Metriken in Application Insights

2025-07-24

Application Insights unterstützt drei verschiedene Arten von Metriken: Standard (voraggregiert), protokollbasierte und benutzerdefinierte Metriken. Jeder Metriktyp stellt einen eindeutigen Wert für die Überwachung der Anwendungsintegrität, für die Diagnose und für die Analyse bereit. Entwickler können bei der Instrumentierung von Anwendungen entscheiden, welche Art von Metrik für ein bestimmtes Szenario am besten geeignet ist. Die Entscheidungen basieren auf der Anwendungsgröße, dem erwarteten Telemetriedatenvolumen und den geschäftlichen Anforderungen an die Genauigkeit der Metriken und Warnmeldungen. In diesem Artikel wird der Unterschied zwischen allen unterstützten Metriktypen erläutert.

Standardmetriken

Application Insights erfasst und überwacht automatisch Standardmetriken. Diese vordefinierten Metriken decken eine vielzahl von Leistungs- und Nutzungsindikatoren ab, z. B. CPU-Auslastung, Arbeitsspeicherverbrauch, Anforderungsraten und Reaktionszeiten. Sie müssen nichts konfigurieren, um mit der Verwendung zu beginnen. Während der Datenerfassung präaggregiert der Dienst Standardmetriken und speichert sie als Zeitreihe in einem spezialisierten Repository mit nur Schlüsseldimensionen. Dieses Design verbessert die Abfrageleistung. Aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Struktur funktionieren Standardmetriken am besten für nahezu Echtzeitwarnungen und reaktionsfähige Dashboards.

Protokollbasierte Metriken

Protokollbasierte Metriken in Application Insights sind ein Abfragezeitkonzept. Das System stellt sie als Zeitreihe dar, die aus den Protokolldaten Ihrer Anwendung erstellt wurde. Die zugrunde liegenden Protokolle werden während der Sammlung oder des Speichers nicht vorab aggregiert. Stattdessen werden alle Eigenschaften jedes Protokolleintrags beibehalten.

Diese Aufbewahrung ermöglicht ihnen die Verwendung von Protokolleigenschaften als Dimensionen beim Abfragen von protokollbasierten Metriken. Sie können metrische Diagrammfilterung und metrische Aufteilung anwenden, wodurch diese Metriken einen starken analytischen und diagnostischen Wert erhalten.

Telemetrie-Verfahren zur Volumenreduzierung wirken sich jedoch auf protokollbasierte Metriken aus. Techniken wie Sampling - und Telemetriefilterung, die häufig verwendet werden, um Daten aus Anwendungen mit hohem Volumen zu reduzieren, verringern die Anzahl der gesammelten Protokolleinträge. Durch diese Reduzierung wird die Genauigkeit protokollbasierter Metriken verringert.

Benutzerdefinierte Metriken (Vorschau)

Mit benutzerdefinierten Metriken in Application Insights können Sie spezifische Messungen definieren und nachverfolgen, die für Ihre Anwendung einzigartig sind. Diese Metriken können durch Instrumentieren Ihres Codes erstellt werden, um benutzerdefinierte Telemetriedaten an Application Insights zu senden. Benutzerdefinierte Metriken bieten die Flexibilität, alle Aspekte Ihrer Anwendung zu überwachen, die nicht von Standardmetriken abgedeckt werden, sodass Sie tiefere Einblicke in das Verhalten und die Leistung Ihrer Anwendung erhalten können.

Weitere Informationen finden Sie in Benutzerdefinierte Metriken in Azure Monitor (Vorschau).

Hinweis

Application Insights bietet auch ein Feature namens Live Metrics-Stream, das eine nahezu echtzeitbasierte Überwachung Ihrer Webanwendungen ermöglicht und keine Telemetriedaten speichert.

Metrikvergleich

Merkmal	Standardmetriken	Protokollbasierte Metriken	Benutzerdefinierte Metriken
Datenquelle	Voraggregierte Zeitreihendaten, die während der Laufzeit gesammelt wurden.	Abgeleitet von Protokolldaten mithilfe von Kusto-Abfragen.	Benutzerdefinierte Metriken, die über das Application Insights SDK oder die API gesammelt werden.
Granularität	Feste Intervalle (1 Minute).	Hängt von der Granularität der Protokolldaten selbst ab.	Flexible Granularität basierend auf benutzerdefinierten Metriken.
Genauigkeit	Hoch, nicht von der Protokollprobenentnahme betroffen	Kann durch Sampling und Filterung beeinflusst werden.	Hohe Genauigkeit, insbesondere bei der Verwendung von voraggregierten Methoden wie GetMetric.
Kosten	Im Preis von Application Insights enthalten.	Basierend auf Protokolldatenerfassung und Abfragekosten.	Siehe Preismodell und Aufbewahrung.
Konfiguration	Automatisch mit minimaler Konfiguration verfügbar.	Erfordert die Konfiguration von Protokollabfragen, um die gewünschten Metriken aus Protokolldaten zu extrahieren.	Erfordert eine benutzerdefinierte Implementierung und Konfiguration im Code.
Abfrageleistung	Schnell, dank der vorherigen Aggregation.	Langsamer, da es das Abfragen von Protokolldaten umfasst.	Hängt von der Komplexität des Datenvolumens und der Abfrage ab.
Speicher	Als Zeitreihendaten im Azure Monitor-Metrikspeicher gespeichert.	Gespeichert als Protokolle im Log Analytics-Arbeitsbereich.	In Log Analytics und im Azure Monitor-Metrikspeicher gespeichert.
Warnungen	Unterstützt Echtzeitwarnungen.	Ermöglicht komplexe Warnungsszenarien basierend auf detaillierten Protokolldaten.	Flexible Warnung basierend auf benutzerdefinierten Metriken.
Dienstgrenzwert	Vorbehaltlich der Grenzwerte für Application Insights.	Vorbehaltlich der Grenzwerte für Log Analytics-Arbeitsbereich.	Begrenzt durch das Kontingent für kostenlose Metriken und die Kosten für zusätzliche Dimensionen.
Anwendungsfälle	Echtzeitüberwachung, Leistungsdashboards und schnelle Einblicke.	Detaillierte Diagnose, Problembehandlung und eingehende Analyse.	Maßgeschneiderte Leistungsindikatoren und geschäftsspezifische Metriken.
Beispiele	CPU-Auslastung, Arbeitsspeicherauslastung, Anforderungsdauer.	Anforderungsanzahl, Ausnahmeablaufverfolgungen, Abhängigkeitsaufrufe	Benutzerdefinierte anwendungsspezifische Metriken wie Benutzerbindung, Featureverwendungen.

