Azure İzleyici için Microsoft OpenTelemetry dışarı aktarma

Azure İzleyici'yi veren, OpenTelemetry SDK'sını kullanarak verileri dışarı aktarmanıza ve Python'da yazılan uygulamalar için Azure İzleyici'ye telemetri verileri göndermenize olanak tanır.

Kaynak kodu | Paket (PyPi) | API başvuru belgeleri | Ürün belgeleri | Örnekleri | Changelog

Başlarken

Paketi yükleme

Pip ile Azure İzleyici için Microsoft OpenTelemetry dışarı aktarmasını yükleyin:

pip install azure-monitor-opentelemetry-exporter --pre

Önkoşullar

Bu paketi kullanmak için aşağıdakilere sahip olmanız gerekir:

• Azure aboneliği - Ücretsiz hesap oluşturma
• Azure İzleyici - Uygulama içgörülerini kullanma
• OpenTelemetry SDK - Python için OpenTelemetry SDK'sı
• Python 3.7 veya üzeri - Python'ı yükleme

İstemciyi başlatma

Azure izleyicisini veren ile etkileşim, dağıtılmış izleme, AzureMonitorLogExporter günlüğe kaydetme ve AzureMonitorMetricExporter ölçümler için sınıfının bir örneğiyle AzureMonitorTraceExporter başlar. Nesnenin örneğini oluşturmak için bir connection_string gerekir. Bir bağlantı dizesi kullanarak dışarı aktarıcıyı nasıl oluşturacaklarını görmek için lütfen aşağıda bağlantılı örnekleri bulun.

Günlüğe kaydetme (deneysel)

NOT: için günlüğe AzureMonitorLogExporter kaydetme sinyali şu anda DENEYSEL durumda. Gelecekte olası hataya neden olan değişiklikler olabilir.

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorLogExporter
exporter = AzureMonitorLogExporter(
    connection_string=os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)

Ölçümler

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorMetricExporter
exporter = AzureMonitorMetricExporter(
    connection_string=os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)

İzleme

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorTraceExporter
exporter = AzureMonitorTraceExporter(
    connection_string=os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)

Ayrıca, oluşturucu aracılığıyla doğrudan dışarı aktarıcı örneği oluşturabilirsiniz. Bu durumda, bağlantı dizesi ortam değişkeninden APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING otomatik olarak doldurulur.

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorLogExporter
exporter = AzureMonitorLogExporter()

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorMetricExporter
exporter = AzureMonitorMetricExporter()

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorTraceExporter
exporter = AzureMonitorTraceExporter()

Önemli kavramlar

Azure izleyicisi dışarı aktarmaya yönelik temel kavramlardan bazıları şunlardır:

• OpenTelemetry: OpenTelemetry, yazılımınızın performansını ve davranışını anlamak amacıyla analiz için telemetri verilerini (ölçümler, günlükler ve izlemeler) toplamak ve dışarı aktarmak için kullanılan bir kitaplık kümesidir.

• İzleme: OpenTelemetry API'sini doğrudan herhangi bir uygulama tarafından çağırma özelliği izleme yoluyla kolaylaştırılır. Başka bir kitaplık için OpenTelemetry gözlemlenebilirliğini etkinleştiren bir kitaplığa izleme Kitaplığı adı verilir.

• Günlük: Günlük, günlüğe kaydetme, özel durum ve olayların yakalanmasını ifade eder.

• LogRecord: Desteklenen bir günlük kitaplığından yayılan günlük kaydını temsil eder.

• Günlükçü: Bir LogRecord öğesini okunabilir LogDatabir öğesine dönüştürür ve dışarı aktarılacak SDK aracılığıyla gönderilir.

• Günlükçü Sağlayıcısı: Verilen izleme kitaplığı için bir Logger sağlar.

• LogRecordProcessor: Günlük kaydı yayma eylemini bağlama arabirimi.

• LoggingHandler: Günlük kayıtlarını standart Python logging kitaplığından OpenTelemetry biçiminde yazan bir işleyici sınıfı.

• AzureMonitorLogExporter: Bu, günlükle ilgili telemetri verilerini Azure İzleyici'ye göndermek için başlatılan sınıftır.

