Metrikák az Application Insightsban

Cikk
12/19/2024

Az Application Insights három különböző metrikát támogat: standard (előre összesített), naplóalapú és egyéni metrikákat. Mindegyik egyedi értéket biztosít az alkalmazás állapotának, diagnosztikájának és elemzésének monitorozásában. Azok a fejlesztők, akik alkalmazásokat fejlesztenek, eldönthetik, hogy melyik metrikatípus felel meg a legjobban egy adott forgatókönyvnek. A döntések az alkalmazás méretén, a várható telemetriai mennyiségen, valamint a metrikák pontosságára és riasztására vonatkozó üzleti követelményeken alapulnak. Ez a cikk az összes támogatott metrikatípus közötti különbséget ismerteti.

Standard metrikák

Az Application Insights standard metrikái előre definiált metrikák, amelyeket a szolgáltatás automatikusan gyűjt és figyel. Ezek a metrikák a teljesítmény- és használati mutatók széles skáláját fedik le, például a processzorhasználatot, a memóriahasználatot, a kérések sebességét és a válaszidőket. A standard metrikák átfogó áttekintést nyújtanak az alkalmazás állapotáról és teljesítményéről anélkül, hogy további konfigurációra van szükség. A standard metrikák előre vannak összesítve a gyűjtemény során, és idősorként vannak tárolva egy olyan speciális adattárban, amely csak kulcsdimenziókkal rendelkezik, ami jobb teljesítményt nyújt a lekérdezési időben. Így a standard metrikák a legjobb választás a metrikák dimenzióinak közel valós idejű riasztásához és a rugalmasabb irányítópultokhoz.

Naplóalapú metrikák

Az Application Insights naplóalapú metrikái egy lekérdezési idő fogalma, amely idősorként jelenik meg az alkalmazás naplóadatain felül. A mögöttes naplók nincsenek előre összesítve a gyűjtési vagy tárolási időpontban, és megőrzik az egyes naplóbejegyzések összes tulajdonságát. Ez a megőrzés lehetővé teszi a naplótulajdonságok dimenzióként való használatát a naplóalapú metrikákon lekérdezéskor a metrikadiagram szűréséhez és a metrikák felosztásához, így a naplóalapú metrikák kiváló elemzési és diagnosztikai értéket kapnak. A telemetriai mennyiségcsökkentési technikák, például a mintavételezés és a telemetriai szűrés, amelyeket gyakran használnak nagy mennyiségű telemetriát generáló alkalmazások monitorozásához, hatással vannak az összegyűjtött naplóbejegyzések mennyiségére, és ezáltal csökkentik a naplóalapú metrikák pontosságát.

Egyéni metrikák (előzetes verzió)

Az Application Insights egyéni metrikái lehetővé teszik az alkalmazás számára egyedi mérések meghatározását és nyomon követését. Ezek a metrikák úgy hozhatók létre, hogy a kódot úgy alakítják ki, hogy egyéni telemetriai adatokat küldjenek az Application Insightsnak. Az egyéni metrikák rugalmasan figyelik az alkalmazás olyan aspektusait, amelyekre nem vonatkoznak a standard metrikák, így mélyebb betekintést nyerhet az alkalmazás viselkedésébe és teljesítményébe.

További információ: Egyéni metrikák az Azure Monitorban (előzetes verzió).

Feljegyzés

Az Application Insights egy Élő metrikák stream nevű funkciót is biztosít, amely lehetővé teszi a webalkalmazások közel valós idejű monitorozását, és nem tárol telemetriai adatokat.

Metrikák összehasonlítása

Szolgáltatás	Standard metrikák	Naplóalapú metrikák	Egyénimetrikák
Adatforrás	Előre összeállított idősoradatok, amelyeket futásidőben gyűjtünk.	Naplóadatokból származtatva Kusto-lekérdezésekkel.	Az Application Insights SDK-val vagy API-val gyűjtött, felhasználó által meghatározott metrikák.
Finomsága	Rögzített időközök (1 perc).	A naplóadatok részletességétől függ.	Rugalmas részletesség a felhasználó által meghatározott metrikák alapján.
Pontosság	Magas, nem befolyásolja a naplómintavétel.	A mintavételezés és a szűrés hatással lehet.	Nagy pontosság, különösen olyan előre összeállított módszerek használatakor, mint a GetMetric.
Költségek	Az Application Insights díjszabása tartalmazza.	A naplóadatok betöltési és lekérdezési költségei alapján.	Lásd: Díjszabási modell és megőrzés.
Konfiguráció	Automatikusan elérhető minimális konfigurációval.	A napló lekérdezések konfigurálásának megkövetelése a kívánt metrikák naplóadatokból való kinyeréséhez.	Egyéni implementálást és konfigurációt igényel a kódban.
Lekérdezési teljesítmény	Gyors, az előaggregáció miatt.	Lassabb, mivel a naplóadatok lekérdezését is magában foglalja.	Az adatmennyiségtől és a lekérdezések összetettségétől függ.
Tárolás	Idősoradatokként tárolva az Azure Monitor metrikatárolójában.	Naplóként tárolva a Log Analytics-munkaterületen.	A Log Analyticsben és az Azure Monitor metrikatárolójában is tárolva.
Riasztások kezelése	Támogatja a valós idejű riasztást.	Lehetővé teszi a részletes naplóadatokon alapuló összetett riasztási forgatókönyveket.	Rugalmas riasztások a felhasználó által meghatározott metrikák alapján.
Szolgáltatáskorlát	Az Application Insights korlátaira is figyelemmel.	A Log Analytics-munkaterület korlátaira is figyelemmel.	Az ingyenes metrikák kvótája és a további dimenziók költsége korlátozza.
Használati esetek	Valós idejű monitorozás, teljesítmény-irányítópultok és gyors elemzések.	Részletes diagnosztika, hibaelhárítás és részletes elemzés.	Testreszabott teljesítménymutatók és üzletspecifikus metrikák.
Példák	PROCESSZORhasználat, memóriahasználat, kérelem időtartama.	Kérelmek száma, kivételkövetések, függőségi hívások.	Egyéni alkalmazásspecifikus metrikák, például felhasználói előjegyzések, funkcióhasználatok.

