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Métricas em Application Insights

O Application Insights oferece suporte a três tipos diferentes de métricas: padrão (pré-agregada), baseada em log e personalizada. Cada um deles traz um valor exclusivo no monitoramento da integridade do aplicativo, diagnósticos e análises. Os desenvolvedores que estão instrumentando aplicativos podem decidir qual tipo de métrica é mais adequado para um cenário específico. As decisões são baseadas no tamanho do aplicativo, no volume esperado de telemetria e nos requisitos de negócios para precisão de métricas e alertas. Este artigo explica a diferença entre todos os tipos de métricas suportados.

Métricas standard

O Application Insights coleta e monitora métricas padrão automaticamente. Essas métricas predefinidas abrangem uma ampla gama de indicadores de desempenho e uso, como uso da CPU, consumo de memória, taxas de solicitação e tempos de resposta. Você não precisa configurar nada para começar a usá-los. Durante a coleta, o serviço pré-agrega métricas padrão e as armazena como uma série temporal em um repositório especializado com apenas dimensões-chave. Esse design melhora o desempenho da consulta. Devido à sua velocidade e estrutura, as métricas padrão funcionam melhor para alertas quase em tempo real e painéis responsivos.

Métricas baseadas no registo

As métricas baseadas em log no Application Insights são um conceito de tempo de consulta. O sistema os representa como séries temporais criadas a partir dos dados de log do seu aplicativo. Ele não pré-agrega os logs subjacentes durante a coleta ou armazenamento. Em vez disso, ele retém todas as propriedades de cada entrada de log.

Essa retenção permite que você use propriedades de log como dimensões ao consultar métricas baseadas em log. Você pode aplicar filtragem de gráficos métricos e divisão de métricas, o que confere a essas métricas um forte valor analítico e de diagnóstico.

No entanto, as técnicas de redução de volume de telemetria afetam as métricas baseadas em log. Técnicas como amostragem e filtragem por telemetria, frequentemente usadas para reduzir dados de aplicativos de alto volume, reduzem o número de entradas de log coletadas. Essa redução reduz a precisão das métricas baseadas em log.

Métricas personalizadas (pré-visualização)

As métricas personalizadas no Application Insights permitem que você defina e acompanhe medições específicas que são exclusivas do seu aplicativo. Essas métricas podem ser criadas instrumentando seu código para enviar dados de telemetria personalizados para o Application Insights. As métricas personalizadas oferecem a flexibilidade de monitorar qualquer aspeto do seu aplicativo que não seja coberto por métricas padrão, permitindo que você obtenha informações mais detalhadas sobre o comportamento e o desempenho do seu aplicativo.

Para obter mais informações, consulte Métricas personalizadas no Azure Monitor (visualização).

Nota

O Application Insights também fornece um recurso chamado fluxo de métricas ao vivo, que permite o monitoramento quase em tempo real de seus aplicativos Web e não armazena dados de telemetria.

Comparação de métricas

Caraterística Métricas standard Métricas baseadas no registo Métricas personalizadas
Origem de dados Dados pré-agregados de séries cronológicas recolhidos durante o tempo de execução. Derivado de dados de log usando consultas Kusto. Métricas definidas pelo usuário coletadas por meio do SDK ou API do Application Insights.
Granularidade Intervalos fixos (1 minuto). Depende da granularidade dos próprios dados de log. Granularidade flexível com base em métricas definidas pelo usuário.
Exatidão Alto, não afetado pela amostragem de log. Pode ser afetado pela amostragem e filtragem. Alta precisão, especialmente ao usar métodos pré-agregados como GetMetric.
Custo Incluído nos preços do Application Insights. Com base na ingestão de dados de registo e nos custos de consulta. Consulte Modelo de preços e retenção.
Configuração Disponível automaticamente com configuração mínima. Exigir a configuração de consultas de log para extrair as métricas desejadas dos dados de log. Requer implementação e configuração personalizadas no código.
Desempenho de consultas Rápido graças à pré-agregação. Mais lento, pois envolve a consulta de dados de log. Depende do volume de dados e da complexidade da consulta.
Armazenamento Armazenados como dados de séries cronológicas no repositório de métricas do Azure Monitor. Armazenados como logs no espaço de trabalho do Log Analytics. Armazenado no Log Analytics e no repositório de métricas do Azure Monitor.
Alertas Suporta alertas em tempo real. Permite cenários de alerta complexos com base em dados de log detalhados. Alertas flexíveis com base em métricas definidas pelo usuário.
Limite de serviço Sujeito aos limites do Application Insights. Sujeito aos limites do espaço de trabalho do Log Analytics. Limitado pela cota para métricas gratuitas e pelo custo para dimensões adicionais.
Casos de utilização Monitoramento em tempo real, painéis de desempenho e insights rápidos. Diagnósticos detalhados, solução de problemas e análise aprofundada. Indicadores de desempenho personalizados e métricas específicas do negócio.
Exemplos Uso da CPU, uso da memória, duração da solicitação. Contagens de solicitações, rastreamentos de exceções, chamadas de dependência. Métricas personalizadas específicas do aplicativo, como envolvimento do usuário, uso de recursos.

