适用于 JavaScript 的 Azure Monitor OpenTelemetry

入门指南

安装软件包

npm install @azure/monitor-opentelemetry

当前支持的环境

• LTS 版本的 Node.js

• OpenTelemetry 支持的运行时

警告： 此 SDK 仅适用于 Node.js 环境。 将 Application Insights JavaScript SDK 用于 Web 和浏览器方案。

有关详细信息，请参阅我们的 支持策略。

先决条件

• 一个 Azure 订阅
• Application Insights 工作区

启用 Azure Monitor OpenTelemetry 客户端

重要：useAzureMonitor 必须在导入任何其他内容 之前 调用。 如果先导入其他库，则可能会导致遥测丢失。

import { AzureMonitorOpenTelemetryOptions, useAzureMonitor } from "@azure/monitor-opentelemetry";

const options: AzureMonitorOpenTelemetryOptions = {
  azureMonitorExporterOptions: {
    connectionString:
      process.env["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"] || "<your connection string>",
  },
};
useAzureMonitor(options);

• 可以使用环境变量 APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING.

配置

import { resourceFromAttributes } from "@opentelemetry/resources";
import { AzureMonitorOpenTelemetryOptions, useAzureMonitor } from "@azure/monitor-opentelemetry";

const resource = resourceFromAttributes({ testAttribute: "testValue" });
const options: AzureMonitorOpenTelemetryOptions = {
  azureMonitorExporterOptions: {
    // Offline storage
    storageDirectory: "c://azureMonitor",
    // Automatic retries
    disableOfflineStorage: false,
    // Application Insights Connection String
    connectionString:
      process.env["APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING"] || "<your connection string>",
  },
  samplingRatio: 1,
  instrumentationOptions: {
    // Instrumentations generating traces
    azureSdk: { enabled: true },
    http: { enabled: true },
    mongoDb: { enabled: true },
    mySql: { enabled: true },
    postgreSql: { enabled: true },
    redis: { enabled: true },
    redis4: { enabled: true },
    // Instrumentations generating logs
    bunyan: { enabled: true },
    winston: { enabled: true },
  },
  enableLiveMetrics: true,
  enableStandardMetrics: true,
  browserSdkLoaderOptions: {
    enabled: false,
    connectionString: "",
  },
  resource: resource,
  logRecordProcessors: [],
  spanProcessors: [],
};
useAzureMonitor(options);

{
  http: { enabled: true },
  azureSdk: { enabled: false },
  mongoDb: { enabled: false },
  mySql: { enabled: false },
  postgreSql: { enabled: false },
  redis: { enabled: false },
  bunyan: { enabled: false }, 
  winston: { enabled: false } 
}
      

        
{ 
  enabled: false, 
  connectionString: "" 
}
        
      

可以使用位于包安装文件夹根@azure/monitor-opentelemetry文件夹下的配置文件applicationinsights.json设置选项，例如：node_modules/@azure/monitor-opentelemetry。 这些配置值将应用于所有 AzureMonitorOpenTelemetryClient 实例。

{
    "samplingRatio": 0.8,
    "enableStandardMetrics": true,
    "enableLiveMetrics": true,
    "instrumentationOptions":{
        "azureSdk": {
            "enabled": false
        }
    },
    ...
}

可以使用 APPLICATIONINSIGHTS_CONFIGURATION_FILE environment variable 提供自定义 JSON 文件。

process.env["APPLICATIONINSIGHTS_CONFIGURATION_FILE"] = "path/to/customConfig.json";

仪表库

以下 OpenTelemetry 检测库包含在 Azure Monitor OpenTelemetry 中。

警告： 插桩库基于实验性 OpenTelemetry 规范。 Microsoft 的预览版 支持承诺是确保以下库向 Azure Monitor Application Insights 发出数据，但中断性变更或实验性映射可能会阻止某些数据元素。

分布式跟踪

• HTTP/HTTPS 协议
• MongoDB
• MySQL
• Postgres
• 雷迪斯
• Redis-4 （雷迪斯 4）
• Azure 开发工具包

指标

• HTTP/HTTPS 协议

日志

• 班扬

• 温斯顿

此处提供了其他 OpenTelemetry 检测，可以使用 AzureMonitorOpenTelemetryClient 中的 TracerProvider 添加这些检测。

import { useAzureMonitor } from "@azure/monitor-opentelemetry";
import { registerInstrumentations } from "@opentelemetry/instrumentation";
import { trace, metrics } from "@opentelemetry/api";
import { ExpressInstrumentation } from "@opentelemetry/instrumentation-express";

useAzureMonitor();
registerInstrumentations({
  tracerProvider: trace.getTracerProvider(),
  meterProvider: metrics.getMeterProvider(),
  instrumentations: [new ExpressInstrumentation()],
});