Metrikák előaggregációja

Az OpenTelemetry SDK-k és az újabb Application Insights SDK-k (klasszikus API) előre összesíti a metrikákat a gyűjtés során, hogy csökkentse az SDK-ból a telemetriai csatorna végpontjára küldött adatok mennyiségét. Ez a folyamat az alapértelmezés szerint küldött szabványos metrikákra vonatkozik, így a pontosságot nem befolyásolja a mintavételezés vagy a szűrés. Az OpenTelemetry API vagy a GetMetric és a TrackValue használatával küldött egyéni metrikákra is vonatkozik, ami kevesebb adatbetöltést és alacsonyabb költséget eredményez. Ha az Application Insights SDK verziója támogatja a GetMetric és a TrackValue szolgáltatást, az egyéni metrikák küldésének előnyben részesített módszere.

Azon SDK-k esetében, amelyek nem implementálják a preaggregációt (vagyis az Application Insights SDK-k régebbi verzióit vagy a böngészőbeli rendszerezést), az Application Insights háttérrendszere továbbra is feltölti az új metrikákat az Application Insights telemetriai végpontja által fogadott események összesítésével. Egyéni metrikákhoz használhatja a trackMetric metódust. Bár nem élvezheti a vezetéken keresztül továbbított adatok mennyiségét, továbbra is használhatja az előre összeállított metrikákat, és jobb teljesítményt és támogatást kaphat a közel valós idejű dimenziós riasztásokhoz olyan SDK-kkal, amelyek nem gyűjtenek előre metrikákat a gyűjtés során.

A telemetriai csatorna végpontja előre összesít eseményeket a betöltési mintavételezés előtt. Ezért a betöltési mintavételezés soha nem befolyásolja az előre összeállított metrikák pontosságát, függetlenül az alkalmazáshoz használt SDK-verziótól.

Az alábbi táblázatok listája, ahol az előaggregáció előre van összesítve.

Metrikák előaggregációja az Azure Monitor OpenTelemetry Distro használatával

Aktuális éles SDK	Standard metrikák előaggregációja	Egyéni metrikák előaggregációja
ASP.NET Core	SDK	SDK OpenTelemetry API-val
.NET (exportőren keresztül)	SDK	SDK OpenTelemetry API-val
Java (3.x)	SDK	SDK OpenTelemetry API-val
Java natív	SDK	SDK OpenTelemetry API-val
Node.js	SDK	SDK OpenTelemetry API-val
Python	SDK	SDK OpenTelemetry API-val

Metrikák előaggregációja az Application Insights SDK-val (klasszikus API)

Aktuális éles SDK	Standard metrikák előaggregációja	Egyéni metrikák előaggregációja
.NET Core és .NET-keretrendszer	SDK (V2.13.1+)	SDK (V2.7.2+) GetMetric használatával Telemetriai csatorna végpontja a TrackMetric használatával
Java (2.x)	Telemetriai csatorna végpontja	Telemetriai csatorna végpontja a TrackMetric használatával
JavaScript (Böngésző)	Telemetriai csatorna végpontja	Telemetriai csatorna végpontja a TrackMetric használatával
Node.js	Telemetriai csatorna végpontja	Telemetriai csatorna végpontja a TrackMetric használatával
Python	Telemetriai csatorna végpontja	SDK OpenCensus.stats használatával (kivezetve) Telemetriai csatorna végpontja a TrackMetric használatával

Figyelemfelhívás

Az Application Insights Java 2.x SDK már nem ajánlott. Használja inkább az OpenTelemetry-alapú Java-ajánlatot .
Az OpenCensus Python SDK ki van állítva. Az OpenTelemetry-alapú Python-ajánlatot javasoljuk, és útmutatást nyújtunk a migráláshoz .

Metrikák előaggregációja autoinstrumentációval

Az autoinstrumentációval az SDK automatikusan hozzáadódik az alkalmazáskódhoz, és nem szabható testre. Egyéni metrikákhoz manuális rendszerezésre van szükség.

Aktuális éles SDK	Standard metrikák előaggregációja	Egyéni metrikák előaggregációja
ASP.NET Core	SDK ¹	Nem támogatott
ASP.NET	SDK ²	Nem támogatott
Java	SDK	^{Támogatott 3}
Node.js	SDK	Nem támogatott
Python	SDK	Nem támogatott

Lábjegyzetek

¹ASP.NET Az App Service alapszintű autoinstrumentációja szabványos metrikákat bocsát ki dimenziók nélkül. Minden dimenzióhoz manuális kialakítás szükséges.
²ASP.NET virtuális gépeken/virtuálisgép-méretezési csoportokon és a helyszínen történő automatikus beinstruktálás szabványos metrikákat bocsát ki dimenziók nélkül. Ugyanez igaz Azure-alkalmazás szolgáltatásra is, de a gyűjteményszintet ajánlottra kell állítani. Minden dimenzióhoz manuális kialakítás szükséges.
³ Az autoinstrumentációhoz használt Java-ügynök rögzíti a népszerű kódtárak által kibocsátott metrikákat, és egyéni metrikákként küldi el őket az Application Insightsnak.

