봇에 원격 분석 추가

적용 대상: SDK v4

원격 분석 로깅을 사용하면 봇 애플리케이션이 Application Insights와 같은 원격 분석 서비스에 이벤트 데이터를 보낼 수 있습니다. 원격 분석은 가장 사용되는 기능을 보여 줌으로써 봇에 대한 인사이트를 제공하고, 원치 않는 동작을 검색하며, 가용성, 성능 및 사용량에 대한 가시성을 제공합니다.

이 문서에서는 Application Insights를 사용하여 봇에서 원격 분석을 구현하는 방법을 설명합니다. 이 문서에서 다루는 내용:

• 봇에서 원격 분석을 연결하고 Application Insights에 연결하는 데 필요한 코드입니다.
• 봇의 대화 상자에서 원격 분석을 사용하도록 설정하는 방법입니다.
• 원격 분석을 사용하여 Azure AI 서비스와 같은 다른 서비스에서 사용량 현황 데이터를 캡처하는 방법입니다.
• Application Insights에서 원격 분석 데이터를 시각화하는 방법입니다.

Important

원격 분석에서 PII(개인 식별 정보)를 수집할 수 있는 지역 봇의 경우 Application Insights 리소스 및 Azure Bot 리소스는 봇과 동일한 지역에 있어야 합니다. 리소스가 다른 지역에 있는 경우 PII는 봇의 지리적 지역을 떠날 수 있습니다.

필수 조건

C#

• CoreBot 샘플 코드
• Application Insights 샘플 코드
• Microsoft Azure에 대한 구독
• Application Insights 키
• Application Insights 사용 경험
• git

참고 항목

Application Insights 샘플 코드는 CoreBot 샘플 코드 위에 빌드되었습니다. 이 문서에서는 원격 분석을 통합하도록 CoreBot 샘플 코드를 수정하는 단계를 안내합니다. Visual Studio에서 팔로우하는 경우 완료할 때까지 Application Insights 샘플 코드가 제공됩니다.

JavaScript

• CoreBot 샘플 코드
• Application Insights 샘플 코드
• Microsoft Azure에 대한 구독
• Application Insights 키
• Application Insights 사용 경험
• Visual Studio Code
• Node.js 버전 10.14 이상 명령을 node --version 사용하여 노드의 버전을 확인합니다.
• Bot Framework Emulator

참고 항목

Application Insights 샘플 코드는 CoreBot 샘플 코드 위에 빌드되었습니다. 이 문서에서는 원격 분석을 통합하도록 CoreBot 샘플 코드를 수정하는 단계를 안내합니다. Visual Studio Code에서 팔로우하는 경우 완료할 때까지 Application Insights 샘플 코드가 제공됩니다.

봇에서 원격 분석 사용

C#

이 문서는 CoreBot 샘플 앱에서 시작하여 원격 분석을 모든 봇에 통합하는 데 필요한 코드를 추가합니다. 그러면 Application Insights에서 요청 추적을 시작할 수 있습니다.

Important

Application Insights 계정을 설정하지 않았고 Application Insights 키를 만든 경우 계속하기 전에 이 작업을 수행합니다.

1. Visual Studio에서 CoreBot 샘플 앱을 엽니다.

2. Microsoft.Bot.Builder.Integration.ApplicationInsights.Core NuGet 패키지를 추가합니다. NuGet 사용에 대한 자세한 내용은 Visual Studio에서 패키지 설치 및 관리를 참조하세요.

3. 다음 문을 포함합니다.Startup.cs

   using Microsoft.ApplicationInsights.Extensibility;
   using Microsoft.Bot.Builder.ApplicationInsights;
   using Microsoft.Bot.Builder.Integration.ApplicationInsights.Core;
   using Microsoft.Bot.Builder.Integration.AspNet.Core;
   

   팁

   CoreBot 샘플 코드를 업데이트하여 따라가는 경우 CoreBot 샘플에 using Microsoft.Bot.Builder.Integration.AspNet.Core 문이 이미 있음을 알 수 있습니다.

