Detección de métricas basadas en registros

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Las métricas basadas en registros de Application Insights le permiten analizar el estado de las aplicaciones supervisadas, crear paneles eficaces y configurar alertas. Existen dos tipos de métricas:

  • Las métricas basadas en registros subyacentes se traducen en consultas de Kusto de eventos almacenados.
  • Las métricas estándar se almacenan como series temporales preagregadas.

Dado que las métricas estándar se agregan previamente durante la recopilación, tienen un mejor rendimiento en el momento de la consulta. Las métricas estándar son una opción mejor para paneles y alertas en tiempo real. Las métricas basadas en registros tienen más dimensiones, lo que las convierte en la mejor opción para el análisis de datos y los diagnósticos ad hoc. Use el selector del espacio de nombres para cambiar entre las métricas basadas en registros y las métricas estándar en el explorador de métricas.

Métricas basadas en registros

Los desarrolladores pueden usar el SDK para enviar eventos manualmente (escribiendo código que invoca explícitamente el SDK) o pueden confiar en la recopilación automática de eventos de la implementación automática. En cualquier caso, el servidor back-end de Application Insights almacena todos los eventos recopilados como registros y las hojas de Application Insights en Azure Portal actúan como herramienta de análisis y diagnóstico para visualizar los datos basados en eventos de los registros.

El uso de registros para conservar un conjunto completo de eventos puede aportar gran valor al análisis y el diagnóstico. Por ejemplo, puede obtener el número exacto de solicitudes enviadas a una dirección URL determinada con el número de usuarios distintos que realizaron estas llamadas. O puede obtener seguimientos de diagnóstico detallados, incluidas las excepciones y llamadas de dependencia para cualquier sesión de usuario. Con este tipo de información puede mejorar considerablemente la visibilidad sobre el estado y el uso de la aplicación, lo que permite reducir el tiempo necesario diagnosticar los problemas de una aplicación.

Al mismo tiempo, recopilar un conjunto completo de eventos puede resultar poco práctico (o incluso imposible) en el caso de aplicaciones que generan un gran volumen de telemetría. En aquellos casos en los que el volumen de eventos sea demasiado alto, Application Insights implementa varias técnicas de reducción del volumen de datos de telemetría, tales como muestreo y filtrado, que reducen el número de eventos recopilados y almacenados. Lamentablemente, reducir el número de eventos almacenados reduce también la precisión de las métricas que, en segundo plano, deben realizar agregaciones en tiempo de consulta de los eventos almacenados en los registros.

Métricas agregadas previamente

Las métricas preagregadas no se almacenan como eventos individuales con muchas propiedades. En su lugar, se almacenan como series temporales previamente agregadas y solo con las dimensiones clave. Como consecuencia, las nuevas métricas son superiores en tiempo de consulta: la recuperación de datos es mucho más rápida y requiere menos capacidad de proceso. Esto hace posible nuevos escenarios, como alertas casi en tiempo real sobre las dimensiones de las métricas, paneles con más capacidad de respuesta y muchos más.

Importante

Las métricas basadas en registros y las métricas agregadas previamente coexisten en Application Insights. Para diferenciar las dos, en la experiencia de usuario de Application Insights, las métricas agregadas previamente ahora se llaman "métricas estándar (versión preliminar)", mientras que el nombre de las métricas tradicionales de eventos ha cambiado a "métricas basadas en registros".

Los SDK más recientes (SDK de Application Insights 2.7 o versiones posteriores para .NET) agregan previamente las métricas durante la recopilación. Esto se aplica a las métricas estándar enviadas de forma predeterminada, por lo que la precisión no se ve afectada por el muestreo o el filtrado. También se aplica a las métricas personalizadas enviadas mediante GetMetric, lo que genera una ingesta de datos y un costo menores.

Para los SDK que no implementan la agregación previa, el back-end de Application Insights sigue rellenando las nuevas métricas agregando los eventos recibidos por el punto de conexión de recopilación de eventos de Application Insights. Aunque no se beneficia del volumen reducido de datos transmitidos a través de la conexión, todavía puede usar las métricas preagregadas y experimentar un mejor rendimiento y compatibilidad con las alertas dimensionales casi en tiempo real con SDK que no preagregadas métricas durante la recopilación.

Cabe mencionar que el punto de conexión de recopilación preagrega los eventos antes del muestreo de ingesta, lo que significa que muestreo de ingesta nunca afectará a la precisión de las métricas preagregadas, independientemente de la versión del SDK que use con la aplicación.