Egyéni metrikák dimenziói és előaggregációja

Az OpenTelemetry, a trackMetric vagy a GetMetric és a TrackValue API-hívások használatával küldött összes metrika automatikusan a metrikák tárolójában és a naplókban is tárolódik. Ezek a metrikák az Application Insights customMetrics táblájában és a Metrics Explorerben, az azure.applicationinsights nevű egyéni metrikanévtér alatt találhatók. Bár az egyéni metrika naplóalapú verziója mindig megőrzi az összes dimenziót, a metrika előre összeállított verziója alapértelmezés szerint dimenziók nélkül lesz tárolva. Az egyéni metrikák dimenzióinak megőrzése egy előzetes verziójú funkció, amely bekapcsolható a Használat és a becsült költség lapon az Egyéni metrikák küldése az Azure Metric Store-ba lehetőséggel.

Kvóták

Az előre összeállított metrikák idősorként vannak tárolva az Azure Monitorban. Az egyéni metrikákra vonatkozó Azure Monitor-kvóták érvényesek.

Feljegyzés

A kvóta túllépése nem várt következményekkel járhat. Előfordulhat, hogy az Azure Monitor megbízhatatlanná válik az előfizetésében vagy régiójában. A kvóta túllépésének elkerülése érdekében tekintse meg a tervezési korlátozásokat és szempontokat.

Miért van alapértelmezés szerint kikapcsolva az egyéni metrikák gyűjteménye?

Az egyéni metrikák gyűjteménye alapértelmezés szerint ki van kapcsolva, mert a jövőben az egyéni metrikák dimenziókkal való tárolását az Application Insightstól külön számlázjuk. A nondimensional custom metrics tárolása ingyenes marad (egy kvótáig). A díjszabási modell várható változásait a hivatalos díjszabási oldalon ismerheti meg.

Diagramok létrehozása és metrikák felfedezése

Az Azure Monitor Metrics Explorer használatával diagramokat ábrázolhat előre csoportosított, naplóalapú és egyéni metrikákból, és irányítópultokat hozhat létre diagramokkal. Miután kiválasztotta a kívánt Application Insights-erőforrást, a névtérválasztóval válthat a metrikák között.

Az Application Insights-metrikák díjszabási modelljei

A metrikákNak az Application Insightsba való betöltése – akár naplóalapú, akár előre csoportosított – a betöltési adatok mérete alapján generál költségeket. További információkért tekintse meg az Azure Monitor-naplók díjszabásának részleteit. Az egyéni metrikákat, beleértve az összes dimenziót, mindig az Application Insights naplótárolójában tárolja. Emellett az egyéni metrikák dimenziók nélküli előre összesített verziója alapértelmezés szerint továbbítva lesz a metrikák tárába.

Ha az egyéni metrikákra vonatkozó riasztás engedélyezése lehetőséget választja az előre összeállított metrikák összes dimenziójának a metrikatárolóban való tárolásához, az egyéni metrikák díjszabása alapján többletköltségeket eredményezhet.

Az alábbi szakaszok támogatott összesítéseket és dimenziókat tartalmazó metrikákat sorolnak fel. A naplóalapú metrikák részletei közé tartoznak az alapul szolgáló Kusto-lekérdezési utasítások. Az egyszerűség kedvéért minden lekérdezés alapértelmezett értékeket használ az időrészletességhez, a diagramtípushoz és néha a felosztási dimenzióhoz, ami leegyszerűsíti a lekérdezés használatát a Log Analyticsben anélkül, hogy módosításra van szükség.

Ha ugyanazt a metrikát ábrázolja a metrikakezelőben, nincsenek alapértelmezett értékek – a lekérdezés dinamikusan módosul a diagram beállításai alapján:

A kijelölt időtartomány egy további where timestamp... záradékba lesz lefordítva, hogy csak a kiválasztott időtartományból válassza ki az eseményeket. Például egy diagram, amely a legutóbbi 24 órára vonatkozó adatokat jeleníti meg, a lekérdezés tartalmazza a következőt | where timestamp > ago(24 h): .
A kiválasztott időrészletesség a végső summarize ... by bin(timestamp, [time grain]) záradékba kerül.
A kiválasztott szűrődimenziók további where záradékokra lesznek lefordítva.
A kijelölt felosztási diagram dimenziója egy extra összegző tulajdonságra lesz lefordítva. Ha például felosztja a diagramot 5 perces részletességgel, és 5 perces részletességgel ábrázolja a diagramot location, a summarize záradék összegzése ... by bin(timestamp, 5 m), locationtörténik.

Feljegyzés

Ha még nem használja a Kusto lekérdezési nyelvét, először a Kusto-utasítások másolásával és beillesztésével kezdheti a Log Analytics lekérdezési paneljén módosítás nélkül. Az alapszintű diagram megtekintéséhez kattintson a Futtatás gombra. A lekérdezési nyelv szintaxisának megismerése során elkezdhet kisebb módosításokat kezdeni, és láthatja a módosítás hatását. A saját adatok felfedezése nagyszerű módszer a Log Analytics és az Azure Monitor teljes kihasználására.

Fontos

Az alábbi naplóalapú metrikák esetében, ha több aggregáció is támogatott, akkor a Kusto-lekérdezési példában dőlt betűs összesítést használunk.

Rendelkezésre állási metrikák

A Rendelkezésre állás kategóriában szereplő metrikák lehetővé teszik a webalkalmazás állapotának megtekintését a világ különböző pontjairól megfigyelt módon. Konfigurálja a rendelkezésre állási teszteket úgy, hogy a kategória bármely metrikája használatba legyen állítva.