4. 메서드Startup.cs에 다음 코드를 ConfigureServices() 포함합니다. 이렇게 하면 DI(종속성 주입)를 통해 봇에서 원격 분석 서비스를 사용할 수 있습니다.

   // This method gets called by the runtime. Use this method to add services to the container.
   public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
   {
       ...
           // Create the Bot Framework Adapter with error handling enabled.
           services.AddSingleton<IBotFrameworkHttpAdapter, AdapterWithErrorHandler>();
   
           // Add Application Insights services into service collection
           services.AddApplicationInsightsTelemetry();
   
           // Create the telemetry client.
           services.AddSingleton<IBotTelemetryClient, BotTelemetryClient>();
   
           // Add telemetry initializer that will set the correlation context for all telemetry items.
           services.AddSingleton<ITelemetryInitializer, OperationCorrelationTelemetryInitializer>();
   
           // Add telemetry initializer that sets the user ID and session ID (in addition to other bot-specific properties such as activity ID)
           services.AddSingleton<ITelemetryInitializer, TelemetryBotIdInitializer>();
   
           // Create the telemetry middleware to initialize telemetry gathering
           services.AddSingleton<TelemetryInitializerMiddleware>();
   
           // Create the telemetry middleware (used by the telemetry initializer) to track conversation events
           services.AddSingleton<TelemetryLoggerMiddleware>();
       ...
   }
   

   팁

   CoreBot 샘플 코드를 업데이트하여 팔로우하는 경우 이미 존재하는 것을 services.AddSingleton<IBotFrameworkHttpAdapter, AdapterWithErrorHandler>(); 알 수 있습니다.

5. 어댑터에 메서드에 추가 ConfigureServices() 된 미들웨어 코드를 사용하도록 지시합니다. 이 작업은 생성자의 매개 변수 목록에서 TelemetryInitializerMiddleware telemetryInitializerMiddleware 매개 변수와 Use(telemetryInitializerMiddleware); 다음과 같이 생성자의 문을 사용하여 수행 AdapterWithErrorHandler.cs 합니다.

       public AdapterWithErrorHandler(IConfiguration configuration, ILogger<BotFrameworkHttpAdapter> logger, TelemetryInitializerMiddleware telemetryInitializerMiddleware, ConversationState conversationState = null)
           : base(configuration, logger)
   {
       ...
       Use(telemetryInitializerMiddleware);
   }
   

6. 또한 .의 using 문 AdapterWithErrorHandler.cs목록에 추가 Microsoft.Bot.Builder.Integration.ApplicationInsights.Core 해야 합니다.

7. 파일에 Application Insights 계측 키를 추가합니다 appsettings.json . 이 파일에는 appsettings.json 봇이 실행하는 동안 사용하는 외부 서비스에 대한 메타데이터가 포함되어 있습니다. 예를 들어 Cosmos DB, Application Insights 및 Azure AI 서비스 연결 및 메타데이터가 저장됩니다. 다음 형식으로 appsettings.json 파일에 추가해야 합니다.

   {
       "MicrosoftAppId": "",
       "MicrosoftAppPassword": "",
       "ApplicationInsights": {
           "InstrumentationKey": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
       }
   }
   

   참고 항목

   Application Insights 계측 키 가져오기에 대한 자세한 내용은 Application Insights 키 문서에서 확인할 수 있습니다.

이 시점에서 Application Insights를 사용하여 원격 분석을 사용하도록 설정하는 예비 작업이 수행됩니다. 에뮬레이터를 사용하여 로컬로 봇을 실행한 다음 Application Insights로 이동하여 응답 시간, 전체 앱 상태 및 일반 실행 정보와 같이 기록되는 내용을 확인할 수 있습니다.

