Zašto zapisnici informacija o Azure funkciji nedostaju u radnom prostoru zapisnika?

Rješavanje problema s nedostajućim zapisnicima Azure funkcija u Application Insights

Rad s Azure funkcijama često se čini kao izgradnja dobro podmazanog mehanizma za automatizaciju. Ali što se događa kada neki ključni dnevnici nestanu iz vašeg radnog prostora Application Insights? 🤔 To je izazov s kojim sam se nedavno suočio dok sam razvijao Timer Trigger Azure Function. Moji zapisnici na razini informacija, koji su savršeno radili u konzoli zapisnika Azure Portala, misteriozno su nedostajali u Radnom prostoru Dnevnika.

Isprva sam pretpostavio da je sve ispravno konfigurirano. Uostalom, postavio sam Application Insights tijekom stvaranja svoje Function App i činilo se da postava telemetrije radi izvan okvira. Kao razvojnog programera, nema ničeg zbunjujućeg nego vidjeti da se zapisnici Upozorenje i Pogreška prikazuju ispravno, dok zapisnici informacija nisu nigdje dostupni. Gdje su se skrivali?

Ovaj me problem podsjetio na sličan trenutak prilikom otklanjanja pogrešaka web aplikacije. Zapisi grešaka vrištali su "Popravi me!" dok su suptilni dnevnici razine informacija promakli ispod radara. To je pomalo poput traženja nestalog dijela slagalice - znati da postoji, ali ga ne vidjeti na hrpi. 🧩 Azureov host.json i postavke telemetrije ovdje često igraju ulogu.

U ovom ću članku raščlaniti glavni uzrok ovog problema i kako ga riješiti korak po korak. Od host.json konfiguracija do provjere pragova razine zapisnika, vodit ću vas kroz rješenje. Pobrinimo se da se ti Informacijski zapisnici koji nedostaju vrate u vaš radni prostor Dnevnika.

Razumijevanje nedostajućih zapisa Azure funkcija i kako to riješiti

Prethodno navedene skripte imaju za cilj riješiti uobičajeni problem gdje Dnevnici na razini informacija koje je generirala Azure funkcija ne pojavljuju se u radnom prostoru Dnevnici, iako se prikazuju u konzoli zapisnika Azure Portala. Ovo odstupanje često se događa zbog nepravilne konfiguracije u datoteci host.json, nedovoljnih postavki telemetrije ili problema s integracijom Application Insightsa. Korištenjem naredbi poput ConfigureFunctionsWorkerDefaults() i AddApplicationInsightsTelemetryWorkerService(), osiguravamo da Application Insights bilježi zapise prema očekivanjima. Ove skripte postavljaju snažnu osnovu za prikupljanje i upravljanje telemetrijskim podacima.

Prvo, `HostBuilder` u Program.cs postavlja radno okruženje Azure Function. Metoda ConfigureFunctionsWorkerDefaults() osigurava da se inicijalizira sav potreban međuprogram za Azure funkcije. Također omogućuje prilagođeno bilježenje i konfiguraciju ubrizgavanja ovisnosti. Zatim eksplicitno registriramo Application Insights pomoću AddApplicationInsightsTelemetryWorkerService(). Ovaj korak osigurava da je prikupljanje telemetrije ispravno konfigurirano za Azure funkcije koje ne pokreće HTTP. Na primjer, zamislite otklanjanje pogrešaka funkcije okidača vremena: bez Application Insights, praćenje izvedbe i identificiranje problema postaje ručni i dugotrajni proces. 🔧

Datoteka host.json igra ključnu ulogu u kontroli koje se razine dnevnika bilježe. Postavljanjem `LogLevel` na Information u odjeljku zadanih i Application Insights, eksplicitno definiramo da se zapisnici na razini informacija moraju obraditi. Međutim, svojstvo samplingSettings ponekad može filtrirati zapisnike, što dovodi do unosa koji nedostaju u radnom prostoru Dnevnici. Onemogućavanjem uzorkovanja (`"isEnabled": false`) osiguravamo snimanje svih telemetrijskih podataka, uključujući zapisnike informacija. Ovo je osobito važno pri rješavanju problema s proizvodnjom gdje čak i manji detalji mogu otkriti glavni uzrok. Jednom sam se suočio sa situacijom u kojoj je mala poruka LogInformation pomogla otkriti pogrešno konfigurirani planer. 🎯

Na kraju, skripta za jedinično testiranje provjerava jesu li zapisi na različitim razinama - Informacija, Upozorenje i Pogreška - ispravno emitirani i snimljeni. Korištenje Postavi minimalnu razinu(), osiguravamo da zapisivač obradi sve zapisnike na ili iznad željenog praga. U našem smo primjeru potvrdili da se zapisnici informacija pojavljuju kada su eksplicitno konfigurirani. Pisanje jediničnih testova poput ovog osigurava da je ponašanje zapisivanja dosljedno u svim okruženjima, sprječavajući iznenađenja tijekom implementacije. Zajedno, ove skripte pružaju sveobuhvatno rješenje za rješavanje problema s nedostajućim zapisnicima Azure funkcije i optimiziranje prikupljanja telemetrije u vašim aplikacijama u oblaku.

// 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.");
    }
}

Rješavanje nedostajućih zapisa Azure funkcija istraživanjem telemetrijskih podataka

Drugi kritični aspekt zapisnika Azure Function koji se ne pojavljuju u Radnom prostoru Dnevnika uključuje konfiguraciju telemetrijskog kanala koju koristi Application Insights. Prema zadanim postavkama, Azure Functions koriste Application Insights SDK, koji zapise sprema u međuspremnik prije slanja krajnjoj točki telemetrije. Međutim, ovo spremanje u međuspremnik može odgoditi ili izostaviti određene unose dnevnika kao što su Dnevnici na razini informacija zbog uzorkovanja ili nepravilnog ispiranja telemetrijskih podataka. Osiguravanje ispravnog ponašanja kanala telemetrije ključno je za održavanje dosljednih zapisa.

Jedan često zanemaren faktor je Postavke uzorkovanja konfiguracija u host.json. Kada je uzorkovanje omogućeno, samo se dio zapisa šalje u Application Insights kako bi se smanjio volumen podataka i troškovi. Međutim, ako su zapisnici informacija kritični za otklanjanje pogrešaka, morate potpuno onemogućiti uzorkovanje (`"isEnabled": false`) ili prilagoditi logiku uzorkovanja kako biste osigurali da su svi potrebni zapisnici uhvaćeni. Na primjer, suočio sam se s problemom u kojem je omogućavanje uzorkovanja uzrokovalo nasumične padove u zapisnicima nekritičnih informacija, što je dovelo do frustracije tijekom otklanjanja pogrešaka u proizvodnji. 💻

Dodatno, koristeći Ispiranje naredbe osigurava da se sva telemetrija u međuspremniku šalje odmah, izbjegavajući gubitak podataka. U scenarijima u kojima se Azure funkcije pokreću pod okidačima visokog opterećenja kao što su HTTP zahtjevi ili okidači Timera, međuspremnik telemetrije može se brzo akumulirati, uzrokujući kašnjenja. Eksplicitnim pozivanjem TelemetryClient.Flush() ili provjerom povezanosti krajnje točke telemetrije, programeri mogu smanjiti nedosljednosti zapisnika i održavati točno okruženje za praćenje. U konačnici, balansiranje uzorkovanja, spremanja u međuspremnik i ispiranja omogućuje optimalnu vidljivost dnevnika uz smanjenje troškova.

Osiguravanje vidljivosti dnevnika u zapisnicima funkcija Azure