Delen via

Metrische gegevens in Application Insights

Application Insights ondersteunt drie verschillende typen metrische gegevens: standaard (vooraf samengevoegd), op logboeken gebaseerd en aangepaste metrische gegevens. Elk item biedt een unieke waarde voor het bewaken van de toepassingsstatus, diagnostische gegevens en analyses. Ontwikkelaars die toepassingen instrumenteren, kunnen bepalen welk type metrische waarde het meest geschikt is voor een bepaald scenario. Beslissingen zijn gebaseerd op de grootte van de toepassing, het verwachte volume van telemetrie en zakelijke vereisten voor precisie en waarschuwingen voor metrische gegevens. In dit artikel wordt het verschil uitgelegd tussen alle ondersteunde typen metrische gegevens.

Metrische standaardgegevens

Application Insights verzamelt en bewaakt standaardgegevens automatisch. Deze vooraf gedefinieerde metrische gegevens hebben betrekking op een breed scala aan prestatie- en gebruiksindicatoren, zoals CPU-gebruik, geheugenverbruik, aanvraagsnelheden en reactietijden. U hoeft niets te configureren om ze te gaan gebruiken. Tijdens het verzamelen worden metrische standaardgegevens door de service samengevoegd en opgeslagen als een tijdreeks in een gespecialiseerde opslagplaats met alleen sleuteldimensies. Dit ontwerp verbetert de queryprestaties. Vanwege hun snelheid en structuur werken standaardgegevens het beste voor bijna realtime waarschuwingen en responsieve dashboards.

Metrische gegevens op basis van logboeken

Loggebaseerde metrische gegevens in Application Insights zijn een concept dat van toepassing is tijdens query-uitvoering. Het systeem vertegenwoordigt deze als tijdreeks die is gebouwd op basis van de logboekgegevens van uw toepassing. De onderliggende logboeken worden niet vooraf samengevoegd tijdens het verzamelen of opslaan. In plaats daarvan worden alle eigenschappen van elke logboekvermelding bewaard.

Met deze retentie kunt u logboekeigenschappen gebruiken als dimensies bij het uitvoeren van query's op metrische gegevens op basis van logboeken. U kunt het filteren van metrische grafieken en het splitsen van metrische gegevens toepassen, waardoor deze metrische gegevens een sterke analytische en diagnostische waarde krijgen.

Telemetrievolumereductietechnieken zijn echter van invloed op metrische gegevens op basis van logboeken. Technieken zoals steekproeven en telemetriefilters, die vaak worden gebruikt om gegevens uit toepassingen met een hoog volume te verminderen, verminderen het aantal verzamelde logboekvermeldingen. Deze vermindering verlaagt de nauwkeurigheid van metrische gegevens op basis van logboeken.

Aangepaste metrieken (preview)

Met aangepaste metrische gegevens in Application Insights kunt u specifieke metingen definiëren en bijhouden die uniek zijn voor uw toepassing. Deze metrische gegevens kunnen worden gemaakt door uw code te instrumenteren om aangepaste telemetriegegevens naar Application Insights te verzenden. Aangepaste metrische gegevens bieden de flexibiliteit om elk aspect van uw toepassing te bewaken dat niet wordt gedekt door standaardmetrieken, zodat u meer inzicht krijgt in het gedrag en de prestaties van uw toepassing.

Zie Aangepaste metrische gegevens in Azure Monitor (preview) voor meer informatie.

Notitie

Application Insights biedt ook een functie met de naam Live Metrics Stream, waarmee bijna realtime bewaking van uw webtoepassingen mogelijk is en geen telemetriegegevens worden opgeslagen.