Standard
Naplóalapú

Rendelkezésre állás (availabilityResults/availabilityPercentage)

A rendelkezésre állási metrika azt mutatja, hogy a webes tesztfuttatások hány százaléka nem észlelt problémákat. A legkisebb lehetséges érték a 0, ami azt jelzi, hogy az összes webes teszt futtatása sikertelen volt. A 100 érték azt jelenti, hogy az összes webes teszt megfelelt az érvényesítési feltételeknek.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Százalék	Átlag	`Run location`, `Test name`

Rendelkezésre állási teszt időtartama (availabilityResults/duration)

A rendelkezésre állási teszt időtartamának metrikája azt mutatja, hogy mennyi ideig tartott a webes teszt futtatása. A többlépéses webes tesztek esetében a metrika az összes lépés teljes végrehajtási idejét tükrözi.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Max, Min	`Run location`, , `Test nameTest result`

Rendelkezésre állási tesztek (availabilityResults/count)

A Rendelkezésre állási tesztek metrika az Azure Monitor által futtatott webes tesztek számát tükrözi.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Darabszám	Darabszám	`Run location`, , `Test nameTest result`

Rendelkezésre állás (availabilityResults/availabilityPercentage)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Százalék	Átlag	Az összes telemetriamező

availabilityResults
| summarize ['availabilityResults/availabilityPercentage_avg'] = sum(todouble(success == 1) * 100) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Rendelkezésre állási teszt eredményeinek száma (availabilityResults/count)

A Rendelkezésre állási tesztek metrika az Azure Monitor által futtatott webes tesztek számát tükrözi.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Sum	Az összes telemetriamező

availabilityResults
| summarize ['availabilityResults/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Tesztelés időtartama (rendelkezésre állási idő/időtartam)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

availabilityResults
| where notempty(duration)
| extend availabilityResult_duration = iif(itemType == 'availabilityResult', duration, todouble(''))
| summarize ['availabilityResults/duration_avg'] = sum(availabilityResult_duration) / sum(itemCount) by bin(timestamp, 5m)
| render timechart

Böngészőmetrikák

A böngészőmetrikákat az Application Insights JavaScript SDK gyűjti össze valós végfelhasználói böngészőkből. Nagyszerű betekintést nyújtanak a felhasználók webalkalmazással kapcsolatos élményébe. A böngészőmetrikák általában nem mintavételezettek, ami azt jelenti, hogy nagyobb pontosságot biztosítanak a használati számokhoz képest, mint a mintavételezéssel eltúlzott kiszolgálóoldali metrikák.

Feljegyzés

A böngészőmetrikák gyűjtéséhez az alkalmazást az Application Insights JavaScript SDK-val kell rendszereznünk.

Standard
Naplóalapú

Böngészőoldal betöltési ideje (browserTimings/totalDuration)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Max, Min	Egyik sem

Ügyfélfeldolgozási idő (browserTiming/processingDuration)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Max, Min	Egyik sem

Lapbetöltési hálózati csatlakozási idő (browserTimings/networkDuration)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Max, Min	Egyik sem

Válaszidő fogadása (browserTimings/receiveDuration)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Max, Min	Egyik sem

Kérési idő küldése (browserTimings/sendDuration)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Max, Min	Egyik sem

Böngészőoldal betöltési ideje (browserTimings/totalDuration)

A felhasználói kérelemtől a DOM- és stíluslapok, szkriptek és képek betöltéséig eltelt idő.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

browserTimings
| where notempty(totalDuration)
| extend _sum = totalDuration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['browserTimings/totalDuration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Ügyfélfeldolgozási idő (browserTiming/processingDuration)

A dokumentum utolsó bájtjának fogadása közötti idő a DOM betöltéséig. Előfordulhat, hogy az aszinkron kérések továbbra is feldolgozásra kerülnek.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

browserTimings
| where notempty(processingDuration)
| extend _sum = processingDuration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['browserTimings/processingDuration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Lapbetöltési hálózati csatlakozási idő (browserTimings/networkDuration)

A felhasználói kérés és a hálózati kapcsolat közötti idő. Magában foglalja a DNS-keresést és az átviteli kapcsolatot.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

browserTimings
| where notempty(networkDuration)
| extend _sum = networkDuration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['browserTimings/networkDuration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Válaszidő fogadása (browserTimings/receiveDuration)

Az első és az utolsó bájt közötti vagy a leválasztásig eltelt idő.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

browserTimings
| where notempty(receiveDuration)
| extend _sum = receiveDuration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['browserTimings/receiveDuration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Kérési idő küldése (browserTimings/sendDuration)

A hálózati kapcsolat és az első bájt fogadása közötti idő.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

browserTimings
| where notempty(sendDuration)
| extend _sum = sendDuration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['browserTimings/sendDuration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Hibametrikák

A hibák metrikái a kérelmek feldolgozásával, a függőségi hívásokkal és a kidobott kivételekkel kapcsolatos problémákat mutatják.