봇의 대화 상자에서 원격 분석 사용

ComponentDialog에 새 대화 상자를 추가할 때 부모 대화 상자의 Microsoft.Bot.Builder.IBotTelemetryClient를 상속합니다. 예를 들어 CoreBot 샘플 애플리케이션에서는 모든 대화 상자가 ComponentDialog인 MainDialog에 추가됩니다. TelemetryClient 속성을 MainDialog로 설정하면 추가된 모든 대화 상자가 원격 분석에서 자동으로 상속되므로 대화 상자를 추가할 때 명시적으로 설정할 필요가 없습니다.

아래 단계에 따라 CoreBot 예제를 업데이트합니다.

1. MainDialog.cs에서 IBotTelemetryClient 매개 변수를 포함하도록 생성자의 매개 변수 목록을 업데이트한 다음, 다음 코드 조각과 같이 MainDialog의 TelemetryClient 속성을 해당 값으로 설정합니다.

   public MainDialog(IConfiguration configuration, ILogger<MainDialog> logger, IBotTelemetryClient telemetryClient)
       : base(nameof(MainDialog))
   {
       // Set the telemetry client for this and all child dialogs.
       this.TelemetryClient = telemetryClient;
       ...
   }
   

팁

CoreBot 샘플 코드를 따르고 업데이트하는 경우 문제가 발생하면 Application Insights 샘플 코드를 참조할 수 있습니다.

이제 원격 분석이 봇 대화 상자에 추가됩니다. 지금 봇을 실행하면 Application Insights에 기록되는 항목이 표시됩니다. 그러나 Azure AI 서비스와 같은 통합 기술이 있는 경우 해당 코드에도 추가 TelemetryClient 해야 합니다.

JavaScript

이 문서는 CoreBot 샘플 앱으로 시작하고 원격 분석을 모든 봇에 통합하는 데 필요한 코드를 추가합니다. 그러면 Application Insights에서 요청 추적을 시작할 수 있습니다.

Important

Application Insights 계정을 설정하지 않았고 Application Insights 키를 만든 경우 계속하기 전에 이 작업을 수행합니다.

1. Visual Studio Code에서 CoreBot 샘플 앱을 엽니다.

2. Application Insights 키를 파일에 InstrumentationKey=<EnterInstrumentationKeyHere>추가합니다.env. . 이 파일에는 .env 봇이 실행하는 동안 사용하는 외부 서비스에 대한 메타데이터가 포함되어 있습니다. 예를 들어 Application Insights 및 Azure AI 서비스 연결 및 메타데이터가 저장됩니다. 다음 형식으로 .env 파일에 추가해야 합니다.

   MicrosoftAppType=
   MicrosoftAppId=
   MicrosoftAppPassword=
   MicrosoftAppTenantId=
   LuisAppId=
   LuisAPIKey=
   LuisAPIHostName=
   InstrumentationKey=
   

   참고 항목

   Application Insights 계측 키 가져오기에 대한 자세한 내용은 Application Insights 키 문서에서 확인할 수 있습니다.

3. Bot Framework SDK에 있는 botbuilder-applicationinsights 모듈에 대한 참조를 추가합니다.ApplicationInsightsTelemetryClient TelemetryInitializerMiddleware 이렇게 하려면 필수 패키지를 가져오는 코드 바로 뒤의 index.js맨 위에서 시작하는 다음 코드를 추가합니다.

   const { ApplicationInsightsTelemetryClient, TelemetryInitializerMiddleware } = require('botbuilder-applicationinsights');
   const { TelemetryLoggerMiddleware } = require('botbuilder-core');
   

   팁

   JavaScript 봇 샘플은 CommonJS 모듈 시스템과 기본 제공 require 함수를 따르는 Node.js 사용하여 별도의 파일에 있는 모듈을 포함합니다.

4. 명명된 끝에 index.js 계측 키를 매개 변수로 사용하고 이전에 참조한 모듈을 사용하여 원격 분석 클라이언트를 반환하는 새 함수를 ApplicationInsightsTelemetryClient 만듭니 getTelemetryClient 다. 이 원격 분석 클라이언트 는 원격 분석 데이터가 Application Insights로 전송되는 위치입니다.

