¿Por qué faltan registros de información de funciones de Azure en el espacio de trabajo de registros?

Solución de problemas de registros de funciones de Azure que faltan en Application Insights

Trabajar con Azure Functions a menudo se siente como construir un motor de automatización bien engrasado. Pero, ¿qué sucede cuando algunos registros cruciales desaparecen de su espacio de trabajo de Application Insights? 🤔 Es un desafío al que me enfrenté recientemente mientras desarrollaba una Función de activación de temporizador de Azure. Mis registros a nivel de información, que funcionaban perfectamente en la consola de registro de Azure Portal, estaban misteriosamente ausentes en el espacio de trabajo Registros.

Al principio supuse que todo estaba configurado correctamente. Después de todo, había configurado Application Insights durante la creación de mi Function App y la configuración de telemetría parecía funcionar de inmediato. Como desarrollador, no hay nada más desconcertante que ver que los registros de Advertencia y Error aparecen correctamente mientras que los registros de información no se encuentran por ninguna parte. ¿Dónde se escondían?

Este problema me recordó un momento similar al depurar una aplicación web. Los registros de errores gritaban "¡Arréglame!" mientras que los sutiles registros de nivel de información pasaron desapercibidos. Es un poco como buscar una pieza faltante de un rompecabezas: saber que existe pero no verla en la pila. 🧩 host.json y la configuración de telemetría de Azure suelen desempeñar un papel aquí.

En este artículo, analizaré la causa raíz de este problema y cómo resolverlo paso a paso. Desde configuraciones de host.json hasta verificar los umbrales de nivel de registro, lo guiaré a través de la solución. Asegurémonos de que esos registros de información que faltan encuentren su camino de regreso a su espacio de trabajo de Registros.

Comprender los registros de funciones de Azure que faltan y cómo solucionarlos

Los guiones proporcionados anteriormente tienen como objetivo resolver un problema común en el que Registros a nivel de información generados por una función de Azure no aparecen en el espacio de trabajo Registros, aunque aparecen en la consola de registro del Portal de Azure. Esta discrepancia ocurre a menudo debido a una configuración incorrecta en el archivo host.json, configuraciones de telemetría insuficientes o problemas con la integración de Application Insights. Usando comandos como ConfigurarFunctionsWorkerDefaults() y AgregarApplicationInsightsTelemetryWorkerService(), nos aseguramos de que Application Insights capture los registros como se esperaba. Estos scripts establecen una base sólida para recopilar y gestionar datos de telemetría.

Primero, `HostBuilder` en Program.cs configura el entorno de trabajo de la función Azure. el metodo ConfigurarFunctionsWorkerDefaults() garantiza que se inicialice todo el middleware necesario para Azure Functions. También permite el registro personalizado y la configuración de inyección de dependencia. A continuación, registramos explícitamente Application Insights mediante AddApplicationInsightsTelemetryWorkerService(). Este paso garantiza que la recopilación de telemetría esté configurada correctamente para Azure Functions no desencadenadas por HTTP. Por ejemplo, imagine depurar una Función de activación del temporizador: sin Application Insights, el seguimiento del rendimiento y la identificación de problemas se convierten en un proceso manual que requiere mucho tiempo. 🔧

El archivo host.json juega un papel clave en el control de qué niveles de registro se capturan. Al configurar `LogLevel` en Información tanto en la sección predeterminada como en Application Insights, definimos explícitamente que se deben procesar los registros de nivel de información. Sin embargo, la propiedad samplingSettings a veces puede filtrar registros, lo que provoca que falten entradas en el espacio de trabajo Registros. Al deshabilitar el muestreo ("isEnabled": false`), garantizamos que se capturen todos los datos de telemetría, incluidos los registros de información. Esto es particularmente importante cuando se solucionan problemas de producción en los que incluso detalles menores pueden revelar la causa raíz. Una vez me enfrenté a una situación en la que un pequeño mensaje LogInformation me ayudó a descubrir un programador mal configurado. 🎯

Finalmente, el script de prueba unitaria verifica que los registros en diferentes niveles (información, advertencia y error) se emitan y capturen correctamente. Usando Establecer nivel mínimo(), nos aseguramos de que el registrador procese todos los registros en el umbral deseado o por encima de él. En nuestro ejemplo, validamos que los registros de información aparezcan cuando se configuran explícitamente. Escribir pruebas unitarias como esta garantiza que el comportamiento de registro sea coherente en todos los entornos, lo que evita sorpresas durante la implementación. Juntos, estos scripts brindan una solución integral para solucionar problemas de registros de funciones de Azure faltantes y optimizar la recopilación de telemetría en sus aplicaciones en la nube.

// 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.");
    }
}

Resolver los registros de funciones de Azure que faltan mediante la exploración de datos de telemetría

Otro aspecto crítico de los registros de funciones de Azure que no aparecen en el espacio de trabajo de registros tiene que ver con la configuración del canal de telemetría utilizada por Application Insights. De forma predeterminada, Azure Functions usa el SDK de Application Insights, que almacena en búfer los registros antes de enviarlos al punto final de telemetría. Sin embargo, este almacenamiento en búfer puede retrasar u omitir ciertas entradas de registro, como registros de nivel de información, debido a un muestreo o un vaciado inadecuado de datos de telemetría. Garantizar el comportamiento adecuado del canal de telemetría es crucial para mantener registros consistentes.

Un factor que a menudo se pasa por alto es el muestreoConfiguraciones configuración en host.json. Cuando el muestreo está habilitado, solo se envía una fracción de los registros a Application Insights para reducir el volumen de datos y los costos. Sin embargo, si los registros de información son críticos para la depuración, debe deshabilitar el muestreo por completo ("isEnabled": false") o ajustar la lógica de muestreo para garantizar que se capturen todos los registros necesarios. Por ejemplo, me enfrenté a un problema en el que habilitar el muestreo provocaba caídas aleatorias en registros de información no críticos, lo que generaba frustración durante la depuración de producción. 💻

Además, utilizando Enjuagar Los comandos garantizan que toda la telemetría almacenada en el búfer se envíe inmediatamente, evitando la pérdida de datos. En escenarios en los que Azure Functions se ejecuta bajo desencadenadores de carga alta, como solicitudes HTTP o desencadenadores de temporizador, el almacenamiento en búfer de telemetría puede acumularse rápidamente y provocar retrasos. Al llamar explícitamente a TelemetryClient.Flush() o verificar la conectividad del punto final de telemetría, los desarrolladores pueden reducir las inconsistencias de los registros y mantener un entorno de monitoreo preciso. En última instancia, equilibrar el muestreo, el almacenamiento en búfer y el lavado permite una visibilidad óptima de los registros y al mismo tiempo minimiza los costos.

Garantizar la visibilidad de los registros en los registros de funciones de Azure