Standard
Naplóalapú

Böngészők kivételei (kivételek/böngésző)

Ez a metrika a böngészőben futó alkalmazáskódból származó kivételek számát tükrözi. A metrikában csak az Application Insights API-hívásokkal trackException() nyomon követett kivételek szerepelnek.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Darabszám	Darabszám	`Cloud role name`

Függőségi hívás hibái (függőségek/sikertelen)

A sikertelen függőségi hívások száma.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Darabszám	Darabszám	`Cloud role instance`, `Cloud role name`, `Dependency performance`, `Dependency typeIs traffic synthetic`, `Result codeTarget of dependency call`

Kivételek (kivételek/darabszám)

Minden alkalommal, amikor kivételt naplóz az Application Insightsban, az SDK trackException() metódusának hívása történik. A Kivételek metrika a naplózott kivételek számát mutatja.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Darabszám	Darabszám	`Cloud role instance`, , `Cloud role nameDevice type`

Sikertelen kérések (kérések/sikertelen)

A sikertelenként megjelölt követett kiszolgálókérések száma. Alapértelmezés szerint az Application Insights SDK automatikusan megjelöli az 5xx vagy 4xx HTTP-válaszkódot visszaküldött kiszolgálókéréseket sikertelen kérésként. Ezt a logikát úgy szabhatja testre, hogy módosítja a kérelem telemetriaelem sikerességi tulajdonságát egy egyéni telemetriai inicializálóban.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Darabszám	Darabszám	`Cloud role instance`, `Cloud role name`, `Is synthetic traffic`, `Request performanceResult code`

Kiszolgálói kivételek (kivételek/kiszolgáló)

Ez a metrika a kiszolgálói kivételek számát mutatja.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Darabszám	Darabszám	`Cloud role instance`, `Cloud role name`

Böngészők kivételei (kivételek/böngésző)

Feljegyzés

Mintavételezés használatakor az itemCount azt jelzi, hogy egy naplórekord hány telemetriai elemet jelöl. Például a 25%-os mintavételezéssel minden naplórekord 4 elemet jelöl (1 megtartva + 3 mintát vett ki). A naplóalapú lekérdezések összegzi az összes itemCount-értéket, hogy a metrika ne csak a tárolt naplórekordok számát, hanem a tényleges események teljes számát is tükrözze.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Sum	Az összes telemetriamező

exceptions
| where client_Type == 'Browser'
| summarize ['exceptions/browser_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Függőségi hívás hibái (függőségek/sikertelen)

A sikertelen függőségi hívások száma.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Sum	Az összes telemetriamező

dependencies
| where success == 'False'
| summarize ['dependencies/failed_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Kivételek (kivételek/darabszám)

Minden alkalommal, amikor kivételt naplóz az Application Insightsban, az SDK trackException() metódusának hívása történik. A Kivételek metrika a naplózott kivételek számát mutatja.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Sum	Az összes telemetriamező

exceptions
| summarize ['exceptions/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Sikertelen kérések (kérések/sikertelen)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Sum	Az összes telemetriamező

requests
| where success == 'False'
| summarize ['requests/failed_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Kiszolgálói kivételek (kivételek/kiszolgáló)

Ez a metrika a kiszolgálói kivételek számát mutatja.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Sum	Az összes telemetriamező

exceptions
| where client_Type != 'Browser'
| summarize ['exceptions/server_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Teljesítményszámlálók

A Teljesítményszámlálók kategóriában metrikákkal érheti el az Application Insights által gyűjtött rendszerteljesítmény-számlálókat.

Standard
Naplóalapú

Rendelkezésre álló memória (performanceCounters/availableMemory)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Megabájt/ Gigabájt (adatfüggő)	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`

Kivételdíj (performanceCounters/exceptionRate)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`

HTTP-kérések végrehajtási ideje (performanceCounters/requestExecutionTime)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`

HTTP-kérések aránya (performanceCounters/requestsPerSecond)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Kérések száma másodpercenként	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`

HTTP-kérések az alkalmazássorban (performanceCounters/requestsInQueue)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`

Folyamat CPU (performanceCounters/processCpuPercentage)

A metrika azt mutatja, hogy a monitorozott alkalmazást üzemeltető folyamat mennyi processzorkapacitást használ fel.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Százalék	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`

Feljegyzés

A metrika tartománya 0 és 100 * n között van, ahol n az elérhető CPU-magok száma. A 200%-os metrikaérték például két processzormag teljes kihasználtságát vagy 4 processzormag félkihasználtságát jelentheti, és így tovább. A folyamat cpu normalizált egy alternatív metrika által gyűjtött számos SDK, amely ugyanazt az értéket, de osztja el a rendelkezésre álló CPU magok száma. Így a folyamat cpu normalizált metrikatartománya 0 és 100 között van.

Folyamat I/O-sebessége (performanceCounters/processIOBytesPerSecond)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Másodpercenkénti bájtok	Átlag, Min, Max	`Cloud role instance`

Privát bájtok feldolgozása (performanceCounters/processPrivateBytes)

A figyelt folyamat által az adatokhoz lefoglalt nem osztott memória mennyisége.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Bájt	Átlag, Min, Max	`Cloud role instance`

Processzoridő (performanceCounters/processorCpuPercentage)

A figyelt kiszolgálópéldányon futó összes folyamat processzorhasználata.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Százalék	Átlag, Min, Max	`Cloud role instance`

Feljegyzés

A processzoridő metrika nem érhető el a Azure-alkalmazás Servicesben üzemeltetett alkalmazásokhoz. Az App Servicesben üzemeltetett webalkalmazások CPU-kihasználtságának nyomon követéséhez használja a folyamat CPU-metrikáját .

