Экспортер Azure Monitor не включает библиотеки инструментирования.
Вы можете собирать зависимости из пакетов SDK Azure, используя следующий пример кода, чтобы вручную подписаться на источник.
C#
// Create an OpenTelemetry tracer provider builder.// It is important to keep the TracerProvider instance active throughout the process lifetime.usingvar tracerProvider = Sdk.CreateTracerProviderBuilder()
// The following line subscribes to dependencies emitted from Azure SDKs
.AddSource("Azure.*")
.AddAzureMonitorTraceExporter()
.AddHttpClientInstrumentation(o => o.FilterHttpRequestMessage = (_) =>
{
// Azure SDKs create their own client span before calling the service using HttpClient// In this case, we would see two spans corresponding to the same operation// 1) created by Azure SDK 2) created by HttpClient// To prevent this duplication we are filtering the span from HttpClient// as span from Azure SDK contains all relevant information needed.var parentActivity = Activity.Current?.Parent;
if (parentActivity != null && parentActivity.Source.Name.Equals("Azure.Core.Http"))
{
returnfalse;
}
returntrue;
})
.Build();
Запросы
Потребители JMS
Потребители Kafka
Netty;
Quartz
RabbitMQ
Сервлеты
Планирование Spring
Примечание
Servlet и Netty autoinstrumentation охватывают большинство служб Java HTTP, включая Java EE, Jakarta EE, Spring Boot, Quarkus и Micronaut.
Зависимости (плюс распространение распределенной трассировки внизу)
Apache HttpClient
Apache HttpAsyncClient
AsyncHttpClient
Google HttpClient
gRPC;
java.net.HttpURLConnection
Java 11 HttpClient
Клиент JAX-RS
Jetty HttpClient
JMS;
Kafka
Клиент Netty
OkHttp;
RabbitMQ
Зависимости (без распространения распределенной трассировки внизу)
Cassandra
JDBC
MongoDB (Async и Sync)
Redis (Lettuce и Jedis)
Метрики
Метрики микрометра, включая метрики Spring Boot Actuator
Метрики JMX
Журналы
Обратная обратная связь (включая свойства MDC) no mware
Log4j (включая свойства контекста MDC/Thread) NO MWARE
Ведение журнала JBoss (в том числе свойства MDC) NO NO
java.util.logging NO FX
Коллекция по умолчанию
Данные телеметрии, создаваемые следующими пакетами SDK Azure, автоматически собираются по умолчанию:
Для собственных приложений Изумите, ознакомьтесь с документацией Quarkus.
Следующие библиотеки инструментирования OpenTelemetry включены в состав дистрибутива Azure Monitor Application Insights. Дополнительные сведения см. в статье с пакетом SDK Azure для JavaScript.
Примеры использования библиотеки ведения журнала Python можно найти на сайте GitHub.
Данные телеметрии, создаваемые Azure SDKS, автоматически собираются по умолчанию.
Сноски
NO. Поддерживает автоматическую отчетность необработанных и неуправляемых исключений.
2. Поддерживает метрики OpenTelemetry
Fx. По умолчанию ведение журнала собирается только на уровне INFO или выше. Чтобы изменить этот параметр, см . параметры конфигурации.
⁴. По умолчанию ведение журнала собирается только при выполнении этого ведения журнала на уровне ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ или выше.
Примечание
Дистрибутивы OpenTelemetry Azure Monitor включают настраиваемое сопоставление и логику для автоматического выдачи стандартных метрик Application Insights.
Совет
Все метрики OpenTelemetry, собираемые автоматически из библиотек инструментирования или вручную собранные из пользовательского кода, в настоящее время считаются Application Insights "пользовательскими метриками" для выставления счетов. Подробнее.
Добавление библиотеки инструментирования сообщества
Вы можете автоматически собирать дополнительные данные при включении библиотек инструментирования из сообщества OpenTelemetry.
Внимание!
Мы не поддерживаем или не гарантируем качество библиотек инструментирования сообщества. Чтобы предложить один для нашего дистрибутива, публикации или голосования в нашем сообществе отзывов. Помните, что некоторые из них основаны на экспериментальных спецификациях OpenTelemetry и могут ввести будущие критические изменения.
Чтобы добавить библиотеку сообщества, используйте ConfigureOpenTelemetryMeterProviderConfigureOpenTelemetryTracerProvider методы после добавления пакета NuGet для библиотеки.
// Create a new ASP.NET Core web application builder.var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
// Configure the OpenTelemetry meter provider to add runtime instrumentation.
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryMeterProvider((sp, builder) => builder.AddRuntimeInstrumentation());
// Add the Azure Monitor telemetry service to the application.// This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();
// Build the ASP.NET Core web application.var app = builder.Build();
// Start the ASP.NET Core web application.
app.Run();
// Create a new OpenTelemetry meter provider and add runtime instrumentation and the Azure Monitor metric exporter.// It is important to keep the MetricsProvider instance active throughout the process lifetime.var metricsProvider = Sdk.CreateMeterProviderBuilder()
.AddRuntimeInstrumentation()
.AddAzureMonitorMetricExporter();
Вы не можете расширить дистрибутив Java с помощью библиотек инструментирования сообщества. Чтобы запросить включение другой библиотеки инструментирования, откройте проблему на странице GitHub. Ссылку на страницу GitHub можно найти на следующей странице.
Вы не можете использовать библиотеки инструментирования сообщества с собственными приложениями GraalVM Java.
Другие инструментирования OpenTelemetry доступны здесь и могут быть добавлены с помощью TraceHandler в ApplicationInsightsClient:
JavaScript
// Import the Azure Monitor OpenTelemetry plugin and OpenTelemetry APIconst { useAzureMonitor } = require("@azure/monitor-opentelemetry");
const { metrics, trace, ProxyTracerProvider } = require("@opentelemetry/api");
// Import the OpenTelemetry instrumentation registration function and Express instrumentationconst { registerInstrumentations } = require( "@opentelemetry/instrumentation");
const { ExpressInstrumentation } = require('@opentelemetry/instrumentation-express');
// Get the OpenTelemetry tracer provider and meter providerconst tracerProvider = (trace.getTracerProvider() as ProxyTracerProvider).getDelegate();
const meterProvider = metrics.getMeterProvider();
// Enable Azure Monitor integration
useAzureMonitor();
// Register the Express instrumentation
registerInstrumentations({
// List of instrumentations to register
instrumentations: [
new ExpressInstrumentation(), // Express instrumentation
],
// OpenTelemetry tracer provider
tracerProvider: tracerProvider,
// OpenTelemetry meter provider
meterProvider: meterProvider
});
Чтобы добавить библиотеку инструментирования сообщества (официально не поддерживаемую или включенную в дистрибутив Azure Monitor), можно инструментировать непосредственно с помощью инструментирования. Список библиотек инструментирования сообщества можно найти здесь.
