Microsoft Foundry Toolkit'te izlemeleri toplama ve inceleme

Yerel izlemeleri toplamak veya Microsoft Foundry'ye dağıtılan aracılar için telemetriyi görüntülemek üzere Visual Studio Code'a yönelik Microsoft Foundry Toolkit'i kullanın. Bir iz, bir isteğe ait kaydedilmiş işlemleri bir araya getirir. Her işlem, zamanlama, durum ve enstrümantasyon tarafından sağlanan tüm öznitelikleri veya olayları içeren bir span'dir.

Bu makale önce yerel koleksiyonu, ardından dağıtılan aracılar için bulut izlemeyi kapsar. Araştırmanıza uygun veri kaynağını seçin:

Approach	Şunun için kullanın	Veriler ve sorumluluklar
Ajan İnceleyici	Yerel bir istek gönderin, anlık yanıtı ve araç olaylarını inceleyin veya kodu bir kesme noktasında duraklatın.	Sunucu, protokol olayları ve geliştirme tanı bilgileri sunar. Bu yaklaşım OTLP toplayıcısı gerektirmez veya cloud trace geçmişi oluşturmaz.
Yerel izleme	Geliştirme sırasında kaydedilen model, araç ve ajan kapsamlarını karşılaştırın.	Uygulamanız telemetri verilerini Toolkit'in yerel toplayıcısına gönderir. Enstrümantasyonu yapılandırır ve depolanan yerel verileri yönetirsiniz.
Barındırılan aracı izleme	Foundry’ye dağıtılmış bir aracının işlediği istekleri araştırın.	İzlemeler projenin bağlı Application Insights kaynağında bulunur. Erişim, saklama ve ücretlendirme Azure kaynağının yapılandırmasına bağlıdır.

barındırılan aracı, özel kodunuzu Foundry Agent Service'te çalıştırır. Foundry barındırmayı yönetir, ancak kod ve bağımlılıklardan siz sorumlu kalırsınız. İzleme, agent oluşturma ve dağıtımın yerini almaz.

Prerequisites

Geçerli genel Foundry Toolkit uzantısıyla Visual Studio Code. Bkz. Foundry Toolkit'i yükleme.
Model ve araç bağlantıları yapılandırılmış yerel olarak çalıştırabileceğiniz bir uygulama.
İlk örnekte, bir Python Microsoft Agent Framework uygulaması ve onun seçili Python ortamı. Diğer SDK'lar için Python veya JavaScript ve TypeScript kurulumunu kullanın.
Bulut izleme için, dağıtılan bir aracı ve Foundry projesine bağlı bir Application Insights kaynağı ya da birini bağlama veya oluşturma izni.
Bulut sorguları için, bağlı Application Insights kaynağında Log Analytics Okuyucu rolü gerekir. Korumalı tablolar için Privileged Monitoring Data Reader rolünü de atayın. Bkz. Foundry izleme önkoşulları.

Yerel koleksiyon, Application Insights veya bulut telemetri izinleri gerektirmez. Model çağrıları ve araçların yürütülmesi yine de uzak hizmetleri kullanabilir ve ücretlendirmeye tabi olabilir.

Yerel izleri topla

Yerel toplayıcı, OpenTelemetry Protocol (OTLP) üzerinden telemetri alır. Bir uygulamayı otomatik olarak enstrümante etmez. Çerçevenizin veya enstrümantasyon kitaplığınızın span’ler oluşturması ve bunları toplayıcıya aktarması gerekir.

SDK ve dil kurulumu

Yerleşik enstrümantasyona sahip SDK'lar yine de bir dışa aktarıcı gerektirir. Diğer SDK'lar ayrı bir izleme paketi kullanır.