Metrikvoraggregation

OpenTelemetry-SDKs und einige Application Insights SDKs (Classic API) voraggregieren Metriken während der Datenerfassung, um das Volumen der vom SDK an den Endpunkt des Telemetriekanals gesendeten Daten zu reduzieren. Dies gilt für Standardmetriken, die standardmäßig gesendet werden, sodass die Genauigkeit nicht durch die Stichprobenentnahme oder eine Filterung beeinträchtigt wird. Es gilt auch für benutzerdefinierte Metriken, die mit der OpenTelemetry-API oder GetMetric und TrackValue gesendet werden, was zu weniger Datenerfassung und niedrigeren Kosten führt. Wenn Ihre Version des Application Insights SDK GetMetric und TrackValue unterstützt, ist dies die bevorzugte Methode zum Senden von benutzerdefinierten Metriken.

Einige SDKs implementieren keine Voraggregation. Beispiele sind ältere Versionen des Application Insights SDK und browserbasierte Instrumentierung. In diesen Fällen erstellt das Back-End die neuen Metriken, indem die ereignisse aggregiert werden, die über den Telemetriekanal empfangen wurden.

Verwenden Sie die TrackMetric-Methode , um benutzerdefinierte Metriken zu senden.

Diese SDKs verringern nicht die Menge der gesendeten Daten. Sie können jedoch weiterhin die vordefinierten Metriken verwenden, die sie erzeugen. Dieses Setup bietet Ihnen eine bessere Leistung und unterstützt fast die echtzeitdimensionale Benachrichtigung, auch ohne vorab aggregierte Daten während der Erfassung.

Der Endpunkt des Telemetriekanals aggregiert Ereignisse vor der Stichprobenerfassung. Aus diesem Grund beeinträchtigt die Erfassungs-Stichprobenerstellung niemals die Genauigkeit von vorab aggregierten Metriken – unabhängig davon, welche SDK-Version Sie mit Ihrer Anwendung verwenden.

In den folgenden Tabellen ist aufgeführt, in welcher Voraggregation voraggregiert wird.

Metrikvoraggregation mit Azure Monitor OpenTelemetry Distro

Aktuelles Produktions-SDK	Standardmetrikvoraggregation	Voraggregation benutzerdefinierter Metriken
ASP.NET Core	Softwareentwicklungskit (SDK)	SDK über die OpenTelemetry-API
.NET (über Exporter)	Softwareentwicklungskit (SDK)	SDK über die OpenTelemetry-API
Java (3.x)	Softwareentwicklungskit (SDK)	SDK über die OpenTelemetry-API
Java Native	Softwareentwicklungskit (SDK)	SDK über die OpenTelemetry-API
Node.js	Softwareentwicklungskit (SDK)	SDK über die OpenTelemetry-API
Python	Softwareentwicklungskit (SDK)	SDK über die OpenTelemetry-API

Metrikvoraggregation mit Application Insights SDK (Classic API)

Aktuelles Produktions-SDK	Standardmetrikvoraggregation	Voraggregation benutzerdefinierter Metriken
.NET Core und .NET Framework	SDK (V2.13.1+)	SDK (V2.7.2+) über GetMetric Telemetriekanalendpunkt über TrackMetric
Java (2.x)	Telemetriekanalendpunkt	Telemetriekanalendpunkt über TrackMetric
JavaScript (Browser)	Telemetriekanalendpunkt	Telemetriekanalendpunkt über TrackMetric
Node.js	Telemetriekanalendpunkt	Telemetriekanalendpunkt über TrackMetric
Python	Telemetriekanalendpunkt	SDK über OpenCensus.stats (zurückgezogen) Telemetriekanalendpunkt über TrackMetric

Achtung

Das Application Insights Java 2.x SDK wird nicht mehr empfohlen. Verwenden Sie stattdessen das OpenTelemetry-basierte Java-Angebot.
Das OpenCensus Python SDK wurde eingestellt. Wir empfehlen das auf OpenTelemetry basierende Python-Angebot und bieten Migrationsanleitungen.

Metrikvoraggregation mit automatischer Instrumentierung

Bei der automatischen Instrumentierung wird das SDK automatisch zu Ihrem Anwendungscode hinzugefügt und kann nicht angepasst werden. Für benutzerdefinierte Metriken ist eine manuelle Instrumentierung erforderlich.

Aktuelles Produktions-SDK	Standardmetrikvoraggregation	Voraggregation benutzerdefinierter Metriken
ASP.NET Core	SDK ¹	Nicht unterstützt
ASP.NET	SDK ²	Nicht unterstützt
Java	Softwareentwicklungskit (SDK)	Unterstützt ³
Node.js	Softwareentwicklungskit (SDK)	Nicht unterstützt
Python	Softwareentwicklungskit (SDK)	Nicht unterstützt

Fußnoten

¹ASP.NET Core-Autoinstrumentierung auf App Service gibt Standardmetriken ohne Dimensionen aus. Manuelle Instrumentierung ist für alle Dimensionen erforderlich.
²ASP.NET automatische Instrumentierung auf virtuellen Computern/VM-Skalierungssätzen und lokalen Standardmetriken ohne Dimensionen ausgibt. Dies gilt auch für Azure App Service, allerdings muss die Sammlungsebene auf „Empfohlen“ festgelegt werden. Manuelle Instrumentierung ist für alle Dimensionen erforderlich.
³ Der mit der Autoinstrumentation verwendete Java-Agent erfasst Metriken, die von beliebten Bibliotheken ausgegeben werden, und sendet sie als benutzerdefinierte Metriken an Application Insights.

Benutzerdefinierte Metrikdimensionen und Vorabaggregation

Alle Metriken, die Sie mit den API-Aufrufen OpenTelemetry, trackMetric oder GetMetric und TrackValue senden, werden automatisch in Metrikspeichern und Protokollen gespeichert. Diese Metriken finden Sie in der Tabelle „customMetrics“ in Application Insights und im Metrik-Explorer unter dem benutzerdefinierten metrischen Namespace mit dem Namen azure.applicationinsights. Obwohl die protokollbasierte Version Ihrer benutzerdefinierten Metrik immer alle Dimensionen beibehält, wird die vorab aggregierte Version der Metrik standardmäßig ohne Dimensionen gespeichert. Die Beibehaltung von Dimensionen für benutzerdefinierte Metriken ist eine Previewfunktion, die auf der Registerkarte Nutzung und geschätzte Kosten durch Auswahl von Mit Dimensionen unter Benutzerdefinierte Metriken an den Azure Metrikspeicher senden aktiviert werden kann.