ASP.NET kérés végrehajtási ideje (performanceCounters/requestExecutionTime)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where ((category == "ASP.NET Applications" and counter == "Request Execution Time") or name == "requestExecutionTime")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/requestExecutionTime_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

ASP.NET kérések aránya (performanceCounters/requestsPerSecond)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where ((category == "ASP.NET Applications" and counter == "Requests/Sec") or name == "requestsPerSecond")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/requestsPerSecond_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

ASP.NET kérelem az alkalmazássorban (performanceCounters/requestsInQueue)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where ((category == "ASP.NET Applications" and counter == "Requests In Application Queue") or name == "requestsInQueue")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/requestsInQueue_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Rendelkezésre álló memória (performanceCounters/availableMemory)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Megabájt/ Gigabájt (adatfüggő)	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where ((category == "Memory" and counter == "Available Bytes") or name == "memoryAvailableBytes")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/memoryAvailableBytes_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Kivételdíj (performanceCounters/exceptionRate)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where ((category == ".NET CLR Exceptions" and counter == "# of Exceps Thrown / sec") or name == "exceptionsPerSecond")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/exceptionsPerSecond_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

GC Total Count (performanceCounters/GC Total Count)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Avg, Min, Max, Unique	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where name == "GC Total Count"
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/GC Total Count_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

GC teljes ideje (performanceCounters/GC Total Time)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Avg, Min, Max, Unique	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where name == "GC Total Time"
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/GC Total Time_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Felhasznált halommemória (MB) (performanceCounters/Heap Memory Used (MB))

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Megabájt/ Gigabájt (adatfüggő)	Avg, Min, Max, Unique	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where name == "Heap Memory Used (MB)"
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/Heap Memory Used (MB)_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

HTTP-kérések végrehajtási ideje (performanceCounters/requestExecutionTime)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where ((category == "ASP.NET Applications" and counter == "Request Execution Time") or name == "requestExecutionTime")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == "performanceCounter", value, todouble(''))
| summarize sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 1m)
| render timechart

HTTP-kérések aránya (performanceCounters/requestsPerSecond)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Kérések száma másodpercenként	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where ((category == "ASP.NET Applications" and counter == "Requests/Sec") or name == "requestsPerSecond")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == "performanceCounter", value, todouble(''))
| summarize sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 1m)
| render timechart

HTTP-kérések az alkalmazássorban (performanceCounters/requestsInQueue)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where ((category == "ASP.NET Applications" and counter == "Requests In Application Queue") or name == "requestsInQueue")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == "performanceCounter", value, todouble(''))
| summarize sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 1m)
| render timechart

Folyamat CPU (performanceCounters/processCpuPercentage)

A metrika azt mutatja, hogy a monitorozott alkalmazást üzemeltető folyamat mennyi processzorkapacitást használ fel.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Százalék	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where ((category == "Process" and counter == "% Processor Time Normalized") or name == "processCpuPercentage")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/processCpuPercentage_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Feljegyzés

Folyamat CPU (minden mag) (performanceCounters/processCpuPercentageTotal)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Százalék	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where ((category == "Process" and counter == "% Processor Time") or name == "processCpuPercentageTotal")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/processCpuPercentageTotal_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Folyamat I/O-sebessége (performanceCounters/processIOBytesPerSecond)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Másodpercenkénti bájtok	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where ((category == "Process" and counter == "IO Data Bytes/sec") or name == "processIOBytesPerSecond")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/processIOBytesPerSecond_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Privát bájtok feldolgozása (performanceCounters/processPrivateBytes)

A figyelt folyamat által az adatokhoz lefoglalt nem osztott memória mennyisége.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Bájt	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where ((category == "Process" and counter == "Private Bytes") or name == "processPrivateBytes")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/processPrivateBytes_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Processzoridő (performanceCounters/processorCpuPercentage)

A figyelt kiszolgálópéldányon futó összes folyamat processzorhasználata.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Százalék	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

Feljegyzés

performanceCounters
| where ((category == "Processor" and counter == "% Processor Time") or name == "processorCpuPercentage")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/processorCpuPercentage_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Gyanús holtpont szálak (performanceCounters/Gyanús holtpont szálak)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Százalék	Avg, Min, Max, Unique	Az összes telemetriamező

performanceCounters
| where name == "Suspected Deadlocked Threads"
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/Suspected Deadlocked Threads_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Kiszolgálómetrikák

Standard
Naplóalapú

Függőségi hívások (függőségek/darabszám)

Ez a metrika a függőségi hívások számához kapcsolódik.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Darabszám	Darabszám	`Cloud role instance`, `Cloud role name`, `Dependency performance`, `Dependency typeIs traffic synthetic`, `Result code`, `Successful callTarget of a dependency call`

Függőség időtartama (függőségek/időtartam)

Ez a metrika a függőségi hívások időtartamára vonatkozik.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`, `Cloud role name`, `Dependency performance`, `Dependency typeIs traffic synthetic`, `Result code`, `Successful callTarget of a dependency call`

Kiszolgálókérelmek sebessége (kérések/sebesség)

Ez a metrika a webalkalmazás által fogadott bejövő kiszolgálói kérelmek számát tükrözi.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Másodpercenkénti szám	Átlag	`Cloud role instance`, `Cloud role name`, `Is traffic synthetic`, `Request performanceResult codeSuccessful request`

Kiszolgálói kérések (kérések/darabszám)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Darabszám	Darabszám	`Cloud role instance`, `Cloud role name`, `Is traffic synthetic`, `Request performanceResult codeSuccessful request`

Kiszolgáló válaszideje (kérések/időtartam)

Ez a metrika azt az időt tükrözi, amely alatt a kiszolgálók feldolgozták a bejövő kéréseket.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`, `Cloud role name`, `Is traffic synthetic`, `Request performanceResult codeSuccessful request`

Függőségi hívások (függőségek/darabszám)

Ez a metrika a függőségi hívások számához kapcsolódik.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Sum	Az összes telemetriamező

dependencies
| summarize ['dependencies/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Függőség időtartama (függőségek/időtartam)