• Ölçüm: Metric Önceden tanımlanmış toplama ve belirli bir süre için öznitelik kümeleri ile ham ölçümleri kaydetmeyi ifade eder.

• Ölçüm: Belirli bir noktada kaydedilen bir veri noktasını temsil eder.

• İzleme: Araçlar, cihazları raporlamak Measurementiçin kullanılır.

• Ölçüm: oluşturmak, Meter oluşturmakla Instrumentssorumludur.

• Ölçüm Sağlayıcısı: Verilen izleme kitaplığı için bir Meter sağlar.

• Ölçüm Okuyucusu: OpenTelemetry Ölçüm SDK'sının koleksiyon, boşaltma ve kapatma gibi ortak yapılandırılabilir yönlerini sağlayan bir SDK uygulama nesnesi.

• AzureMonitorMetricExporter: Bu, ölçümle ilgili telemetri verilerini Azure İzleyici'ye göndermek için başlatılan sınıftır.

• İzleme: İzleme, dağıtılmış izlemeyi ifade eder. Dağıtılmış izleme, bir uygulamanın çeşitli bileşenleri arasında birleştirilmiş tek bir mantıksal işlemin sonucu olarak tetiklenen bir dizi olaydır. Özellikle, bir İzleme, Spans arasındaki kenarların üst/alt ilişki olarak tanımlandığı, Spans'ın yönlendirilmiş bir ansiklik grafiği (DAG) olarak düşünülebilir.

• Span: içindeki tek bir Traceişlemi temsil eder. bir izleme ağacı oluşturmak için iç içe olabilir. Her izleme, genellikle tüm işlemi ve isteğe bağlı olarak alt işlemleri için bir veya daha fazla alt aralığı açıklayan bir kök yayılma alanı içerir.

• İzleme: s oluşturmakla Spansorumludur.

• İzleme Sağlayıcısı: Verilen izleme kitaplığı tarafından kullanılmak üzere bir Tracer sağlar.

• Span İşlemcisi: Span işlemcisi, SDK'nın Span başlangıç ve bitiş yöntemi çağrıları için kancalara izin verir. Daha fazla bilgi için bağlantıyı izleyin.

• AzureMonitorTraceExporter: Bu, izlemeyle ilgili telemetri verilerini Azure İzleyici'ye göndermek için başlatılan sınıftır.

• Örnekleme: Örnekleme, toplanan ve arka uçtan gönderilen izleme örneklerinin sayısını azaltarak OpenTelemetry tarafından ortaya çıkarılan gürültüyü ve ek yükü kontrol eden bir mekanizmadır.

• ApplicationInsightsSampler: Application Insights SDK'larında tutarlı örnekleme için kullanılan Application Insights'a özgü örnekleyici ve Application Insights'a veri gönderen OpenTelemetry tabanlı SDK'lar. Bu örnekleyici her kullanıldığında KULLANILMALIDIR AzureMonitorTraceExporter .

Bu kaynaklar hakkında daha fazla bilgi için bkz. Azure İzleyici nedir?.

Yapılandırma

Tüm yapılandırma seçenekleri, aracılığıyla dışarı aktarıcıların oluşturucuları aracılığıyla kwargsgeçirilebilir. Yapılandırılabilir seçeneklerin listesi aşağıdadır.

• connection_string: Application Insights kaynağınız için kullanılan bağlantı dizesi.
• disable_offline_storage: Yeniden deneme için başarısız telemetri kayıtlarının depolanmasının devre dışı bırakılıp bırakılmayacağını belirlemek için Boole değeri. varsayılan olarak Falseayarlanır.
• storage_directory: Yeniden deneme dosyalarının depolandığı depolama dizini. varsayılan olarak <tempfile.gettempdir()>/Microsoft/AzureMonitor/opentelemetry-python-<your-instrumentation-key>ayarlanır.
• credential: Azure Active Directory (AAD) kimlik doğrulaması için kullanılan ManagedIdentityCredential veya ClientSecretCredential gibi belirteç kimlik bilgileri. Varsayılan değer Yok'tır. Örnekler için bkz. örnekler .

Örnekler

Günlüğe kaydetme (deneysel)

NOT: için günlüğe AzureMonitorLogExporter kaydetme sinyali şu anda DENEYSEL durumda. Gelecekte olası hataya neden olan değişiklikler olabilir.