Kontingente

Vorab aggregierte Metriken werden als Zeitreihen in Azure Monitor gespeichert. Es gelten die Azure Monitor-Kontingente für benutzerdefinierte Metriken.

Hinweis

Ein Überschreiten des Kontingents kann unbeabsichtigte Folgen haben. Azure Monitor könnte in Ihrem Abonnement oder Ihrer Region unzuverlässig werden. Um zu lernen, wie Sie ein Überschreiten des Kontingents vermeiden können, siehe Design-Einschränkungen und Überlegungen.

Warum ist die Sammlung benutzerdefinierter Metrikdimensionen standardmäßig deaktiviert?

Application Insights deaktiviert standardmäßig die Sammlung benutzerdefinierter Metrikabmessungen. Das Speichern von benutzerdefinierten Metriken mit Dimensionen verursacht eine separate Abrechnung von Application Insights. Das Speichern nichtdimensionaler benutzerdefinierter Metriken bleibt bis zu einem Kontingent frei. Ausführliche Informationen finden Sie auf der Azure Monitor-Preisseite.

Erstellen von Diagrammen und Entdecken von Metriken

Verwenden Sie den Metrik-Explorer von Azure Monitor, um Diagramme aus voraggregierten und protokollbasierten und benutzerdefinierten Metriken darzustellen, und um Dashboards mit Diagrammen zu erstellen. Nachdem Sie die gewünschte Application Insights-Ressource ausgewählt haben, können Sie mit der Namespaceauswahl zwischen Metriken wechseln.

Preismodelle für Application Insights-Metriken

Die Erfassung von Metriken in Application Insights – unabhängig davon, ob diese protokollbasiert oder vorab aggregiert erfolgt – erzeugt Kosten. Diese Kosten hängen vom Umfang der erfassten Daten ab. Weitere Informationen finden Sie unter Azure Monitor Logs Preisdetails. Ihre benutzerdefinierten Metriken, einschließlich aller Dimensionen, werden immer im Application Insights-Protokollspeicher gespeichert. Darüber hinaus wird standardmäßig eine vorab aggregierte Version Ihrer Standardmetriken (ohne Dimensionen) an den Metrikspeicher weitergeleitet.

Wenn Sie die Option "Warnung für benutzerdefinierte Metrikabmessungen aktivieren " auswählen, um alle Dimensionen der voraggregierten Metriken im Metrikspeicher zu speichern, kann dies zu erhöhten Gebühren basierend auf benutzerdefinierten Metrikenpreisen führen.

Wichtig

Zeitreihenlimit: Jede Metrik kann nur bis zu 5.000 Zeitreihen innerhalb von 24 Stunden haben. Sobald dieser Grenzwert erreicht ist, werden alle Bemaßungswerte dieses metrischen Punkts durch die Konstante Maximum values reachedersetzt.
Kardinalitätsgrenzwert: Jede Dimension unterstützt eine begrenzte Anzahl eindeutiger Werte innerhalb eines siebentägigen Zeitraums. Wenn der Grenzwert erreicht ist, ersetzt Azure Monitor alle neuen Werte durch die Konstante Other values. In den folgenden Tabellen wird die Kardinalitätsgrenze für jede Dimension aufgeführt.

In den folgenden Abschnitten werden Metriken mit unterstützten Aggregationen und Dimensionen aufgelistet. Zu den Details der protokollbasierten Metriken gehören die zugrunde liegenden Kusto-Abfrageanweisungen. Aus Gründen der Einfachheit verwendet jede Abfrage Standardwerte für die Zeit granularität, den Diagrammtyp und manchmal die Geteilte Dimension, die die Verwendung der Abfrage in Log Analytics vereinfacht, ohne dass änderungen erforderlich sind.

Wenn Sie die gleiche Metrik im Metrik-Explorer darstellen, gibt es keine Standardwerte – die Abfrage wird dynamisch entsprechend Ihren Diagrammeinstellungen angepasst:

Der ausgewählte Zeitraum wird in eine where timestamp... Klausel übersetzt, um nur die Ereignisse aus dem ausgewählten Zeitraum auszuwählen. Beispielsweise enthält ein Diagramm, in dem Daten der letzten 24 Stunden angezeigt werden, die Abfrage | where timestamp > ago(24 h).
Die ausgewählte Zeitgranularität wird in die endgültige summarize ... by bin(timestamp, [time grain])-Klausel eingefügt.
Alle ausgewählten Filterabmessungen werden in where Klauseln übersetzt.
Die ausgewählte Dimension des geteilten Diagramms wird in eine summarize Eigenschaft übersetzt. Wenn Sie ihr Diagramm z. B. nach ___location teilen und mit einer Granularität von 5 Minuten darstellen, wird die summarize-Klausel zusammengefasst ... by bin(timestamp, 5 m), ___location.

Hinweis

Wenn Sie noch nicht mit der Kusto-Abfragesprache vertraut sind, müssen Sie zunächst die Kusto-Anweisungen kopieren und in den Log Analytics-Abfragebereich einfügen, ohne Änderungen vorzunehmen. Wählen Sie Ausführen aus, um ein einfaches Diagramm anzuzeigen. Wenn Sie mit der Syntax der Abfragesprache vertraut sind, können Sie damit beginnen, kleine Änderungen vorzunehmen und die Auswirkung Ihrer Änderung anzuzeigen. Das Untersuchen Ihrer eigenen Daten ist eine gute Möglichkeit, um die volle Leistungsfähigkeit von Log Analytics und Azure Monitor zu erkennen.

Wichtig

Wenn mehrere Aggregationen unterstützt werden, wird für die folgenden protokollbasierten Metriken die Aggregation kursiv im Kusto-Abfragebeispiel verwendet.

Verfügbarkeitsmetriken

Metriken der Kategorie „Verfügbarkeit“ ermöglichen es Ihnen, die Integrität Ihrer Webanwendung so anzuzeigen, wie sie an Punkten auf der ganzen Welt zu beobachten ist. Konfigurieren Sie die Verfügbarkeitstests, damit Sie Metriken aus dieser Kategorie verwenden können.

