Descobrir métricas baseadas em log
As métricas baseadas em log do Application Insights permitem analisar a integridade dos aplicativos monitorados, criar painéis avançados e configurar alertas. Há dois tipos de métricas:
- As métricas baseadas em log nos bastidores são convertidas em consultas Kusto de eventos armazenados.
- As métricas padrão são armazenadas como uma série temporal agregada previamente.
Como as métricas padrão são previamente agregadas durante a coleta, elas têm melhor desempenho no momento da consulta. As métricas padrão são uma opção melhor para painéis e alertas em tempo real. As métricas baseadas em log têm mais dimensões, o que as torna a opção superior para análise de dados e diagnóstico ad hoc. Use o seletor de namespace para alternar entre as métricas padrão e baseadas em log no explorador de métricas.
Métricas baseadas em log
Os desenvolvedores podem usar o SDK para enviar eventos manualmente (escrevendo um código que invoque explicitamente o SDK) ou podem depender da coleta automática de eventos da instrumentação automática. Em ambos os casos, o back-end do Application Insights armazena todos os eventos coletados como logs e as folhas do Application Insights no portal do Azure funcionam como uma ferramenta de análise e de diagnóstico para visualizar dados baseados em eventos dos logs.
O uso de logs para reter um conjunto completo de eventos pode trazer um excelente valor analítico e de diagnóstico. Por exemplo, você pode obter uma contagem exata de solicitações para determinada URL com o número de usuários distintos que fizeram essas chamadas. Ou você pode obter rastreamentos de diagnóstico detalhados, incluindo exceções e chamadas de dependência para qualquer sessão de usuário. Ter esse tipo de informação pode melhorar consideravelmente a visibilidade da integridade e do uso do aplicativo, permitindo reduzir o tempo necessário para diagnosticar problemas com um aplicativo.
Ao mesmo tempo, coletar um conjunto completo de eventos pode ser pouco prático (ou até mesmo impossível) para aplicativos que geram um grande volume de telemetria. Para situações em que o volume de eventos é muito alto, o Application Insights implementa várias técnicas de redução de volume de telemetria, como amostragem e filtragem, que reduzem o número de eventos coletados e armazenados. Infelizmente, a redução do número de eventos armazenados também reduz a precisão das métricas que, nos bastidores, precisarão executar agregações no momento da consulta dos eventos armazenados nos logs.
Métricas pré-agregadas
As métricas previamente agregadas não são armazenadas como eventos individuais com muitas propriedades. Em vez disso, elas são armazenadas como séries temporais pré-agregadas e somente com dimensões de chave. Isso torna as novas métricas superiores no momento da consulta: a recuperação de dados ocorre muito mais rapidamente e exige menos potência de computação. Isso possibilita novos cenários, como alertas quase em tempo real sobre dimensões de métricas, painéis mais responsivos e muito mais.
Importante
As métricas baseadas em log e pré-agregadas coexistem no Application Insights. Para diferenciar as duas, na experiência do usuário do Application Insights, as métricas pré-agregadas agora são chamadas "Métricas padrão (versão prévia)", enquanto as métricas tradicionais dos eventos foram renomeadas para "Métricas baseadas em log".
Os SDKs mais recentes (SDK do Application Insights 2.7 ou posterior para .NET) pré-agregam as métricas durante a coleta. Isso se aplica às métricas padrão enviadas por padrão, portanto, a precisão não é afetada pela amostragem ou filtragem. Ele também se aplica a métricas personalizadas enviadas usando GetMetric, resultando em menos ingestão de dados e menor custo.
Para os SDKs que não implementam a pré-agregação, o back-end do Application Insights ainda preenche as novas métricas agregando os eventos recebidos pelo ponto de extremidade de coleta de eventos do Application Insights. Embora você não se beneficie do volume reduzido de dados transmitidos eletronicamente, ainda poderá usar as métricas pré-agregadas e ter um melhor desempenho e o suporte quase em tempo real de alertas dimensionais com SDKs que não pré-agregam métricas durante a coleta.
Vale a pena mencionar que o ponto de extremidade de coleta pré-agrega eventos antes da amostragem de ingestão, o que significa que a amostragem de ingestão nunca afeta a precisão das métricas pré-agregadas, independentemente da versão de SDK usada com o aplicativo.