Vergelijking van metrische gegevens

Kenmerk Metrische standaardgegevens Metrische gegevens op basis van logboeken Aangepaste meetwaarden
Gegevensbron Vooraf geaggregeerde tijdreeksgegevens die tijdens runtime worden verzameld. Afgeleid van logboekgegevens met behulp van Kusto-query's. Door de gebruiker gedefinieerde metrische gegevens die worden verzameld via de Application Insights SDK of API.
Granulariteit Vaste intervallen (1 minuut). Is afhankelijk van de granulariteit van de logboekgegevens zelf. Flexibele granulariteit op basis van door de gebruiker gedefinieerde metrische gegevens.
Nauwkeurigheid Hoog, niet beïnvloed door logboeksampling. Dit kan worden beïnvloed door steekproeven en filteren. Hoge nauwkeurigheid, met name bij het gebruik van vooraf geaggregeerde methoden zoals GetMetric.
Kosten Opgenomen in de prijzen van Application Insights. Op basis van invoer van logboekgegevens en querykosten. Zie prijsmodel en retentie.
Configuratie Automatisch beschikbaar met minimale configuratie. De configuratie van logboekquery’s is vereist om de gewenste meetwaarden uit logboekgegevens te extraheren. Vereist aangepaste implementatie en configuratie in code.
Query-prestaties Snel, dankzij vooraggregatie. Langzamer, omdat er query's worden uitgevoerd op logboekgegevens. Is afhankelijk van het gegevensvolume en de complexiteit van query's.
Opslag Opgeslagen als tijdreeksgegevens in het metrische gegevensarchief van Azure Monitor. Opgeslagen als logboeken in Log Analytics-werkruimte. Opgeslagen in zowel Log Analytics als het metrische gegevensarchief van Azure Monitor.
Waarschuwen Biedt ondersteuning voor realtime waarschuwingen. Maakt complexe waarschuwingsscenario's mogelijk op basis van gedetailleerde logboekgegevens. Flexibele waarschuwingen op basis van door de gebruiker gedefinieerde metrische gegevens.
Servicelimiet Onderhevig aan Application Insights-limieten. Onderhevig aan limieten voor Log Analytics-werkruimten. Beperkt door het quotum voor gratis metrische gegevens en de kosten voor extra dimensies.
Gebruikscases Realtime bewaking, prestatiedashboards en snelle inzichten. Gedetailleerde diagnostische gegevens, probleemoplossing en uitgebreide analyse. Op maat gemaakte prestatie-indicatoren en bedrijfsspecifieke metrische gegevens.
Voorbeelden CPU-gebruik, geheugengebruik, aanvraagduur. Aantal aanvragen, uitzonderingstraceringen, afhankelijkheidsaanroepen. Aangepaste toepassingsspecifieke metrische gegevens, zoals gebruikersbetrokkenheid, functiegebruik.

Preaggregatie van metrische gegevens

OpenTelemetry-SDK's en sommige Application Insights SDK's (klassieke API) aggregeren metrische gegevens tijdens het verzamelen om het aantal gegevens dat vanuit de SDK wordt verzonden naar het eindpunt van het telemetriekanaal te verminderen. Dit proces is van toepassing op standaardgegevens die standaard worden verzonden, zodat de nauwkeurigheid niet wordt beïnvloed door steekproeven of filteren. Het is ook van toepassing op aangepaste metrische gegevens die worden verzonden met behulp van de OpenTelemetry-API of GetMetric en TrackValue, wat resulteert in minder gegevensopname en lagere kosten. Als uw versie van de Application Insights SDK Ondersteuning biedt voor GetMetric en TrackValue, is dit de voorkeursmethode voor het verzenden van aangepaste metrische gegevens.

Sommige SDK's implementeren geen vooraggregatie. Voorbeelden hiervan zijn oudere versies van de Application Insights SDK en op browsers gebaseerde instrumentatie. In deze gevallen creëert de back-end de nieuwe metrics door de ontvangen gebeurtenissen via het telemetriekanaal te aggregeren.

Als u aangepaste metrische gegevens wilt verzenden, gebruikt u de methode trackMetric .

Deze SDK's verminderen niet het aantal verzonden gegevens. U kunt echter nog steeds de vooraf samengevoegde metrische gegevens gebruiken die ze produceren. Deze configuratie resulteert in betere prestaties en ondersteunt bijna real-time dimensionale waarschuwingen, zelfs zonder voorafgaande aggregatie tijdens de gegevensverzameling.