SDK veya çerçeve	Python	JavaScript ve TypeScript (Node.js)
Microsoft Aracı Çerçevesi	Yerleşik OpenTelemetry enstrümantasyonu.	Özel Toolkit kurulum kılavuzu yok.
Azure AI Çıkarım SDK'sı (önizleme)	Azure SDK instrumentor.	Azure SDK araçları.
Foundry Projects SDK	İstemci tarafı araçlayıcı (önizleme).	Altyapıdaki OpenAI veya Azure SDK istemcisine izleme ekleyin.
Foundry klasik Agents SDK	Azure SDK instrumentor.	Toolkit için özel bir kurulum kılavuzu yok.
Anthropic	OpenLLMetry araçlayıcısı.	Traceloop enstrümantasyonu.
Google GenAI (Gemini)	Google GenAI OpenTelemetry instrumentor.	Toolkit için özel kurulum yönergeleri yok.
LangChain	OpenLLMetry araçlayıcısı.	Traceloop enstrümantasyonu.
Azure OpenAI istemcileri dahil OpenAI SDK	OpenLLMetry instrumentor.	Traceloop enstrümantasyonu.
OpenAI Aracıları SDK'sı	OpenLLMetry izleme işlemcisi.	Özel bir Araç Seti kurulum kılavuzu yok.

“Toolkit’e özel kurulum yönergesi yok” ifadesi, toplayıcının telemetri verilerini reddettiği değil, bu dil için burada SDK’ye özgü bir kurulum yolu bulunmadığı anlamına gelir. Toplayıcı, OTLP verilerini kabul eder. Araçlayıcı, hangi işlemlerin ve mesaj ayrıntılarının yakalandığını belirler.

Bu örneklerde uyumlu kitaplıkların kapsamlı bir listesi değil, seçili enstrümantasyon seçenekleri kullanılır. OpenLLMetry ve Traceloop araçları Microsoft’a ait olmayan kitaplıklardır.

Enstrümantasyonu ayarlayın

Bu prosedürü mevcut bir Python Agent Framework uygulamasıyla kullanın. Bu izlenecek yol için aracıyı ve toplayıcıyı aynı yerel ortamda tutun.

Etkinlik Çubuğu'nda Foundry Toolkit'i, ardından Geliştirici Araçları>İzleyici>İz Sürme'yi seçin.
Uygulamanızı çalıştırmadan önce Toplayıcıyı Başlat seçeneğini seçin.
Uygulamanın Python ortamında, bağımlılıklarınızda zaten bildirilmemişse gRPC dışa aktarıcısını yükleyin:
```
python -m pip install opentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc
```
Referans: OpenTelemetry Python OTLP dışa aktarıcıları.
Aracıyı oluşturmadan veya çalıştırmadan önce Uygulama başlangıcında OpenTelemetry'yi bir kez yapılandırın:
```
import os

os.environ["OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT"] = "http://localhost:4317"
os.environ["OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL"] = "grpc"

from agent_framework.observability import configure_otel_providers

configure_otel_providers(enable_sensitive_data=False)
```
Başvuru: Agent Framework gözlemlenebilirliği.

Uygulamanız veya barındırma kitaplığınız OpenTelemetry sağlayıcılarını zaten yapılandırıyorsa, başka bir sağlayıcı kurulumu eklemek yerine mevcut dışa aktarıcıları yapılandırın. Sinyale özgü OTEL_EXPORTER_OTLP_*_ENDPOINT değişkenler temel uç noktayı geçersiz kılabilir. Başka bir yere işaret eden mevcut izleme, günlük veya ölçüm ayarlarını denetleyin.
Uygulamayı normal giriş noktasıyla çalıştırın ve aracıyı tetikleyen bir istek gönderin. İsteğin bitmesine izin verin ve işlemi durdurmadan önce dışa aktarıcıya telemetri göndermesi için zaman verin.
İzleme'de Yenile'yi seçin, ardından kapsadığı span'leri incelemek için yeni izi seçin.

Agent Framework, model istemcilerini, aracıları ve iş akışı işlemlerini enstrümante eder. Diğer çerçeveler bir izleme kitaplığı gerektirebilir. OTLP uyumluluğu, toplayıcının verileri almasına olanak tanırken, görüntüleyicinin ne görüntülediğini öznitelikler ve üretken yapay zeka semantik kuralları belirler.

Başka bir SDK veya dil için Agent Framework yapılandırması yerine aşağıdaki kurulumu kullanın. Önce toplayıcıyı başlatın, istemci oluşturmadan önce enstrümantasyonu yapılandırın, ardından uygulamanızı çalıştırın ve izleme listesini yenileyin.

