Considerazioni sulla gestione delle operazioni per l'acceleratore di zona di destinazione dei servizi AIS

Questo articolo fornisce considerazioni e consigli per la gestione e il monitoraggio delle operazioni quando si usano le offerte aiS.

La maggior parte delle raccomandazioni contenute in questa sezione si applica alla versione Standard (a tenant singolo) di App per la logica, che fa parte dell'offerta Servizio app di Azure e condivide molte delle stesse funzionalità di gestione.

Molte risorse che costituiscono intelligenza artificiale possono essere configurate per archiviare i dati di log, telemetria e metrica in Log Analytics/Application Insights o in posizioni di archiviazione personalizzate (queste risorse includono account di archiviazione, Hub eventi e altri).

È possibile utilizzare queste informazioni per visualizzare l'integrità complessiva delle risorse e intraprendere le azioni di gestione appropriate.

Definizioni

• Monitoraggio di Azure Logs raccoglie e organizza i dati di log e prestazioni dalle risorse monitorate. Strumenti come Log Analytics possono quindi eseguire query o visualizzare queste informazioni di log o consentire di inviare avvisi se vengono soddisfatte determinate condizioni.

• Azure Log delle metriche raccoglie dati numerici in un database di serie temporali dalle risorse monitorate. Strumenti come Application Insights possono quindi visualizzare questi dati, che consentono di identificare i problemi di prestazioni e di runtime.

• Log Analytics è un'offerta di monitoraggio Azure, che fornisce una posizione in cui archiviare i dati di log e prestazioni, fornisce un meccanismo e un linguaggio per l'esecuzione di query su tali log (Kusto) e offre la possibilità di creare avvisi e dashboard in base a tali log (tra le altre funzionalità).

• Application Insights è un'offerta di monitoraggio Azure, che offre la possibilità di visualizzare e avvisare i dati sulle prestazioni generati dalle risorse monitorate.

• Il linguaggio di query Kusto (KQL) è un linguaggio di query avanzato ottimizzato per l'esecuzione di query e la formattazione dei dati. Ad esempio, è il linguaggio di query principale per Log Analytics.

Considerazioni sulla progettazione

• Prendere in considerazione la soluzione di monitoraggio nel suo complesso:

  • Quali risorse è necessario monitorare?

  • Come si tengono traccia dei messaggi che passano tra le risorse?

  • A quali sistemi esterni ci si connetterà?

  • Quali tipi di avvisi sono necessari?

• Pensare alle query che è necessario eseguire. Ad esempio, è necessario sapere se una determinata richiesta richiede più tempo del previsto? In alternativa, se si verifica un errore singolo oppure un cluster di errori?

• Quale livello di rilevamento è necessario? Ad esempio, se un messaggio arriva da terze parti, è necessario tenere traccia del messaggio tramite tutte le risorse associate?

• Quali attività di gestione è necessario eseguire? Sarà necessario inviare di nuovo messaggi o file?

• La cronologia di esecuzione dell'app per la logica viene archiviata in Archiviazione di Azure per impostazione predefinita, ma è possibile scegliere di esportare anche metriche e file di log in altre origini, ad esempio Log Analytics o un account di archiviazione esterno. Valutare come usare le informazioni di registrazione e, se si usa un archivio log centralizzato.

• Application Insights viene usato per fornire il monitoraggio delle prestazioni dell'applicazione. A tale scopo, raccoglie le metriche dalle risorse che costituiscono la vostra soluzione.

• Log Analytics viene usato per eseguire query sui log e configurare gli avvisi, consentendo di visualizzare l'integrità delle risorse e comprendere i problemi che possono verificarsi. I dati di log possono includere proprietà personalizzate (vedere Proprietà rilevate di seguito).

• Per ulteriori considerazioni e raccomandazioni specifiche per gli App Service, consultare l'articolo Gestione dell'acceleratore della zona di atterraggio per App Service.

Consigli per la progettazione

• Configurare Application Insights in modo che usi un'area di lavoro Log Analytics come origine dati (nota come risorsa basata su workspace). In questo modo è possibile conservare i dati di registrazione e prestazioni in una posizione consolidata.