Norm
Protokollbasiert

Verfügbarkeit (availabilityResults/availabilityPercentage)

Die Metrik Verfügbarkeit zeigt den Prozentsatz der Webtestläufe, bei denen keine Probleme erkannt wurden. Der niedrigste mögliche Wert ist 0, der angibt, dass alle Webtests fehlgeschlagen sind. Der Wert 100 bedeutet, dass alle Webtestläufe die Überprüfungskriterien erfüllt haben.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Prozentsatz	Durchschnitt	`Run ___location`	`availabilityResult/___location`	50
Prozentsatz	Durchschnitt	`Test name`	`availabilityResult/name`	100

Verfügbarkeitstestdauer (availabilityResults/duration)

Die Metrik Verfügbarkeitstestdauer gibt an, wie lange die Ausführung des Webtests gedauert hat. Bei den mehrstufigen Webtests spiegelt die Metrik die gesamte Ausführungszeit aller Stufen wider.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Millisekunden	Avg, Max, Min	`Run ___location`	`availabilityResult/___location`	50
		`Test name`	`availabilityResult/name`	100
		`Test result`	`availabilityResult/success`	2

Verfügbarkeitstests (availabilityResults/count)

Die Metrik Verfügbarkeitstests spiegelt die Anzahl der von Azure Monitor ausgeführten Webtests wider.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl	Anzahl	`Run ___location`	`availabilityResult/___location`	50
		`Test name`	`availabilityResult/name`	100
		`Test result`	`availabilityResult/success`	2

Verfügbarkeit (availabilityResults/availabilityPercentage)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Prozentsatz	Durchschnitt	Alle Telemetriefelder

availabilityResults
| summarize ['availabilityResults/availabilityPercentage_avg'] = sum(todouble(success == 1) * 100) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Anzahl der Verfügbarkeitstestergebnisse (Verfügbarkeitsergebnisse/Anzahl)

Die Metrik Verfügbarkeitstests spiegelt die Anzahl der von Azure Monitor ausgeführten Webtests wider.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Summe	Alle Telemetriefelder

availabilityResults
| summarize ['availabilityResults/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Testdauer (availabilityResults/duration)

Die Metrik Verfügbarkeitstestdauer gibt an, wie lange die Ausführung des Webtests gedauert hat. Bei den mehrstufigen Webtests spiegelt die Metrik die gesamte Ausführungszeit aller Stufen wider.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

availabilityResults
| where notempty(duration)
| extend availabilityResult_duration = iif(itemType == 'availabilityResult', duration, todouble(''))
| summarize ['availabilityResults/duration_avg'] = sum(availabilityResult_duration) / sum(itemCount) by bin(timestamp, 5m)
| render timechart

Browsermetriken

Das Application Insights JavaScript SDK sammelt Browsermetriken von echten Endbenutzerbrowsern. Diese Metriken geben Ihnen wertvolle Einblicke in die Erfahrung Ihrer Benutzer mit Ihrer Web-App. Das SDK verwendet in der Regel keine Browsermetriken, sodass sie eine höhere Genauigkeit in Verwendungszahlen bieten. Im Gegensatz dazu verwenden serverseitige Metriken häufig Samplings, die ergebnisse verzerren können.

Hinweis

Um Browsermetriken zu erfassen, muss Ihre Anwendung mit dem Application Insights JavaScript SDK ausgestattet sein.

Norm
Protokollbasiert

Browser-Seitenladezeit (browserTimings/totalDuration)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Avg, Max, Min	Keine

Clientverarbeitungszeit (browserTiming/processingDuration)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Avg, Max, Min	Keine

Netzwerkverbindungszeit zum Laden der Seite (browserTimings/networkDuration)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Avg, Max, Min	Keine

Empfangszeit der Antwort (browserTimings/receiveDuration)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Avg, Max, Min	Keine

Sendeanforderungszeit (browserTimings/sendDuration)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Avg, Max, Min	Keine

Browser-Seitenladezeit (browserTimings/totalDuration)

Zeit ab der Benutzeranforderung, bis DOM, Stylesheets, Skripts und Bilder geladen werden.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

browserTimings
| where notempty(totalDuration)
| extend _sum = totalDuration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['browserTimings/totalDuration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Clientverarbeitungszeit (browserTiming/processingDuration)

Zeit zwischen dem Empfang des letzten Byte eines Dokuments und dem Laden des DOM. Asynchrone Anforderungen werden möglicherweise immer noch verarbeitet.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

browserTimings
| where notempty(processingDuration)
| extend _sum = processingDuration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['browserTimings/processingDuration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Netzwerkverbindungszeit zum Laden der Seite (browserTimings/networkDuration)

Zeit zwischen Benutzeranforderung und Netzwerkverbindung. Umfasst die Dns-Suche (Domain Name System) und die Transportverbindung.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

browserTimings
| where notempty(networkDuration)
| extend _sum = networkDuration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['browserTimings/networkDuration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Empfangszeit der Antwort (browserTimings/receiveDuration)

Zeit zwischen dem ersten und letzten Byte, oder bis zur Verbindungstrennung.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

browserTimings
| where notempty(receiveDuration)
| extend _sum = receiveDuration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['browserTimings/receiveDuration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Sendeanforderungszeit (browserTimings/sendDuration)

Zeit zwischen der Netzwerkverbindung und dem Empfang des ersten Byte.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

browserTimings
| where notempty(sendDuration)
| extend _sum = sendDuration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['browserTimings/sendDuration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Fehlermetriken

Die Metriken der Kategorie Fehler zeigen Probleme bei der Verarbeitung von Anforderungen, Abhängigkeitsaufrufen und ausgelösten Ausnahmen.