Aşağıdaki bölümlerde, aşağıdakiler de dahil olmak üzere en yaygın görevlerden bazılarını kapsayan çeşitli kod parçacıkları sağlanır:

• Günlük kaydını dışarı aktarma
• Bağıntılı günlük kaydını dışarı aktarma
• Günlük kaydını özel özelliklerle dışarı aktarma
• Özel durum günlüğü kaydını dışarı aktarma

Günlükleri toplamak için OpenTelemetry bileşenlerini kullanmayı öğrenmek için OpenTelemetry Günlük SDK'sını gözden geçirin.

Merhaba Dünya Günlüğünü Dışarı Aktar

"""
An example to show an application using Opentelemetry logging sdk. Logging calls to the standard Python
logging library are tracked and telemetry is exported to application insights with the AzureMonitorLogExporter.
"""
import os
import logging

from opentelemetry.sdk._logs import (
    LoggerProvider,
    LoggingHandler,
    set_logger_provider,
)
from opentelemetry.sdk._logs.export import BatchLogRecordProcessor

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorLogExporter

logger_provider = LoggerProvider()
set_logger_provider(logger_provider)

exporter = AzureMonitorLogExporter(
    connection_string=os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)

logger_provider.add_log_record_processor(BatchLogRecordProcessor(exporter))
handler = LoggingHandler()

# Attach LoggingHandler to root logger
logging.getLogger().addHandler(handler)
logging.getLogger().setLevel(logging.NOTSET)

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.warning("Hello World!")

# Telemetry records are flushed automatically upon application exit
# If you would like to flush records manually yourself, you can call force_flush()
logger_provider.force_flush()

Bağıntılı Günlüğü Dışarı Aktar

"""
An example showing how to include context correlation information in logging telemetry.
"""
import os
import logging

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk._logs import (
    LoggerProvider,
    LoggingHandler,
    set_logger_provider,
)
from opentelemetry.sdk._logs.export import BatchLogRecordProcessor
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorLogExporter

trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
tracer = trace.get_tracer(__name__)
logger_provider = LoggerProvider()
set_logger_provider(logger_provider)

exporter = AzureMonitorLogExporter(
    connection_string=os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)

logger_provider.add_log_record_processor(BatchLogRecordProcessor(exporter))
handler = LoggingHandler()

# Attach LoggingHandler to root logger
logging.getLogger().addHandler(handler)
logging.getLogger().setLevel(logging.NOTSET)

logger = logging.getLogger(__name__)

logger.info("INFO: Outside of span")
with tracer.start_as_current_span("foo"):
    logger.warning("WARNING: Inside of span")
logger.error("ERROR: After span")

Özel Özellikler Günlüğünü Dışarı Aktar

"""
An example showing how to add custom properties to logging telemetry.
"""
import os
import logging

from opentelemetry.sdk._logs import (
    LoggerProvider,
    LoggingHandler,
    set_logger_provider,
)
from opentelemetry.sdk._logs.export import BatchLogRecordProcessor

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorLogExporter

logger_provider = LoggerProvider()
set_logger_provider(logger_provider)

exporter = AzureMonitorLogExporter(
    connection_string=os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)

logger_provider.add_log_record_processor(BatchLogRecordProcessor(exporter))
handler = LoggingHandler()

# Attach LoggingHandler to root logger
logging.getLogger().addHandler(handler)
logging.getLogger().setLevel(logging.NOTSET)

logger = logging.getLogger(__name__)

# Custom properties
logger.debug("DEBUG: Debug with properties", extra={"debug": "true"})

Özel Durum Günlüğünü Dışarı Aktar

"""
An example showing how to export exception telemetry using the AzureMonitorLogExporter.
"""
import os
import logging

from opentelemetry._logs import (
    get_logger_provider,
    set_logger_provider,
)
from opentelemetry.sdk._logs import (
    LoggerProvider,
    LoggingHandler,
)
from opentelemetry.sdk._logs.export import BatchLogRecordProcessor

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorLogExporter

set_logger_provider(LoggerProvider())
exporter = AzureMonitorLogExporter(
    connection_string=os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)
get_logger_provider().add_log_record_processor(BatchLogRecordProcessor(exporter))