Het eindpunt van het telemetriekanaal aggregeert gebeurtenissen vóór sampling. Daarom heeft opnamesampling nooit invloed op de nauwkeurigheid van vooraf geaggregeerde metrische gegevens, ongeacht de SDK-versie die u met uw toepassing gebruikt.

De volgende tabellen bevatten een lijst van waar vooraggregatie wordt toegepast.

Preaggregatie van metrische gegevens met Azure Monitor OpenTelemetry Distro

Huidige productie-SDK Standaardvooraggregatie van metrische gegevens Aangepaste vooraggregatie van metrische gegevens
ASP.NET Core SDK SDK via OpenTelemetry-API
.NET (via Exportfunctie) SDK SDK via OpenTelemetry-API
Java (3.x) SDK SDK via OpenTelemetry-API
Java-native SDK SDK via OpenTelemetry-API
Node.js SDK SDK via OpenTelemetry-API
Python SDK SDK via OpenTelemetry-API

Preaggregatie van metrische gegevens met Application Insights SDK (klassieke API)

Huidige productie-SDK Standaardvooraggregatie van metrische gegevens Aangepaste vooraggregatie van metrische gegevens
.NET Core en .NET Framework SDK (V2.13.1+) SDK (V2.7.2+) via GetMetric
Eindpunt van telemetriekanaal via TrackMetric
Java (2.x) Eindpunt van telemetriekanaal Eindpunt van telemetriekanaal via TrackMetric
JavaScript (browser) Eindpunt van telemetriekanaal Eindpunt van telemetriekanaal via TrackMetric
Node.js Eindpunt van telemetriekanaal Eindpunt van telemetriekanaal via TrackMetric
Python Eindpunt van telemetriekanaal SDK via OpenCensus.stats (buiten gebruik gesteld)
Eindpunt van telemetriekanaal via TrackMetric

Let op

Preaggregatie van metrische gegevens met automatische instrumentatie

Met automatische instrumentatie wordt de SDK automatisch toegevoegd aan uw toepassingscode en kan deze niet worden aangepast. Voor aangepaste metrische gegevens is handmatige instrumentatie vereist.

Huidige productie-SDK Standaardvooraggregatie van metrische gegevens Aangepaste vooraggregatie van metrische gegevens
ASP.NET Core SDK 1 Niet ondersteund
ASP.NET SDK 2 Niet ondersteund
Java SDK Ondersteund 3
Node.js SDK Niet ondersteund
Python SDK Niet ondersteund

Voetnoten

  • 1ASP.NET Kern autoinstrumentatie in App Service verzendt standaard metrische gegevens zonder dimensies. Handmatige instrumentatie is vereist voor alle dimensies.
  • 2ASP.NET automatische instrumentatie op virtuele machines/virtuele machineschaalsets en lokaal verzendt standaardmetrieken zonder dimensies. Hetzelfde geldt voor Azure-app Service, maar het verzamelingsniveau moet worden ingesteld op aanbevolen. Handmatige instrumentatie is vereist voor alle dimensies.
  • 3 De Java-agent die wordt gebruikt met automatische instrumentatie legt metrische gegevens vast die worden verzonden door populaire bibliotheken en verzendt deze naar Application Insights als aangepaste metrische gegevens.

Aangepaste dimensies voor metrische gegevens en vooraggregatie

Alle metrische gegevens die u verzendt met behulp van OpenTelemetry, trackMetric of GetMetric en TrackValue-API-aanroepen worden automatisch opgeslagen in zowel het metrische archief als de logboeken. Deze metrische gegevens vindt u in de tabel customMetrics in Application Insights en in Metrics Explorer onder de custom Metric Namespace met de naam azure.applicationinsights. Hoewel de op logboeken gebaseerde versie van uw aangepaste metrische gegevens altijd alle dimensies behoudt, wordt de vooraf samengevoegde versie van de metrische waarde standaard opgeslagen zonder dimensies. Het behouden van dimensies van aangepaste metrische gegevens is een preview-functie die kan worden ingeschakeld op het tabblad Gebruik en geschatte kosten door Dimensies onder Aangepaste metrische gegevens verzenden naar Azure Metric Store te selecteren.