Application Insights 浏览器 SDK 加载程序

当满足以下条件时，Application Insights 浏览器 SDK 加载程序允许将 Web SDK 注入节点服务器响应：

• 响应的状态代码为 200。
• 响应方法为 GET。
• 服务器响应具有 Conent-Type html 标头。
• Server resonse 同时包含 and 标签。
• 响应不包含当前的 /backup Web Instrumentation CDN 终结点。 （此处为当前和备份 Web 仪表 CDN 端点）

有关浏览器 SDK 加载程序使用的更多信息， 请参阅此处。

设置云角色名称和云角色实例

您可以通过 OpenTelemetry Resource 属性设置 Cloud Role Name 和 Cloud Role Instance。

import {
  ATTR_SERVICE_NAME,
  SEMRESATTRS_SERVICE_NAMESPACE,
  SEMRESATTRS_SERVICE_INSTANCE_ID,
} from "@opentelemetry/semantic-conventions";
import { AzureMonitorOpenTelemetryOptions, useAzureMonitor } from "@azure/monitor-opentelemetry";

// ----------------------------------------
// Setting role name and role instance
// ----------------------------------------
const customResource = Resource.EMPTY;
customResource.attributes[ATTR_SERVICE_NAME] = "my-helloworld-service";
customResource.attributes[SEMRESATTRS_SERVICE_NAMESPACE] = "my-namespace";
customResource.attributes[SEMRESATTRS_SERVICE_INSTANCE_ID] = "my-instance";

const options: AzureMonitorOpenTelemetryOptions = { resource: customResource };
useAzureMonitor(options);

有关资源的标准属性的信息，请参阅 资源语义约定。

修改遥测

本部分介绍如何修改遥测。

添加范围属性

若要添加范围属性，请使用以下两种方法之一：

• 使用检测库提供的选项。
• 添加自定义范围处理器。

这些属性可能包括向遥测添加自定义属性。

提示： 使用插桩库提供的选项（如果可用）的优点是整个上下文都可用。 因此，用户可以选择添加或筛选更多属性。 例如，HttpClient 检测库中的扩充选项允许用户访问 httpRequestMessage 本身。 他们可以从中选择任何内容并将其存储为属性。

向 Trace 添加自定义属性

你添加到范围的任何属性都将导出为自定义属性。

使用自定义处理器：

import { SpanProcessor, ReadableSpan } from "@opentelemetry/sdk-trace-base";
import { Span } from "@opentelemetry/api";
import { SEMATTRS_HTTP_CLIENT_IP } from "@opentelemetry/semantic-conventions";
import { AzureMonitorOpenTelemetryOptions, useAzureMonitor } from "@azure/monitor-opentelemetry";

class SpanEnrichingProcessor implements SpanProcessor {
  async forceFlush(): Promise<void> {
    // Flush code here
  }
  async shutdown(): Promise<void> {
    // shutdown code here
  }
  onStart(_span: Span): void {}
  onEnd(span: ReadableSpan): void {
    span.attributes["CustomDimension1"] = "value1";
    span.attributes["CustomDimension2"] = "value2";
    span.attributes[SEMATTRS_HTTP_CLIENT_IP] = "<IP Address>";
  }
}

// Enable Azure Monitor integration.
const options: AzureMonitorOpenTelemetryOptions = {
  // Add the SpanEnrichingProcessor
  spanProcessors: [new SpanEnrichingProcessor()],
};

useAzureMonitor(options);

将作名称添加到跟踪和日志

使用自定义 span 处理器和日志记录处理器，以便将请求中的作名称附加到依赖项和日志并与之关联。

import { SpanProcessor, ReadableSpan } from "@opentelemetry/sdk-trace-base";
import { Span, Context, trace } from "@opentelemetry/api";
import { AI_OPERATION_NAME } from "@azure/monitor-opentelemetry-exporter";
import { LogRecordProcessor, LogRecord } from "@opentelemetry/sdk-logs";
import { AzureMonitorOpenTelemetryOptions, useAzureMonitor } from "@azure/monitor-opentelemetry";

class SpanEnrichingProcessor implements SpanProcessor {
  async forceFlush(): Promise<void> {
    // Flush code here
  }
  async shutdown(): Promise<void> {
    // shutdown code here
  }
  onStart(_span: Span, _context: Context): void {
    const parentSpan = trace.getSpan(_context);
    if (parentSpan && "name" in parentSpan) {
      // If the parent span has a name we can assume it is a ReadableSpan and cast it.
      _span.setAttribute(AI_OPERATION_NAME, (parentSpan as unknown as ReadableSpan).name);
    }
  }
  onEnd(_span: ReadableSpan): void {}
}