Примечание
Инструментирование поддерживаемой библиотеки инструментирования вручную с instrument() помощью дистрибутива configure_azure_monitor() не рекомендуется. Это не поддерживаемый сценарий, и вы можете получить нежелательное поведение для телеметрии.
Python
# Import the `configure_azure_monitor()`, `SQLAlchemyInstrumentor`, `create_engine`, and `text` functions from the appropriate packages.from azure.monitor.opentelemetry import configure_azure_monitor
from opentelemetry.instrumentation.sqlalchemy import SQLAlchemyInstrumentor
from sqlalchemy import create_engine, text
# Configure OpenTelemetry to use Azure Monitor.
configure_azure_monitor()
# Create a SQLAlchemy engine.
engine = create_engine("sqlite:///:memory:")
# SQLAlchemy instrumentation is not officially supported by this package, however, you can use the OpenTelemetry `instrument()` method manually in conjunction with `configure_azure_monitor()`.
SQLAlchemyInstrumentor().instrument(
engine=engine,
)
# Database calls using the SQLAlchemy library will be automatically captured.with engine.connect() as conn:
result = conn.execute(text("select 'hello world'"))
print(result.all())
Сбор пользовательских данных телеметрии
В этом разделе объясняется, как собирать пользовательские данные телеметрии из приложения.
В зависимости от языка и типа сигнала существуют различные способы сбора пользовательских данных телеметрии, в том числе:
OpenTelemetry API
Библиотеки журналов и метрик для конкретного языка
Классический API Application Insights
В следующей таблице представлены поддерживаемые в настоящее время пользовательские типы телеметрии:
Язык
Пользовательские события
Пользовательские метрики
Зависимости
Исключения
Просмотры страницы
Запросы
Трассировки
ASP.NET Core
OpenTelemetry API
Да
Да
Да
Да
API ILogger
Да
Классический API ИИ
Java
OpenTelemetry API
Да
Да
Да
Да
Logback, Log4j, JUL
Да
Да
Метрики Micrometer
Да
Классический API ИИ
Да
Да
Да
Да
Да
Да
Да
Node.js
OpenTelemetry API
Да
Да
Да
Да
Python
OpenTelemetry API
Да
Да
Да
Да
Модуль ведения журнала Python
Да
Расширение событий
Да
Да
Примечание
Application Insights Java 3.x прослушивает данные телеметрии, отправляемые в классический API Application Insights. Аналогичным образом Application Insights Node.js 3.x собирает события, созданные с помощью классического API Application Insights. Это упрощает обновление и заполняет пробел в нашей пользовательской поддержке телеметрии до тех пор, пока все пользовательские типы телеметрии не будут поддерживаться через API OpenTelemetry.
Добавление пользовательских метрик
В этом контексте термин пользовательских метрик относится к ручному инструментированию кода для сбора дополнительных метрик за пределами того, что библиотеки инструментирования OpenTelemetry автоматически собирают.
API OpenTelemetry предлагает шесть инструментов для покрытия различных сценариев метрик и необходимо выбрать правильный тип агрегирования при визуализации метрик в обозревателе метрик. Это требование верно при использовании API метрик OpenTelemetry для отправки метрик и при использовании библиотеки инструментирования.
В следующей таблице показаны рекомендуемые типы агрегирования для каждого из инструментов метрик OpenTelemetry.
Инструмент OpenTelemetry
Тип агрегирования Azure Monitor
Счетчик
Sum
Асинхронный счетчик
Sum
Гистограмма
Min, Max, Average, Sum и Count
Асинхронный датчик
По средней
UpDownCounter
Sum
Асинхронный upDownCounter
Sum
Внимание!
Типы агрегирования за пределами того, что показано в таблице, обычно не являются значимыми.
Спецификация OpenTelemetry описывает инструменты и приводит примеры использования каждого из них.
Совет
Гистограмма является наиболее универсальным и наиболее тесно эквивалентным классическому API Application Insights GetMetric. Azure Monitor в настоящее время сглаживает инструмент гистограммы в наших пяти поддерживаемых типах агрегирования и поддерживает процентиль. Хотя и менее универсальный, другие инструменты OpenTelemetry оказывают меньшее влияние на производительность вашего приложения.
Запуск приложения должен подписаться на счетчик по имени:
C#
// Create a new ASP.NET Core web application builder.var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
// Configure the OpenTelemetry meter provider to add a meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryMeterProvider((sp, builder) => builder.AddMeter("OTel.AzureMonitor.Demo"));
// Add the Azure Monitor telemetry service to the application.// This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();
// Build the ASP.NET Core web application.var app = builder.Build();
// Start the ASP.NET Core web application.
app.Run();
Необходимо Meter инициализироваться с помощью этого же имени:
C#
// Create a new meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".var meter = new Meter("OTel.AzureMonitor.Demo");
// Create a new histogram metric named "FruitSalePrice".
Histogram<long> myFruitSalePrice = meter.CreateHistogram<long>("FruitSalePrice");
// Create a new Random object.var rand = new Random();
// Record a few random sale prices for apples and lemons, with different colors.
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "apple"), new("color", "green"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
C#
publicclassProgram
{
// Create a static readonly Meter object named "OTel.AzureMonitor.Demo".// This meter will be used to track metrics about the application.privatestaticreadonly Meter meter = new("OTel.AzureMonitor.Demo");
publicstaticvoidMain()
{
// Create a new MeterProvider object using the OpenTelemetry SDK.// The MeterProvider object is responsible for managing meters and sending// metric data to exporters.// It is important to keep the MetricsProvider instance active// throughout the process lifetime.//// The MeterProviderBuilder is configured to add a meter named// "OTel.AzureMonitor.Demo" and an Azure Monitor metric exporter.usingvar meterProvider = Sdk.CreateMeterProviderBuilder()
.AddMeter("OTel.AzureMonitor.Demo")
.AddAzureMonitorMetricExporter()
.Build();
// Create a new Histogram metric named "FruitSalePrice".// This metric will track the distribution of fruit sale prices.
