Azure Functions で OpenTelemetry を使用する

この記事では、OpenTelemetry 形式でログおよびトレースデータをエクスポートするように関数アプリを構成する方法について説明します。 Azure Functions は、Functions ホストプロセスと、関数コードを実行する言語固有のワーカープロセスの両方から、関数の実行に関するテレメトリデータを生成します。既定では、このテレメトリデータは Application Insights SDK を使用して Application Insights に送信されます。ただし、OpenTelemetry セマンティクスを使用してこのデータをエクスポートすることもできます。 OpenTelemetry 形式を使用して Application Insights にデータを送信することはできますが、同じデータを他の OpenTelemetry 準拠のエンドポイントにエクスポートすることもできます。

関数アプリで OpenTelemetry を有効にすると、次の利点が得られます。

ホストとアプリケーションコードの両方で生成されるトレースとログ間でデータを関連付けます。
エクスポート可能なテレメトリデータの一貫性のある標準ベースの生成を可能にします。
OpenTelemetry 準拠のデータを使用できる他のプロバイダーとの統合。

この記事を使用する場合は、次の考慮事項に注意してください。

OpenTelemetry と Azure Functions をすぐに使い始めるのに役立つ OpenTelemetry チュートリアルをお試しください。この記事では、Azure Developer CLI (azd) を使用して、分散トレースに OpenTelemetry 統合を使用する関数アプリを作成してデプロイします。
この記事は選択された開発言語を対象としているため、記事の上部で適切な言語を必ず選択してください。

OpenTelemetry は現在、 C# インプロセスアプリではサポートされていません。

OpenTelemetry は、ホスト構成 (host.json) とコードプロジェクトの両方で、関数アプリレベルで有効になります。関数は、言語固有のワーカープロセスで実行されている関数コードから OpenTelemetry データをエクスポートするためのクライアント最適化エクスペリエンスも提供します。

Functions ホストで OpenTelemetry を有効にする

関数アプリの host.json ファイルで OpenTelemetry 出力を有効にすると、アプリで使用されている言語スタックに関係なく、ホストによって OpenTelemetry 出力がエクスポートされます。

Functions ホストからの OpenTelemetry 出力を有効にするには、コードプロジェクトの host.json ファイルを更新して、ルートコレクションに "telemetryMode": "OpenTelemetry" 要素を追加します。 OpenTelemetry を有効にすると、host.json ファイルは次のようになります。

{
    "version": "2.0",
    "telemetryMode": "OpenTelemetry",
    ...
}

アプリケーション設定の構成

host.json ファイルで OpenTelemetry を有効にすると、アプリの環境変数によって、OpenTelemetry でサポートされているアプリケーション設定に基づいてデータを送信するためのエンドポイントが決まります。

OpenTelemetry の出力先に基づいて、関数アプリで特定のアプリケーション設定を作成します。 Application Insights と OpenTelemetry プロトコル (OTLP) エクスポーターの両方に接続設定を指定すると、OpenTelemetry データが両方のエンドポイントに送信されます。

Application Insights
OTLP エクスポーター

APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING: Application Insights ワークスペースの接続文字列。この設定が存在すると、OpenTelemetry データがそのワークスペースに送信されます。 OpenTelemetry を有効にせずに Application Insights に接続するには、同じ設定を使用します。アプリにこの設定がまだない場合は、Application Insights の統合を有効にする必要がある場合があります。

JAVA_APPLICATIONINSIGHTS_ENABLE_TELEMETRY: Functions ホストが Java ワーカープロセスで OpenTelemetry ログを直接ストリーミングできるように、 true に設定すると、ホストレベルのエントリが重複しないようにします。

PYTHON_APPLICATIONINSIGHTS_ENABLE_TELEMETRY: Functions ホストが OpenTelemetry ログを直接ストリーミングできるように、Functions ホストが true に設定すると、ホストレベルのエントリの重複を防ぐことができます。

Azure Functions では、OpenTelemetry データを OTLP 準拠のエンドポイントにエクスポートできます。構成する必要がある特定の環境変数は、選択した監視プロバイダー (Datadog、New Relic、Grafana など) によって異なります。

ほとんどのプロバイダーには次のものが必要です。

OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT: 監視プロバイダーによって提供される OTLP エンドポイント URL。