   // Listen for Upgrade requests for Streaming.
   server.on('upgrade', async (req, socket, head) => {
       // Create an adapter scoped to this WebSocket connection to allow storing session data.
       const streamingAdapter = new CloudAdapter(botFrameworkAuthentication);
   
       // Set onTurnError for the CloudAdapter created for each connection.
       streamingAdapter.onTurnError = onTurnErrorHandler;
   

5. 다음으로, 어댑터 미들웨어 파이프라인에 원격 분석 미들웨어 를 추가해야 합니다. 이렇게 하려면 오류 처리 코드 바로 뒤부터 다음 코드를 추가합니다.

   
   // For local development, in-memory storage is used.
   // CAUTION: The Memory Storage used here is for local bot debugging only. When the bot
   // is restarted, anything stored in memory will be gone.
   const memoryStorage = new MemoryStorage();
   

6. 대화 상자에서 원격 분석 데이터를 telemetryClient 보고하려면 원격 분석 미들웨어에 사용되는 데이터와 일치해야 합니다. dialog.telemetryClient = telemetryClient;

   const server = restify.createServer();
   server.listen(process.env.port || process.env.PORT || 3978, function() {
       console.log(`\n${ server.name } listening to ${ server.url }`);
       console.log('\nGet Bot Framework Emulator: https://aka.ms/botframework-emulator');
       console.log('\nTo talk to your bot, open the emulator select "Open Bot"');
   });
   

7. RESTIFY HTTP 웹 서버 개체를 만든 후 처리기를 사용하도록 bodyParser 지시합니다.

       }
       return new NullTelemetryClient();
   }
   

   팁

   restify bodyParser 함수를 사용합니다. restify 는 대규모 프로덕션용으로 준비된 의미상 올바른 RESTful 웹 서비스를 빌드하기 위해 최적화된 Node.js 웹 서비스 프레임워크입니다. 는 성찰 및 성능 최적화를 재구성하며, 지구상에서 가장 큰 Node.js 배포 중 일부에 사용됩니다." 자세한 내용은 웹 사이트 재구성을 참조하세요 .

   Node.js CommonJS 모듈 시스템을 따르고 기본 제공 require 함수를 사용하여 별도의 파일에 있는 모듈을 포함합니다.

이 시점에서 Application Insights를 사용하여 원격 분석을 사용하도록 설정하는 예비 작업이 수행됩니다. 에뮬레이터를 사용하여 로컬로 봇을 실행한 다음 Application Insights로 이동하여 응답 시간, 전체 앱 상태 및 일반 실행 정보와 같이 기록되는 내용을 확인할 수 있습니다.

활동 이벤트 및 개인 정보 로깅 사용 또는 사용 안 함

C#

활동 로깅 사용 또는 사용 안 함

기본적으로 TelemetryInitializerMiddleware는 TelemetryLoggerMiddleware를 사용하여 봇에서 활동을 보내거나 받을 때 원격 분석을 기록합니다. 활동 로깅은 Application Insights 리소스에 사용자 지정 이벤트 로그를 만듭니다. 원하는 경우 Startup.cs 등록할 때 false TelemetryInitializerMiddleware 로 설정 logActivityTelemetry 하여 활동 이벤트 로깅을 사용하지 않도록 설정할 수 있습니다.

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    ...
    // Add the telemetry initializer middleware
    services.AddSingleton<TelemetryInitializerMiddleware>(sp =>
            {
                var loggerMiddleware = sp.GetService<TelemetryLoggerMiddleware>();
                return new TelemetryInitializerMiddleware(loggerMiddleware, logActivityTelemetry: false);
            });
    ...
}

개인 정보 로깅 사용 또는 사용 안 함

기본적으로 활동 로깅을 사용하는 경우 들어오는/나가는 활동의 일부 속성은 사용자 이름 및 활동 텍스트와 같은 개인 정보를 포함할 가능성이 있으므로 로깅에서 제외됩니다. 등록할 때 다음과 같은 Startup.cs 변경하여 이러한 속성을 로깅에 TelemetryLoggerMiddleware포함하도록 선택할 수 있습니다.