Schermopname van gebruik en geschatte kosten.

Quota

Vooraf geaggregeerde metrische gegevens worden opgeslagen als tijdreeks in Azure Monitor. Azure Monitor-quota voor aangepaste metrische gegevens zijn van toepassing.

Notitie

Door het overschrijden van het quotum kunnen onbedoelde gevolgen ontstaan. Azure Monitor kan onbetrouwbaar worden in uw abonnement of regio. Leer hoe je kunt voorkomen dat het quotum wordt overschreden, raadpleeg Ontwerpbeperkingen en overwegingen.

Waarom is het verzamelen van aangepaste dimensies voor metrische gegevens standaard uitgeschakeld?

Application Insights schakelt standaard het verzamelen van aangepaste metrische dimensies uit. Het opslaan van aangepaste metrische gegevens met dimensies brengt afzonderlijke facturering met zich mee van Application Insights. Het opslaan van niet-dimensionale aangepaste metrische gegevens blijft gratis, tot een quotum. Zie de pagina met prijzen van Azure Monitor voor meer informatie.

Grafieken maken en metrische gegevens verkennen

Gebruik Azure Monitor Metrics Explorer om grafieken te tekenen van vooraf samengevoegde, op logboeken gebaseerde en aangepaste metrische gegevens, en om dashboards met grafieken te ontwerpen. Nadat u de Gewenste Application Insights-resource hebt geselecteerd, gebruikt u de naamruimtekiezer om te schakelen tussen metrische gegevens.

Schermopname van de metrische naamruimte.

Prijsmodellen voor metrische gegevens van Application Insights

Als u metrische gegevens opneemt in Application Insights, ongeacht of deze zijn log-gebaseerd of vooraf geaggregeerd, worden kosten gegenereerd op basis van de grootte van de opgenomen gegevens. Zie prijsinformatie over Azure Monitor Logs voor meer informatie. Uw aangepaste metrische gegevens, inclusief alle dimensies, worden altijd opgeslagen in het Application Insights-logboekarchief. Bovendien wordt een vooraf samengevoegde versie van uw aangepaste metrische gegevens zonder dimensies standaard doorgestuurd naar het archief met metrische gegevens.

Als u de optie Waarschuwingen voor aangepaste metrische dimensies inschakelen selecteert om alle dimensies van de vooraf samengevoegde metrische gegevens op te slaan in het metrische archief, kunnen er hogere kosten in rekening worden gebracht op basis van aangepaste prijzen voor metrische gegevens.

Beschikbare metrische gegevens

De volgende secties bevatten metrische gegevens met ondersteunde aggregaties en dimensies. De details van loggebaseerde metriek bevatten de onderliggende Kusto-queryinstructies.

Belangrijk

  • Tijdreekslimiet: Elke metriek kan maximaal 5000 tijdreeksen binnen 24 uur hebben. Zodra deze limiet is bereikt, worden alle dimensiewaarden van dat metrische punt vervangen door de constante Maximum values reached.

  • Kardinaliteitslimiet: Elke dimensie ondersteunt een beperkt aantal unieke waarden binnen een periode van zeven dagen. Wanneer de limiet is bereikt, vervangt Azure Monitor alle nieuwe waarden door de constante Other values. De volgende tabellen bevatten de kardinaliteitslimiet voor elke dimensie.

Metrische gegevens over beschikbaarheid

Metriëken in de categorie Beschikbaarheid stellen u in staat de gezondheid van uw webtoepassing te zien, zoals waargenomen vanuit locaties over de hele wereld. Configureer de beschikbaarheidstests om metrische gegevens uit deze categorie te gaan gebruiken.