Norm
Protokollbasiert

Browserausnahmen (exceptions/browser)

Diese Metrik spiegelt die Anzahl der von Ihrem Anwendungscode im Browser ausgelösten Ausnahmen wider. Nur Ausnahmen, die mit einem trackException() Application Insights API-Aufruf verfolgt werden, sind in der Metrik enthalten.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl	Anzahl	`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100

Fehler bei Abhängigkeitsaufrufen (dependencies/failed)

Die Anzahl fehlerhafter Abhängigkeitsaufrufe

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl	Anzahl	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100
		`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100
		`Dependency performance`	`dependency/performanceBucket`	20
		`Dependency type`	`dependency/type`	100
		`Is traffic synthetic`	`operation/synthetic`	10
		`Result code`	`dependency/resultCode`	100
		`Target of dependency call`	`dependency/target`	100

Ausnahmen (Anzahl der Ausnahmen)

Jedes Mal, wenn Sie eine Ausnahme bei Application Insights protokollieren, erfolgt ein Aufruf der trackException()-Methode des SDK. Die Metrik „Ausnahmen“ zeigt die Anzahl der protokollierten Ausnahmen an.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl	Anzahl	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100
		`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100
		`Device type`	`client/type`	2

Fehlerhafte Anforderungen (requests/failed)

Die Anzahl der verfolgten Serveranforderungen, die als fehlgeschlagen markiert wurden. Standardmäßig kennzeichnet das Application Insights SDK automatisch jede Serveranforderung, die HTTP-Antwortcode 5xx oder 4xx (mit Ausnahme von 401) als fehlgeschlagene Anforderung zurückgegeben hat. Sie können diese Logik anpassen, indem Sie die Eigenschaft Erfolg des Anforderungstelemetrieelements in einem benutzerdefinierten Telemetrieinitialisierer ändern. Weitere Informationen zu verschiedenen Antwortcodes finden Sie unter Application Insights-Telemetriedatenmodell.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl	Anzahl	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100
		`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100
		`Is synthetic traffic`	`operation/synthetic`	10
		`Request performance`	`request/performanceBucket`	20
		`Result code`	`request/resultCode`	100

Serverausnahmen (exceptions/server)

Diese Metrik zeigt die Anzahl der Serverausnahmen.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl	Anzahl	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100
Anzahl	Anzahl	`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100

Browserausnahmen (exceptions/browser)

Hinweis

Beim Sampling gibt "itemCount" an, wie viele Telemetrieelemente ein einzelner Protokolldatensatz darstellt. Bei einer 25% Stichprobenentnahme stellt jeder protokollierte Datensatz vier Elemente dar (1 beibehalten + 3 herausgefiltert). Protokollbasierte Abfragen summieren alle itemCount-Werte, um sicherzustellen, dass die Metrik die Gesamtanzahl der tatsächlichen Ereignisse und nicht nur die Anzahl der gespeicherten Protokolldatensätze widerspiegelt.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Summe	Alle Telemetriefelder

exceptions
| where client_Type == 'Browser'
| summarize ['exceptions/browser_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Fehler bei Abhängigkeitsaufrufen (dependencies/failed)

Die Anzahl fehlerhafter Abhängigkeitsaufrufe

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Summe	Alle Telemetriefelder

dependencies
| where success == 'False'
| summarize ['dependencies/failed_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Ausnahmen (Anzahl der Ausnahmen)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Summe	Alle Telemetriefelder

exceptions
| summarize ['exceptions/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Fehlerhafte Anforderungen (requests/failed)

Die Anzahl der verfolgten Serveranforderungen, die als fehlgeschlagen markiert wurden. Standardmäßig markiert das Application Insights SDK automatisch jede Serveranforderung, die den HTTP-Antwortcode 5xx oder 4xx zurückgegeben hat, als fehlerhafte Anforderung. Sie können diese Logik anpassen, indem Sie die Eigenschaft Erfolg des Anforderungstelemetrieelements in einem benutzerdefinierten Telemetrieinitialisierer ändern.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Summe	Alle Telemetriefelder

requests
| where success == 'False'
| summarize ['requests/failed_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Serverausnahmen (exceptions/server)

Diese Metrik zeigt die Anzahl der Serverausnahmen.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Summe	Alle Telemetriefelder

exceptions
| where client_Type != 'Browser'
| summarize ['exceptions/server_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Leistungsindikatoren

Verwenden Sie Metriken in der Kategorie Leistungsindikatoren, um auf die von Application Insights erfassten Systemleistungsindikatoren zuzugreifen.

Norm
Protokollbasiert

Verfügbarer Speicher (performanceCounters/availableMemory)

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Megabytes / Gigabyte (datenabhängig)	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100

Ausnahmerate (performanceCounters/exceptionRate)

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100

Ausführungszeit der HTTP-Anforderung (performanceCounters/requestExecutionTime)

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Millisekunden	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100

HTTP-Anforderungsrate (Leistungsindikatoren/Anfragen pro Sekunde)

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anforderungen pro Sekunde	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100

HTTP-Anforderungen in der Anwendungswarteschlange (performanceCounters/requestsInQueue)

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100

Prozess-CPU (performanceCounters/processCpuPercentage)

Der Hostingprozess der überwachten App verbraucht einen Teil der gesamten Prozessorkapazität, und die Metrik zeigt, wie viel sie verwendet.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Prozentsatz	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100

Hinweis

Der Metrikbereich liegt zwischen 0 und 100 * n, wobei n für die Anzahl der verfügbaren CPU-Kerne steht. Beispielsweise kann der Metrikwert 200% die volle Auslastung von zwei CPU-Kernen oder einer halben Auslastung von vier CPU-Kernen usw. darstellen. Die Prozess-CPU Normalized ist eine alternative Metrik, die von vielen SDKs gesammelt wird, die denselben Wert darstellt, teilt sie jedoch durch die Anzahl der verfügbaren CPU-Kerne. Daher liegt der Bereich der Metrik normalisierte Prozess-CPU zwischen 0 und 100.

E/A-Rate des Prozesses (performanceCounters/processIOBytesPerSecond)

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Bytes pro Sekunde	Durchschnitt, Minimum, Maximum	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100

Private Bytes des Prozesses (performanceCounters/processPrivateBytes)

Menge des nicht gemeinsam genutzten Arbeitsspeichers, die der überwachte Prozess für seine Daten reserviert hat.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Byte	Durchschnitt, Minimum, Maximum	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100

Prozessorzeit (performanceCounters/processorCpuPercentage)

CPU-Auslastung durch alle Prozesse, die auf der überwachten Serverinstanz ausgeführt werden.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Prozentsatz	Durchschnitt, Minimum, Maximum	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100

Hinweis

Die Prozessorzeitmetrik ist für die in Azure App Services gehosteten Anwendungen nicht verfügbar. Verwenden Sie die Metrik Prozess-CPU, um die CPU-Auslastung der in App Services gehosteten Webanwendungen nachzuverfolgen.