public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    ...
    // Add the telemetry initializer middleware
    services.AddSingleton<TelemetryLoggerMiddleware>(sp =>
            {
                var telemetryClient = sp.GetService<IBotTelemetryClient>();
                return new TelemetryLoggerMiddleware(telemetryClient, logPersonalInformation: true);
            });
    ...
}

다음으로 대화 상자에 원격 분석 기능을 추가하기 위해 포함해야 하는 사항을 살펴보겠습니다. 그러면 실행되는 대화 상자, 각 대화 상자의 통계 등의 추가 정보를 얻을 수 있습니다.

JavaScript

활동 로깅 사용 또는 사용 안 함

기본적으로 봇이 TelemetryInitializerMiddleware TelemetryLoggerMiddleware 활동을 보내거나 받을 때 원격 분석을 기록하는 데 사용됩니다. 활동 로깅은 Application Insights 리소스에 사용자 지정 이벤트 로그를 만듭니다. 원하는 경우 index.js 등록할 때 false TelemetryInitializerMiddleware 로 설정 logActivityTelemetry 하여 활동 이벤트 로깅을 사용하지 않도록 설정할 수 있습니다.

다음 코드 조각은 샘플 21.corebot-app-insights에서 가져온 것이며 다음에 대한 호출을 TelemetryInitializerMiddleware보여줍니다.

// For local development, in-memory storage is used.
// CAUTION: The Memory Storage used here is for local bot debugging only. When the bot
// is restarted, anything stored in memory will be gone.
const memoryStorage = new MemoryStorage();

아래 코드 조각은 활동 로깅을 사용하지 않도록 설정하기 위한 TelemetryInitializerMiddleware 호출에서 샘플21.corebot-app-insights에 필요한 변경 사항을 보여 줍니다.

// Add telemetry middleware to the adapter middleware pipeline
var telemetryClient = getTelemetryClient(process.env.InstrumentationKey);
var telemetryLoggerMiddleware = new TelemetryLoggerMiddleware(telemetryClient);
var initializerMiddleware = new TelemetryInitializerMiddleware(telemetryLoggerMiddleware, false);
adapter.use(initializerMiddleware);

개인 정보 로깅 사용 또는 사용 안 함

활동 로깅을 사용하도록 설정하면 들어오는/나가는 활동의 일부 속성은 사용자 이름 및 활동 텍스트와 같은 개인 정보를 포함할 가능성이 있으므로 기본적으로 로깅에서 제외됩니다. index.js 등록 TelemetryLoggerMiddleware 할 때 매개 변수 true false 를 변경 logPersonalInformation 하여 이러한 속성을 로깅에 포함하도록 선택할 수 있습니다.

// For local development, in-memory storage is used.
// CAUTION: The Memory Storage used here is for local bot debugging only. When the bot
// is restarted, anything stored in memory will be gone.
const memoryStorage = new MemoryStorage();

다음으로 대화 상자에 원격 분석 기능을 추가하기 위해 포함해야 하는 사항을 살펴보겠습니다. 그러면 실행되는 대화 상자, 각 대화 상자의 통계 등의 추가 정보를 얻을 수 있습니다.

LUIS나 QnA Maker 같은 다른 서비스에서 사용량 데이터를 캡처하도록 원격 분석 설정

참고 항목

Azure AI QnA Maker는 2025년 3월 31일에 사용 중지됩니다. 2022년 10월 1일부터 새로운 QnA Maker 리소스 또는 참조 자료를 만들 수 없습니다. 이제 최신 버전의 질문 및 답변 기능이 Azure AI 언어의 일부로 사용할 수 있습니다.

Azure AI Language의 기능인 사용자 지정 질문 답변은 QnA Maker 서비스의 업데이트된 버전입니다. Bot Framework SDK의 질문 및 답변 지원에 대한 자세한 내용은 자연어 이해를 참조하세요.