Pré-agregação de métricas

Os SDKs OpenTelemetry e alguns SDKs do Application Insights (API clássica) pré-agregam métricas durante a coleta para reduzir o volume de dados enviados do SDK para o ponto de extremidade do canal de telemetria. Esse processo se aplica a métricas padrão enviadas por padrão, portanto, a precisão não é afetada pela amostragem ou filtragem. Ele também se aplica a métricas personalizadas enviadas usando a API OpenTelemetry ou GetMetric e TrackValue, o que resulta em menos ingestão de dados e menor custo. Se sua versão do SDK do Application Insights oferecer suporte a GetMetric e TrackValue, esse é o método preferido de envio de métricas personalizadas.

Alguns SDKs não implementam a pré-agregação. Os exemplos incluem versões mais antigas do SDK do Application Insights e instrumentação baseada em navegador. Nesses casos, o back-end cria as novas métricas agregando os eventos recebidos por meio do canal de telemetria.

Para enviar métricas personalizadas, use o método trackMetric .

Esses SDKs não reduzem o volume de dados enviados. No entanto, você ainda pode usar as métricas pré-agregadas que elas produzem. Esta configuração proporciona um melhor desempenho e suporta alertas dimensionais quase em tempo real, mesmo sem pré-agregação durante a recolha.

O ponto de extremidade do canal de telemetria pré-agrega eventos antes da amostragem de ingestão. Por esse motivo, a amostragem de ingestão nunca afeta a precisão das métricas pré-agregadas, independentemente da versão do SDK que você usa com seu aplicativo.

As tabelas a seguir listam onde ocorre a pré-agregação.

Pré-agregação de métricas com o Azure Monitor OpenTelemetry Distro

SDK de produção atual Pré-agregação de métricas padrão Pré-agregação de métricas personalizadas
ASP.NET Core SDK SDK via API OpenTelemetry
.NET (via Exportador) SDK SDK via API OpenTelemetry
Java (3.x) SDK SDK via API OpenTelemetry
Java nativo SDK SDK via API OpenTelemetry
Node.js SDK SDK via API OpenTelemetry
Python SDK SDK via API OpenTelemetry

Pré-agregação de métricas com o SDK do Application Insights (API clássica)

SDK de produção atual Pré-agregação de métricas padrão Pré-agregação de métricas personalizadas
.NET Core e .NET Framework SDK (v2.13.1+) SDK (V2.7.2+) via GetMetric
Ponto de extremidade do canal de telemetria via TrackMetric
Java (2.x) Ponto de extremidade do canal de telemetria Ponto de extremidade do canal de telemetria via TrackMetric
JavaScript (Navegador) Ponto de extremidade do canal de telemetria Ponto de extremidade do canal de telemetria via TrackMetric
Node.js Ponto de extremidade do canal de telemetria Ponto de extremidade do canal de telemetria via TrackMetric
Python Ponto de extremidade do canal de telemetria SDK via OpenCensus.stats (descontinuado)
Ponto de extremidade do canal de telemetria via TrackMetric

Atenção

Pré-agregação de métricas com autoinstrumentação

Com a autoinstrumentação, o SDK é adicionado automaticamente ao código do aplicativo e não pode ser personalizado. Para métricas personalizadas, é necessária instrumentação manual.