Ez a metrika a függőségi hívások időtartamára vonatkozik.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

dependencies
| where notempty(duration)
| extend dependency_duration = iif(itemType == 'dependency', duration, todouble(''))
| extend _sum = dependency_duration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['dependencies/duration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Kiszolgálói kérések (kérések/darabszám)

Ez a metrika a webalkalmazás által fogadott bejövő kiszolgálói kérelmek számát tükrözi.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Sum	Az összes telemetriamező

requests
| summarize ['requests/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Kiszolgáló válaszideje (kérések/időtartam)

Ez a metrika azt az időt tükrözi, amely alatt a kiszolgálók feldolgozták a bejövő kéréseket.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

requests
| where notempty(duration)
| extend request_duration = iif(itemType == 'request', duration, todouble(''))
| extend _sum = request_duration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['requests/duration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Használati metrikák

Standard
Naplóalapú

Lapnézet betöltési ideje (pageViews/duration)

Ez a metrika a PageView-események betöltéséhez szükséges időt jelenti.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Max, Min	`Cloud role name`, `Is traffic synthetic`

Oldalmegtekintések (pageViews/count)

A TrackPageView() Application Insights API-val naplózott PageView-események száma.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Darabszám	Darabszám	`Cloud role name`, `Is traffic synthetic`

Nyomkövetések (nyomkövetések/darabszám)

A TrackTrace() Application Insights API-hívással naplózott nyomkövetési utasítások száma.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Darabszám	Darabszám	`Cloud role instance`, `Cloud role name`, `Is traffic syntheticSeverity level`

Események (customEvents/count)

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Sum	Az összes telemetriamező

customEvents
| summarize ['customEvents/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Lapnézet betöltési ideje (pageViews/duration)

Ez a metrika a PageView-események betöltéséhez szükséges időt jelenti.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Ezredmásodperc	Avg, Min, Max	Az összes telemetriamező

pageViews
| where notempty(duration)
| extend pageView_duration = iif(itemType == 'pageView', duration, todouble(''))
| extend _sum = pageView_duration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['pageViews/duration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Oldalmegtekintések (pageViews/count)

A TrackPageView() Application Insights API-val naplózott PageView-események száma.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Sum	Az összes telemetriamező

pageViews
| summarize ['pageViews/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Munkamenetek (munkamenetek/darabszám)

Ez a metrika a különböző munkamenet-azonosítók számát jelenti.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Egyedi	Az összes telemetriamező

union traces, requests, pageViews, dependencies, customEvents, availabilityResults, exceptions, customMetrics, browserTimings
| where notempty(session_Id)
| summarize ['sessions/count_unique'] = dcount(session_Id) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Nyomkövetések (nyomkövetések/darabszám)

A TrackTrace() Application Insights API-hívással naplózott nyomkövetési utasítások száma.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Sum	Az összes telemetriamező

traces
| summarize ['traces/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Felhasználók (felhasználók/darabszám)

Az alkalmazáshoz hozzáférő különböző felhasználók száma. A metrika pontosságát a telemetriai mintavételezés és szűrés jelentősen befolyásolhatja.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Egyedi	Az összes telemetriamező

union traces, requests, pageViews, dependencies, customEvents, availabilityResults, exceptions, customMetrics, browserTimings
| where notempty(user_Id)
| summarize ['users/count_unique'] = dcount(user_Id) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Felhasználók, Hitelesített (felhasználók/hitelesített)

Az alkalmazásba hitelesítést végző különböző felhasználók száma.

Mértékegység	Támogatott összesítések	Támogatott dimenziók
Count	Egyedi	Az összes telemetriamező

union traces, requests, pageViews, dependencies, customEvents, availabilityResults, exceptions, customMetrics, browserTimings
| where notempty(user_AuthenticatedId)
| summarize ['users/authenticated_unique'] = dcount(user_AuthenticatedId) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Egyénimetrikák

Standard
Naplóalapú

A standard metrikákra nem alkalmazható.

Az egyéni metrikák a metrikák tárolójában és a naplókban is tárolódnak, így kusto-lekérdezések használatával is lekérhetők.

Ha például az alkalmazást _telemetryClient.GetMetric("Sales Amount").TrackValue(saleAmount); a GetMetric és a TrackValue használatával állítja össze az egyéni metrika értékesítési mennyiségének nyomon követéséhez, az alábbi Kusto-lekérdezéseket használhatja minden elérhető összesítéshez.

Átlag (átlag)

customMetrics
| where name == "Sales Amount"
| extend
    customMetric_valueSum = iif(itemType == 'customMetric', valueSum, todouble('')),
    customMetric_valueCount = iif(itemType == 'customMetric', valueCount, toint(''))
| summarize ['customMetrics/Sales Amount_avg'] = sum(customMetric_valueSum) / sum(customMetric_valueCount) by bin(timestamp, 15m)
| order by timestamp desc
| render timechart

Minimum (perc)

customMetrics
| where name == "Sales Amount"
| extend customMetric_valueMin = iif(itemType == 'customMetric', valueMin, todouble(''))
| summarize ['customMetrics/Sales Amount_min'] = min(customMetric_valueMin) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Maximális (maximális)

customMetrics
| where name == "Sales Amount"
| extend customMetric_valueMax = iif(itemType == 'customMetric', valueMax, todouble(''))
| summarize ['customMetrics/Sales Amount_max'] = max(customMetric_valueMax) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Összeg (összeg)

customMetrics
| where name == "Sales Amount"
| extend customMetric_valueSum = iif(itemType == 'customMetric', valueSum, todouble(''))
| summarize ['customMetrics/Sales Amount_sum'] = sum(customMetric_valueSum) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Darabszám (darabszám)

customMetrics
| where name == "Sales Amount"
| extend customMetric_valueCount = iif(itemType == 'customMetric', valueCount, toint(''))
| summarize ['customMetrics/Sales Amount_count'] = sum(customMetric_valueCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Egyedi (egyedi)

customMetrics
| where name == "Sales Amount"
| extend customMetric_value = iif(itemType == 'customMetric', value, todouble(''))
| summarize ['customMetrics/Sales Amount_unique'] = dcount(customMetric_value) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Naplóalapú metrikák elérése közvetlenül az Application Insights REST API-val