Ausführungszeit der ASP.NET-Anforderung (performanceCounters/requestExecutionTime)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where ((category == "ASP.NET Applications" and counter == "Request Execution Time") or name == "requestExecutionTime")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/requestExecutionTime_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

ASP.NET-Anforderungsrate (performanceCounters/requestsPerSecond)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where ((category == "ASP.NET Applications" and counter == "Requests/Sec") or name == "requestsPerSecond")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/requestsPerSecond_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

ASP.NET-Anforderung in der Anwendungswarteschlange (performanceCounters/requestsInQueue)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where ((category == "ASP.NET Applications" and counter == "Requests In Application Queue") or name == "requestsInQueue")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/requestsInQueue_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Verfügbarer Speicher (performanceCounters/availableMemory)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Megabytes / Gigabyte (datenabhängig)	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where ((category == "Memory" and counter == "Available Bytes") or name == "memoryAvailableBytes")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/memoryAvailableBytes_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Ausnahmerate (performanceCounters/exceptionRate)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where ((category == ".NET CLR Exceptions" and counter == "# of Exceps Thrown / sec") or name == "exceptionsPerSecond")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/exceptionsPerSecond_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Garbage Collection (GC) GC Total Count (performanceCounters/GC-Gesamtzahl)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Durchschnitt, Min, Max, Eindeutig	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where name == "GC Total Count"
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/GC Total Count_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

GC Gesamtzeit (performanceCounters/GC Total Time)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Durchschnitt, Min, Max, Eindeutig	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where name == "GC Total Time"
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/GC Total Time_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Verwendeter Heapspeicher (MB) (performanceCounters/Heap Memory Used (MB))

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Megabytes / Gigabyte (datenabhängig)	Durchschnitt, Min, Max, Eindeutig	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where name == "Heap Memory Used (MB)"
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/Heap Memory Used (MB)_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Ausführungszeit der HTTP-Anforderung (performanceCounters/requestExecutionTime)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Durchschnitt, Minimum, Maximum	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where ((category == "ASP.NET Applications" and counter == "Request Execution Time") or name == "requestExecutionTime")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == "performanceCounter", value, todouble(''))
| summarize sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 1m)
| render timechart

HTTP-Anforderungsrate (Leistungsindikatoren/Anfragen pro Sekunde)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anforderungen pro Sekunde	Durchschnitt, Minimum, Maximum	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where ((category == "ASP.NET Applications" and counter == "Requests/Sec") or name == "requestsPerSecond")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == "performanceCounter", value, todouble(''))
| summarize sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 1m)
| render timechart

HTTP-Anforderungen in der Anwendungswarteschlange (performanceCounters/requestsInQueue)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Durchschnitt, Minimum, Maximum	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where ((category == "ASP.NET Applications" and counter == "Requests In Application Queue") or name == "requestsInQueue")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == "performanceCounter", value, todouble(''))
| summarize sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 1m)
| render timechart

Prozess-CPU (performanceCounters/processCpuPercentage)

Die Metrik zeigt, wie viel Prozessorkapazität der Hostingprozess Ihrer App verwendet.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Prozentsatz	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where ((category == "Process" and counter == "% Processor Time Normalized") or name == "processCpuPercentage")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/processCpuPercentage_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Hinweis

Prozess-CPU (alle Kerne) (performanceCounters/processCpuPercentageTotal)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Prozentsatz	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where ((category == "Process" and counter == "% Processor Time") or name == "processCpuPercentageTotal")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/processCpuPercentageTotal_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

E/A-Rate des Prozesses (performanceCounters/processIOBytesPerSecond)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Bytes pro Sekunde	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where ((category == "Process" and counter == "IO Data Bytes/sec") or name == "processIOBytesPerSecond")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/processIOBytesPerSecond_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Private Bytes des Prozesses (performanceCounters/processPrivateBytes)

Menge des nicht gemeinsam genutzten Arbeitsspeichers, die der überwachte Prozess für seine Daten reserviert hat.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Byte	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where ((category == "Process" and counter == "Private Bytes") or name == "processPrivateBytes")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/processPrivateBytes_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Prozessorzeit (performanceCounters/processorCpuPercentage)

CPU-Auslastung durch alle Prozesse, die auf der überwachten Serverinstanz ausgeführt werden.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Prozentsatz	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

Hinweis

performanceCounters
| where ((category == "Processor" and counter == "% Processor Time") or name == "processorCpuPercentage")
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/processorCpuPercentage_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Verdächtige Deadlock-Threads (performanceCounters/Suspected Deadlocked Threads)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Prozentsatz	Durchschnitt, Min, Max, Eindeutig	Alle Telemetriefelder

performanceCounters
| where name == "Suspected Deadlocked Threads"
| extend performanceCounter_value = iif(itemType == 'performanceCounter', value, todouble(''))
| summarize ['performanceCounters/Suspected Deadlocked Threads_avg'] = sum(performanceCounter_value) / count() by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Servermetriken

Norm
Protokollbasiert

Abhängigkeitsaufrufe (dependencies/count)

Diese Metrik bezieht sich auf die Anzahl der Abhängigkeitsaufrufe.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl	Anzahl	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100
		`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100
		`Dependency performance`	`dependency/performanceBucket`	20
		`Dependency type`	`dependency/type`	100
		`Is traffic synthetic`	`operation/synthetic`	10
		`Result code`	`request/resultCode`	2
		`Successful call`	`dependency/success`	100
		`Target of a dependency call`	`dependency/target`	100

Dauer der Abhängigkeit (Abhängigkeiten/Dauer)

Diese Metrik bezieht sich auf die Dauer von Abhängigkeitsanrufen.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Millisekunden	Avg, Max, Min	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100
		`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100
		`Dependency performance`	`dependency/performanceBucket`	20
		`Dependency type`	`dependency/type`	100
		`Is traffic synthetic`	`operation/synthetic`	10
		`Result code`	`request/resultCode`	100
		`Successful call`	`dependency/success`	2
		`Target of a dependency call`	`dependency/target`	100

Serveranforderungsrate (Anfragen/Sekunde)

Diese Metrik zeigt die Anzahl der eingehenden Serveranforderungen an, die Ihre Webanwendung empfängt.

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl pro Sekunde	Durchschnitt	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100
		`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100
		`Is traffic synthetic`	`operation/synthetic`	10
		`Request performance`	`request/performanceBucket`	20
		`Result code`	`request/resultCode`	100
		`Successful call`	`dependency/success`	2

Serveranforderungen (Anfragen/Zählung)

Maßeinheit	Aggregationen	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl	Anzahl	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100
		`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100
		`Is traffic synthetic`	`operation/synthetic`	10
		`Request performance`	`request/performanceBucket`	20
		`Result code`	`request/resultCode`	100
		`Successful call`	`dependency/success`	2

Serverreaktionszeit (Anfragen/Dauer)

Diese Metrik spiegelt die Zeit wider, die die Server für die Verarbeitung eingehender Anforderungen benötigt haben.

