Metrische gegevens op basis van logboeken detecteren
Met metrische gegevens op basis van logboeken van Application Insights kunt u de status van uw bewaakte apps analyseren, krachtige dashboards maken en waarschuwingen configureren. Er zijn twee soorten metrische gegevens:
- Metrische gegevens op basis van logboeken worden achter de schermen omgezet in Kusto-query's van opgeslagen gebeurtenissen.
- Metrische standaardgegevens worden opgeslagen als vooraf geaggregeerde tijdreeksen.
Omdat standaard metrische gegevens vooraf worden geaggregeerd tijdens het verzamelen, hebben ze betere prestaties tijdens het uitvoeren van query's. Metrische standaardgegevens zijn een betere keuze voor dashboards en realtime waarschuwingen. De metrische gegevens op basis van logboeken hebben meer dimensies, waardoor ze de superieure optie zijn voor gegevensanalyse en ad-hocdiagnose . Gebruik de naamruimtekiezer om te schakelen tussen op logboek gebaseerde en standaard metrische gegevens in Metrics Explorer.
Metrische gegevens op basis van logboeken
Ontwikkelaars kunnen de SDK gebruiken om gebeurtenissen handmatig te verzenden (door code te schrijven die expliciet de SDK aanroept) of ze kunnen vertrouwen op de automatische verzameling gebeurtenissen van automatische instrumentatie. In beide gevallen slaat de Application Insights-back-end alle verzamelde gebeurtenissen op als logboeken en fungeren de Application Insights-blades in Azure Portal als een analytische en diagnostische tool voor het visualiseren van op gebeurtenissen gebaseerde gegevens uit logboeken.
Het gebruik van logboeken om een volledige set gebeurtenissen te bewaren, kan een uitstekende analytische en diagnostische waarde opleveren. U kunt bijvoorbeeld een exacte telling van aanvragen voor een bepaalde URL krijgen met het aantal afzonderlijke gebruikers die deze aanroepen hebben gedaan. U kunt ook gedetailleerde diagnostische traceringen krijgen, waaronder uitzonderingen en afhankelijkheidsaanroepen voor elke gebruikerssessie. Als u dit type informatie hebt, kunt u de zichtbaarheid van de toepassingsstatus en het gebruik aanzienlijk verbeteren, zodat u de tijd kunt beperken die nodig is om problemen met een app vast te stellen.
Tegelijkertijd kan het verzamelen van een volledige set gebeurtenissen onpraktisch (of zelfs onmogelijk) zijn voor toepassingen die een grote hoeveelheid telemetrie genereren. Voor situaties waarin het volume van gebeurtenissen te hoog is, implementeert Application Insights verschillende technieken voor het verminderen van telemetrievolumes, zoals steekproeven en filteren waarmee het aantal verzamelde en opgeslagen gebeurtenissen wordt verminderd. Helaas vermindert het verlagen van het aantal opgeslagen gebeurtenissen ook de nauwkeurigheid van de metrische gegevens die achter de schermen querytijdaggregaties moeten uitvoeren van de gebeurtenissen die zijn opgeslagen in logboeken.
Vooraf geaggregeerde metrische gegevens
De vooraf geaggregeerde metrische gegevens worden niet opgeslagen als afzonderlijke gebeurtenissen met veel eigenschappen. In plaats daarvan worden ze opgeslagen als vooraf geaggregeerde tijdreeksen en alleen met sleuteldimensies. Hierdoor zijn de nieuwe metrische gegevens beter tijdens het uitvoeren van query's: het ophalen van gegevens gebeurt sneller en vereist minder rekenkracht. Dit maakt nieuwe scenario's mogelijk, zoals bijna realtime waarschuwingen voor dimensies van metrische gegevens, responsievere dashboards en meer.
Belangrijk
Beide, op logboeken gebaseerde en vooraf geaggregeerde metrische gegevens bestaan naast Application Insights. Om onderscheid te maken tussen de twee, worden in de Application Insights-UX de vooraf geaggregeerde metrische gegevens nu 'Standard metrics (preview)' genoemd, terwijl de traditionele metrische gegevens van de gebeurtenissen zijn hernoemd naar 'Op logboek gebaseerde metrische gegevens'.
De nieuwere SDK's (Application Insights 2.7 SDK of hoger voor .NET) vooraf geaggregeerde metrische gegevens tijdens het verzamelen. Dit geldt voor 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 GetMetric , wat resulteert in minder gegevensopname en lagere kosten.
Voor de SDK's die geen vooraf aggregatie implementeren, vult de Application Insights-back-end nog steeds de nieuwe metrische gegevens in door de gebeurtenissen te aggregeren die zijn ontvangen door het eindpunt van de Application Insights-gebeurtenisverzameling. Hoewel u niet profiteert van het verminderde volume aan gegevens dat via de kabel wordt verzonden, kunt u nog steeds gebruikmaken van de vooraf geaggregeerde metrische gegevens en betere prestaties en ondersteuning van bijna realtime dimensionale waarschuwingen met SDK's die geen vooraf geaggregeerde metrische gegevens tijdens het verzamelen gebruiken.
Het is de moeite waard om te vermelden dat het verzamelingseindpunt gebeurtenissen vooraf aggregeert vóór opnamesampling, wat betekent dat opnamesampling nooit van invloed is op de nauwkeurigheid van vooraf geaggregeerde metrische gegevens, ongeacht de SDK-versie die u met uw toepassing gebruikt.