참고 항목

LUIS(Language Understanding)는 2025년 10월 1일에 사용 중지됩니다. 2023년 4월 1일부터 새 LUIS 리소스를 만들 수 없습니다. 이제 최신 버전의 언어 이해가 Azure AI Language의 일부로 제공됩니다.

Azure AI Language의 기능인 CLU(대화형 언어 이해)는 업데이트된 LUIS 버전입니다. Bot Framework SDK의 언어 이해 지원에 대한 자세한 내용은 자연어 이해를 참조하세요.

C#

다음으로 LUIS 서비스에서 원격 분석 기능을 구현합니다. LUIS 서비스에는 기본 제공 원격 분석 로깅을 사용할 수 있으므로 LUIS에서 원격 분석 데이터 가져오기를 시작할 필요가 거의 없습니다. QnA Maker 지원 봇에서 원격 분석을 사용하도록 설정하려면 QnA Maker 봇에 원격 분석 추가를 참조 하세요.

1. 매개 IBotTelemetryClient telemetryClient 변수는 다음의 FlightBookingRecognizer 생성자에 필요합니다.FlightBookingRecognizer.cs

   public FlightBookingRecognizer(IConfiguration configuration, IBotTelemetryClient telemetryClient)
   

2. 다음으로 생성자에서 만들 LuisRecognizer 때를 FlightBookingRecognizer 사용하도록 설정합니다telemetryClient. 새 LuisRecognizerOption으로 추가하여 telemetryClient 이 작업을 수행합니다.

   if (luisIsConfigured)
   {
       var luisApplication = new LuisApplication(
           configuration["LuisAppId"],
           configuration["LuisAPIKey"],
           "https://" + configuration["LuisAPIHostName"]);
   
       // Set the recognizer options depending on which endpoint version you want to use.
       var recognizerOptions = new LuisRecognizerOptionsV3(luisApplication)
       {
           TelemetryClient = telemetryClient,
       };
       _recognizer = new LuisRecognizer(recognizerOptions);
   }
   

즉, Application Insights에 원격 분석 데이터를 기록하는 기능 봇이 있어야 합니다. Bot Framework Emulator를 사용하여 봇을 로컬로 실행할 수 있습니다. 봇의 동작에 변경 내용이 표시되지는 않지만 Application Insights에 정보를 로깅합니다. 여러 메시지를 전송하여 봇과 상호 작용하고 다음 섹션에서 Application Insights의 원격 분석 결과를 검토합니다.

봇 테스트 및 디버깅에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요.

• 봇 디버그
• 테스트 및 디버깅 지침
• 에뮬레이터를 사용하여 디버그

JavaScript

다음으로 LUIS 서비스에서 원격 분석 기능을 구현합니다. LUIS 서비스에는 기본 제공 원격 분석 로깅을 사용할 수 있으므로 LUIS에서 원격 분석 데이터 가져오기를 시작할 필요가 거의 없습니다.

LUIS 인식기에서 원격 분석 클라이언트를 사용하도록 설정하려면 다음을 수행합니다.

1. FlightBookingRecognizer.js 시작

2. 생성자에 telemetryClient 매개 변수를 FlightBookingRecognizer 전달합니다.

   constructor(config, telemetryClient) {
   

3. telemetryClient 개체 telemetryClient 의 recognizerOptions 필드를 생성자에 전달되는 속성으로 FlightBookingRecognizer 설정합니다. 작업이 완료되면 생성자가 다음과 같이 표시됩니다.

   if (luisIsConfigured) {
       // Set the recognizer options depending on which endpoint version you want to use e.g v2 or v3.
       // More details can be found in https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/luis/luis-migration-api-v3
       const recognizerOptions = {
           apiVersion: 'v3',
           telemetryClient: telemetryClient
       };
   
       this.recognizer = new LuisRecognizer(config, recognizerOptions);
   }
   

4. 마지막으로 in의 인스턴스를 telemetryClient 만들 때 다음을 FlightBookingRecognizer index.js포함해야 합니다.

   const memoryStorage = new MemoryStorage();
   

그거에요; Application Insights에 원격 분석 데이터를 기록하는 기능 봇이 있어야 합니다. Bot Framework Emulator를 사용하여 봇을 로컬로 실행할 수 있습니다. 봇의 동작에 변경 내용이 표시되지는 않지만 Application Insights에 정보를 로깅합니다. 여러 메시지를 전송하여 봇과 상호 작용하고, 다음 섹션에서는 Application Insights에서 원격 분석 결과를 검토하는 방법을 설명합니다.

