Miks puuduvad logide tööruumis Azure'i funktsiooniteabe logid?

Puuduvate Azure'i funktsioonilogide tõrkeotsing rakenduses Application Insights

Azure Functionsiga töötamine tundub sageli nagu hästi õlitatud automatiseerimismootori ehitamine. Mis saab aga siis, kui mõned olulised logid kaovad teie Application Insightsi tööruumist? 🤔 See on väljakutse, millega hiljuti silmitsi seisin, töötades välja Taimer Trigger Azure'i funktsiooni. Minu teabetaseme logid, mis töötasid ideaalselt Azure Portali logikonsoolis, puudusid salapärasel kombel tööruumis Logid.

Alguses eeldasin, et kõik on õigesti seadistatud. Lõppkokkuvõttes olin oma Function Appi loomise ajal seadistanud rakenduse Application Insights ja telemeetria seadistus näis toimivat. Arendajana pole midagi mõistatuslikumat kui Hoiatus ja Viga logide õige kuvamine, samas kui teabeloge pole kusagilt leida. Kus nad peitsid?

See probleem tuletas mulle meelde sarnast hetke veebirakenduse silumisel. Vealogid karjusid: "Paranda mind!" samal ajal kui peened teabetaseme logid libisesid radari alla. See on natuke nagu puuduva pusletüki otsimine – teades selle olemasolust, kuid ei näe seda päris hunnikus. 🧩 Siin mängivad sageli rolli Azure'i host.json ja telemeetriaseaded.

Selles artiklis kirjeldan probleemi algpõhjuseid ja seda, kuidas seda samm-sammult lahendada. Alates host.jsoni konfiguratsioonidest kuni logitaseme lävede kontrollimiseni juhendan teid lahenduse leidmisel. Veenduge, et need puuduvad teabelogid leiaksid tee tagasi teie logide tööruumi.

Puuduvate Azure'i funktsioonilogide mõistmine ja selle lahendamine

Varem esitatud skriptide eesmärk on lahendada levinud probleem Teabetaseme logid Azure'i funktsiooni loodud ei kuvata logide tööruumis, kuigi need kuvatakse Azure'i portaali logikonsoolis. See lahknevus ilmneb sageli faili host.json vale konfiguratsiooni, ebapiisavate telemeetriaseadete või rakenduse Insightsi integratsiooni probleemide tõttu. Kasutades selliseid käske nagu ConfigureFunctionsWorkerDefaults() ja AddApplicationInsightsTelemetryWorkerService(), tagame, et Application Insights jäädvustab logid ootuspäraselt. Need skriptid loovad tugeva aluse telemeetriaandmete kogumiseks ja haldamiseks.

Esiteks seadistab Program.cs HostBuilder Azure Functioni töökeskkonna. Meetod ConfigureFunctionsWorkerDefaults() tagab, et kogu Azure'i funktsioonide jaoks vajalik vahevara on lähtestatud. See võimaldab ka kohandatud logimist ja sõltuvuse süstimise konfiguratsiooni. Järgmisena registreerime rakenduse Insights selgelt, kasutades AddApplicationInsightsTelemetryWorkerService(). See samm tagab, et telemeetria kogumine on õigesti konfigureeritud mitte-HTTP-käivitatud Azure'i funktsioonide jaoks. Kujutage näiteks ette Aimeri käivitamisfunktsiooni silumist: ilma rakenduse Insightsita muutub jõudluse jälgimine ja probleemide tuvastamine käsitsi ja aeganõudvaks protsessiks. 🔧

Fail host.json mängib salvestatavate logitasemete kontrollimisel võtmerolli. Seades nii vaike- kui ka rakenduse Insightsi jaotises suvandi LogLevel väärtuseks Teave, määratleme selgesõnaliselt, et teabetaseme logisid tuleb töödelda. Kuid atribuut samplingSettings võib mõnikord logisid välja filtreerida, mille tulemuseks on logide tööruumis puuduvad kirjed. Kui keelate proovivõtu ("isEnabled": false), tagame kõigi telemeetriaandmete, sealhulgas teabelogide, jäädvustamise. See on eriti oluline tootmisprobleemide tõrkeotsingul, kus isegi väikesed detailid võivad paljastada algpõhjuse. Kunagi seisin silmitsi olukorraga, kus väike Logiteabe sõnum aitas paljastada valesti konfigureeritud ajakava. 🎯

Lõpuks kontrollib üksuse testskript, et erinevatel tasanditel (teave, hoiatus ja tõrge) olevad logid väljastatakse ja salvestatakse õigesti. Kasutades SetMinimumLevel(), tagame, et logija töötleb kõiki logisid soovitud lävenisel või sellest kõrgemal. Meie näites kinnitasime, et teabelogid kuvatakse siis, kui need on selgesõnaliselt konfigureeritud. Selliste üksuste testide kirjutamine tagab, et logimiskäitumine on kõigis keskkondades ühtlane, vältides ootamatusi juurutamise ajal. Need skriptid koos pakuvad terviklikku lahendust puuduvate Azure Functioni logide tõrkeotsinguks ja pilverakendustes telemeetria kogumise optimeerimiseks.

// 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.");
    }
}

Puuduvate Azure'i funktsioonilogide lahendamine telemeetriaandmete uurimise abil

Teine kriitiline aspekt Azure Functioni logides, mida Logide tööruumis ei kuvata, on telemeetriakanali konfiguratsioon, mida rakendus Insights kasutab. Vaikimisi kasutavad Azure Functions Application Insightsi SDK-d, mis puhverdab logid enne nende saatmist telemeetria lõpp-punkti. See puhverdamine võib aga telemeetriaandmete diskreetimise või ebaõige loputamise tõttu teatud logikirjeid, nagu Teabetaseme logid, edasi lükata või need ära jätta. Õige telemeetriakanali käitumise tagamine on järjepidevate logide säilitamiseks ülioluline.

Üks sageli tähelepanuta jäetud tegur on proovivõtuseaded seadistus failis host.json. Kui proovivõtt on lubatud, saadetakse andmemahu ja kulude vähendamiseks rakendusse Application Insights vaid murdosa logidest. Kui teabelogid on aga silumiseks kriitilise tähtsusega, peate diskreetimisvõtte täielikult keelama ("isEnabled": false) või kohandama proovivõtuloogikat, et tagada kõigi vajalike logide jäädvustamine. Näiteks seisin silmitsi probleemiga, kus proovivõtu lubamine põhjustas mittekriitiliste teabelogide juhuslikke langusi, mis põhjustas tootmise silumise ajal pettumust. 💻

Lisaks kasutades Loputada käsud tagab, et kogu puhverdatud telemeetria saadetakse kohe, vältides andmete kadumist. Stsenaariumide korral, kus Azure'i funktsioonid töötavad suure koormusega päästikute (nt HTTP-päringute või taimeri käivitajate) all, võib telemeetria puhverdamine kiiresti koguneda, põhjustades viivitusi. Kutsudes selgesõnaliselt välja TelemetryClient.Flush() või kontrollides telemeetria lõpp-punkti ühenduvust, saavad arendajad vähendada logide ebakõlasid ja säilitada täpset jälgimiskeskkonda. Lõppkokkuvõttes võimaldab proovide võtmise, puhverdamise ja loputamise tasakaalustamine optimaalset logi nähtavust, minimeerides samal ajal kulusid.

Logi nähtavuse tagamine Azure'i funktsioonilogides