Hvorfor mangler Azure Function Information Logs i Logs Workspace?

Fejlfinding af manglende Azure-funktionslogfiler i Application Insights

At arbejde med Azure Functions føles ofte som at bygge en velsmurt automationsmotor. Men hvad sker der, når nogle vigtige logfiler forsvinder fra dit Application Insights-arbejdsområde? 🤔 Det er en udfordring, jeg for nylig stod over for, da jeg udviklede en Timer Trigger Azure-funktion. Mine logfiler på informationsniveau, som fungerede perfekt i Azure Portal-logkonsollen, var på mystisk vis fraværende i Log-arbejdsområdet.

Først gik jeg ud fra, at alt var konfigureret korrekt. Jeg havde jo konfigureret Application Insights under oprettelsen af ​​min Function App, og telemetri-opsætningen virkede tilsyneladende ude af kassen. Som udvikler er der intet mere forvirrende end at se Advarsel- og Fejl-logfiler vises korrekt, mens informationslogfiler ingen steder er at finde. Hvor gemte de sig?

Dette problem mindede mig om et lignende øjeblik, da jeg fejlede en webapplikation. Fejlloggene skreg "Løs mig!" mens de subtile logfiler på informationsniveau gled under radaren. Det er lidt ligesom at søge efter en manglende puslespilsbrik - ved at den eksisterer, men ikke helt at se den i bunken. 🧩 Azures host.json og telemetriindstillinger spiller ofte en rolle her.

I denne artikel vil jeg nedbryde årsagen til dette problem, og hvordan man løser det trin for trin. Fra host.json-konfigurationer til verificering af logniveautærskler, jeg guider dig gennem løsningen. Lad os sørge for, at de manglende Informationslogfiler finder vej tilbage til dit Log-arbejdsområde.

Forstå manglende Azure-funktionslogfiler og hvordan man løser det

De tidligere leverede scripts har til formål at løse et almindeligt problem, hvor Logfiler på informationsniveau genereret af en Azure-funktion vises ikke i Logs-arbejdsområdet, selvom de vises i Azure Portal-logkonsollen. Denne uoverensstemmelse opstår ofte på grund af forkert konfiguration i host.json-filen, utilstrækkelige telemetriindstillinger eller problemer med Application Insights-integration. Ved at bruge kommandoer som ConfigureFunctionsWorkerDefaults() og AddApplicationInsightsTelemetryWorkerService(), sikrer vi, at Application Insights fanger logfilerne som forventet. Disse scripts etablerer et stærkt grundlag for indsamling og styring af telemetridata.

Først opsætter `HostBuilder` i Program.cs Azure Function-arbejdsmiljøet. Metoden ConfigureFunctionsWorkerDefaults() sikrer, at al påkrævet middleware til Azure Functions initialiseres. Det tillader også brugerdefineret logning og konfiguration af afhængighedsinjektion. Dernæst registrerer vi eksplicit Application Insights ved hjælp af AddApplicationInsightsTelemetryWorkerService(). Dette trin sikrer, at telemetrisamling er korrekt konfigureret til ikke-HTTP-triggede Azure-funktioner. Forestil dig f.eks. fejlretning af en Timer Trigger-funktion: Uden Application Insights bliver sporing af ydeevne og identificering af problemer en manuel og tidskrævende proces. 🔧

Filen host.json spiller en nøglerolle i at kontrollere, hvilke logniveauer der registreres. Ved at indstille `LogLevel` til Information i både standard- og Application Insights-sektionerne, definerer vi eksplicit, at logfiler på informationsniveau skal behandles. Egenskaben samplingSettings kan dog nogle gange bortfiltrere logfiler, hvilket fører til manglende indgange i Logs-arbejdsområdet. Ved at deaktivere sampling ("isEnabled": false") sikrer vi, at alle telemetridata, inklusive informationslogfiler, fanges. Dette er især vigtigt ved fejlfinding af produktionsproblemer, hvor selv små detaljer kan afsløre årsagen. Jeg stod engang over for en situation, hvor en lille LogInformation-meddelelse hjalp med at afdække en forkert konfigureret planlægger. 🎯

Endelig verificerer enhedstestscriptet, at logfiler på forskellige niveauer – Information, Advarsel og Fejl – udsendes og registreres korrekt. Bruger SetMinimumLevel(), sikrer vi, at loggeren behandler alle logfiler ved eller over den ønskede tærskel. I vores eksempel validerede vi, at informationslogfiler vises, når de er eksplicit konfigureret. At skrive enhedstest som denne sikrer, at logføringsadfærd er konsistent på tværs af miljøer, hvilket forhindrer overraskelser under implementeringen. Tilsammen giver disse scripts en omfattende løsning til fejlfinding af manglende Azure Function-logfiler og optimering af telemetri-indsamling i dine cloud-applikationer.