Millisekunden	Avg, Max, Min	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl	Anzahl	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100
		`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100
		`Is traffic synthetic`	`operation/synthetic`	10
		`Request performance`	`request/performanceBucket`	20
		`Result code`	`request/resultCode`	100
		`Successful call`	`dependency/success`	2

Abhängigkeitsaufrufe (dependencies/count)

Diese Metrik bezieht sich auf die Anzahl der Abhängigkeitsaufrufe.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Summe	Alle Telemetriefelder

dependencies
| summarize ['dependencies/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Dauer der Abhängigkeit (Abhängigkeiten/Dauer)

Diese Metrik bezieht sich auf die Dauer von Abhängigkeitsanrufen.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

dependencies
| where notempty(duration)
| extend dependency_duration = iif(itemType == 'dependency', duration, todouble(''))
| extend _sum = dependency_duration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['dependencies/duration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Serveranforderungen (Anfragen/Zählung)

Diese Metrik zeigt die Anzahl der eingehenden Serveranforderungen an, die Ihre Webanwendung empfängt.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Summe	Alle Telemetriefelder

requests
| summarize ['requests/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Serverreaktionszeit (Anfragen/Dauer)

Diese Metrik spiegelt die Zeit wider, die die Server für die Verarbeitung eingehender Anforderungen benötigt haben.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

requests
| where notempty(duration)
| extend request_duration = iif(itemType == 'request', duration, todouble(''))
| extend _sum = request_duration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['requests/duration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Nutzungsmetriken

Norm
Protokollbasiert

Ladezeit der Seitenansicht (pageViews/duration)

Diese Metrik bezieht sich auf die Zeit, die für das Laden von PageView-Ereignissen benötigt wurde.

Millisekunden	Avg, Max, Min	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Millisekunden	Avg, Max, Min	`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100
Millisekunden	Avg, Max, Min	`Is traffic synthetic`	`operation/synthetic`	10

Seitenaufrufe (pageViews/count)

Die Anzahl der PageView-Ereignisse, die mit der TrackPageView() Application Insights API protokolliert wurden.

Anzahl	Anzahl	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Millisekunden	Avg, Max, Min	`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100
Millisekunden	Avg, Max, Min	`Is traffic synthetic`	`operation/synthetic`	10

Überwachungen (traces/count)

Die Anzahl der mit dem TrackTrace() Application Insights API-Aufruf protokollierten Überwachungsanweisungen.

Anzahl	Anzahl	Name der Dimension (Metrik-Explorer)	Name der Dimension (Protokollanalyse)	Kardinalitätsgrenze
Anzahl	Anzahl	`Cloud role instance`	`cloud/roleInstance`	100
		`Cloud role name`	`cloud/roleName`	100
		`Is traffic synthetic`	`operation/synthetic`	10
		`Severity level`	`trace/severityLevel`	100

Ereignisse (customEvents/count)

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Summe	Alle Telemetriefelder

customEvents
| summarize ['customEvents/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Ladezeit der Seitenansicht (pageViews/duration)

Diese Metrik bezieht sich auf die Zeit, die für das Laden von PageView-Ereignissen benötigt wurde.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Millisekunden	Durchschnitt, Min, Max	Alle Telemetriefelder

pageViews
| where notempty(duration)
| extend pageView_duration = iif(itemType == 'pageView', duration, todouble(''))
| extend _sum = pageView_duration
| extend _count = itemCount
| extend _sum = _sum * _count
| summarize ['pageViews/duration_avg'] = sum(_sum) / sum(_count) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Seitenaufrufe (pageViews/count)

Die Anzahl der PageView-Ereignisse, die mit der TrackPageView() Application Insights API protokolliert wurden.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Summe	Alle Telemetriefelder

pageViews
| summarize ['pageViews/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Sitzungen (sessions/count)

Diese Metrik bezieht sich auf die Anzahl unterschiedlicher Sitzungsbezeichner (IDs).

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Einzigartig	Alle Telemetriefelder

union traces, requests, pageViews, dependencies, customEvents, availabilityResults, exceptions, customMetrics, browserTimings
| where notempty(session_Id)
| summarize ['sessions/count_unique'] = dcount(session_Id) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Überwachungen (traces/count)

Die Anzahl der mit dem TrackTrace() Application Insights API-Aufruf protokollierten Überwachungsanweisungen.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Summe	Alle Telemetriefelder

traces
| summarize ['traces/count_sum'] = sum(itemCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Benutzende (users/count)

Die Anzahl der unterschiedlichen Benutzer, die auf Ihre Anwendung zugegriffen haben. Die Genauigkeit dieser Metrik könnte durch Telemetrie-Sampling und -Filterung beeinträchtigt werden.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Einzigartig	Alle Telemetriefelder

union traces, requests, pageViews, dependencies, customEvents, availabilityResults, exceptions, customMetrics, browserTimings
| where notempty(user_Id)
| summarize ['users/count_unique'] = dcount(user_Id) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Benutzer, Authentifiziert (users/authenticated)

Die Anzahl der unterschiedlichen Benutzer, die sich bei Ihrer Anwendung authentifiziert haben.

Maßeinheit	Unterstützte Aggregationen	Unterstützte Dimensionen
Anzahl	Einzigartig	Alle Telemetriefelder

union traces, requests, pageViews, dependencies, customEvents, availabilityResults, exceptions, customMetrics, browserTimings
| where notempty(user_AuthenticatedId)
| summarize ['users/authenticated_unique'] = dcount(user_AuthenticatedId) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Benutzerdefinierte Metriken

Norm
Protokollbasiert

Gilt nicht für Standardmetriken.

Benutzerdefinierte Metriken werden sowohl im Metrikspeicher als auch in Protokollen gespeichert, sodass sie mithilfe von Kusto-Abfragen abgerufen werden können.

Wenn Sie Ihre Anwendung beispielsweise mit _telemetryClient.GetMetric("Sales Amount").TrackValue(saleAmount);GetMetric und TrackValue zum Nachverfolgen der benutzerdefinierten Metrik Umsatzbetrag instrumentieren, können Sie die folgenden Kusto-Abfragen für jede verfügbare Aggregation verwenden.