多くのプロバイダーには、次のものが必要です。

OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS: API キーなどの認証資格情報のヘッダー。

PYTHON_ENABLE_OPENTELEMETRY: true に設定することにより、Functions ホストが Python ワーカープロセスから OpenTelemetry ログを直接ストリーミングでき、ホストレベルのエントリの重複を防ぎます。

Azure Functions では、 OpenTelemetry SDK 構成ドキュメントで定義されているすべての環境変数がサポートされています。ただし、必要な特定の変数と値はプロバイダーによって異なります。以下については、監視プロバイダーのドキュメントを参照してください。

必要なエンドポイント URL と認証方法
推奨される構成設定
プロバイダー固有の環境変数
その他のセットアップ手順

必要なすべての環境変数をアプリケーション設定として関数アプリに追加します。

Application Insights に送信されたホストからの OpenTelemetry 出力も必要な場合を除き、 APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING 設定を削除します。

アプリで OpenTelemetry を有効にする

OpenTelemetry を使用するように Functions ホストを構成したら、OpenTelemetry データを出力するようにアプリケーションコードを更新します。ホストとアプリケーションコードの両方で OpenTelemetry を有効にすると、Functions ホストプロセスと言語ワーカープロセスによって出力されるトレースとログの間の相関関係が向上します。

OpenTelemetry を使用するようにアプリケーションをインストルメント化する方法は、ターゲットの OpenTelemetry エンドポイントによって異なります。

この記事の例では、アプリでバージョン 2.x 以降のIHostApplicationBuilder で使用できるを使用していることを前提としています。詳細については、C# 分離ワーカーモデルガイドのバージョン 2.x を参照してください。

次のコマンドを実行して、必要なアセンブリをアプリにインストールします。

Application Insights
OTLP エクスポーター

dotnet add package Microsoft.Azure.Functions.Worker.OpenTelemetry
dotnet add package OpenTelemetry.Extensions.Hosting 
dotnet add package Azure.Monitor.OpenTelemetry.Exporter

dotnet add package Microsoft.Azure.Functions.Worker.OpenTelemetry
dotnet add package OpenTelemetry.Extensions.Hosting 
dotnet add package OpenTelemetry.Exporter.OpenTelemetryProtocol

Program.cs プロジェクトファイルに、次の using ステートメントを追加します。
- Application Insights
- OTLP エクスポーター
```
using Azure.Monitor.OpenTelemetry.Exporter; 
```
```
using OpenTelemetry; 
```
プロジェクトのスタートアップで IHostBuilder と IHostApplicationBuilderのどちらを使用するかに基づいて OpenTelemetry を構成します。後者は、.NET 分離ワーカーモデル拡張機能の v2.x で導入されました。
program.csで、次のコード行をConfigureFunctionsWebApplication後に追加します。
```
builder.Services.AddOpenTelemetry()
    .UseFunctionsWorkerDefaults()
    .UseAzureMonitorExporter();
```
program.csで、ConfigureServices パイプラインに次のHostBuilder呼び出しを追加します。
```
.ConfigureServices(s =>
{
    s.AddOpenTelemetry()
    .UseFunctionsWorkerDefaults()
    .UseAzureMonitorExporter();
})
```
program.csで、次のコード行をConfigureFunctionsWebApplication後に追加します。
```
builder.Services.AddOpenTelemetry()
    .UseFunctionsWorkerDefaults()
    .UseOtlpExporter();
```
program.csで、ConfigureServices パイプラインに次のHostBuilder呼び出しを追加します。
```
.ConfigureServices(s =>
{
    s.AddOpenTelemetry()
    .UseFunctionsWorkerDefaults()
    .UseOtlpExporter();
})
```
同じアプリから両方の OpenTelemetry エンドポイントにエクスポートできます。

必要なライブラリをアプリに追加します。ライブラリを追加する方法は、Maven と Kotlin のどちらを使用してデプロイするか、Application Insights にもデータを送信するかどうかによって異なります。

<dependency>
  <groupId>com.microsoft.azure.functions</groupId>
  <artifactId>azure-functions-java-opentelemetry</artifactId>
  <version>1.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>com.azure</groupId>
  <artifactId>azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure</artifactId>
  <version>1.2.0</version>
</dependency>

implementation("com.microsoft.azure.functions:azure-functions-java-opentelemetry:1.0.0")
implementation("com.azure:azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure:1.2.0")