Histogram<long> myFruitSalePrice = meter.CreateHistogram<long>("FruitSalePrice");
// Create a new Random object. This object will be used to generate random sale prices.var rand = new Random();
// Record a few random sale prices for apples and lemons, with different colors.// Each record includes a timestamp, a value, and a set of attributes.// The attributes can be used to filter and analyze the metric data.
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "apple"), new("color", "green"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitSalePrice.Record(rand.Next(1, 1000), new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
// Display a message to the user and wait for them to press Enter.// This allows the user to see the message and the console before the// application exits.
System.Console.WriteLine("Press Enter key to exit.");
System.Console.ReadLine();
}
}
import io.opentelemetry.api.metrics.DoubleHistogram;
import io.opentelemetry.api.metrics.Meter;
Meter meter = openTelemetry.getMeter("OTEL.AzureMonitor.Demo");
DoubleHistogram histogram = meter.histogramBuilder("histogram").build();
histogram.record(1.0);
histogram.record(100.0);
histogram.record(30.0);
JavaScript
// Import the Azure Monitor OpenTelemetry plugin and OpenTelemetry APIconst { useAzureMonitor } = require("@azure/monitor-opentelemetry");
const { metrics } = require("@opentelemetry/api");
// Enable Azure Monitor integration
useAzureMonitor();
// Get the meter for the "testMeter" namespaceconst meter = metrics.getMeter("testMeter");
// Create a histogram metriclet histogram = meter.createHistogram("histogram");
// Record values to the histogram metric with different tags
histogram.record(1, { "testKey": "testValue" });
histogram.record(30, { "testKey": "testValue2" });
histogram.record(100, { "testKey2": "testValue" });
Python
# Import the `configure_azure_monitor()` and `metrics` functions from the appropriate packages.from azure.monitor.opentelemetry import configure_azure_monitor
from opentelemetry import metrics
import os
# Configure OpenTelemetry to use Azure Monitor with the specified connection string.# Replace `<your-connection-string>` with the connection string to your Azure Monitor Application Insights resource.
configure_azure_monitor(
connection_string="<your-connection-string>",
)
# Opt in to allow grouping of your metrics via a custom metrics namespace in app insights metrics explorer.# Specify the namespace name using get_meter("namespace-name")
os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_METRIC_NAMESPACE_OPT_IN"] = "true"# Get a meter provider and a meter with the name "otel_azure_monitor_histogram_demo".
meter = metrics.get_meter_provider().get_meter("otel_azure_monitor_histogram_demo")
# Record three values to the histogram.
histogram = meter.create_histogram("histogram")
histogram.record(1.0, {"test_key": "test_value"})
histogram.record(100.0, {"test_key2": "test_value"})
histogram.record(30.0, {"test_key": "test_value2"})
# Wait for background execution.
input()
Запуск приложения должен подписаться на счетчик по имени:
C#
// Create a new ASP.NET Core web application builder.var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
// Configure the OpenTelemetry meter provider to add a meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryMeterProvider((sp, builder) => builder.AddMeter("OTel.AzureMonitor.Demo"));
// Add the Azure Monitor telemetry service to the application.// This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();
// Build the ASP.NET Core web application.var app = builder.Build();
// Start the ASP.NET Core web application.
app.Run();
Необходимо Meter инициализироваться с помощью этого же имени:
C#
// Create a new meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".var meter = new Meter("OTel.AzureMonitor.Demo");
// Create a new counter metric named "MyFruitCounter".
Counter<long> myFruitCounter = meter.CreateCounter<long>("MyFruitCounter");
// Record the number of fruits sold, grouped by name and color.
myFruitCounter.Add(1, new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitCounter.Add(2, new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitCounter.Add(1, new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitCounter.Add(2, new("name", "apple"), new("color", "green"));
myFruitCounter.Add(5, new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitCounter.Add(4, new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
C#
publicclassProgram
{
// Create a static readonly Meter object named "OTel.AzureMonitor.Demo".// This meter will be used to track metrics about the application.privatestaticreadonly Meter meter = new("OTel.AzureMonitor.Demo");
publicstaticvoidMain()
{
// Create a new MeterProvider object using the OpenTelemetry SDK.// The MeterProvider object is responsible for managing meters and sending// metric data to exporters.// It is important to keep the MetricsProvider instance active// throughout the process lifetime.//// The MeterProviderBuilder is configured to add a meter named// "OTel.AzureMonitor.Demo" and an Azure Monitor metric exporter.usingvar meterProvider = Sdk.CreateMeterProviderBuilder()
.AddMeter("OTel.AzureMonitor.Demo")
.AddAzureMonitorMetricExporter()
.Build();
// Create a new counter metric named "MyFruitCounter".// This metric will track the number of fruits sold.
Counter<long> myFruitCounter = meter.CreateCounter<long>("MyFruitCounter");
// Record the number of fruits sold, grouped by name and color.
myFruitCounter.Add(1, new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitCounter.Add(2, new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitCounter.Add(1, new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
myFruitCounter.Add(2, new("name", "apple"), new("color", "green"));
myFruitCounter.Add(5, new("name", "apple"), new("color", "red"));
myFruitCounter.Add(4, new("name", "lemon"), new("color", "yellow"));
// Display a message to the user and wait for them to press Enter.// This allows the user to see the message and the console before the// application exits.
