是否需要对Azure应用程序进行补充日志记录？

Question

别误会我的意思。我认为Application (AI)是令人惊奇的--特别是在统计数据显示服务被使用了多少，成功或失败了多少等等。

但是还有其他类型的日志记录，例如，需要记录消息、特定事件的启动和停止时间等。我的感觉是，这种类型的日志记录实际上不适合AI？

例如，AI使用取样来减少日志数据的数量，即使我可以使用customEvents并通过SDK避免对该类型av数据进行采样，这将是一项很大的工作，最终会产生“违反框架”的感觉。这里我也不是说一个单一的服务，而是数百个需要端到端日志记录和可见性的不同服务。

所以任务很简单--我的感觉不对吗?我应该试着用人工智能来记录所有类型的日志吗？或者，我是否应该尝试，例如，在Azure表存储中添加其他类型的日志记录，这样的日志记录对于AI来说并不是很自然的(如果是这样的话，这里关于最佳实践的想法是值得赞赏的)？

Answer 1

就像往常一样，这取决于。当然，你可以在所有的日志中使用人工智能，但这是有代价的。当你记录大量的数据时，人工智能并不便宜。另外，取决于您的用例最大值。保留期为90天，可缩短。

有些事情需要考虑：

• 您可以通过使用自定义的TelemetryClient来避免采样。来自常见问题

有一些我一直想看到的罕见事件。我怎样才能让他们通过取样模块？ 使用新的TelemetryClient (不是默认的活动实例)初始化单独的TelemetryConfiguration实例。用它来发送你罕见的事件。

• 默认情况下不采样度量(来源)：

应用程序洞察不采样度量和会话遥测类型。对于这些遥测类型来说，降低精度是非常不可取的。

我们最后使用了一个混合场景:我们将所有的度量和事件记录到AI，因为对于快速分析，AI (特别是应用洞察查询分析)是王者。

但是，我们还将聚集的统计信息存储到Azure存储表中，将所有事件存储到Azure Storage (您可以使用持续出口进行此操作，但我们没有)。这使我们能够收集长期统计数据，通过将所有事件都放在blobs中，我们可以使用Powerbi、Azure Data和其他工具进行分析和可视化。

看看这两个定价计划。我们有5个节点，所以我们采用了企业定价计划，因为每个节点的免费数据上限对我们都有好处。