<dependency>
  <groupId>com.microsoft.azure.functions</groupId>
  <artifactId>azure-functions-java-opentelemetry</artifactId>
  <version>1.0.0</version>
</dependency>

implementation("com.microsoft.azure.functions:azure-functions-java-opentelemetry:1.0.0")

(省略可能)カスタムスパンを作成するには、次のコードを追加します。

import com.microsoft.azure.functions.opentelemetry.FunctionsOpenTelemetry;
import io.opentelemetry.api.trace.Span;
import io.opentelemetry.api.trace.SpanKind;
import io.opentelemetry.context.Scope;

Span span = FunctionsOpenTelemetry.startSpan(
        "com.contoso.PaymentFunction",  // tracer name
        "validateCharge",               // span name
        null,                           // parent = current context
        SpanKind.INTERNAL);

try (Scope ignored = span.makeCurrent()) {
    // business logic here
} finally {
    span.end();
}

プロジェクトディレクトリに次の npm パッケージをインストールします。

Application Insights
OTLP エクスポーター

npm install @opentelemetry/api 
npm install @opentelemetry/auto-instrumentations-node 
npm install @azure/monitor-opentelemetry-exporter 
npm install @azure/functions-opentelemetry-instrumentation

npm install @opentelemetry/api 
npm install @opentelemetry/auto-instrumentations-node 
npm install @opentelemetry/exporter-logs-otlp-http 
npm install @azure/functions-opentelemetry-instrumentation

プロジェクトにコードファイルを作成し、この新しいファイルに次のコードをコピーして貼り付け、ファイルを src/index.js として保存します。

Application Insights
OTLP エクスポーター

const { AzureFunctionsInstrumentation } = require('@azure/functions-opentelemetry-instrumentation');
const { AzureMonitorLogExporter, AzureMonitorTraceExporter } = require('@azure/monitor-opentelemetry-exporter');
const { getNodeAutoInstrumentations, getResourceDetectors } = require('@opentelemetry/auto-instrumentations-node');
const { registerInstrumentations } = require('@opentelemetry/instrumentation');
const { detectResourcesSync } = require('@opentelemetry/resources');
const { LoggerProvider, SimpleLogRecordProcessor } = require('@opentelemetry/sdk-logs');
const { NodeTracerProvider, SimpleSpanProcessor } = require('@opentelemetry/sdk-trace-node');

const resource = detectResourcesSync({ detectors: getResourceDetectors() });

const tracerProvider = new NodeTracerProvider({ resource });
tracerProvider.addSpanProcessor(new SimpleSpanProcessor(new AzureMonitorTraceExporter()));
tracerProvider.register();

const loggerProvider = new LoggerProvider({ resource });
loggerProvider.addLogRecordProcessor(new SimpleLogRecordProcessor(new AzureMonitorLogExporter()));

registerInstrumentations({
    tracerProvider,
    loggerProvider,
    instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations(), new AzureFunctionsInstrumentation()],
});

const { AzureFunctionsInstrumentation } = require('@azure/functions-opentelemetry-instrumentation');
const { getNodeAutoInstrumentations, getResourceDetectors } = require('@opentelemetry/auto-instrumentations-node');
const { OTLPLogExporter } = require('@opentelemetry/exporter-logs-otlp-http');
const { OTLPTraceExporter } = require('@opentelemetry/exporter-trace-otlp-http');
const { registerInstrumentations } = require('@opentelemetry/instrumentation');
const { detectResourcesSync } = require('@opentelemetry/resources');
const { LoggerProvider, SimpleLogRecordProcessor } = require('@opentelemetry/sdk-logs');
const { NodeTracerProvider, SimpleSpanProcessor } = require('@opentelemetry/sdk-trace-node');

const resource = detectResourcesSync({ detectors: getResourceDetectors() });

const tracerProvider = new NodeTracerProvider({ resource });
tracerProvider.addSpanProcessor(new SimpleSpanProcessor(new OTLPTraceExporter()));
tracerProvider.register();

const loggerProvider = new LoggerProvider({ resource });
loggerProvider.addLogRecordProcessor(new SimpleLogRecordProcessor(new OTLPLogExporter()));

registerInstrumentations({
    tracerProvider,
    loggerProvider,
    instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations(), new AzureFunctionsInstrumentation()],
});

package.json ファイルの main フィールドを更新して、新しい src/index.js ファイルを含めます。例えば次が挙げられます。
```
"main": "src/{index.js,functions/*.js}"
```

