Mengapa Log Informasi Fungsi Azure Hilang di Ruang Kerja Log?

Pemecahan Masalah Log Fungsi Azure yang Hilang di Application Insights

Bekerja dengan Azure Functions sering kali terasa seperti membangun mesin otomatisasi yang berfungsi dengan baik. Namun apa yang terjadi jika beberapa log penting hilang dari ruang kerja Application Insights Anda? 🤔 Ini adalah tantangan yang baru-baru ini saya hadapi saat mengembangkan Fungsi Azure Pemicu Timer. Log tingkat Informasi saya, yang berfungsi sempurna di konsol log Portal Azure, secara misterius tidak ada di Ruang kerja log.

Pada awalnya, saya berasumsi semuanya telah dikonfigurasi dengan benar. Lagi pula, saya telah menyiapkan Wawasan Aplikasi selama pembuatan Aplikasi Fungsi saya, dan pengaturan telemetri sepertinya langsung berfungsi. Sebagai pengembang, tidak ada yang lebih membingungkan daripada melihat log Peringatan dan Kesalahan muncul dengan benar sementara log Informasi tidak dapat ditemukan. Di mana mereka bersembunyi?

Masalah ini mengingatkan saya pada momen serupa ketika men-debug aplikasi web. Log kesalahan berteriak “Perbaiki saya!” sementara log tingkat Informasi yang halus luput dari perhatian. Ini seperti mencari potongan puzzle yang hilang—mengetahui keberadaannya tetapi tidak benar-benar melihatnya di tumpukan. 🧩 host.json dan pengaturan telemetri Azure sering berperan di sini.

Dalam artikel ini, saya akan menguraikan akar penyebab masalah ini dan cara mengatasinya langkah demi langkah. Dari konfigurasi host.json hingga memverifikasi ambang batas tingkat log, saya akan memandu Anda melalui solusinya. Mari pastikan Log informasi yang hilang menemukan jalan kembali ke ruang kerja Log Anda.

Memahami Log Fungsi Azure yang Hilang dan Cara Mengatasinya

Skrip yang diberikan sebelumnya bertujuan untuk menyelesaikan masalah umum di mana Log tingkat informasi yang dihasilkan oleh Fungsi Azure tidak muncul di ruang kerja Log, meskipun muncul di konsol log Portal Azure. Perbedaan ini sering terjadi karena konfigurasi yang tidak tepat pada file host.json, pengaturan telemetri yang tidak memadai, atau masalah dengan integrasi Application Insights. Dengan menggunakan perintah seperti KonfigurasiFunctionsWorkerDefaults() Dan TambahkanApplicationInsightsTelemetryWorkerService(), kami memastikan bahwa Application Insights menangkap log seperti yang diharapkan. Skrip ini memberikan landasan yang kuat untuk mengumpulkan dan mengelola data telemetri.

Pertama, `HostBuilder` di Program.cs menyiapkan lingkungan pekerja Azure Function. Metodenya KonfigurasiFunctionsWorkerDefaults() memastikan bahwa semua middleware yang diperlukan untuk Azure Functions diinisialisasi. Ini juga memungkinkan logging khusus dan konfigurasi injeksi ketergantungan. Selanjutnya, kami secara eksplisit mendaftarkan Application Insights menggunakan AddApplicationInsightsTelemetryWorkerService(). Langkah ini memastikan bahwa kumpulan telemetri dikonfigurasi dengan benar untuk Azure Functions yang tidak dipicu oleh HTTP. Misalnya, bayangkan men-debug Fungsi Pemicu Timer: Tanpa Application Insights, pelacakan performa dan identifikasi masalah menjadi proses manual dan memakan waktu. 🔧

File host.json memainkan peran penting dalam mengontrol level log yang diambil. Dengan mengatur `LogLevel` ke Informasi di bagian default dan Application Insights, kami secara eksplisit menentukan bahwa log tingkat Informasi harus diproses. Namun, properti samplingSettings terkadang dapat memfilter log, sehingga menyebabkan hilangnya entri di ruang kerja Logs. Dengan menonaktifkan pengambilan sampel (`"isEnabled": false`), kami memastikan semua data telemetri, termasuk log Informasi, diambil. Hal ini sangat penting ketika memecahkan masalah produksi yang bahkan detail kecilnya pun dapat mengungkap akar permasalahannya. Saya pernah menghadapi situasi ketika pesan kecil LogInformation membantu mengungkap penjadwal yang salah dikonfigurasi. 🎯

Terakhir, skrip pengujian unit memverifikasi bahwa log pada tingkat yang berbeda—Informasi, Peringatan, dan Kesalahan—dipancarkan dan ditangkap dengan benar. Menggunakan Setel Tingkat Minimum (), kami memastikan logger memproses semua log pada atau di atas ambang batas yang diinginkan. Dalam contoh kami, kami memvalidasi bahwa log Informasi muncul ketika dikonfigurasi secara eksplisit. Menulis pengujian unit seperti ini memastikan bahwa perilaku logging konsisten di seluruh lingkungan, mencegah kejutan selama penerapan. Bersama-sama, skrip ini memberikan solusi komprehensif untuk memecahkan masalah log Azure Function yang hilang dan mengoptimalkan pengumpulan telemetri di aplikasi cloud Anda.

// 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.");
    }
}

Mengatasi Log Fungsi Azure yang Hilang dengan Menjelajahi Data Telemetri

Aspek penting lainnya dari log Fungsi Azure yang tidak muncul di ruang kerja log melibatkan konfigurasi saluran telemetri yang digunakan oleh Application Insights. Secara default, Azure Functions menggunakan Application Insights SDK, yang melakukan buffering log sebelum mengirimnya ke titik akhir telemetri. Namun buffering ini dapat menunda atau menghilangkan entri log tertentu seperti Log tingkat informasi karena pengambilan sampel atau penghapusan data telemetri yang tidak tepat. Memastikan perilaku saluran telemetri yang tepat sangat penting untuk mempertahankan log yang konsisten.

Salah satu faktor yang sering diabaikan adalah pengaturan pengambilan sampel konfigurasi di host.json. Saat pengambilan sampel diaktifkan, hanya sebagian kecil log yang dikirim ke Application Insights untuk mengurangi volume dan biaya data. Namun, jika log Informasi sangat penting untuk proses debug, Anda harus menonaktifkan pengambilan sampel sepenuhnya (`"isEnabled": false`) atau menyesuaikan logika pengambilan sampel untuk memastikan semua log yang diperlukan telah diambil. Misalnya, saya menghadapi masalah ketika mengaktifkan pengambilan sampel menyebabkan penurunan acak pada log Informasi yang tidak penting, yang menyebabkan frustrasi selama proses debug produksi. 💻

Selain itu, menggunakan Menyiram perintah memastikan bahwa semua telemetri yang di-buffer dikirim segera, menghindari kehilangan data. Dalam skenario di mana Azure Functions berjalan di bawah pemicu beban tinggi seperti permintaan HTTP atau pemicu Timer, buffering telemetri dapat terakumulasi dengan cepat sehingga menyebabkan penundaan. Dengan memanggil TelemetryClient.Flush() secara eksplisit atau memverifikasi konektivitas titik akhir telemetri, pengembang dapat mengurangi inkonsistensi log dan menjaga lingkungan pemantauan yang akurat. Pada akhirnya, menyeimbangkan pengambilan sampel, buffering, dan pembilasan memungkinkan visibilitas log yang optimal sekaligus meminimalkan biaya.

Memastikan Visibilitas Log di Log Fungsi Azure