Beschikbaarheid (resultatenBeschikbaarheid/beschikbaarheidspercentage)

De Beschikbaarheid toont het percentage van de webtestuitvoeringen die geen problemen hebben gedetecteerd. De laagst mogelijke waarde is 0, wat aangeeft dat alle webtestuitvoeringen zijn mislukt. De waarde van 100 betekent dat alle webtestuitvoeringen voldoen aan de validatiecriteria.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Procent Gemiddelde Run location availabilityResult/location 50
Test name availabilityResult/name 100

Duur van beschikbaarheidstest (beschikbaarheidResultaten/duur)

De Duur van de beschikbaarheidstest toont hoe lang de webtest duurde. Voor de webtests met meerdere stappen weerspiegelt de metrische waarde de totale uitvoeringstijd van alle stappen.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Milliseconden Gemiddelde, Max, Min Run location availabilityResult/location 50
Test name availabilityResult/name 100
Test result availabilityResult/success 2

Beschikbaarheidstests (beschikbaarheidsresultaten/telling)

De metrische gegevens over beschikbaarheidstests weerspiegelen het aantal webtests dat wordt uitgevoerd door Azure Monitor.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal Aantal Run location availabilityResult/location 50
Test name availabilityResult/name 100
Test result availabilityResult/success 2

Metrische gegevens van browser

De JavaScript SDK van Application Insights verzamelt metrische browsergegevens van echte browsers van eindgebruikers. Deze metrische gegevens bieden u waardevolle inzichten in de ervaring van uw gebruikers met uw web-app. nl-NL: De SDK monitort doorgaans geen browserstatistieken, waardoor ze hogere precisie in gebruikscijfers bieden. Daarentegen gebruiken metrische gegevens aan de serverzijde vaak steekproeven, wat scheeftrekkende resultaten kan opleveren.

Notitie

Als u metrische gegevens van de browser wilt verzamelen, moet uw toepassing worden geïnstrueerd met de JavaScript SDK van Application Insights.

Laadtijd van browserpagina's (browserTimings/totalDuration)

Maateenheid Ondersteunde aggregaties Ondersteunde dimensies
Milliseconden Gemiddelde, Max, Min Geen

Tijd voor clientverwerking (browserTiming/processingDuration)

Maateenheid Ondersteunde aggregaties Ondersteunde dimensies
Milliseconden Gemiddelde, Max, Min Geen

Paginalaadtijd voor netwerkverbinding (browserTimings/networkDuration)

Maateenheid Ondersteunde aggregaties Ondersteunde dimensies
Milliseconden Gemiddelde, Max, Min Geen

Reactietijd ontvangen (browserTimings/receiveDuration)

Maateenheid Ondersteunde aggregaties Ondersteunde dimensies
Milliseconden Gemiddelde, Max, Min Geen

Aanvraagtijd verzenden (browserTimings/sendDuration)

Maateenheid Ondersteunde aggregaties Ondersteunde dimensies
Milliseconden Gemiddelde, Max, Min Geen

Metrische gegevens van fouten

De metrische gegevens in Fouten tonen problemen met het verwerken van aanvragen, afhankelijkheidsaanroepen en gegenereerde uitzonderingen.

Uitzonderingen van de browser (exceptions/browser)

Deze metrische waarde weerspiegelt het aantal gegenereerde uitzonderingen van uw toepassingscode die wordt uitgevoerd in de browser. Alleen uitzonderingen die worden bijgehouden met een trackException() Application Insights-API-aanroep, worden opgenomen in de metrische gegevens.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal Aantal Cloud role name cloud/roleName 100

Fouten bij aanroepen van afhankelijkheden (afhankelijkheden/mislukt)

Het aantal mislukte afhankelijkheidsaanroepen.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal Aantal Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Dependency performance dependency/performanceBucket 20
Dependency type dependency/type 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Result code dependency/resultCode 100
Target of dependency call dependency/target 100