봇 테스트 및 디버깅에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요.

• 봇 디버그
• 테스트 및 디버깅 지침
• 에뮬레이터를 사용하여 디버그

Application Insights에서 원격 분석 데이터 시각화

Application Insights는 클라우드 또는 온-프레미스에서 호스트되는지 여부에 관계없이 봇 애플리케이션의 가용성, 성능 및 사용을 모니터링합니다. Azure Monitor의 강력한 데이터 분석 플랫폼을 사용하여 사용자가 보고할 때까지 기다리지 않고 애플리케이션의 작업에 대한 심층 인사이트를 제공하고 오류를 진단합니다. Application Insights에서 수집한 원격 분석 데이터를 확인하는 몇 가지 방법이 있습니다. 두 가지 주요 방법은 쿼리와 대시보드를 통해서입니다.

Kusto 쿼리를 사용하여 Application Insights에서 원격 분석 데이터 쿼리

Application Insights에서 로그 쿼리를 사용하는 방법을 알아보려면 이 섹션을 시작점으로 사용합니다. 두 가지 유용한 쿼리를 보여 줍니다. 추가 정보가 포함된 다른 설명서에 대한 링크를 제공합니다.

데이터를 쿼리하려면

1. Azure Portal로 이동

2. Application Insights 페이지로 이동하려면 모니터, 애플리케이션을 선택하고 해당 페이지에서 찾습니다.

3. Application Insights에서 로그(분석)를 선택합니다.

   

4. 그러면 쿼리 창이 나타날 것입니다. 다음 쿼리를 입력하고 실행을 선택합니다.

   customEvents
   | where name=="WaterfallStart"
   | extend DialogId = customDimensions['DialogId']
   | extend InstanceId = tostring(customDimensions['InstanceId'])
   | join kind=leftouter (customEvents | where name=="WaterfallComplete" | extend InstanceId = tostring(customDimensions['InstanceId'])) on InstanceId
   | summarize starts=countif(name=='WaterfallStart'), completes=countif(name1=='WaterfallComplete') by bin(timestamp, 1d), tostring(DialogId)
   | project Percentage=max_of(0.0, completes * 1.0 / starts), timestamp, tostring(DialogId)
   | render timechart
   

5. 그러면 실행되는 폭포 대화 상자가 완료될 때까지 백분율이 반환됩니다.

   

팁

로그(분석) 블레이드의 오른쪽 위에 있는 단추를 선택하여 쿼리를 Application Insights 대시보드에 고정할 수 있습니다. 고정하려는 대시보드를 선택하면 다음에 해당 대시보드를 방문할 때 사용할 수 있습니다.

Application Insights 대시보드

Azure에서 Application Insights 리소스를 만들 때마다 새 대시보드가 자동으로 만들어지고 연결됩니다. Application Insights 블레이드 맨 위에 있는 애플리케이션 대시보드 레이블이 지정된 단추를 선택하여 해당 대시보드를 볼 수 있습니다.

또는 데이터를 보려면 Azure Portal로 이동합니다. 왼쪽에서 대시보드를 선택한 다음 드롭다운에서 원하는 대시보드를 선택합니다.

봇 성능 및 대시보드에 고정한 추가 쿼리에 대한 몇 가지 기본 정보가 표시됩니다.

추가 정보

• QnA Maker 봇에 원격 분석 추가
• Application Insights란?
• Application Insights에서 Search 사용
• Azure 애플리케이션 Insights를 사용하여 사용자 지정 KPI 대시보드 만들기