// Solution 1: Proper Host Configuration and Log Filtering
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Logging;
public class Program
{
    public static void Main(string[] args)
    {
        var host = new HostBuilder()
            .ConfigureFunctionsWorkerDefaults()
            .ConfigureServices(services =>
            {
                services.AddApplicationInsightsTelemetryWorkerService();
                services.Configure<LoggerFilterOptions>(options =>
                {
                    options.MinLevel = LogLevel.Information;
                });
            })
            .Build();
        host.Run();
    }
}

// host.json Configuration
{
  "version": "2.0",
  "logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft": "Warning",
      "Function": "Information"
    },
    "applicationInsights": {
      "LogLevel": {
        "Default": "Information"
      },
      "samplingSettings": {
        "isEnabled": false
      }
    }
  }
}

using Microsoft.Extensions.Logging;
public class MyFunction
{
    private readonly ILogger _logger;
    public MyFunction(ILoggerFactory loggerFactory)
    {
        _logger = loggerFactory.CreateLogger<MyFunction>();
    }
    public void Run()
    {
        _logger.LogInformation("Executing Information level log.");
        _logger.LogWarning("This is a Warning level log.");
        _logger.LogError("This is an Error level log.");
    }
}

using Xunit;
using Microsoft.Extensions.Logging;
public class LogTests
{
    [Fact]
    public void VerifyInformationLogsAreCaptured()
    {
        var loggerFactory = LoggerFactory.Create(builder =>
        {
            builder.AddConsole();
            builder.SetMinimumLevel(LogLevel.Information);
        });
        var logger = loggerFactory.CreateLogger("TestLogger");
        logger.LogInformation("This is a test Information log.");
        Assert.True(true, "Information log captured successfully.");
    }
}

Løsning af manglende Azure-funktionslogfiler ved at udforske telemetridata

Et andet kritisk aspekt af Azure Function-logfiler, der ikke vises i Log-arbejdsområdet, involverer telemetrikanal-konfigurationen, der bruges af Application Insights. Som standard bruger Azure Functions Application Insights SDK, som buffer logfiler, før de sendes til telemetrislutpunktet. Denne buffering kan dog forsinke eller udelade visse logposter som logfiler på informationsniveau på grund af sampling eller ukorrekt tømning af telemetridata. At sikre korrekt telemetrikanaladfærd er afgørende for at opretholde ensartede logfiler.

En ofte overset faktor er prøveudtagningsindstillinger konfiguration i host.json. Når sampling er aktiveret, sendes kun en brøkdel af logfilerne til Application Insights for at reducere datavolumen og omkostninger. Men hvis informationslogfiler er kritiske for fejlretning, skal du enten deaktivere sampling fuldstændigt ("isEnabled": false") eller justere samplinglogikken for at sikre, at alle nødvendige logfiler fanges. For eksempel stod jeg over for et problem, hvor aktivering af sampling forårsagede tilfældige fald i ikke-kritiske informationslogfiler, hvilket førte til frustration under produktionsfejlretning. 💻

Derudover bruger Skyl kommandoer sikrer, at al bufret telemetri sendes med det samme, hvilket undgår datatab. I scenarier, hvor Azure Functions kører under højbelastningsudløsere som HTTP-anmodninger eller Timer-triggere, kan telemetribuffering akkumuleres hurtigt, hvilket forårsager forsinkelser. Ved eksplicit at kalde TelemetryClient.Flush() eller verificere telemetri-endepunktsforbindelse, kan udviklere reducere loginkonsekvenser og opretholde et nøjagtigt overvågningsmiljø. I sidste ende giver balancering af prøveudtagning, buffering og skylning mulighed for optimal logsynlighed, mens omkostningerne minimeres.

Sikring af logsynlighed i Azure Function Logs