# Attach LoggingHandler to namespaced logger
handler = LoggingHandler()
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.NOTSET)

# The following code will generate two pieces of exception telemetry
# that are identical in nature
try:
    val = 1 / 0
    print(val)
except ZeroDivisionError:
    logger.exception("Error: Division by zero")

try:
    val = 1 / 0
    print(val)
except ZeroDivisionError:
    logger.error("Error: Division by zero", stack_info=True, exc_info=True)

Ölçümler

Aşağıdaki bölümlerde, aşağıdakiler de dahil olmak üzere en yaygın görevlerden bazılarını kapsayan çeşitli kod parçacıkları sağlanır:

• Farklı ölçüm araçları kullanma
• Çıktı ölçümleri görünümlerle özelleştirme
• Öznitelikleri olan kayıt araçları

Ölçümleri toplamak için OpenTelemetry bileşenlerini kullanmayı öğrenmek için OpenTelemetry Ölçümleri SDK'sını gözden geçirin.

Ölçüm aracı kullanımı

"""
An example to show an application using all instruments in the OpenTelemetry SDK. Metrics created
and recorded using the sdk are tracked and telemetry is exported to application insights with the
AzureMonitorMetricsExporter.
"""
import os
from typing import Iterable

from opentelemetry import metrics
from opentelemetry.metrics import CallbackOptions, Observation
from opentelemetry.sdk.metrics import MeterProvider
from opentelemetry.sdk.metrics.export import PeriodicExportingMetricReader

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorMetricExporter

exporter = AzureMonitorMetricExporter(
    connection_string=os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)
reader = PeriodicExportingMetricReader(exporter, export_interval_millis=5000)
metrics.set_meter_provider(MeterProvider(metric_readers=[reader]))

# Create a namespaced meter
meter = metrics.get_meter_provider().get_meter("sample")

# Callback functions for observable instruments
def observable_counter_func(options: CallbackOptions) -> Iterable[Observation]:
    yield Observation(1, {})


def observable_up_down_counter_func(
    options: CallbackOptions,
) -> Iterable[Observation]:
    yield Observation(-10, {})


def observable_gauge_func(options: CallbackOptions) -> Iterable[Observation]:
    yield Observation(9, {})

# Counter
counter = meter.create_counter("counter")
counter.add(1)

# Async Counter
observable_counter = meter.create_observable_counter(
    "observable_counter", [observable_counter_func]
)

# UpDownCounter
up_down_counter = meter.create_up_down_counter("up_down_counter")
up_down_counter.add(1)
up_down_counter.add(-5)

# Async UpDownCounter
observable_up_down_counter = meter.create_observable_up_down_counter(
    "observable_up_down_counter", [observable_up_down_counter_func]
)

# Histogram
histogram = meter.create_histogram("histogram")
histogram.record(99.9)

# Async Gauge
gauge = meter.create_observable_gauge("gauge", [observable_gauge_func])

# Upon application exit, one last collection is made and telemetry records are
# flushed automatically. # If you would like to flush records manually yourself,
# you can call force_flush()
meter_provider.force_flush()

Ölçüm özel görünümleri

"""
This example shows how to customize the metrics that are output by the SDK using Views. Metrics created
and recorded using the sdk are tracked and telemetry is exported to application insights with the
AzureMonitorMetricsExporter.
"""
import os

from opentelemetry import metrics
from opentelemetry.sdk.metrics import Counter, MeterProvider
from opentelemetry.sdk.metrics.export import PeriodicExportingMetricReader
from opentelemetry.sdk.metrics.view import View

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorMetricExporter

exporter = AzureMonitorMetricExporter.from_connection_string(
    os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)
# Create a view matching the counter instrument `my.counter`
# and configure the new name `my.counter.total` for the result metrics stream
change_metric_name_view = View(
    instrument_type=Counter,
    instrument_name="my.counter",
    name="my.counter.total",
)

reader = PeriodicExportingMetricReader(exporter, export_interval_millis=5000)
provider = MeterProvider(
    metric_readers=[
        reader,
    ],
    views=[
        change_metric_name_view,
    ],
)
metrics.set_meter_provider(provider)

meter = metrics.get_meter_provider().get_meter("view-name-change")
my_counter = meter.create_counter("my.counter")
my_counter.add(100)

Ölçüm Views SDK'sı ile ilgili daha fazla örneği burada bulabilirsiniz.

