Descubra métricas baseadas em log
As métricas baseadas em log do Application Insights permitem analisar a integridade de seus aplicativos monitorados, criar painéis poderosos e configurar alertas. Existem dois tipos de métricas:
- As métricas baseadas em log nos bastidores são traduzidas em consultas Kusto de eventos armazenados.
- As métricas padrão são armazenadas como séries temporais pré-agregadas.
Como as métricas padrão são pré-agregadas durante a coleta, elas têm melhor desempenho no momento da consulta. As métricas padrão são uma escolha melhor para painéis e alertas em tempo real. As métricas baseadas em log têm mais dimensões, o que as torna a opção superior para análise de dados e diagnósticos ad hoc. Use o seletor de namespace para alternar entre métricas padrão e baseadas em log no explorador de métricas.
Métricas baseadas no registo
Os desenvolvedores podem usar o SDK para enviar eventos manualmente (escrevendo código que invoca explicitamente o SDK) ou podem confiar na coleção automática de eventos da autoinstrumentação. Em ambos os casos, o back-end do Application Insights armazena todos os eventos coletados como logs, e as folhas do Application Insights no portal do Azure atuam como uma ferramenta analítica e de diagnóstico para visualizar dados baseados em eventos de logs.
Usar logs para reter um conjunto completo de eventos pode trazer grande valor analítico e diagnóstico. Por exemplo, você pode obter uma contagem exata de solicitações para uma URL específica com o número de usuários distintos que fizeram essas chamadas. Ou você pode obter rastreamentos de diagnóstico detalhados, incluindo exceções e chamadas de dependência para qualquer sessão de usuário. Ter esse tipo de informação pode melhorar significativamente a visibilidade sobre a integridade e o uso do aplicativo, permitindo reduzir o tempo necessário para diagnosticar problemas com um aplicativo.
Ao mesmo tempo, coletar um conjunto completo de eventos pode ser impraticável (ou mesmo impossível) para aplicações que geram um grande volume de telemetria. Para situações em que o volume de eventos é muito alto, o Application Insights implementa várias técnicas de redução de volume de telemetria, como amostragem e filtragem que reduzem o número de eventos coletados e armazenados. Infelizmente, reduzir o número de eventos armazenados também diminui a precisão das métricas que, nos bastidores, devem executar agregações de tempo de consulta dos eventos armazenados em logs.
Métricas pré-agregadas
As métricas pré-agregadas não são armazenadas como eventos individuais com muitas propriedades. Em vez disso, eles são armazenados como séries temporais pré-agregadas e apenas com dimensões-chave. Isso torna as novas métricas superiores no momento da consulta: a recuperação de dados acontece mais rapidamente e requer menos poder de computação. Isso permite novos cenários, como alertas quase em tempo real sobre dimensões de métricas, painéis mais responsivos e muito mais.
Importante
Ambas as métricas baseadas em log e pré-agregadas coexistem no Application Insights. Para diferenciar os dois, no Application Insights UX as métricas pré-agregadas agora são chamadas de "Métricas padrão (visualização)", enquanto as métricas tradicionais dos eventos foram renomeadas para "Métricas baseadas em log".
Os SDKs mais recentes (SDK do Application Insights 2.7 ou posterior para .NET) pré-agregam métricas durante a coleta. Isso se aplica às métricas padrão enviadas por padrão , para que a precisão não seja afetada pela amostragem ou filtragem. Ele também se aplica a métricas personalizadas enviadas usando GetMetric, resultando em menos ingestão de dados e menor custo.
Para os SDKs que não implementam a pré-agregação, o back-end do Application Insights ainda preenche as novas métricas agregando os eventos recebidos pelo ponto de extremidade da coleção de eventos do Application Insights. Embora você não se beneficie do volume reduzido de dados transmitidos por fio, ainda pode usar as métricas pré-agregadas e experimentar um melhor desempenho e suporte ao alerta dimensional quase em tempo real com SDKs que não pré-agregam métricas durante a coleta.
Vale a pena mencionar que o ponto de extremidade de coleta pré-agrega eventos antes da amostragem de ingestão, o que significa que a amostragem de ingestão nunca afetará a precisão das métricas pré-agregadas, independentemente da versão do SDK que você usa com seu aplicativo.