Az Application Insights REST API lehetővé teszi a naplóalapú metrikák programozott lekérését. Egy opcionális paramétert ai.include-query-payload is tartalmaz, amely egy lekérdezési sztringhez hozzáadva kéri az API-t, hogy ne csak az idősoradatokat adja vissza, hanem a lekéréshez használt Kusto lekérdezésnyelv (KQL) utasítást is. Ez a paraméter különösen hasznos lehet a Log Analytics nyers eseményei és az eredményül kapott naplóalapú metrikák közötti kapcsolat megértésére törekedő felhasználók számára.

Az adatok közvetlen eléréséhez adja át a paramétert ai.include-query-payload az Application Insights API-nak egy lekérdezésben a KQL használatával.

Feljegyzés

A mögöttes naplók lekérdezésének DEMO_APPDEMO_KEYlekéréséhez nem kell lecserélni. Ha csak a KQL utasítást szeretné lekérni, és nem a saját alkalmazás idősoradatait, másolja és illessze be közvetlenül a böngésző keresősávjába.

api.applicationinsights.io/v1/apps/DEMO_APP/metrics/users/authenticated?api_key=DEMO_KEY&prefer=ai.include-query-payload

Az alábbi példa egy visszatérési KQL-utasításra a "Hitelesített felhasználók" metrika esetében. (Ebben a példában "users/authenticated" a metrika azonosítója.)

output
{
    "value": {
        "start": "2024-06-21T09:14:25.450Z",
        "end": "2024-06-21T21:14:25.450Z",
        "users/authenticated": {
            "unique": 0
        }
    },
    "@ai.query": "union (traces | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (requests | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (pageViews | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (dependencies | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (customEvents | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (availabilityResults | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (exceptions | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (customMetrics | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (browserTimings | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)) | where notempty(user_AuthenticatedId) | summarize ['users/authenticated_unique'] = dcount(user_AuthenticatedId)"
}

Megosztás a következőn keresztül:

Metrikák az Application Insightsban

Standard metrikák

Naplóalapú metrikák

Egyéni metrikák (előzetes verzió)

Metrikák összehasonlítása

Metrikák előaggregációja

Metrikák előaggregációja az Azure Monitor OpenTelemetry Distro használatával

Metrikák előaggregációja az Application Insights SDK-val (klasszikus API)

Metrikák előaggregációja autoinstrumentációval

Egyéni metrikák dimenziói és előaggregációja

Kvóták

Miért van alapértelmezés szerint kikapcsolva az egyéni metrikák gyűjteménye?

Diagramok létrehozása és metrikák felfedezése

Az Application Insights-metrikák díjszabási modelljei

Rendelkezésre álló metrikák

Rendelkezésre állási metrikák

Rendelkezésre állás (availabilityResults/availabilityPercentage)

Rendelkezésre állási teszt időtartama (availabilityResults/duration)

Rendelkezésre állási tesztek (availabilityResults/count)

Böngészőmetrikák

Böngészőoldal betöltési ideje (browserTimings/totalDuration)

Ügyfélfeldolgozási idő (browserTiming/processingDuration)

Lapbetöltési hálózati csatlakozási idő (browserTimings/networkDuration)

Válaszidő fogadása (browserTimings/receiveDuration)

Kérési idő küldése (browserTimings/sendDuration)

Hibametrikák

Böngészők kivételei (kivételek/böngésző)

Függőségi hívás hibái (függőségek/sikertelen)

Kivételek (kivételek/darabszám)

Sikertelen kérések (kérések/sikertelen)

Kiszolgálói kivételek (kivételek/kiszolgáló)

Teljesítményszámlálók

Rendelkezésre álló memória (performanceCounters/availableMemory)

Kivételdíj (performanceCounters/exceptionRate)

HTTP-kérések végrehajtási ideje (performanceCounters/requestExecutionTime)

HTTP-kérések aránya (performanceCounters/requestsPerSecond)

HTTP-kérések az alkalmazássorban (performanceCounters/requestsInQueue)

Folyamat CPU (performanceCounters/processCpuPercentage)

Folyamat I/O-sebessége (performanceCounters/processIOBytesPerSecond)

Privát bájtok feldolgozása (performanceCounters/processPrivateBytes)

Processzoridő (performanceCounters/processorCpuPercentage)

Kiszolgálómetrikák

Függőségi hívások (függőségek/darabszám)

Függőség időtartama (függőségek/időtartam)

Kiszolgálókérelmek sebessége (kérések/sebesség)

Kiszolgálói kérések (kérések/darabszám)

Kiszolgáló válaszideje (kérések/időtartam)

Használati metrikák

Lapnézet betöltési ideje (pageViews/duration)

Oldalmegtekintések (pageViews/count)

Nyomkövetések (nyomkövetések/darabszám)

Egyénimetrikák

Naplóalapú metrikák elérése közvetlenül az Application Insights REST API-val

Következő lépések

Visszajelzés

További források