System.Console.WriteLine("Press Enter key to exit.");
System.Console.ReadLine();
}
}
// Import the Azure Monitor OpenTelemetry plugin and OpenTelemetry APIconst { useAzureMonitor } = require("@azure/monitor-opentelemetry");
const { metrics } = require("@opentelemetry/api");
// Enable Azure Monitor integration
useAzureMonitor();
// Get the meter for the "testMeter" namespaceconst meter = metrics.getMeter("testMeter");
// Create a counter metriclet counter = meter.createCounter("counter");
// Add values to the counter metric with different tags
counter.add(1, { "testKey": "testValue" });
counter.add(5, { "testKey2": "testValue" });
counter.add(3, { "testKey": "testValue2" });
Python
# Import the `configure_azure_monitor()` and `metrics` functions from the appropriate packages.from azure.monitor.opentelemetry import configure_azure_monitor
from opentelemetry import metrics
import os
# Configure OpenTelemetry to use Azure Monitor with the specified connection string.# Replace `<your-connection-string>` with the connection string to your Azure Monitor Application Insights resource.
configure_azure_monitor(
connection_string="<your-connection-string>",
)
# Opt in to allow grouping of your metrics via a custom metrics namespace in app insights metrics explorer.# Specify the namespace name using get_meter("namespace-name")
os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_METRIC_NAMESPACE_OPT_IN"] = "true"# Get a meter provider and a meter with the name "otel_azure_monitor_counter_demo".
meter = metrics.get_meter_provider().get_meter("otel_azure_monitor_counter_demo")
# Create a counter metric with the name "counter".
counter = meter.create_counter("counter")
# Add three values to the counter.# The first argument to the `add()` method is the value to add.# The second argument is a dictionary of dimensions.# Dimensions are used to group related metrics together.
counter.add(1.0, {"test_key": "test_value"})
counter.add(5.0, {"test_key2": "test_value"})
counter.add(3.0, {"test_key": "test_value2"})
# Wait for background execution.
input()
Запуск приложения должен подписаться на счетчик по имени:
C#
// Create a new ASP.NET Core web application builder.var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
// Configure the OpenTelemetry meter provider to add a meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryMeterProvider((sp, builder) => builder.AddMeter("OTel.AzureMonitor.Demo"));
// Add the Azure Monitor telemetry service to the application.// This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();
// Build the ASP.NET Core web application.var app = builder.Build();
// Start the ASP.NET Core web application.
app.Run();
Необходимо Meter инициализироваться с помощью этого же имени:
C#
// Get the current process.var process = Process.GetCurrentProcess();
// Create a new meter named "OTel.AzureMonitor.Demo".var meter = new Meter("OTel.AzureMonitor.Demo");
// Create a new observable gauge metric named "Thread.State".// This metric will track the state of each thread in the current process.
ObservableGauge<int> myObservableGauge = meter.CreateObservableGauge("Thread.State", () => GetThreadState(process));
privatestatic IEnumerable<Measurement<int>> GetThreadState(Process process)
{
// Iterate over all threads in the current process.foreach (ProcessThread thread in process.Threads)
{
// Create a measurement for each thread, including the thread state, process ID, and thread ID.yieldreturnnew((int)thread.ThreadState, new("ProcessId", process.Id), new("ThreadId", thread.Id));
}
}
C#
publicclassProgram
{
// Create a static readonly Meter object named "OTel.AzureMonitor.Demo".// This meter will be used to track metrics about the application.privatestaticreadonly Meter meter = new("OTel.AzureMonitor.Demo");
publicstaticvoidMain()
{
// Create a new MeterProvider object using the OpenTelemetry SDK.// The MeterProvider object is responsible for managing meters and sending// metric data to exporters. // It is important to keep the MetricsProvider instance active// throughout the process lifetime.//// The MeterProviderBuilder is configured to add a meter named// "OTel.AzureMonitor.Demo" and an Azure Monitor metric exporter.usingvar meterProvider = Sdk.CreateMeterProviderBuilder()
.AddMeter("OTel.AzureMonitor.Demo")
.AddAzureMonitorMetricExporter()
.Build();
// Get the current process.var process = Process.GetCurrentProcess();
// Create a new observable gauge metric named "Thread.State".// This metric will track the state of each thread in the current process.
ObservableGauge<int> myObservableGauge = meter.CreateObservableGauge("Thread.State", () => GetThreadState(process));
// Display a message to the user and wait for them to press Enter.// This allows the user to see the message and the console before the// application exits.
System.Console.WriteLine("Press Enter key to exit.");
System.Console.ReadLine();
}
privatestatic IEnumerable<Measurement<int>> GetThreadState(Process process)
{
// Iterate over all threads in the current process.foreach (ProcessThread thread in process.Threads)
{
// Create a measurement for each thread, including the thread state, process ID, and thread ID.yieldreturnnew((int)thread.ThreadState, new("ProcessId", process.Id), new("ThreadId", thread.Id));
}
}
}
// Import the useAzureMonitor function and the metrics module from the @azure/monitor-opentelemetry and @opentelemetry/api packages, respectively.const { useAzureMonitor } = require("@azure/monitor-opentelemetry");
const { metrics } = require("@opentelemetry/api");
// Enable Azure Monitor integration.
useAzureMonitor();
// Get the meter for the "testMeter" meter name.const meter = metrics.getMeter("testMeter");
// Create an observable gauge metric with the name "gauge".let gauge = meter.createObservableGauge("gauge");
// Add a callback to the gauge metric. The callback will be invoked periodically to generate a new value for the gauge metric.
gauge.addCallback((observableResult: ObservableResult) => {
// Generate a random number between 0 and 99.let randomNumber = Math.floor(Math.random() * 100);
// Set the value of the gauge metric to the random number.
observableResult.observe(randomNumber, {"testKey": "testValue"});
});
Python
# Import the necessary packages.from typing import Iterable
import os
from azure.monitor.opentelemetry import configure_azure_monitor
from opentelemetry import metrics
from opentelemetry.metrics import CallbackOptions, Observation
# Configure OpenTelemetry to use Azure Monitor with the specified connection string.# Replace `<your-connection-string>` with the connection string to your Azure Monitor Application Insights resource.
configure_azure_monitor(
connection_string="<your-connection-string>",
)
# Opt in to allow grouping of your metrics via a custom metrics namespace in app insights metrics explorer.# Specify the namespace name using get_meter("namespace-name")
os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_METRIC_NAMESPACE_OPT_IN"] = "true"# Get a meter provider and a meter with the name "otel_azure_monitor_gauge_demo".
meter = metrics.get_meter_provider().get_meter("otel_azure_monitor_gauge_demo")
# Define two observable gauge generators.# The first generator yields a single observation with the value 9.# The second generator yields a sequence of 10 observations with the value 9 and a different dimension value for each observation.defobservable_gauge_generator(options: CallbackOptions) -> Iterable[Observation]:yield Observation(9, {"test_key": "test_value"})
defobservable_gauge_sequence(options: CallbackOptions) -> Iterable[Observation]:
observations = []
for i in range(10):
observations.append(
Observation(9, {"test_key": i})
)
return observations
# Create two observable gauges using the defined generators.
gauge = meter.create_observable_gauge("gauge", [observable_gauge_generator])
gauge2 = meter.create_observable_gauge("gauge2", [observable_gauge_sequence])
# Wait for background execution.
input()
Добавление настраиваемых исключений
Выберите библиотеки инструментирования автоматически сообщать об исключениях в Application Insights.
