoluzione dei problemi

Non funziona? Vedere la pagina relativa alla risoluzione dei problemi di ASP.NET Core.

Supporto tecnico

Selezionare la scheda del linguaggio scelto per scoprire le opzioni di supporto.

Feedback su OpenTelemetry

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