プロジェクトにコードファイルを作成し、この新しいファイルに次のコードをコピーして貼り付け、ファイルを src/index.ts として保存します。

Application Insights
OTLP エクスポーター

import { AzureFunctionsInstrumentation } from '@azure/functions-opentelemetry-instrumentation';
import { AzureMonitorLogExporter, AzureMonitorTraceExporter } from '@azure/monitor-opentelemetry-exporter';
import { getNodeAutoInstrumentations, getResourceDetectors } from '@opentelemetry/auto-instrumentations-node';
import { registerInstrumentations } from '@opentelemetry/instrumentation';
import { detectResourcesSync } from '@opentelemetry/resources';
import { LoggerProvider, SimpleLogRecordProcessor } from '@opentelemetry/sdk-logs';
import { NodeTracerProvider, SimpleSpanProcessor } from '@opentelemetry/sdk-trace-node';

const resource = detectResourcesSync({ detectors: getResourceDetectors() });

const tracerProvider = new NodeTracerProvider({ resource });
tracerProvider.addSpanProcessor(new SimpleSpanProcessor(new AzureMonitorTraceExporter()));
tracerProvider.register();

const loggerProvider = new LoggerProvider({ resource });
loggerProvider.addLogRecordProcessor(new SimpleLogRecordProcessor(new AzureMonitorLogExporter()));

registerInstrumentations({
    tracerProvider,
    loggerProvider,
    instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations(), new AzureFunctionsInstrumentation()],
});

import { AzureFunctionsInstrumentation } from '@azure/functions-opentelemetry-instrumentation';
import { getNodeAutoInstrumentations, getResourceDetectors } from '@opentelemetry/auto-instrumentations-node';
import { OTLPLogExporter } from '@opentelemetry/exporter-logs-otlp-http';
import { OTLPTraceExporter } from '@opentelemetry/exporter-trace-otlp-http';
import { registerInstrumentations } from '@opentelemetry/instrumentation';
import { detectResourcesSync } from '@opentelemetry/resources';
import { LoggerProvider, SimpleLogRecordProcessor } from '@opentelemetry/sdk-logs';
import { NodeTracerProvider, SimpleSpanProcessor } from '@opentelemetry/sdk-trace-node';

const resource = detectResourcesSync({ detectors: getResourceDetectors() });

const tracerProvider = new NodeTracerProvider({ resource });
tracerProvider.addSpanProcessor(new SimpleSpanProcessor(new OTLPTraceExporter()));
tracerProvider.register();

const loggerProvider = new LoggerProvider({ resource });
loggerProvider.addLogRecordProcessor(new SimpleLogRecordProcessor(new OTLPLogExporter()));

registerInstrumentations({
    tracerProvider,
    loggerProvider,
    instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations(), new AzureFunctionsInstrumentation()],
});

package.json ファイルの main フィールドを更新して、この新しい src/index.ts ファイルの出力を含めます。これは、次のようになります。
```
"main": "dist/src/{index.js,functions/*.js}"
```

重要

言語ワーカーからの Application Insights への OpenTelemetry 出力は、PowerShell アプリでは現在サポートされていません。代わりに、OTLP エクスポーターエンドポイントを使用することもできます。 Application Insights への OpenTelemetry 出力用にホストを構成する場合、PowerShell ワーカープロセスによって生成されたログは転送されますが、現時点では分散トレースはサポートされていません。

これらの手順は、OTLP エクスポーターにのみ適用されます。

値が OTEL_FUNCTIONS_WORKER_ENABLED の True という名前のアプリケーション設定を追加します。
アプリのルートにアプリレベルの Modules フォルダーを作成し、次のコマンドを実行します。
```
Save-Module -Name AzureFunctions.PowerShell.OpenTelemetry.SDK
```
このコマンドは、必要な AzureFunctions.PowerShell.OpenTelemetry.SDK モジュールをアプリに直接インストールします。 requirements.psd1 ファイルを使用してこの依存関係を自動的にインストールすることはできません。マネージド依存関係は、Flex 従量課金プランプレビューでは現在サポートされていないためです。

次のコードを profile.ps1 ファイルに追加します。

Import-Module AzureFunctions.PowerShell.OpenTelemetry.SDK -Force -ErrorAction Stop 
Initialize-FunctionsOpenTelemetry

