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Telemetry
統合ガイド

Azure 関数 Telemetry

Azure Functions HTTP、タイマー、キュー、呼び出し、再試行、待機時間、リリース、顧客への影響のコンテキストを含むイベント トリガーの結果を追跡します。

レビュー者 Telemetry 製品チーム . インストルメンテーション契約、プライバシー境界、および実装ガイダンス. 基準と所有権を確認する

役に立つ
  • サーバーレス機能の信頼性
  • トリガーされたジョブの監視
  • 再試行と有害メッセージの分析
実装の証拠

Azure Functions Telemetry: 境界から検証された行まで

制御されたアプリケーション境界で Azure Functions Telemetry を使用し、イベント コントラクトを小さく保ち、集約ビューを構築する前に既知の結果を検証します。

  1. 1

    結果を選択してください

    サーバーレス機能の信頼性

  2. 2

    契約を定義する

    invocation_id、function_name、trigger_type、ワークフロー、リージョン、リリース

  3. 3

    境界を計測する

    Azure Functions の再試行動作はトリガーによって異なるため、トリガーの種類を記録し、ハンドラーで使用できる呼び出しコンテキストを使用します。

  4. 4

    証拠を検証する

    Exercise a known fixture, then inspect azure_function_completed for one correctly typed terminal row.

始める前に

前提条件と境界

  • 呼び出しハンドラーの外部で初期化された telemetry-sh を使用した Azure Functions アプリ
  • 安定した関数、トリガー、ワークフロー、リリース、および環境の名前
  • 各トリガータイプと冪等なダウンストリーム作業の再試行ポリシーをレビューしました。

配信設定

サーバー側のインストールと初期化

サーバー専用コードで telemetry-sh をインポートし、process.env.TELEMETRY_API_KEY で一度初期化します。 ブラウザ バンドル、クライアントに表示される環境変数、ソース管理、ログ、および例外メッセージに取り込み資格情報が含まれないようにします。

azure-functions-インストール

npmのインストール

bash
npm install telemetry-sh
  1. 1制限されたネットワーク動作を持つ再利用可能なサーバー側配信クライアントを 1 つ準備します。
  2. 2成功、失敗、再試行、またはタイムアウトの境界に結果イベントを追加します。
  3. 3アラートを有効にする前に、制御されたフィクスチャを送信し、保存されている行を検査します。

スニペット

1 つの構造化されたイベントから始める

ワークフローが完了、失敗、または再試行される場所にこの図形を追加します。次に、実際のフィールドからダッシュボードを構築します。

azure-functions

Azure Functions Telemetryイベント

javascript
await telemetry.log("azure_function_completed", {
  invocation_id: context.invocationId,
  function_name: "processBillingSync",
  trigger_type: "service_bus",
  workflow: "billing_sync",
  status: "success",
  attempt: deliveryCount,
  duration_ms: Math.round(performance.now() - startedAt),
  item_count: processedItems,
  retry_scheduled: false,
  environment: process.env.AZURE_FUNCTIONS_ENVIRONMENT,
  release: process.env.APP_RELEASE,
});

イベント契約

invocation_id、function_name、trigger_type、ワークフロー、リージョン、リリース

ステータス、試行、duration_ms、item_count、retry_scheduled、および error_type

message_id、route_template、account_id、依存関係、および環境

実装のチェックポイント

チェックポイント 1

Azure Functions の再試行動作はトリガーによって異なるため、トリガーの種類を記録し、ハンドラーで使用できる呼び出しコンテキストを使用します。

チェックポイント 2

テレメトリ配信の失敗を機能の失敗に変えることなく、finally パスでターミナル アプリケーションの結果を出力します。

チェックポイント 3

トリガーのペイロード、バインディング データ、接続文字列、認可値、および無制限の例外メッセージをイベントから遠ざけます。

検証

イベントが到着したことを証明する

既知の成功例と失敗例を実行した後、これを実行します。最終的なイベント コントラクトがスニペットと異なる場合は、フォールバック テーブル名を置き換えます。

azure-functions-検証

Azure Functions Telemetry 検証クエリ

sql
SELECT *
FROM azure_function_completed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;
論理結果ごとに 1 つのターミナル行を、予想されるステータス、識別子、単位、および UTC 時刻とともに確認します。
推論されたスキーマを検査し、再試行によってフィールド タイプが変更されたり、新しい論理イベント ID が生成されたりしないことを確認します。
保存されたフィールドで認証情報、生のペイロード、プロンプト、プライベート コンテンツ、および無制限のエラー メッセージを検索します。
ダッシュボードを完了として扱う前に、プロバイダーのタイムアウト、取り込みの拒否、およびプロセスのシャットダウンを実行します。

実装の参考資料

新しい運用パスを有効にする前に、イベント契約、データ安全性に関するガイダンス、上流の主要ドキュメントを確認してください。

生産境界

結果イベントを小さく、回復可能なものに保つ

このパターンが提供するのは、

  • 上流のワークフローの横にある、制限付きの SQL 対応の結果。
  • ダッシュボード、アラート、およびイベント間の相関関係の安定したフィールド。
  • 成功、失敗、再試行、タイムアウトの動作を検証するためのフィクスチャ駆動のパス。

このパターンでは提供されません

  • OTLP エクスポーター、自動収集パイプライン、または詳細なトレースと診断ログの代替。
  • ペイロードにイベント ID が含まれているという理由だけで、1 回だけ配信されます。
  • 生のプロバイダー ペイロード、ユーザー コンテンツ、資格情報、または規制されたデータを収集する許可。

イベントスキーマの開始点

クエリまたはスニペットを運用環境に適用する前に、行粒度、出力境界、必要なタイプ、プライバシー クラス、サンプル ペイロード、および検証チェックリストを確認してください。

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