Однако может потребоваться вручную сообщать об исключениях за пределами отчетов библиотек инструментирования.
Например, исключения, пойманные кодом, обычно не сообщаются. Вы можете сообщить о них, чтобы привлечь внимание к соответствующим интерфейсам, включая разделы сбоев и сквозные представления транзакций.
// Start a new activity named "ExceptionExample".using (var activity = activitySource.StartActivity("ExceptionExample"))
{
// Try to execute some code.try
{
thrownew Exception("Test exception");
}
// If an exception is thrown, catch it and set the activity status to "Error".
catch (Exception ex)
{
activity?.SetStatus(ActivityStatusCode.Error);
activity?.RecordException(ex);
}
}
Регистрация исключения с помощью ILogger:
C#
// Create a logger using the logger factory. The logger category name is used to filter and route log messages.var logger = loggerFactory.CreateLogger(logCategoryName);
// Try to execute some code.try
{
thrownew Exception("Test Exception");
}
catch (Exception ex)
{
// Log an error message with the exception. The log level is set to "Error" and the event ID is set to 0.// The log message includes a template and a parameter. The template will be replaced with the value of the parameter when the log message is written.
logger.Log(
logLevel: LogLevel.Error,
eventId: 0,
exception: ex,
message: "Hello {name}.",
args: newobject[] { "World" });
}
Чтобы записать исключение с помощью действия:
C#
// Start a new activity named "ExceptionExample".using (var activity = activitySource.StartActivity("ExceptionExample"))
{
// Try to execute some code.try
{
thrownew Exception("Test exception");
}
// If an exception is thrown, catch it and set the activity status to "Error".
catch (Exception ex)
{
activity?.SetStatus(ActivityStatusCode.Error);
activity?.RecordException(ex);
}
}
Регистрация исключения с помощью ILogger:
C#
// Create a logger using the logger factory. The logger category name is used to filter and route log messages.var logger = loggerFactory.CreateLogger("ExceptionExample");
try
{
// Try to execute some code.thrownew Exception("Test Exception");
}
catch (Exception ex)
{
// Log an error message with the exception. The log level is set to "Error" and the event ID is set to 0.// The log message includes a template and a parameter. The template will be replaced with the value of the parameter when the log message is written.
logger.Log(
logLevel: LogLevel.Error,
eventId: 0,
exception: ex,
message: "Hello {name}.",
args: newobject[] { "World" });
}
Можно использовать opentelemetry-api для обновления состояния исключений диапазона и записи.
Добавьте opentelemetry-api-1.0.0.jar (или более поздней версии) в приложение:
Пакет SDK Node.js экспортирует только эти исключения на основе диапазона вручную в Application Insights в качестве исключений, если они записываются на дочерних элементах удаленных, внутренних диапазонов или если исключение записывается на диапазон верхнего уровня.
JavaScript
// Import the Azure Monitor OpenTelemetry plugin and OpenTelemetry APIconst { useAzureMonitor } = require("@azure/monitor-opentelemetry");
const { trace } = require("@opentelemetry/api");
// Enable Azure Monitor integration
useAzureMonitor();
// Get the tracer for the "testTracer" namespaceconst tracer = trace.getTracer("testTracer");
// Start a span with the name "hello"let span = tracer.startSpan("hello");
// Try to throw an errortry {
thrownewError("Test Error");
}
// Catch the error and record it to the spancatch(error){
span.recordException(error);
}
Пакет SDK Для Python OpenTelemetry реализуется таким образом, чтобы исключения были автоматически записаны и записаны. Пример этого поведения см. в следующем примере кода:
Python
# Import the necessary packages.from azure.monitor.opentelemetry import configure_azure_monitor
from opentelemetry import trace
# Configure OpenTelemetry to use Azure Monitor with the specified connection string.# Replace `<your-connection-string>` with the connection string to your Azure Monitor Application Insights resource.
configure_azure_monitor(
connection_string="<your-connection-string>",
)
# Get a tracer for the current module.
tracer = trace.get_tracer("otel_azure_monitor_exception_demo")
# Exception eventstry:
# Start a new span with the name "hello".with tracer.start_as_current_span("hello") as span:
# This exception will be automatically recordedraise Exception("Custom exception message.")
except Exception:
print("Exception raised")
Если вы хотите записать исключения вручную, можно отключить этот параметр в диспетчере контекстов и использовать record_exception() непосредственно, как показано в следующем примере:
Python
...
# Start a new span with the name "hello" and disable exception recording.with tracer.start_as_current_span("hello", record_exception=False) as span:
try:
# Raise an exception.raise Exception("Custom exception message.")
except Exception as ex:
# Manually record exception
span.record_exception(ex)
...
Добавление настраиваемых диапазонов
Может потребоваться добавить пользовательский диапазон в двух сценариях. Во-первых, когда запрос на зависимость еще не собирается библиотекой инструментирования. Во-вторых, когда вы хотите моделировать процесс приложения в виде диапазона в сквозном представлении транзакций.
Классы Activity и ActivitySource из пространства имен System.Diagnostics представляют собой концепции OpenTelemetry Span и Tracer соответственно. Вы создаете ActivitySource непосредственно с помощью конструктора, а не с помощью TracerProvider. Каждый класс ActivitySource должен быть явно подключен к TracerProvider с помощью AddSource(). Это обусловлено тем, что части API трассировки OpenTelemetry включены непосредственно в среду выполнения .NET. Дополнительные сведения см. в разделе Введение в API трассировки .NET для OpenTelemetry.
C#
// Define an activity source named "ActivitySourceName". This activity source will be used to create activities for all requests to the application.internalstaticreadonly ActivitySource activitySource = new("ActivitySourceName");
// Create an ASP.NET Core application builder.var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
// Configure the OpenTelemetry tracer provider to add a source named "ActivitySourceName". This will ensure that all activities created by the activity source are traced.