Toplayıcı uç noktaları

Exporter protokolünü collector uç noktasıyla eşleştirin. Araç Seti, localhost üzerinde şu varsayılan ayarlarla çalışır:

İhracatçı	Bitiş noktası
OTLP gRPC	`http://localhost:4317`
OTLP HTTP iz dışa aktarıcısı	`http://localhost:4318/v1/traces`
OTLP HTTP günlük dışa aktarıcı	`http://localhost:4318/v1/logs`

Bazı HTTP ihracatçıları http://localhost:4318 kabul eder ve sinyal yolunu kendileri ekler. Yolu iki kez eklemek yerine dışa aktarıcınızın yapılandırmasını izleyin. Bazı enstrümantasyon kitaplıkları ileti içeriğini günlük kayıtları olarak gönderir; bu nedenle yalnızca span’lerin dışa aktarılması, giriş ve çıkış ayrıntılarını sağlamayabilir.

Bu bağlantı noktaları aracı HTTP sunucusu ve hata ayıklayıcı bağlantı noktalarıyla ilişkili değil. Kapsayıcı veya uzaktan geliştirme ortamında, localhost bu ortamı ifade eder. Masaüstünüzle ilgili olduğunu varsaymak yerine toplayıcıyla uygun bağlantıyı kurun.

Python SDK kurulumu

Aşağıdaki örneklerde uygulamanızın model SDK'sına, kimlik bilgilerine ve model yapılandırmasına sahip olduğu varsayılır. SDK'nız için paylaşılan bağımlılıkları ve ek paketi aşağıdaki tablodaki bilgilere göre yükleyin:

python -m pip install opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp-proto-http

Referans: OpenTelemetry Python SDK, OTLP dışa aktarıcıları.

Bu paylaşılan kurulumu uygulama başlangıcında bir kez ekleyin ve ardından aşağıdaki tablodaki bir satırdan izleme ekleyin. Bunu başka bir kitaplığın sağlayıcı yapılandırmasıyla birleştirmeyin.

import os

os.environ["TRACELOOP_TRACE_CONTENT"] = "false"
os.environ["OTEL_INSTRUMENTATION_GENAI_CAPTURE_MESSAGE_CONTENT"] = "false"
os.environ["AZURE_TRACING_GEN_AI_CONTENT_RECORDING_ENABLED"] = "false"

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.resources import Resource
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import (
    OTLPSpanExporter,
)

provider = TracerProvider(
    resource=Resource.create({"service.name": "my-agent"})
)
provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(
    OTLPSpanExporter(endpoint="http://localhost:4318/v1/traces")
))
trace.set_tracer_provider(provider)

Referans: TracerProvider ve span işlemleyicileri, OTLPSpanExporter.

Paketi, seçtiğiniz satıra python -m pip install <package> ile yükleyin. OpenAI, Anthropic, LangChain ve ayrı OpenAI Aracıları örnekleri, Microsoft dışı OpenLLMetry enstrümantasyonunu kullanır. SDK sürümleri ve model API'leri farklı ayrıntılar üretebilir.

SDK	Ek paket	Paylaşılan kurulumdan sonra enstrümantasyon
Azure OpenAI istemcileri de dahil olmak üzere OpenAI	`opentelemetry-instrumentation-openai`	`from opentelemetry.instrumentation.openai import OpenAIInstrumentor` `OpenAIInstrumentor().instrument()`
Anthropic	`opentelemetry-instrumentation-anthropic`	`from opentelemetry.instrumentation.anthropic import AnthropicInstrumentor` `AnthropicInstrumentor().instrument()`
LangChain	`opentelemetry-instrumentation-langchain`	`from opentelemetry.instrumentation.langchain import LangchainInstrumentor` `LangchainInstrumentor().instrument()`
Google GenAI	`opentelemetry-instrumentation-google-genai`	`os.environ["OTEL_INSTRUMENTATION_GENAI_CAPTURE_MESSAGE_CONTENT"] = "NO_CONTENT"` `from opentelemetry.instrumentation.google_genai import GoogleGenAiSdkInstrumentor` `GoogleGenAiSdkInstrumentor().instrument()`
Foundry Projects istemci tarafında izleme (önizleme)	`azure-core-tracing-opentelemetry`, `azure-ai-projects` ile birlikte	`os.environ["AZURE_EXPERIMENTAL_ENABLE_GENAI_TRACING"] = "true"` `from azure.ai.projects.telemetry import AIProjectInstrumentor` `AIProjectInstrumentor().instrument(enable_content_recording=False)`
Foundry klasik Agents SDK	`azure-core-tracing-opentelemetry`, `azure-ai-agents` ile birlikte	`os.environ["AZURE_SDK_TRACING_IMPLEMENTATION"] = "opentelemetry"` `from azure.ai.agents.telemetry import AIAgentsInstrumentor` `AIAgentsInstrumentor().instrument()`
Azure AI Inference SDK (önizleme)	`azure-core-tracing-opentelemetry`, yanında `azure-ai-inference`	`os.environ["AZURE_SDK_TRACING_IMPLEMENTATION"] = "opentelemetry"` `from azure.ai.inference.tracing import AIInferenceInstrumentor` `AIInferenceInstrumentor().instrument()`