Uitzonderingen (uitzonderingen/aantal)

Telkens wanneer u een uitzondering op Application Insights aanmeldt, wordt de methode trackException() van de SDK aangeroepen. Het metrische gegeven Uitzonderingen toont het aantal vastgelegde uitzonderingen.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal Aantal Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Device type client/type 2

Mislukte aanvragen (aanvragen/mislukt)

Het aantal bijgehouden serveraanvragen dat is gemarkeerd als mislukt. De Application Insights SDK markeert standaard automatisch elke serveraanvraag die HTTP-antwoordcode 5xx of 4xx heeft geretourneerd (met uitzondering van 401) als een mislukte aanvraag. U kunt deze logica aanpassen door de succes-eigenschap van het aanvraagtelemetrie-item aan te passen in een aangepaste telemetrie-initialisator. Zie het Application Insights-telemetriegegevensmodel voor meer informatie over verschillende antwoordcodes.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal Aantal Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is synthetic traffic operation/synthetic 10
Request performance request/performanceBucket 20
Result code request/resultCode 100

Server-uitzonderingen (uitzonderingen/server)

Deze metrische waarde geeft het aantal serveruitzondering weer.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal Aantal Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100

Prestatiemeters

Gebruik metrische gegevens in de categorie Prestatiemeteritems voor toegang tot prestatiemeteritems van het systeem die worden verzameld door Application Insights.

Beschikbaar geheugen (performanceCounters/availableMemory)

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Megabytes/gigabytes (afhankelijk van gegevens) Gemiddelde, Max, Min Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Uitzonderingsfrequentie (performanceCounters/exceptionRate)

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal Gemiddelde, Max, Min Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Uitvoeringstijd voor HTTP-aanvragen (performanceCounters/requestExecutionTime)

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Milliseconden Gemiddelde, Max, Min Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Snelheid van HTTP-aanvragen (performanceCounters/requestsPerSecond)

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aanvragen per seconde Gemiddelde, Max, Min Cloud role instance cloud/roleInstance 100

HTTP-aanvragen in de toepassingswachtrij (performanceCounters/requestsInQueue)

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal Gemiddelde, Max, Min Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Proces-CPU (performanceCounters/processCpuPercentage)

Het hostingproces van de bewaakte app verbruikt een deel van de totale processorcapaciteit en de metrische gegevens tonen hoeveel er wordt gebruikt.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Procent Gemiddelde, Max, Min Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Notitie

Het bereik van de metrische waarde ligt tussen 0 en 100 * n, waarbij n het aantal beschikbare CPU-kernen is. De metrische waarde van 200% kan bijvoorbeeld het volledige gebruik van twee CPU-kernen of een half gebruik van vier CPU-kernen vertegenwoordigen, enzovoort. Het genormaliseerde proces-CPU is een alternatieve metriek die wordt verzameld door veel SDK's, die dezelfde waarde vertegenwoordigt, maar deelt deze door het aantal beschikbare CPU-kernen. Het bereik van genormaliseerde proces-CPU-metrische gegevens is dus 0 tot en met 100.

Proces-I/O-snelheid (performanceCounters/processIOBytesPerSecond)

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Bytes per seconde Gemiddelde, Min, Max Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Privébytes verwerken (performanceCounters/processPrivateBytes)

Hoeveelheid niet-gedeeld geheugen dat door het bewaakte proces is toegewezen voor de gegevens.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Bytes (eenheden van digitale informatie) Gemiddelde, Min, Max Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Processortijd (prestatiecounters/processorCpuPercentage)

CPU-verbruik door alle processen die worden uitgevoerd op een bewaakte serverinstantie.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Procent Gemiddelde, Min, Max Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Notitie

De metrische processortijd is niet beschikbaar voor de toepassingen die worden gehost in Azure App Services. Gebruik de Process CPU-metriek om het CPU-gebruik van de webtoepassingen die in App Services worden gehost bij te houden.