• Configurare gli avvisi per tutte le risorse per notificare ai team appropriati gli eventi correlati alle singole risorse o al carico di lavoro.

• Collegare le risorse nella soluzione ad Application Insights, se supportato. Ad esempio, un'app per la logica può essere collegata ad Application Insights, in modo che i dati di runtime e le metriche siano disponibili per l'esecuzione di query. Vedere qui per un esempio.

• Usare la funzionalità clientTrackingId di Logic Apps per fornire un ID di rilevamento personalizzato, consentendo di correlare eventi tra le esecuzioni di Logic Apps. È possibile usare l'intestazione x-ms-client-tracking-id per ottenere questo risultato con i trigger Request, HTTP o HTTP+WebHook.

• Usare la funzionalità Proprietà rilevate di App per la logica per registrare altri dati (input o output) da un'azione nei file di log. Queste proprietà sono quindi disponibili per l'uso quando si eseguono query sui log usando KQL con Log Analytics o un'altra soluzione.

• Prendere in considerazione l'uso dei tag delle risorse. I tag delle risorse consentono di gestire e organizzare le risorse in Azure. È possibile usarli per assegnare metadati alle risorse. È possibile usare questi metadati per vari scopi, ad esempio la categorizzazione delle risorse per applicazione o business unit, il monitoraggio del costo delle risorse e l'identificazione delle risorse per la conformità.

Esempi di query Kusto

Le query seguenti illustrano come eseguire query sulle tre tabelle principali usate per i dati di log di AIS. È possibile accedere a ognuna di queste tabelle dall'opzione Log nella sezione Monitoraggio dell'app per la logica.

Le tabelle di query principali sono:

• Eccezioni
  Questa tabella contiene eventuali eccezioni registrate dalla tua risorsa, come ad esempio le eccezioni generate dal runtime di Logic App. Può essere usato per cercare la causa sottostante di eventuali problemi visualizzati, nel portale o durante l'esecuzione del codice.

• richieste
  Questa tabella registra tutte le richieste effettuate dal runtime dell'app per la logica a un'altra risorsa O a azioni specifiche all'interno del flusso di lavoro.

• traces
  Questa tabella contiene la maggior parte dei log di runtime di Logic Apps, dettagli di log sull'esecuzione del trigger, l'avvio e l'arresto del workflow e l'esecuzione delle azioni. Se sono state registrate proprietà rilevate dalle azioni, questi dati verranno visualizzati nella sezione customDimensions . È quindi possibile usare la clausola extend in una query per aggiungere i dati come colonne nella risposta alla query.

Flussi di lavoro con errori:

> traces
>
> \| where customDimensions\["Category"\] == "Host.Triggers.Workflows"
>
> \| where customDimensions.LogLevel == "Error"

Numero di esecuzioni del flusso di lavoro nelle ultime 24 ore in tutti i flussi di lavoro:

> traces
>
> \| where customDimensions\["Category"\] == "Host.Triggers.Workflows"
>
> \| where customDimensions\["EventName"\] == "WorkflowActionStart"
>
> \| where timestamp \> ago(1d)
>
> \| count

Tasso di successo dell'attivazione, rappresentato sotto forma di grafico nel tempo

> traces  
> \| where customDimensions\["Category"\] == "Host.Triggers.Workflows"  
> \| where customDimensions\["EventName"\] == "WorkflowTriggerEnd"  
> \|summarize
>
> success = countif(customDimensions\["prop\_\_status"\] ==
> "Succeeded"),
>
> failures = countif(customDimensions\["prop\_\_status"\] == "Failed")
>
> by bin(timestamp, 1m)  
> \| render timechart

Passo successivo

Esamina le aree critiche di design per sviluppare considerazioni e raccomandazioni complete per la tua architettura.

Contenuti consigliati

• Panoramica di Application Insights

• Panoramica di Log Analytics in Monitoraggio di Azure

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• Panoramica del Linguaggio di query di Kusto (KQL)

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