Durchschnitt (avg)

customMetrics
| where name == "Sales Amount"
| extend
    customMetric_valueSum = iif(itemType == 'customMetric', valueSum, todouble('')),
    customMetric_valueCount = iif(itemType == 'customMetric', valueCount, toint(''))
| summarize ['customMetrics/Sales Amount_avg'] = sum(customMetric_valueSum) / sum(customMetric_valueCount) by bin(timestamp, 15m)
| order by timestamp desc
| render timechart

Minimum (min)

customMetrics
| where name == "Sales Amount"
| extend customMetric_valueMin = iif(itemType == 'customMetric', valueMin, todouble(''))
| summarize ['customMetrics/Sales Amount_min'] = min(customMetric_valueMin) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Maximum (max)

customMetrics
| where name == "Sales Amount"
| extend customMetric_valueMax = iif(itemType == 'customMetric', valueMax, todouble(''))
| summarize ['customMetrics/Sales Amount_max'] = max(customMetric_valueMax) by bin(timestamp, 15m)
| render timechart

Summe (sum)

customMetrics
| where name == "Sales Amount"
| extend customMetric_valueSum = iif(itemType == 'customMetric', valueSum, todouble(''))
| summarize ['customMetrics/Sales Amount_sum'] = sum(customMetric_valueSum) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Anzahl (count)

customMetrics
| where name == "Sales Amount"
| extend customMetric_valueCount = iif(itemType == 'customMetric', valueCount, toint(''))
| summarize ['customMetrics/Sales Amount_count'] = sum(customMetric_valueCount) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Einzigartig (unique)

customMetrics
| where name == "Sales Amount"
| extend customMetric_value = iif(itemType == 'customMetric', value, todouble(''))
| summarize ['customMetrics/Sales Amount_unique'] = dcount(customMetric_value) by bin(timestamp, 15m)
| render barchart

Zugreifen auf protokollbasierte Metriken direkt mit der REST-API für Application Insights

Die Application Insights-REST-API ermöglicht das programmgesteuerte Abrufen von protokollbasierten Metriken. Außerdem enthält sie einen optionalen Parameter ai.include-query-payload, der beim Hinzufügen zu einer Abfragezeichenfolge die API auffordert, nicht nur die Daten der Zeitreihen zurückzugeben, sondern auch die Kusto Query Language (KQL)-Anweisung, die zum Abrufen verwendet wird. Dieser Parameter kann für Benutzer nützlich sein, die die Verbindung zwischen rohen Ereignissen in Log Analytics und der resultierenden protokollbasierten Metrik verstehen möchten.

Um direkt auf Ihre Daten zuzugreifen, übergeben Sie den Parameter ai.include-query-payload in einer Abfrage mithilfe von KQL an die Application Insights-API.

Hinweis

Zum Abrufen der zugrunde liegende Protokollabfrage müssen DEMO_APP und DEMO_KEYnicht ersetzt werden. Wenn Sie nur die KQL-Anweisung und nicht die Zeitreihendaten Ihrer eigenen Anwendung abrufen möchten, können Sie sie direkt in die Suchleiste ihres Browsers kopieren und einfügen.

api.applicationinsights.io/v1/apps/DEMO_APP/metrics/users/authenticated?api_key=DEMO_KEY&prefer=ai.include-query-payload

Dieses Beispiel zeigt eine KQL-Rückgabe-Anweisung für die Metrik Authenticated Users. In diesem Beispiel "users/authenticated" ist die Metrik-ID angegeben.

output
{
    "value": {
        "start": "2024-06-21T09:14:25.450Z",
        "end": "2024-06-21T21:14:25.450Z",
        "users/authenticated": {
            "unique": 0
        }
    },
    "@ai.query": "union (traces | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (requests | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (pageViews | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (dependencies | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (customEvents | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (availabilityResults | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (exceptions | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (customMetrics | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)), (browserTimings | where timestamp >= datetime(2024-06-21T09:14:25.450Z) and timestamp < datetime(2024-06-21T21:14:25.450Z)) | where notempty(user_AuthenticatedId) | summarize ['users/authenticated_unique'] = dcount(user_AuthenticatedId)"
}

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Warum ist die Sammlung benutzerdefinierter Metrikdimensionen standardmäßig deaktiviert?

Erstellen von Diagrammen und Entdecken von Metriken

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Verfügbare Metriken

Verfügbarkeitsmetriken

Verfügbarkeit (availabilityResults/availabilityPercentage)

Verfügbarkeitstestdauer (availabilityResults/duration)

Verfügbarkeitstests (availabilityResults/count)

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Browser-Seitenladezeit (browserTimings/totalDuration)

Clientverarbeitungszeit (browserTiming/processingDuration)

Netzwerkverbindungszeit zum Laden der Seite (browserTimings/networkDuration)

Empfangszeit der Antwort (browserTimings/receiveDuration)

Sendeanforderungszeit (browserTimings/sendDuration)

Fehlermetriken

Browserausnahmen (exceptions/browser)

Fehler bei Abhängigkeitsaufrufen (dependencies/failed)

Ausnahmen (Anzahl der Ausnahmen)

Fehlerhafte Anforderungen (requests/failed)

Serverausnahmen (exceptions/server)

Leistungsindikatoren

Verfügbarer Speicher (performanceCounters/availableMemory)

Ausnahmerate (performanceCounters/exceptionRate)

Ausführungszeit der HTTP-Anforderung (performanceCounters/requestExecutionTime)

HTTP-Anforderungsrate (Leistungsindikatoren/Anfragen pro Sekunde)

HTTP-Anforderungen in der Anwendungswarteschlange (performanceCounters/requestsInQueue)

Prozess-CPU (performanceCounters/processCpuPercentage)

E/A-Rate des Prozesses (performanceCounters/processIOBytesPerSecond)

Private Bytes des Prozesses (performanceCounters/processPrivateBytes)

Prozessorzeit (performanceCounters/processorCpuPercentage)

Servermetriken

Abhängigkeitsaufrufe (dependencies/count)

Dauer der Abhängigkeit (Abhängigkeiten/Dauer)

Serveranforderungsrate (Anfragen/Sekunde)

Serveranforderungen (Anfragen/Zählung)

Serverreaktionszeit (Anfragen/Dauer)

Nutzungsmetriken

Ladezeit der Seitenansicht (pageViews/duration)

Seitenaufrufe (pageViews/count)

Überwachungen (traces/count)

Benutzerdefinierte Metriken

Zugreifen auf protokollbasierte Metriken direkt mit der REST-API für Application Insights

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