SDK de produção atual Pré-agregação de métricas padrão Pré-agregação de métricas personalizadas
ASP.NET Core SDK 1 Não suportado
ASP.NET SDK 2 Não suportado
Java SDK Suportado 3
Node.js SDK Não suportado
Python SDK Não suportado

Notas de rodapé

  • ASP.NET Core autoinstrumentação no App Service emite métricas padrão sem dimensões. A instrumentação manual é necessária para todas as dimensões.
  • 2Autoinstrumentação ASP.NET em máquinas virtuais/conjuntos de dimensionamento de máquinas virtuais e infraestrutura local emite métricas padrão sem dimensões. O mesmo é verdadeiro para o Serviço de Aplicativo do Azure, mas o nível de coleta deve ser definido como recomendado. A instrumentação manual é necessária para todas as dimensões.
  • 3 O agente Java usado com a autoinstrumentação captura métricas emitidas por bibliotecas populares e as envia para o Application Insights como métricas personalizadas.

Dimensões de métricas personalizadas e pré-agregação

Todas as métricas enviadas usando OpenTelemetry, trackMétric, ou chamadas de API GetMetric e TrackValue são armazenadas automaticamente no repositório de métricas e nos logs. Essas métricas podem ser encontradas na tabela customMetrics no Application Insights e no Metrics Explorer sob o namespace de métrica personalizada chamado azure.applicationinsights. Embora a versão baseada em log da métrica personalizada sempre mantenha todas as dimensões, a versão pré-agregada da métrica é armazenada por padrão sem dimensões. A retenção de dimensões de métricas personalizadas é um recurso de visualização que pode ser ativado na guia Uso e custo estimado selecionando Com dimensões em Enviar métricas personalizadas para o Azure Metric Store.

Captura de ecrã que mostra a utilização e os custos estimados.

Quotas

As métricas pré-agregadas são armazenadas como séries temporais no Azure Monitor. Aplicam-se cotas do Azure Monitor em métricas personalizadas .

Nota

Ultrapassar a quota pode ter consequências indesejadas. O Azure Monitor pode tornar-se pouco fiável na sua subscrição ou região. Para saber como evitar exceder a cota, consulte Limitações e considerações de design.

Por que a coleta de dimensões de métricas personalizadas está desativada por padrão?

O Application Insights desativa a coleção de dimensões métricas personalizadas por padrão. O armazenamento de métricas personalizadas com dimensões incorre em cobrança separada do Application Insights. O armazenamento de métricas personalizadas não dimensionais permanece gratuito, até uma cota. Para obter detalhes, consulte a página de preços do Azure Monitor.

Crie gráficos e explore métricas

Use o explorador de métricas do Azure Monitor para plotar gráficos de métricas pré-agregadas, baseadas em log e personalizadas, e para criar painéis com gráficos. Depois de selecionar o recurso do Application Insights desejado, use o seletor de namespace para alternar entre métricas.

Captura de tela que mostra o namespace Metric .

Modelos de preços para métricas do Application Insights

A ingestão de métricas no Application Insights, seja baseada em log ou pré-agregada, gera custos com base no tamanho dos dados ingeridos. Para obter mais informações, consulte Detalhes de preços dos Logs do Azure Monitor. Suas métricas personalizadas, incluindo todas as suas dimensões, são sempre armazenadas no repositório de logs do Application Insights. Além disso, uma versão pré-agregada de suas métricas personalizadas sem dimensões é encaminhada para o repositório de métricas por padrão.

Selecionar a opção Ativar alertas em dimensões métricas personalizadas para armazenar todas as dimensões das métricas pré-agregadas no repositório de métricas pode resultar em cobranças maiores com base nos preços das métricas personalizadas.

Métricas disponíveis

As seções a seguir listam métricas com agregações e dimensões suportadas. Os detalhes sobre métricas baseadas em log incluem as instruções de consulta Kusto subjacentes.

Importante

  • Limite de séries temporais: Cada métrica só pode ter até 5.000 séries temporais em 24 horas. Uma vez atingido este limite, todos os valores de dimensão desse ponto métrico são substituídos pela constante Maximum values reached.

  • Limite de cardinalidade: Cada dimensão suporta um número limitado de valores exclusivos dentro de um período de sete dias. Quando o limite é atingido, o Azure Monitor substitui todos os novos valores pela constante Other values. As tabelas a seguir listam o limite de cardinalidade para cada dimensão.

Métricas de disponibilidade

As métricas na categoria Disponibilidade permitem que você veja a integridade do seu aplicativo Web conforme observado em pontos ao redor do mundo. Configure os testes de disponibilidade para começar a usar quaisquer métricas dessa categoria.