Foundry Projects için istemci tarafı izleme kılavuzunu izleyin ve izleme sonrasında OpenAI istemcisini oluşturun. Bu kılavuz klasik Aracılar SDK'sından farklıdır. Aynı OpenAI çağrılarını hem AIProjectInstrumentor hem de ayrı bir OpenAI izleme aracı ile izlemeyin.

OpenAI Agents SDK için, opentelemetry-instrumentation-openai-agents yükleyin ve paylaşılan kurulumdan sonra bu kodu ekleyin:

from agents import set_trace_processors
from opentelemetry.instrumentation.openai_agents import OpenAIAgentsInstrumentor

set_trace_processors([])
OpenAIAgentsInstrumentor().instrument()

Başvuru: OpenAI Agents enstrümantasyonu, OpenAI Agents izleme.

Bu örnek, OpenTelemetry işlemcisini eklemeden önce mevcut izleme işlemcilerini değiştirir. Bu yer değiştirme işlemi olmadan SDK, izlemeleri varsayılan arka uç hizmetine de dışarı aktarabilir. Mevcut işleyicilere ihtiyacınız varsa, değiştirmeden önce izleme hedeflerini gözden geçirin. OpenTelemetry işlemcisinin olayları alabilmesi için SDK izleme özelliğini etkin tutun.

Kısa süreli bir uygulama isteklerini tamamladıktan sonra, arabelleğe alınan span'ları göndermek için çıkmadan önce provider.force_flush() öğesini çağırın. Bu kod parçacıklarını uyarlama konusunda yardım almak için Toolkit'in İzleme Kod Oluşturma aracını kullanın.

İleti günlüğü kayıtlarını dışarı aktarma

Bazı enstrümantasyon araçları ileti içeriğini span öznitelikleri yerine OpenTelemetry günlük kayıtları olarak yayar. Bu içeriği kontrollü bir geliştirme testinde kaydetmeyi seçerseniz, bu kurulumu önceki Python izleme sağlayıcısının yanına bir kez ekleyin:

from opentelemetry import _logs
from opentelemetry.sdk._logs import LoggerProvider
from opentelemetry.sdk._logs.export import BatchLogRecordProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http._log_exporter import OTLPLogExporter

logger_provider = LoggerProvider(resource=provider.resource)
logger_provider.add_log_record_processor(BatchLogRecordProcessor(
    OTLPLogExporter(endpoint="http://localhost:4318/v1/logs")
))
_logs.set_logger_provider(logger_provider)

Başvuru: OpenTelemetry Python logging SDK'sı, OTLPLogExporter.

Kısa ömürlü bir uygulamadan çıkmadan önce logger_provider.force_flush() öğesini çağırın. Günlük dışa aktarıcısı, içerik yakalamayı tek başına açmaz. Enstrümantasyon aracınızın içerik ayarlarını ve veri işleme yönergelerini izleyin.

JavaScript ve TypeScript SDK kurulumu

Node.js uygulamaları için tek bir izleme sağlayıcısı paylaşın ve SDK'nız için enstrümantasyonu kaydedin. Bu örnekte CommonJS ve OpenTelemetry JavaScript 2.x sağlayıcı yapılandırması kullanılmaktadır. CommonJS'ye derlenen TypeScript uygulamaları aynı başlatma sırasını kullanabilir.

