De ce lipsesc jurnalele de informații ale funcției Azure din spațiul de lucru Logs?

Depanarea jurnalelor de funcții Azure lipsă în Application Insights

Lucrul cu Azure Functions pare adesea să construiești un motor de automatizare bine uns. Dar ce se întâmplă când unele jurnale esențiale dispar din spațiul de lucru Application Insights? 🤔 Este o provocare cu care m-am confruntat recent în timpul dezvoltării unei Funcție Azure Timer Trigger. Jurnalele mele la nivel de informații, care funcționau perfect în consola de jurnal Azure Portal, lipseau în mod misterios în spațiul de lucru Jurnal.

La început, am presupus că totul a fost configurat corect. La urma urmei, am configurat Application Insights în timpul creării aplicației mele Function, iar configurarea telemetriei părea să funcționeze imediat. În calitate de dezvoltator, nimic nu este mai derutant decât să vezi jurnalele de Avertisment și Erori să apară corect, în timp ce jurnalele de informații nu pot fi găsite nicăieri. Unde s-au ascuns?

Această problemă mi-a amintit de un moment similar când depanez o aplicație web. Jurnalele de erori au țipat „Remediază-mă!” în timp ce jurnalele subtile de la nivelul Informației s-au strecurat sub radar. Este un pic ca și cum ai căuta o piesă de puzzle lipsă - știind că există, dar nu o vezi în grămada. 🧩 host.json și setările de telemetrie ale Azure joacă adesea un rol aici.

În acest articol, voi dezvălui cauza principală a acestei probleme și cum să o rezolv pas cu pas. De la configurațiile host.json până la verificarea pragurilor la nivel de jurnal, vă voi ghida prin soluție. Să ne asigurăm că acele jurnale de informații lipsă își găsesc drumul înapoi în spațiul tău de lucru Jurnale.

Înțelegerea jurnalelor de funcții Azure lipsă și cum să le rezolvi

Scripturile furnizate mai devreme urmăresc să rezolve o problemă comună în care Jurnalele la nivel de informații generate de o funcție Azure nu apar în spațiul de lucru Jurnale, chiar dacă apar în consola de jurnal Azure Portal. Această discrepanță apare adesea din cauza configurației necorespunzătoare în fișierul host.json, a setărilor de telemetrie insuficiente sau a problemelor legate de integrarea Application Insights. Folosind comenzi precum ConfigureFunctionsWorkerDefaults() şi AdaugăApplicationInsightsTelemetryWorkerService(), ne asigurăm că Application Insights captează jurnalele conform așteptărilor. Aceste scripturi stabilesc o bază solidă pentru colectarea și gestionarea datelor de telemetrie.

Mai întâi, „HostBuilder” din Program.cs configurează mediul de lucru Azure Function. Metoda ConfigureFunctionsWorkerDefaults() se asigură că toate middleware-urile necesare pentru Azure Functions sunt inițializate. De asemenea, permite înregistrarea personalizată și configurarea injectării dependenței. Apoi, înregistrăm în mod explicit Application Insights folosind AddApplicationInsightsTelemetryWorkerService(). Acest pas asigură că colecția de telemetrie este configurată corect pentru funcțiile Azure care nu sunt declanșate de HTTP. De exemplu, imaginați-vă că depanați o Funcție de declanșare a temporizatorului: fără statistici privind aplicația, urmărirea performanței și identificarea problemelor devin un proces manual și consumator de timp. 🔧

Fișierul host.json joacă un rol cheie în controlul nivelurilor de jurnal care sunt capturate. Setând `LogLevel` la Informații atât în ​​secțiunea implicită, cât și în secțiunea Application Insights, definim în mod explicit că jurnalele la nivel de informații trebuie procesate. Cu toate acestea, proprietatea samplingSettings poate uneori să filtreze jurnalele, ceea ce duce la intrări lipsă în spațiul de lucru Logs. Prin dezactivarea eșantionării (`"isEnabled": false`), ne asigurăm că toate datele de telemetrie, inclusiv jurnalele de informații, sunt capturate. Acest lucru este deosebit de important atunci când depanați problemele de producție în care chiar și detalii minore ar putea dezvălui cauza principală. M-am confruntat odată cu o situație în care un mic mesaj LogInformation a ajutat la descoperirea unui programator configurat greșit. 🎯

În cele din urmă, scriptul de test unitar verifică dacă jurnalele la diferite niveluri — Informații, Avertisment și Eroare — sunt emise și capturate corect. Folosind SetMinimumLevel(), ne asigurăm că loggerul procesează toate jurnalele la sau peste pragul dorit. În exemplul nostru, am validat că jurnalele de informații apar atunci când sunt configurate în mod explicit. Scrierea unor teste unitare ca acesta asigură că comportamentul de înregistrare este consecvent în medii, prevenind surprizele în timpul implementării. Împreună, aceste scripturi oferă o soluție cuprinzătoare pentru a depana jurnalele Azure Function lipsă și pentru a optimiza colectarea de telemetrie în aplicațiile dvs. cloud.

// 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.");
    }
}

Rezolvarea jurnalelor de funcții Azure lipsă prin explorarea datelor de telemetrie

Un alt aspect critic al jurnalelor de funcții Azure care nu apar în spațiul de lucru Jurnale implică configurația canal de telemetrie utilizată de Application Insights. În mod implicit, Azure Functions utilizează SDK-ul Application Insights, care memorează jurnale înainte de a le trimite la punctul final de telemetrie. Cu toate acestea, această salvare în tampon poate întârzia sau omite anumite intrări de jurnal, cum ar fi Jurnalele la nivel de informații, din cauza eșantionării sau a spălării necorespunzătoare a datelor de telemetrie. Asigurarea unui comportament adecvat al canalului de telemetrie este crucială pentru menținerea jurnalelor coerente.

Un factor adesea trecut cu vederea este SamplingSettings configurație în host.json. Când eșantionarea este activată, doar o parte din jurnalele este trimisă la Application Insights pentru a reduce volumul de date și costurile. Cu toate acestea, dacă jurnalele de informații sunt critice pentru depanare, trebuie fie să dezactivați complet eșantionarea ("isEnabled": false) fie să ajustați logica de eșantionare pentru a vă asigura că toate jurnalele necesare sunt capturate. De exemplu, m-am confruntat cu o problemă în care activarea eșantionării a cauzat scăderi aleatorii în jurnalele de informații necritice, ceea ce duce la frustrare în timpul depanării producției. 💻

În plus, folosind Culoare comenzile asigură că toată telemetria stocată în tampon este trimisă imediat, evitând pierderea datelor. În scenariile în care Azure Functions rulează sub declanșatoare cu încărcare mare, cum ar fi solicitările HTTP sau declanșatoarele Timer, tamponarea de telemetrie se poate acumula rapid, provocând întârzieri. Apelând în mod explicit TelemetryClient.Flush() sau verificând conectivitatea punctelor finale de telemetrie, dezvoltatorii pot reduce inconsecvențele în jurnal și pot menține un mediu de monitorizare precis. În cele din urmă, echilibrarea eșantionării, tamponării și spălării permite o vizibilitate optimă a jurnalului, reducând în același timp costurile.

Asigurarea vizibilității jurnalului în jurnalele de funcții Azure