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryTracerProvider((sp, builder) => builder.AddSource("ActivitySourceName"));
// Add the Azure Monitor telemetry service to the application. This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();
// Build the ASP.NET Core application.var app = builder.Build();
// Map a GET request to the root path ("/") to the specified action.
app.MapGet("/", () =>
{
// Start a new activity named "CustomActivity". This activity will be traced and the trace data will be sent to Azure Monitor.using (var activity = activitySource.StartActivity("CustomActivity"))
{
// your code here
}
// Return a response message.return$"Hello World!";
});
// Start the ASP.NET Core application.
app.Run();
StartActivity значение ActivityKind.Internalпо умолчанию, но можно указать любое другое ActivityKind.
ActivityKind.Client, ActivityKind.Producerи ActivityKind.Internal сопоставляются с Application Insights dependencies.
ActivityKind.Server и ActivityKind.Consumer сопоставляются с Application Insights requests.
Примечание
Классы Activity и ActivitySource из пространства имен System.Diagnostics представляют собой концепции OpenTelemetry Span и Tracer соответственно. Вы создаете ActivitySource непосредственно с помощью конструктора, а не с помощью TracerProvider. Каждый класс ActivitySource должен быть явно подключен к TracerProvider с помощью AddSource(). Это обусловлено тем, что части API трассировки OpenTelemetry включены непосредственно в среду выполнения .NET. Дополнительные сведения см. в разделе Введение в API трассировки .NET для OpenTelemetry.
C#
// Create an OpenTelemetry tracer provider builder.// It is important to keep the TracerProvider instance active throughout the process lifetime.usingvar tracerProvider = Sdk.CreateTracerProviderBuilder()
.AddSource("ActivitySourceName")
.AddAzureMonitorTraceExporter()
.Build();
// Create an activity source named "ActivitySourceName".var activitySource = new ActivitySource("ActivitySourceName");
// Start a new activity named "CustomActivity". This activity will be traced and the trace data will be sent to Azure Monitor.using (var activity = activitySource.StartActivity("CustomActivity"))
{
// your code here
}
StartActivity значение ActivityKind.Internalпо умолчанию, но можно указать любое другое ActivityKind.
ActivityKind.Client, ActivityKind.Producerи ActivityKind.Internal сопоставляются с Application Insights dependencies.
ActivityKind.Server и ActivityKind.Consumer сопоставляются с Application Insights requests.
Использование заметки OpenTelemetry
Самый простой способ добавления собственных диапазонов — с помощью заметки OpenTelemetry @WithSpan .
Диапазоны заполняют таблицы requests и dependencies в Application Insights.
Добавьте opentelemetry-instrumentation-annotations-1.32.0.jar (или более поздней версии) в приложение:
По умолчанию диапазон заканчивается в таблице с типом dependenciesInProcзависимостей.
Для методов, представляющих фоновое задание, не захваченное автоинструментацией, рекомендуется применить атрибут kind = SpanKind.SERVER к @WithSpan заметке, чтобы убедиться, что они отображаются в таблице Application Insights requests .
Использование API OpenTelemetry
Если предыдущая заметка OpenTelemetry @WithSpan не соответствует вашим потребностям, можно добавить диапазоны с помощью API OpenTelemetry.
Добавьте opentelemetry-api-1.0.0.jar (или более поздней версии) в приложение:
Создайте диапазон, сделайте его текущим, а затем завершите его:
Java
Span span = tracer.spanBuilder("my first span").startSpan();
try (Scope ignored = span.makeCurrent()) {
// do stuff within the context of this
} catch (Throwable t) {
span.recordException(t);
} finally {
span.end();
}
JavaScript
// Import the Azure Monitor OpenTelemetry plugin and OpenTelemetry APIconst { useAzureMonitor } = require("@azure/monitor-opentelemetry");
const { trace } = require("@opentelemetry/api");
// Enable Azure Monitor integration
useAzureMonitor();
// Get the tracer for the "testTracer" namespaceconst tracer = trace.getTracer("testTracer");
// Start a span with the name "hello"let span = tracer.startSpan("hello");
// End the span
span.end();
API OpenTelemetry можно использовать для добавления собственных диапазонов, которые отображаются в requests таблицах и dependencies таблицах в Application Insights.
В примере кода показано, как использовать tracer.start_as_current_span() метод для запуска, сделать диапазон текущим и завершить диапазон в его контексте.
Python
...
# Import the necessary packages.from opentelemetry import trace
# Get a tracer for the current module.
tracer = trace.get_tracer(__name__)
# Start a new span with the name "my first span" and make it the current span.# The "with" context manager starts, makes the span current, and ends the span within it's contextwith tracer.start_as_current_span("my first span") as span:
try:
# Do stuff within the context of this span.# All telemetry generated within this scope will be attributed to this span.except Exception as ex:
# Record the exception on the span.
span.record_exception(ex)
...
По умолчанию диапазон находится в dependencies таблице с типом InProcзависимостей.
Если метод представляет фоновое задание, которое еще не записано автоинструментацией, рекомендуется задать атрибут kind = SpanKind.SERVER , чтобы он отображался в таблице Application Insights requests .
Python
...
# Import the necessary packages.from opentelemetry import trace
from opentelemetry.trace import SpanKind
# Get a tracer for the current module.
tracer = trace.get_tracer(__name__)
# Start a new span with the name "my request span" and the kind set to SpanKind.SERVER.with tracer.start_as_current_span("my request span", kind=SpanKind.SERVER) as span:
# Do stuff within the context of this span.
...
Отправка пользовательской телеметрии с помощью классического API Application Insights
Мы рекомендуем использовать API OpenTelemetry по возможности, но некоторые сценарии могут возникнуть при использовании классического API Application Insights.
Невозможно отправлять пользовательские данные телеметрии с помощью классического API Application Insights в собственном коде Java.
Если вы хотите добавить пользовательские события или получить доступ к API Application Insights, замените @azure/monitor-opentelemetry пакет пакетом applicationinsightsбета-версии 3. Он предлагает одни и те же методы и интерфейсы, и весь пример кода для @azure/monitor-opentelemetry применения к пакету бета-версии 3.
// Import the TelemetryClient class from the Application Insights SDK for JavaScript.const { TelemetryClient } = require("applicationinsights");
// Create a new TelemetryClient instance.const telemetryClient = new TelemetryClient();
Затем используйте для отправки пользовательской TelemetryClient телеметрии:
События
JavaScript
// Create an event telemetry object.let eventTelemetry = {
name: "testEvent"
};
// Send the event telemetry object to Azure Monitor Application Insights.
telemetryClient.trackEvent(eventTelemetry);
Журналы
JavaScript
// Create a trace telemetry object.let traceTelemetry = {
message: "testMessage",
severity: "Information"
};
// Send the trace telemetry object to Azure Monitor Application Insights.
telemetryClient.trackTrace(traceTelemetry);
Исключения
JavaScript
// Try to execute a block of code.try {
...