Uygulamanızın model SDK'sı, kimlik bilgileri ve model yapılandırması zaten mevcut olmalıdır. Paylaşılan bağımlılıkları ve OpenAI araçlayıcısını yükleyin:

npm install @opentelemetry/api @opentelemetry/sdk-trace-node \
  @opentelemetry/sdk-trace-base @opentelemetry/exporter-trace-otlp-proto \
  @opentelemetry/instrumentation @traceloop/instrumentation-openai

Referans: OpenTelemetry JavaScript dışa aktarıcıları, OpenAI enstrümantasyonu.

Oluştur tracing.cjs:

const { NodeTracerProvider } = require('@opentelemetry/sdk-trace-node');
const { BatchSpanProcessor } = require('@opentelemetry/sdk-trace-base');
const {
  OTLPTraceExporter
} = require('@opentelemetry/exporter-trace-otlp-proto');
const { registerInstrumentations } = require('@opentelemetry/instrumentation');
const { OpenAIInstrumentation } = require('@traceloop/instrumentation-openai');

const provider = new NodeTracerProvider({
  spanProcessors: [
    new BatchSpanProcessor(new OTLPTraceExporter({
      url: 'http://localhost:4318/v1/traces'
    }))
  ]
});
provider.register();

registerInstrumentations({
  instrumentations: [new OpenAIInstrumentation({ traceContent: false })]
});

module.exports = provider;

Başvuru: NodeTracerProvider, OpenAI enstrümantasyonu.

Model SDK'nızı içe aktarmadan veya çağırmadan önce bu dosyayı yükleyin. Örneğin, bir CommonJS uygulaması için node --require ./tracing.cjs app.cjs komutunu çalıştırın. Başka bir SDK için OpenAI paketini, içeri aktarma ifadesini ve kayıt satırını karşılık gelen satırla değiştirin:

SDK	Enstrümantasyon paketi	İçe aktarma ve kayıt girişi
Azure OpenAI istemcileri de dahil olmak üzere OpenAI	`@traceloop/instrumentation-openai`	`const { OpenAIInstrumentation } = require('@traceloop/instrumentation-openai');` `new OpenAIInstrumentation({ traceContent: false })`
Anthropic	`@traceloop/instrumentation-anthropic`	`const { AnthropicInstrumentation } = require('@traceloop/instrumentation-anthropic');` `new AnthropicInstrumentation({ traceContent: false })`
LangChain	`@traceloop/instrumentation-langchain`	`const { LangChainInstrumentation } = require('@traceloop/instrumentation-langchain');` `new LangChainInstrumentation({ traceContent: false })`
Azure AI Inference dahil olmak üzere Azure SDK işlemleri	`@azure/opentelemetry-instrumentation-azure-sdk`	`const { createAzureSdkInstrumentation } = require('@azure/opentelemetry-instrumentation-azure-sdk');` `createAzureSdkInstrumentation()`

Traceloop paketleri Microsoft’a ait olmayan enstrümantasyon paketleridir. DökümHane Projeleri uygulaması için, model isteğinde bulunan istemciye izleme ekleyin. Azure SDK izleme araçları, OpenAI istemcisi aracılığıyla yapılan çağrılar için OpenAI izleme araçlarının yerini almaz.

Yerel ECMAScript modülleri için OpenTelemetry'nin ESM kurulumunu takip edin. Enstrümantasyonu hedef SDK'dan sonra yüklemek, çağrıların enstrümante edilmeden kalmasına neden olabilir. Kapatma sırasında, istekler tamamlandıktan sonra arabelleğe alınan span'ları dışa aktarmak için provider.shutdown() bekleyin.

Important

Bu örnekler, listelenen GenAI enstrümantasyonları için ileti içeriğinin yakalanmasını devre dışı bırakır. Bu, genel bir sansürleme garantisi değildir. Verileri paylaşmadan önce diğer dışa aktarıcıları, SDK günlüğünü, span özniteliklerini ve özel izlemeleri gözden geçirin. Desteklenen paketler ve API'ler için bağlantılı instrumentor dokümantasyonuna bakın.