Disponibilidade (disponibilidadeResultados/percentagem de disponibilidade)

A métrica Disponibilidade mostra a porcentagem de execuções de teste da Web que não detetaram nenhum problema. O menor valor possível é 0, o que indica que todas as execuções de teste da Web falharam. O valor de 100 significa que todas as execuções de teste da Web passaram pelos critérios de validação.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Percentagem Média Run location availabilityResult/location 50
Test name availabilityResult/name 100

Duração do teste de disponibilidade (disponibilidadeResultados/duração)

A métrica Duração do teste de disponibilidade mostra quanto tempo demorou para o teste da Web ser executado. Para os testes da Web de várias etapas, a métrica reflete o tempo total de execução de todas as etapas.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo Run location availabilityResult/location 50
Test name availabilityResult/name 100
Test result availabilityResult/success 2

Testes de disponibilidade (resultadosDeDisponibilidade/contagem)

A métrica Testes de Disponibilidade reflete o número de testes web executados pelo Azure Monitor.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem Contagem Run location availabilityResult/location 50
Test name availabilityResult/name 100
Test result availabilityResult/success 2

Métricas do navegador

O SDK JavaScript do Application Insights coleta métricas dos navegadores de utilizadores finais reais. Essas métricas fornecem informações valiosas sobre a experiência dos usuários com seu aplicativo Web. O SDK normalmente não faz amostras de métricas do navegador, portanto, elas oferecem maior precisão nos números de uso. Por outro lado, as métricas do lado do servidor geralmente usam amostragem, o que pode distorcer os resultados.

Nota

Para coletar métricas do navegador, o seu aplicativo deve ser instrumentado com o JavaScript SDK do Application Insights.

Tempo de carregamento da página do navegador (browserTimings/totalDuration)

Unidade de medida Agregações suportadas Dimensões suportadas
Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo Nenhuma

Tempo de processamento do cliente (tempo do navegador/duração do processamento)

Unidade de medida Agregações suportadas Dimensões suportadas
Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo Nenhuma

Tempo de conexão de rede durante o carregamento da página (browserTimings/networkDuration)

Unidade de medida Agregações suportadas Dimensões suportadas
Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo Nenhuma

Tempo de resposta ao recebimento (browserTimings/receiveDuration)

Unidade de medida Agregações suportadas Dimensões suportadas
Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo Nenhuma

Tempo de envio da solicitação (browserTimings/sendDuration)

Unidade de medida Agregações suportadas Dimensões suportadas
Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo Nenhuma

Métricas das falhas

As métricas em Falhas mostram problemas com o processamento de pedidos, chamadas de dependência e exceções lançadas.

Exceções do navegador (exceções/navegador)

Esta métrica reflete o número de exceções lançadas do código da aplicação em execução no navegador. Apenas as exceções que são rastreadas com uma trackException() chamada de API do Application Insights são incluídas na métrica.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem Contagem Cloud role name cloud/roleName 100

Falhas nas chamadas de dependências (dependências/falhas)

O número de chamadas de dependência com falha.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem Contagem 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

Exceções (exceções/contagem)

Sempre que você registra uma exceção no Application Insights, há uma chamada para o método trackException() do SDK. A métrica Exceptions mostra o número de exceções registradas.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem Contagem Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Device type client/type 2

Pedidos falhados (pedidos/falhas)

A contagem de solicitações de servidor rastreadas que foram marcadas como falha. Por padrão, o SDK do Application Insights marca automaticamente cada solicitação de servidor que retornou o código de resposta HTTP 5xx ou 4xx (exceto 401) como uma solicitação com falha. Você pode personalizar essa lógica modificando a propriedade success do item de telemetria de pedidos em um inicializador de telemetria personalizado. Para obter mais informações sobre vários códigos de resposta, consulte Modelo de dados de telemetria do Application Insights.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem Contagem 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

Exceções do servidor (exceções/servidor)

Essa métrica mostra o número de exceções do servidor.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem Contagem Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100

Contadores de desempenho

Use métricas na categoria Contadores de desempenho para acessar contadores de desempenho do sistema coletados pelo Application Insights.