コメントを解除するか、自分を追加するかに関係なく、これらのライブラリが requirements.txt ファイル内にあることを確認します。
- Application Insights
- OTLP エクスポーター
```
azure-monitor-opentelemetry
```
```
opentelemetry-api
opentelemetry-sdk
opentelemetry-exporter-otlp
opentelemetry-instrumentation-logging
```
function_app.py メインエントリポイントファイルに次のコードを追加します。
- Application Insights
- OTLP エクスポーター
アプリケーション設定に PYTHON_APPLICATIONINSIGHTS_ENABLE_TELEMETRY=true を既に追加している場合は、この手順をスキップできます。自動インストルメンテーションなしで Application Insights コレクションを手動で有効にするには、次のコードをアプリに追加します。
```
from azure.monitor.opentelemetry import configure_azure_monitor 
configure_azure_monitor() 
```
OpenTelemetry を使用して、トレース、メトリック、およびログのエクスポートを手動で構成する必要があります。詳細については、Python の「インストルメンテーション」をご覧ください。

この例では、ログをエクスポートするための簡単な実装を示します。
```
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

from opentelemetry import _logs
from opentelemetry.sdk._logs import LoggerProvider, LoggingHandler
from opentelemetry.sdk._logs.export import BatchLogRecordProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http._log_exporter import OTLPLogExporter

# Initialize logging and an exporter that can send data to an OTLP endpoint by attaching OTLP handler to root logger
# SELECT * FROM Log WHERE instrumentation.provider='opentelemetry'
_logs.set_logger_provider(
    LoggerProvider(resource=Resource.create(OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES))
)
logging.getLogger().addHandler(
    LoggingHandler(
        logger_provider=_logs.get_logger_provider().add_log_record_processor(
            BatchLogRecordProcessor(OTLPLogExporter())
        )
    )
)
```
OpenTelemetry コンポーネントを使用してログを収集する方法については、 OpenTelemetry Logging SDK を確認してください。
SDK をさらに構成する方法のオプションについては、 Azure Monitor Distro の使用状況に関するドキュメントを参照してください。

OpenTelemetry に関する考慮事項

OpenTelemetry を使用してデータをエクスポートする場合は、これらの考慮事項に留意してください。

Azure portal では、テレメトリが Azure Monitor に送信された場合にのみ、 Recent function invocation トレースがサポートされます。
OpenTelemetry を使用するようにホストを構成すると、Azure portal ではログストリーミングがサポートされません。
telemetryModeを OpenTelemetry に設定した場合、host.json の logging.applicationInsights セクションの構成は適用されません。

カスタムスパンには、すべてのリソース属性が自動的に含まれており、アプリで構成されたエクスポーターが使用されます。
ローカル開発中を含め、アプリが Azure の外部で実行されている場合、リソース検出機能によって、 service.name 属性が既定で java-function-app に設定されます。
単体テスト中にローカルで実行するときにテレメトリを無音にするには、次の Java 仮想マシン (JVM) フラグを使用します。
- -Dotel.traces.exporter=none
- -Dotel.metrics.exporter=none
- -Dotel.logs.exporter=none

ミドルウェアを手動で登録する必要はありません。Java ワーカー自動検出 OpenTelemetryInvocationMiddleware。

トラブルシューティング

OpenTelemetry を使用してデータをエクスポートする場合は、これらの一般的な問題と解決策に留意してください。

ログのフィルター処理

関数アプリでログフィルター処理を正しく構成するには、ホストプロセスとワーカープロセスの違いを理解する必要があります。

ホストプロセスは、トリガー、スケーリングを管理し、初期化ログ、要求トレース、ランタイム正常性情報などのシステムレベルのテレメトリを出力する Azure Functions ランタイムです。

ワーカープロセスは言語固有であり、関数コードを実行し、アプリケーションログとテレメトリを個別に生成します。

重要

host.json で定義されたフィルターは、ホストプロセスによって生成されたログにのみ適用されます。ワーカープロセスからログをフィルター処理するには、言語固有の OpenTelemetry 設定を使用する必要があります。

例: host.json内のすべてのプロバイダーのホストログをフィルター処理する

ホストによって管理されているすべてのプロバイダーにグローバルログレベルを設定するには、次の方法を使用します。

{
  "version": "2.0",
  "telemetryMode": "OpenTelemetry",
  "logging": {
    "logLevel": {
      "default": "Warning"
    }
  }
}