Ölçüm kaydı öznitelikleri

"""
An example to show an application using different attributes with instruments in the OpenTelemetry SDK.
Metrics created and recorded using the sdk are tracked and telemetry is exported to application insights
with the AzureMonitorMetricsExporter.
"""
import os

from opentelemetry import metrics
from opentelemetry.sdk.metrics import MeterProvider
from opentelemetry.sdk.metrics.export import PeriodicExportingMetricReader

from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorMetricExporter

exporter = AzureMonitorMetricExporter.from_connection_string(
    os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)
reader = PeriodicExportingMetricReader(exporter, export_interval_millis=5000)
metrics.set_meter_provider(MeterProvider(metric_readers=[reader]))

attribute_set1 = {
    "key1": "val1"
}
attribute_set2 = {
    "key2": "val2"
}
large_attribute_set = {}
for i in range(20):
    key = "key{}".format(i)
    val = "val{}".format(i)
    large_attribute_set[key] = val

meter = metrics.get_meter_provider().get_meter("sample")

# Counter
counter = meter.create_counter("attr1_counter")
counter.add(1, attribute_set1)

# Counter2
counter2 = meter.create_counter("attr2_counter")
counter2.add(10, attribute_set1)
counter2.add(30, attribute_set2)

# Counter3
counter3 = meter.create_counter("large_attr_counter")
counter3.add(100, attribute_set1)
counter3.add(200, large_attribute_set)

İzleme

Aşağıdaki bölümlerde, aşağıdakiler de dahil olmak üzere en yaygın görevlerden bazılarını kapsayan çeşitli kod parçacıkları sağlanır:

• Özel bir yayılma alanını dışarı aktarma
• Kitaplığı izlemek için izleme kullanma
• Gönderilen telemetri miktarını sınırlamak için örneklemeyi etkinleştirme

Günlükleri toplamak için OpenTelemetry bileşenlerini kullanmayı öğrenmek için OpenTelemetry İzleme SDK'sını gözden geçirin.

Merhaba Dünya İzlemeyi Dışarı Aktar

"""
An example to show an application using Opentelemetry tracing api and sdk. Custom dependencies are
tracked via spans and telemetry is exported to application insights with the AzureMonitorTraceExporter.
"""
import os
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorTraceExporter

tracer_provider = TracerProvider()
trace.set_tracer_provider(tracer_provider)
tracer = trace.get_tracer(__name__)
# This is the exporter that sends data to Application Insights
exporter = AzureMonitorTraceExporter(
    connection_string=os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)
span_processor = BatchSpanProcessor(exporter)
trace.get_tracer_provider().add_span_processor(span_processor)

with tracer.start_as_current_span("hello"):
    print("Hello, World!")

# Telemetry records are flushed automatically upon application exit
# If you would like to flush records manually yourself, you can call force_flush()
tracer_provider.force_flush()

İstek kitaplığı ile izleme

OpenTelemetry, üçüncü taraf kitaplıklarla izleme yapılmasını sağlayan çeşitli izlemeleri de destekler.

OpenTelemetry'de bulunan izlemelerin listesi için contrib belgelerini ziyaret edin.

Bu örnek , istek kitaplığıyla nasıl iz yapılacağını gösterir.

• pip install opentelemetry-instrumentation-requests komutunu kullanarak istek izleme paketini yükleyin.

"""
An example to show an application instrumented with the OpenTelemetry requests instrumentation.
Calls made with the requests library will be automatically tracked and telemetry is exported to 
application insights with the AzureMonitorTraceExporter.
See more info on the requests instrumentation here:
https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-python-contrib/tree/main/instrumentation/opentelemetry-instrumentation-requests
"""
import os
import requests
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.instrumentation.requests import RequestsInstrumentor
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from azure.monitor.opentelemetry.exporter import AzureMonitorTraceExporter

# This line causes your calls made with the requests library to be tracked.
RequestsInstrumentor().instrument()

trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
tracer = trace.get_tracer(__name__)
exporter = AzureMonitorTraceExporter(
    connection_string=os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)
span_processor = BatchSpanProcessor(exporter)
trace.get_tracer_provider().add_span_processor(span_processor)

# This request will be traced
response = requests.get(url="https://azure.microsoft.com/")

Örneklemeyi etkinleştirme

Aldığınız telemetri kaydı miktarını sınırlamak için örneklemeyi etkinleştirebilirsiniz. Application Insights'ta doğru örneklemeyi etkinleştirmek için aşağıda gösterildiği gibi kullanın ApplicationInsightsSampler .