Memória disponível (performanceCounters/availableMemory)

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Megabytes / Gigabytes (consoante os dados) Preço médio, máximo, mínimo Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Taxa de exceção (contadores de desempenho/exceptionRate)

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem Preço médio, máximo, mínimo Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Tempo de execução da solicitação HTTP (performanceCounters/requestExecutionTime)

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Taxa de pedidos HTTP (performanceCounters/pedidosPorSegundo)

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Pedidos por segundo Preço médio, máximo, mínimo Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Solicitações HTTP na fila de aplicações (performanceCounters/requestsInQueue)

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem Preço médio, máximo, mínimo Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Percentagem de CPU do processo (performanceCounters/processCpuPercentage)

O processo de hospedagem do aplicativo monitorado consome uma parte da capacidade total do processador, e a métrica mostra o quanto ele usa.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Percentagem Preço médio, máximo, mínimo Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Nota

O intervalo da métrica está entre 0 e 100 * n, onde n é o número de núcleos de CPU disponíveis. Por exemplo, o valor métrico de 200% pode representar a utilização total de dois núcleos de CPU ou metade da utilização de quatro núcleos de CPU e assim por diante. O Process CPU Normalized é uma métrica alternativa coletada por muitos SDKs, que representa o mesmo valor, mas o divide pelo número de núcleos de CPU disponíveis. Assim, o intervalo da métrica Process CPU Normalized é de 0 a 100.

Taxa de Entrada/Saída do processo (performanceCounters/processIOBytesPerSecond)

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Bytes por segundo Média, Mín, Máximo Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Processar bytes privados (performanceCounters/processPrivateBytes)

Quantidade de memória não partilhada que o processo monitorado alocou para os seus dados.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
bytes Média, Mín, Máximo Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Tempo do processador (performanceCounters/processorCpuPercentage)

Consumo de CPU por todos os processos em execução na instância do servidor monitorado.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Percentagem Média, Mín, Máximo Cloud role instance cloud/roleInstance 100

Nota

A métrica de tempo do processador não está disponível para os aplicativos hospedados nos Serviços de Aplicativo do Azure. Use a métrica Process CPU para controlar a utilização da CPU dos aplicativos Web hospedados nos Serviços de Aplicativo.

Métricas do servidor

Chamadas de dependências (contagem de dependências)

Esta métrica está relacionada com o número de chamadas de dependência.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem Contagem 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

Duração da dependência (dependências/duração)

Esta métrica refere-se à duração das chamadas de dependência.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo 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

Taxa de solicitação do servidor (solicitações/taxa)

Essa métrica mostra o número de solicitações de servidor de entrada que seu aplicativo Web recebe.

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem por segundo Média 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

Solicitações do servidor (solicitações/contagem)

Unidade de medida Agregações Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem Contagem 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

Tempo de resposta do servidor (pedidos/duração)

Essa métrica reflete o tempo que os servidores levaram para processar solicitações de entrada.

Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem Contagem 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

Métricas de utilização

Tempo de carregamento da visualização de página (pageViews/duração)

Essa métrica refere-se à quantidade de tempo que os eventos PageView levaram para carregar.

Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10

Visualizações de páginas (pageViews/count)

A contagem de eventos PageView registados com a API TrackPageView() do Application Insights.

Contagem Contagem Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Milissegundos Preço médio, máximo, mínimo Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10

Traços (traços/contagem)

O número de instruções de rastreamento registadas com a chamada da API do Application Insights TrackTrace().

Contagem Contagem Nome da dimensão
Explorador de Métricas		 Nome da dimensão
(Análise de Logs)		 Limite de cardinalidade
Contagem Contagem Cloud role instance cloud/roleInstance 100
Cloud role name cloud/roleName 100
Is traffic synthetic operation/synthetic 10
Severity level trace/severityLevel 100

Métricas personalizadas

Não aplicável a métricas padrão.

Acesse métricas baseadas em log diretamente com a API REST do Application Insights

A API REST do Application Insights permite a recuperação programática de métricas baseadas em log. Ele também apresenta um parâmetro ai.include-query-payload opcional que, quando adicionado a uma cadeia de caracteres de consulta, solicita que a API retorne não apenas os dados de séries temporais, mas também a instrução KQL (Kusto Query Language) usada para buscá-los. Esse parâmetro pode ser benéfico para usuários que pretendem compreender a conexão entre eventos brutos no Log Analytics e a métrica baseada em log resultante.

Para acessar seus dados diretamente, passe o parâmetro ai.include-query-payload para a API do Application Insights em uma consulta usando o KQL.

Nota

Para recuperar a consulta de logs subjacente, DEMO_APP deve ser mantido e DEMO_KEYnão precisa ser substituído. Se você quiser apenas recuperar a instrução KQL e não os dados de séries temporais do seu próprio aplicativo, você pode copiá-lo e colá-lo diretamente na barra de pesquisa do navegador.

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

Este exemplo mostra uma instrução KQL de retorno para a métrica Authenticated Users. Neste exemplo, "users/authenticated" é o ID da métrica.

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)"
}

Próximos passos