例: OpenTelemetry ロガープロバイダーに対してのみログをフィルター処理する

このアプローチを使用して、OpenTelemetry ロガープロバイダーのみをターゲットにし、他のプロバイダー (コンソールやファイルログなど) は影響を受けないようにします。

{
  "version": "2.0",
  "telemetryMode": "OpenTelemetry",
  "logging": {
    "OpenTelemetry": {
      "logLevel": {
        "default": "Warning"
      }
    }
  }
}

コンソールのログ記録

Functions ホストは、stdout または stderr に書き込まれたものを自動的にキャプチャし、テレメトリパイプラインに転送します。 ConsoleExporter も使用するか、コード内のコンソールに直接書き込む場合は、テレメトリデータで重複ログが発生する可能性があります。

注

テレメトリエントリが重複しないようにするには、ConsoleExporter を追加したり、運用環境のコードでコンソールに書き込んだりしないでください。

Microsoft Entra 認証

OpenTelemetry で Microsoft Entra 認証を使用する場合は、ホストプロセスとワーカープロセスの両方に対して認証を個別に構成する必要があります。

ホストプロセスの認証を構成するには、「 Microsoft Entra 認証を要求する」を参照してください。

ワーカープロセスの認証を構成するには、「 Microsoft Entra 認証を有効にする」を参照してください。

リソース属性のサポート

Azure Monitor でのリソース属性のサポートは現在プレビュー段階です。この機能を有効にするには、 OTEL_DOTNET_AZURE_MONITOR_ENABLE_RESOURCE_METRICS 環境変数を trueに設定します。この設定では、リソース属性がカスタムメトリックテーブルに取り込まれます。

要求テレメトリの重複

ホストプロセスは、要求テレメトリを自動的に出力します。ワーカープロセスが要求追跡ライブラリ (.NET の AspNetCoreInstrumentation など) でもインストルメント化されている場合、同じ要求が 2 回報告されます。

注

通常、Azure Monitor Distro には .NET の AspNetCoreInstrumentation と他の言語での同様のインストルメンテーションが含まれるため、ワーカープロセスで Azure Monitor ディストリビューションを使用してテレメトリの重複を防ぐのは避けてください。

ログスコープが含まれていません

既定では、ワーカープロセスのログにはスコープは含まれません。スコープを有効にするには、worker でこの設定を明示的に構成する必要があります。次の例は、.NET Isolated でスコープを有効にする方法を示しています。

builder.Logging.AddOpenTelemetry(b => b.IncludeScopes = true);

リクエストテレメトリーがありません

HTTP、Service Bus、Event Hubs などのトリガーは、分散トレースのコンテキスト伝達に依存します。既定の動作として親ベースのサンプリングを使用する場合、受信要求またはメッセージがサンプリングされない場合、要求テレメトリは生成されません。

OperationId の重複

Azure Functions では、テレメトリの関連付けに使用される OperationId は、受信要求またはメッセージの traceparent 値から直接取得されます。複数の呼び出しで同じ traceparent 値が再利用される場合、それらはすべて同じ OperationIdを取得します。

環境変数を使用して OpenTelemetry を構成する

OpenTelemetry の動作は、標準の環境変数を使用して構成できます。これらの変数は、さまざまな言語とランタイム間で動作を制御する一貫した方法を提供します。サンプリング戦略、エクスポーター設定、リソース属性を調整できます。サポートされている環境変数の詳細については、 OpenTelemetry のドキュメントを参照してください。

診断を使用して監視の問題をトラブルシューティングする

Azure portal の Azure Functions 診断は、潜在的な監視関連の問題を検出して診断するのに役立つリソースです。

アプリで診断にアクセスするには:

Azure portal で、関数アプリリソースに移動します。
左側のウィンドウで、[問題の診断と解決] を選択し、機能アプリのテレメトリが不足している場合の Application Insights または OpenTelemetry ワークフローを検索します。
このワークフローを選択し、インジェスト方法を選択して、[ 次へ] を選択します。
トラブルシューティングツールによって提供されるガイドラインと推奨事項を確認します。

次のステップ

OpenTelemetry と Azure Functions の監視の詳細については、以下をご覧ください。

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Last updated on 2025-11-17