Yerel izlemeleri inceleme ve yönetme

İsteği ajan orkestrasyonundan model ve araç işlemlerine kadar izlemek için span ağacını kullanın.

Yavaş veya başarısız bir span seçin.
Süresini ve durumunu inceleyin.
İzleme tarafından sağlandığında kaydedilen iletiler için Giriş + Çıkış'ı veya span öznitelikleri için meta verileri açın.

Örnekler hassas içerik yakalamayı kapalı tutar. İletiler olmadan zamanlama verileri beklenen sonuç olabilir.

Agent Framework için kontrollü bir geliştirme testi amacıyla, desteklenen istem, yanıt ve araç içeriklerini kaydetmek üzere mevcut yapılandırmasında enable_sensitive_data=True ayarlayın. Test tamamlandığında False durumuna geri yükleyin. Diğer enstrümantasyon araçlarının kendi içerik ayarları vardır.

Caution

İçerik kaydı kişisel verileri, gizli bilgileri, araç bağımsız değişkenlerini ve sonuçları yakalayabilir. Hassas olmayan test verilerini kullanın ve telemetriye girmeden önce içeriği en aza indirin veya gizleyin. Üretim içeriği kaydını yalnızca boş bir giriş ve çıkış görünümünü doldurmak için açmayın.

Toplanan izler, kullanıcı ana klasörünüz altındaki traces.db dizininin .aitk alt dizininde bulunan, adı tracing olan yerel bir SQLite veritabanında saklanır. Görüntüleyiciyi kapatmak bunları silmez.

Yerel toplamayı durdurmak için Toplayıcıyı Durdur'u seçin. Ajanınız ve model çağrıları çalışmaya devam eder. Yerel kayıtları kaldırmak için listedeki izlemeleri seçin ve Sil'i seçin.

Yerel depolama, Application Insights'tan ayrıdır. Yerel izlemelerin silinmesi bulut telemetrisini kaldırmaz ve Denetçi'deki bir konuşmanın temizlenmesi iki depoyu da silmez.

Barındırılan aracı izlerini görüntüleyin

Dağıtımdan sonra, yerel işleminiz yerine Foundry'de çalışan aracıyı araştırmak için bulut izlemelerini kullanın. Araç Seti, projenin bağlı Application Insights kaynağını sorgular. Yerel iz veritabanınızı karşıya yüklemez.

Başlamadan önce bulut önkoşullarını onaylayın. Yalnızca aracıya erişim, telemetriyi sorgulama izni vermez.

Application Insights'a bağlanma ve isteği inceleme

Application Insights'a bağlanmak ve dağıtılan aracıya yönelik bir istek bulmak için aracıdaki İzlemeler sekmesini kullanın.

Foundry Toolkit kenar çubuğunda Kaynaklarım>Ajanlar'ı açın. Hosted Agent sekmesini seçin, ardından aracının adını seçin.
İzler seçin. Projenin bağlı kaynağı yoksa App Insights'ı Etkinleştir seçin.
App Insights Ayarları'nda mevcut bir Application Insights Kaynak Adı seçin. Alternatif olarak, bir kaynak oluşturmayı tercih edin ve gerekli kaynak ve çalışma alanı alanlarını doldurun. Gönder'i seçin ve onayı bekleyin.

Bu, yerel çalışma alanı tercihini değil, projenin paylaşılan Application Insights bağlantısını değiştirir. Kaynak oluşturma ve telemetri toplama, Azure ücretlerine neden olabilir. Göndermeden önce hedeflenen projeyi ve kaynağı onaylayın.
Playground'a dönün ve dağıtılmış aracıya bir test isteği gönderin.
Verilerin alınması için biraz zaman tanıyın, ardından İzlemeler bölümünü yeniden açın. İsteği bulmak için zaman aralığı, Konuşma kimliğiyle ara, Durum veya Süre filtrelerini kullanın.
İçerik kullanılabilir olduğunda Meta Veriler ve Giriş + Çıkış'ı gözden geçirmek için bir izleme ve ardından bir aralık seçin.

Bir konuşmayla ilişkili işlemleri incelemek için izleme listesinde Conversation ID'sini seçin. Konuşma görünümünde bir işlem ağacı ve üst veriler gösterilir.