Metrische servergegevens

Afhankelijkheidsaanroepen (afhankelijkheden/aantal)

Deze metrische waarde heeft betrekking op het aantal afhankelijkheidsaanroepen.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal Aantal Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Dependency performance dependency/performanceBucket 20
Dependency type dependency/type 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Result code request/resultCode 2
Successful call dependency/success 100
Target of a dependency call dependency/target 100

Duur van afhankelijkheden (afhankelijkheden/duur)

Deze metrische waarde verwijst naar de duur van afhankelijkheidsaanroepen.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Milliseconden Gemiddelde, Max, Min Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Dependency performance dependency/performanceBucket 20
Dependency type dependency/type 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Result code request/resultCode 100
Successful call dependency/success 2
Target of a dependency call dependency/target 100

Serveraanvraagsnelheid (aanvragen/tarief)

Deze metrische waarde toont het aantal binnenkomende serveraanvragen dat uw webtoepassing ontvangt.

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal per seconde Gemiddelde Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Request performance request/performanceBucket 20
Result code request/resultCode 100
Successful call dependency/success 2

Serveraanvragen (aanvragen/aantal)

Maateenheid Samenvoegingen Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal Aantal Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Request performance request/performanceBucket 20
Result code request/resultCode 100
Successful call dependency/success 2

Reactietijd van server (aanvragen/duur)

Deze metrische waarde weerspiegelt de tijd die de servers nodig hebben om binnenkomende aanvragen te verwerken.

Milliseconden Gemiddelde, Max, Min Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal Aantal Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Request performance request/performanceBucket 20
Result code request/resultCode 100
Successful call dependency/success 2

Metrische gebruiksgegevens

Laadtijd van paginaweergave (pageViews/duration)

Deze metrische waarde verwijst naar de hoeveelheid tijd die nodig was om PageView-gebeurtenissen te laden.

Milliseconden Gemiddelde, Max, Min Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Milliseconden Gemiddelde, Max, Min Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10

Paginaweergaven (pageViews/count)

Het aantal PageView-gebeurtenissen dat is geregistreerd met de TrackPageView() Application Insights-API.

Aantal Aantal Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Milliseconden Gemiddelde, Max, Min Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10

Sporen (sporen/aantal)

Het aantal tracering statements dat is vastgelegd met de TrackTrace() API-aanroep van Application Insights.

Aantal Aantal Dimensienaam
(Metrics Explorer)		 Dimensienaam
(Loganalyse)		 Kardinaliteitslimiet
Aantal Aantal Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Severity level trace/severityLevel 100

Aangepaste meetwaarden

Niet van toepassing op metrische standaardgegevens.

Op logboeken gebaseerde metrische gegevens rechtstreeks openen met de Application Insights REST API

Met de REST API van Application Insights kunt u programmatisch ophalen van metrische gegevens op basis van logboeken. Het bevat ook een optionele parameter ai.include-query-payload die bij het toevoegen aan een querytekenreeks de API vraagt om niet alleen de tijdreeksgegevens te retourneren, maar ook de Kusto-querytaal -instructie (KQL) die wordt gebruikt om deze op te halen. Deze parameter kan nuttig zijn voor gebruikers die de verbinding tussen onbewerkte gebeurtenissen in Log Analytics en de resulterende metrische gegevens op basis van logboeken willen begrijpen.

Als u rechtstreeks toegang wilt krijgen tot uw gegevens, geeft u de parameter ai.include-query-payload door aan de Application Insights-API in een query met behulp van KQL.

Notitie

Als u de onderliggende logboekquery DEMO_APP wilt ophalen, hoeven DEMO_KEYdeze niet te worden vervangen. Als u alleen de KQL-instructie wilt ophalen en niet de tijdreeksgegevens van uw eigen toepassing, kunt u deze rechtstreeks in de zoekbalk van uw browser kopiëren en plakken.

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

In dit voorbeeld ziet u een KQL-query die het resultaat retourneert voor de meting Authenticated Users. In dit voorbeeld "users/authenticated" is dit de metrische id.

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)"
}

Volgende stappen