"""
An example to show an application using the ApplicationInsightsSampler to enable sampling for your telemetry.
Specify a sampling rate for the sampler to limit the amount of telemetry records you receive. Custom dependencies
 are tracked via spans and telemetry is exported to application insights with the AzureMonitorTraceExporter.
"""
import os
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from azure.monitor.opentelemetry.exporter import (
    ApplicationInsightsSampler,
    AzureMonitorTraceExporter,
)

# Sampler expects a sample rate of between 0 and 1 inclusive
# A rate of 0.75 means approximately 75% of your telemetry will be sent
sampler = ApplicationInsightsSampler(0.75)
trace.set_tracer_provider(TracerProvider(sampler=sampler))
tracer = trace.get_tracer(__name__)
exporter = AzureMonitorTraceExporter(
    connection_string=os.environ["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"]
)
span_processor = BatchSpanProcessor(exporter)
trace.get_tracer_provider().add_span_processor(span_processor)

for i in range(100):
    # Approximately 25% of these spans should be sampled out
    with tracer.start_as_current_span("hello"):
        print("Hello, World!")

Temizleme/kapatma davranışı

OpenTelemetry SDK ve Azure İzleyici dışarı aktarmaları ile ayarlanan tüm uygulamalar için, uygulamadan çıkıldığında telemetri otomatik olarak temizlenir. Uygulama aniden sona erdiğinde veya yakalanmayan özel durum nedeniyle kilitlendiğinde buna dahil olmadığını unutmayın.

Sorun giderme

Dışarı aktarma , Azure Core'da tanımlanan özel durumları oluşturur.

Sonraki adımlar

Daha fazla örnek kod

Yaygın senaryoları gösteren samples dizininde daha fazla örnek bulabilirsiniz.

Diğer belgeler

Azure İzleyici hizmeti hakkında daha kapsamlı belgeler için docs.microsoft.com ile ilgili Azure İzleyici belgelerine bakın.

OpenTelemetry'ye ayrıntılı genel bakış için genel bakış sayfasını ziyaret edin.

Resmi OpenTelemetry Python belgeleri ve diğer telemetri senaryolarının nasıl etkinleştirileceği hakkında bilgi için resmi OpenTelemetry web sitesini ziyaret edin.

Azure İzleyici ile telemetri senaryolarını etkinleştiren kullanışlı, önceden derlenmiş bileşenlerden (bu geçerli paketlerden biri) oluşan Azure İzleyici OpenTelemetry Distro hakkında daha fazla bilgi için README'yi ziyaret edin.

Katkıda bulunma

Bu proje, katkı ve önerilere açıktır. Çoğu durumda, sağladığınız katkıyı kullanmamız için bize hak tanıma hakkına sahip olduğunuzu ve bu hakkı bize tanıdığınızı bildiren bir Katkıda Bulunan Lisans Sözleşmesi’ni (CLA) kabul etmeniz gerekir. Ayrıntılar için bkz. https://cla.microsoft.com.

Bir çekme isteği gönderdiğinizde, CLA robotu bir CLA sağlamanız gerekip gerekmediğini otomatik olarak belirler ve çekme isteğini uygun şekilde donatır (örn. etiket, açıklama). Robot tarafından sağlanan yönergeleri izlemeniz yeterlidir. Bu işlemi, CLA’mızı kullanarak tüm depolarda yalnızca bir kere yapmanız gerekir.

Bu proje Microsoft Open Source Code of Conduct (Microsoft Açık Kaynak Kullanım Kuralları) belgesinde listelenen kurallara uygundur. Daha fazla bilgi için Kullanım Kuralları SSS bölümüne bakın veya ek sorularınız veya yorumlarınızla iletişime geçin opencode@microsoft.com .