}
// If an error occurs, catch it and send it to Azure Monitor Application Insights as an exception telemetry item.catch (error) {
let exceptionTelemetry = {
exception: error,
severity: "Critical"
};
telemetryClient.trackException(exceptionTelemetry);
}
В отличие от других языков, Python не имеет пакета SDK Application Insights. Вы можете удовлетворить все потребности мониторинга с помощью дистрибутива OpenTelemetry в Azure Monitor, за исключением отправки customEvents. Пока API событий OpenTelemetry не стабилизируется, используйте расширение событий Azure Monitor с дистрибутивом OpenTelemetry Azure Monitor для отправки customEvents в Application Insights.
Используйте API, предлагаемый track_event в расширении, для отправки пользовательских событий:
Python
...
from azure.monitor.events.extension import track_event
from azure.monitor.opentelemetry import configure_azure_monitor
configure_azure_monitor()
# Use the track_event() api to send custom event telemetry# Takes event name and custom dimensions
track_event("Test event", {"key1": "value1", "key2": "value2"})
input()
...
Изменение телеметрии
В этом разделе описано, как изменить телеметрию.
Добавление атрибутов диапазона
Эти атрибуты могут включать в себя добавление пользовательского свойства в данные телеметрии. Можно также использовать атрибуты для задания необязательных полей в схеме Application Insights, например "IP-адрес клиента".
Добавление настраиваемого свойства в диапазон
Все атрибуты, добавляемые в диапазоны, экспортируются как пользовательские свойства. Они заполняют поле customDimensions в таблице запросов, зависимостей, трассировок или исключений.
Преимущество использования параметров, предоставляемых библиотеками инструментирования, когда они доступны, заключается в том, что доступен весь контекст. В результате пользователи могут добавить или отфильтровать дополнительные атрибуты. Например, параметр обогащения в библиотеке инструментирования HttpClient предоставляет пользователям доступ к HttpRequestMessage и самому HttpResponseMessage. Они могут выбрать что-нибудь из него и сохранить его как атрибут.
Многие библиотеки инструментирования предоставляют параметр обогащения. Инструкции см. в файлах сведений отдельных библиотек инструментирования:
Добавьте процессор, показанный здесь перед добавлением Azure Monitor.
C#
// Create an ASP.NET Core application builder.var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
// Configure the OpenTelemetry tracer provider to add a new processor named ActivityEnrichingProcessor.
builder.Services.ConfigureOpenTelemetryTracerProvider((sp, builder) => builder.AddProcessor(new ActivityEnrichingProcessor()));
// Add the Azure Monitor telemetry service to the application. This service will collect and send telemetry data to Azure Monitor.
builder.Services.AddOpenTelemetry().UseAzureMonitor();
// Build the ASP.NET Core application.var app = builder.Build();
// Start the ASP.NET Core application.
app.Run();
Добавьте ActivityEnrichingProcessor.cs в проект, используя следующий код:
C#
publicclassActivityEnrichingProcessor : BaseProcessor<Activity>
{
publicoverridevoidOnEnd(Activity activity)
{
// The updated activity will be available to all processors which are called after this processor.
activity.DisplayName = "Updated-" + activity.DisplayName;
activity.SetTag("CustomDimension1", "Value1");
activity.SetTag("CustomDimension2", "Value2");
}
}
Чтобы добавить атрибуты диапазона, используйте один из следующих двух способов:
Преимущество использования параметров, предоставляемых библиотеками инструментирования, когда они доступны, заключается в том, что доступен весь контекст. В результате пользователи могут добавить или отфильтровать дополнительные атрибуты. Например, параметр обогащения в библиотеке инструментирования HttpClient предоставляет пользователям доступ к самому httpRequestMessage. Они могут выбрать что-нибудь из него и сохранить его как атрибут.
Многие библиотеки инструментирования предоставляют параметр обогащения. Инструкции см. в файлах сведений отдельных библиотек инструментирования:
Добавьте показанный здесь процессор перед средством экспорта Azure Monitor.
C#
// Create an OpenTelemetry tracer provider builder.// It is important to keep the TracerProvider instance active throughout the process lifetime.usingvar tracerProvider = Sdk.CreateTracerProviderBuilder()
// Add a source named "OTel.AzureMonitor.Demo".
.AddSource("OTel.AzureMonitor.Demo") // Add a new processor named ActivityEnrichingProcessor.
.AddProcessor(new ActivityEnrichingProcessor()) // Add the Azure Monitor trace exporter.
.AddAzureMonitorTraceExporter() // Add the Azure Monitor trace exporter.
.Build();
Добавьте ActivityEnrichingProcessor.cs в проект, используя следующий код:
C#
publicclassActivityEnrichingProcessor : BaseProcessor<Activity>
{
// The OnEnd method is called when an activity is finished. This is the ideal place to enrich the activity with additional data.publicoverridevoidOnEnd(Activity activity)
{
// Update the activity's display name.// The updated activity will be available to all processors which are called after this processor.
activity.DisplayName = "Updated-" + activity.DisplayName;
// Set custom tags on the activity.
activity.SetTag("CustomDimension1", "Value1");
activity.SetTag("CustomDimension2", "Value2");
}
}
Для добавления атрибутов в диапазоны можно использовать opentelemetry-api.
Добавление одного или нескольких атрибутов диапазона заполняет customDimensions поле в requestsdependenciesтаблице или tracesexceptions поле.
Добавьте opentelemetry-api-1.0.0.jar (или более поздней версии) в приложение:
...
# Import the necessary packages.from azure.monitor.opentelemetry import configure_azure_monitor
from opentelemetry import trace
# Create a SpanEnrichingProcessor instance.
span_enrich_processor = SpanEnrichingProcessor()
# Configure OpenTelemetry to use Azure Monitor with the specified connection string.# Replace `<your-connection-string>` with the connection string to your Azure Monitor Application Insights resource.
configure_azure_monitor(
connection_string="<your-connection-string>",
# Configure the custom span processors to include span enrich processor.
span_processors=[span_enrich_processor],
)
...