Application Insights bağlantısını kurmak, Foundry'nin sunucu tarafı izlemesini etkinleştirir. Model çağrılarınız, araç çağrılarınız ve özel kodunuz için görünürlük, barındırma kitaplığına ve çerçeve izlemesine de bağlıdır. Bkz. Sunucu tarafı toplama ve ek istemci enstrümantasyonu için Foundry'de izlemeyi ayarlama.

Toolkit iz ayrıntısı sorgusu şu anda son yedi günü kapsar. Bu bir sorgu penceresidir, bekletme ayarı değildir. Eski veriler için, bağlı çalışma alanının bekletme yapılandırmasına bağlı olarak Foundry portalını veya Azure İzleyici kullanın.

Veri, erişim, saklama ve maliyet

İçerik yakalamayı etkinleştirmeden veya bulut kaynağını bağlamadan önce telemetrinin nereye gitmesi gerektiğine karar verin. Aynı istek yerel span'ler, bulut telemetrisi ve model veya araç sağlayıcılarına gönderilen verileri oluşturabilir.

Veri kaynağı	Responsibilities
Yerel izler	Yerel veritabanına ve kopyalanan verilere erişimi koruyun. Collector'ın durdurulması, uygulamanızda yapılandırılan diğer exporter'ları durdurmaz.
Bulut izleri	Application Insights ve Log Analytics, erişimi, saklamayı ve telemetri ücretlerini denetlemeyi sağlar. Araç seti filtreleri bu ilkeleri değiştirmez.
Model ve araç çağrıları	Yerel koleksiyon, isteklerin bilgisayarınızdan çıkmasını engellemez. Microsoft olmayan araçlar da dahil olmak üzere her bağlı hizmetin veri işlemesini gözden geçirin.

Güvenlik ve gizlilik ile veri saklama ve maliyet için Foundry izleme kılavuzunu kullanın. Üretim kimliği, ağ yalıtımı ve aşağı akış erişimi için barındırılan aracı güvenliği ve veri işlemeyi izleyin. Yerel kimlik bilgilerini, dağıtılan aracının izinleri olarak değerlendirmeyin.

Troubleshooting

Sorunu	Denetlenecek şeyler
İzleme yan çubukta mevcut değil.	Geçerli uzantının, çalıştırdığınız ortamda yüklendiğini ve etkinleştirildiğini onaylayın. Yerel izleme, kendi yerel SQLite bileşeninin yüklenmesini gerektirir.
Collector başlatılmıyor.	4317 veya 4318 numaralı bağlantı noktasını kullanarak başka bir işlemi denetleyin ve Toolkit çıkışını gözden geçirin. Aynı bağlantı noktalarında rakip collector’lardan kaçının.
Yerel istek başarılı olur ancak hiçbir iz görünmez.	Enstrümantasyonun istekten önce çalıştığını, toplayıcının çalışır durumda olduğunu ve dışa aktarıcının doğru protokolü ile uç noktayı kullandığını doğrulayın. Uç nokta geçersiz kılmalarını, dışarı aktarma hatalarını ve arabelleğe alınan telemetriyi denetleyin, ardından Yenile'yi seçin.
Spanlar mesajlar olmadan görünür.	İçerik kayıt ayarlarını ve desteklenen öznitelikleri denetleyin. Bazı kitaplıklar da günlük dışa aktarıcı gerektirir. İçeriğin eksik olması koleksiyonun başarısız olduğu anlamına gelmez.
Bulut izleri boş.	Proje ve Application Insights bağlantısını onaylayın, yeni trafik oluşturun, zaman aralığını genişletin ve veri alımı gecikmesini hesaba katın.
Bulut sorguları yetkilendirme hatası nedeniyle başarısız olur.	Hizmet önkoşullarını kullanarak, korumalı tablolar dahil Application Insights ve Log Analytics’e okuma erişimini kontrol edin.
Eski bir iz için Toolkit'te ayrıntı bulunmaz.	Ayrıntı sorgusu yedi günü kapsar. Eski tutulan kayıtları Foundry veya Azure İzleyici sorgulayın.

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?

Son güncelleştirme: 2026-10-08