Добавьте SpanEnrichingProcessor в проект, используя следующий код:
Python
# Import the SpanProcessor class from the opentelemetry.sdk.trace module.from opentelemetry.sdk.trace import SpanProcessor
classSpanEnrichingProcessor(SpanProcessor):defon_end(self, span):# Prefix the span name with the string "Updated-".
span._name = "Updated-" + span.name
# Add the custom dimension "CustomDimension1" with the value "Value1".
span._attributes["CustomDimension1"] = "Value1"# Add the custom dimension "CustomDimension2" with the value "Value2".
span._attributes["CustomDimension2"] = "Value2"
Задание IP-адреса пользователя
Поле client_IP для запросов можно заполнить, задав атрибут в диапазоне. Application Insights использует IP-адрес для создания атрибутов расположения пользователей, а затем по умолчанию отменяет его.
Используйте пример пользовательского свойства, но замените следующие строки кода вActivityEnrichingProcessor.cs:
C#
// Add the client IP address to the activity as a tag.// only applicable in case of activity.Kind == Server
activity.SetTag("client.address", "<IP Address>");
Используйте пример пользовательского свойства, но замените следующие строки кода вActivityEnrichingProcessor.cs:
C#
// Add the client IP address to the activity as a tag.// only applicable in case of activity.Kind == Server
activity.SetTag("client.address", "<IP Address>");
Java автоматически заполняет это поле.
Это поле заполняется автоматически.
Используйте пример пользовательского свойства, но замените следующие строки кода:
TypeScript
...
// Import the SemanticAttributes class from the @opentelemetry/semantic-conventions package.const { SemanticAttributes } = require("@opentelemetry/semantic-conventions");
// Create a new SpanEnrichingProcessor class.class SpanEnrichingProcessor implements SpanProcessor {
onEnd(span) {
// Set the HTTP_CLIENT_IP attribute on the span to the IP address of the client.
span.attributes[SemanticAttributes.HTTP_CLIENT_IP] = "<IP Address>";
}
}
Используйте пример пользовательского свойства, но замените следующие строки кода вSpanEnrichingProcessor.py:
Python
# Set the `http.client_ip` attribute of the span to the specified IP address.
span._attributes["http.client_ip"] = "<IP Address>"
Установка идентификатора пользователя или идентификатора пользователя, прошедшего проверку подлинности
Вы можете заполнить поле user_Id или user_AuthenticatedId для запросов с помощью следующего руководства. Идентификатор пользователя — это анонимный идентификатор пользователя. Идентификатор пользователя, прошедший проверку подлинности, является известным идентификатором пользователя.
Важно!
Перед настройкой идентификатора пользователя с проверкой подлинности обратитесь к применимым законам о конфиденциальности.
Используйте пример пользовательского свойства, но замените следующие строки кода:
TypeScript
...
// Import the SemanticAttributes class from the @opentelemetry/semantic-conventions package.import { SemanticAttributes } from"@opentelemetry/semantic-conventions";
// Create a new SpanEnrichingProcessor class.class SpanEnrichingProcessor implements SpanProcessor {
onEnd(span: ReadableSpan) {
// Set the ENDUSER_ID attribute on the span to the ID of the user.
span.attributes[SemanticAttributes.ENDUSER_ID] = "<User ID>";
}
}
Используйте пример пользовательского свойства, но замените следующие строки кода:
Python
# Set the `enduser.id` attribute of the span to the specified user ID.
span._attributes["enduser.id"] = "<User ID>"
Библиотека ведения журнала Python автоматически используется. Вы можете присоединить пользовательские измерения к журналам, передав словарь в extra аргумент журналов:
Python
...
# Create a warning log message with the properties "key1" and "value1".
logger.warning("WARNING: Warning log with properties", extra={"key1": "value1"})
...
Получение идентификатора трассировки или идентификатора диапазона
Вы можете получить Trace ID и Span ID текущее активное диапазон, выполнив следующие действия.
Классы Activity и ActivitySource из пространства имен System.Diagnostics представляют собой концепции OpenTelemetry Span и Tracer соответственно. Это обусловлено тем, что части API трассировки OpenTelemetry включены непосредственно в среду выполнения .NET. Дополнительные сведения см. в разделе Введение в API трассировки .NET для OpenTelemetry.
C#
// Get the current activity.
Activity activity = Activity.Current;
// Get the trace ID of the activity.string traceId = activity?.TraceId.ToHexString();
// Get the span ID of the activity.string spanId = activity?.SpanId.ToHexString();
Примечание
Классы Activity и ActivitySource из пространства имен System.Diagnostics представляют собой концепции OpenTelemetry Span и Tracer соответственно. Это обусловлено тем, что части API трассировки OpenTelemetry включены непосредственно в среду выполнения .NET. Дополнительные сведения см. в разделе Введение в API трассировки .NET для OpenTelemetry.
C#
// Get the current activity.
Activity activity = Activity.Current;
// Get the trace ID of the activity.string traceId = activity?.TraceId.ToHexString();
// Get the span ID of the activity.string spanId = activity?.SpanId.ToHexString();
Для получения идентификатора трассировки или идентификатора диапазона можно использовать opentelemetry-api.
Добавьте opentelemetry-api-1.0.0.jar (или более поздней версии) в приложение:
Получите идентификатор трассировки запроса и идентификатор диапазона в коде:
JavaScript
// Import the trace module from the OpenTelemetry API.const { trace } = require("@opentelemetry/api");
// Get the span ID and trace ID of the active span.let spanId = trace.getActiveSpan().spanContext().spanId;
let traceId = trace.getActiveSpan().spanContext().traceId;
Получите идентификатор трассировки запроса и идентификатор диапазона в коде:
Python
# Import the necessary libraries.from opentelemetry import trace
# Get the trace ID and span ID of the current span.
trace_id = trace.get_current_span().get_span_context().trace_id
span_id = trace.get_current_span().get_span_context().span_id
Чтобы установить пакет NuGet, проверить наличие обновлений или просмотреть заметки о выпуске, ознакомьтесь со страницей пакета NuGet Для Azure Monitor AspNetCore.
Дополнительные сведения об Azure Monitor и OpenTelemetry см. в примере приложения Azure Monitor.
Присоединитесь к серии встреч для создания масштабируемых решений искусственного интеллекта на основе реальных вариантов использования с другими разработчиками и экспертами.