class LogRecordEnrichingProcessor implements LogRecordProcessor {
  async forceFlush(): Promise<void> {
    // Flush code here
  }
  async shutdown(): Promise<void> {
    // shutdown code here
  }
  onEmit(_logRecord: LogRecord, _context: Context): void {
    const parentSpan = trace.getSpan(_context);
    if (parentSpan && "name" in parentSpan) {
      // If the parent span has a name we can assume it is a ReadableSpan and cast it.
      _logRecord.setAttribute(AI_OPERATION_NAME, (parentSpan as unknown as ReadableSpan).name);
    }
  }
}

// Enable Azure Monitor integration.
const options: AzureMonitorOpenTelemetryOptions = {
  // Add the SpanEnrichingProcessor
  spanProcessors: [new SpanEnrichingProcessor()],
  logRecordProcessors: [new LogRecordEnrichingProcessor()],
};

useAzureMonitor(options);

筛选遥测数据

您可以使用以下方法在遥测数据离开应用程序之前筛选掉它。

1. 排除许多 HTTP 检测库提供的 URL 选项。

   以下示例演示如何使用 HTTP/HTTPS 监控库排除被跟踪的某个 URL：

   import { HttpInstrumentationConfig } from "@opentelemetry/instrumentation-http";
   import { IncomingMessage, RequestOptions } from "node:http";
   import { AzureMonitorOpenTelemetryOptions, useAzureMonitor } from "@azure/monitor-opentelemetry";
   
   const httpInstrumentationConfig: HttpInstrumentationConfig = {
     enabled: true,
     ignoreIncomingRequestHook: (request: IncomingMessage) => {
       // Ignore OPTIONS incoming requests
       if (request.method === "OPTIONS") {
         return true;
       }
       return false;
     },
     ignoreOutgoingRequestHook: (options: RequestOptions) => {
       // Ignore outgoing requests with /test path
       if (options.path === "/test") {
         return true;
       }
       return false;
     },
   };
   
   const options: AzureMonitorOpenTelemetryOptions = {
     instrumentationOptions: {
       http: httpInstrumentationConfig,
     },
   };
   
   useAzureMonitor(options);
   

2. 使用自定义处理器。 你可以使用自定义范围处理器来排除导出某些范围。 若要将范围标记为不导出，请将 TraceFlag 设置为 DEFAULT。 使用添加 自定义属性示例，但替换以下代码行：

   import { SpanProcessor, ReadableSpan } from "@opentelemetry/sdk-trace-base";
   import { Span, Context, SpanKind, TraceFlags } from "@opentelemetry/api";
   
   class SpanEnrichingProcessor implements SpanProcessor {
     async forceFlush(): Promise<void> {
       // Force flush code here
     }
     onStart(_span: Span, _parentContext: Context): void {
       // Normal code here
     }
     async shutdown(): Promise<void> {
       // Shutdown code here
     }
     onEnd(span: ReadableSpan): void {
       if (span.kind === SpanKind.INTERNAL) {
         span.spanContext().traceFlags = TraceFlags.NONE;
       }
     }
   }
   

自定义遥测

本部分介绍如何从应用程序收集自定义遥测数据。

添加自定义指标

您可能希望收集的指标超出 检测库收集的指标。

OpenTelemetry API 提供了六个指标“工具”来涵盖各种指标场景，在 Metrics Explorer 中可视化指标时，您需要选择正确的“聚合类型”。 使用 OpenTelemetry 指标 API 发送指标和使用检测库时，此要求是正确的。

下表显示了每个 OpenTelemetry Metric Instruments 的建议聚合类型]。

谨慎： 超出表中所示值的聚合类型通常没有意义。

OpenTelemetry 规范详细描述了这些工具，并提供了何时使用每种工具的示例。

import { useAzureMonitor } from "@azure/monitor-opentelemetry";
import { metrics, ObservableResult } from "@opentelemetry/api";

useAzureMonitor();
const meter = metrics.getMeter("testMeter");

const histogram = meter.createHistogram("histogram");
const counter = meter.createCounter("counter");
const gauge = meter.createObservableGauge("gauge");
gauge.addCallback((observableResult: ObservableResult) => {
  const randomNumber = Math.floor(Math.random() * 100);
  observableResult.observe(randomNumber, { testKey: "testValue" });
});

histogram.record(1, { testKey: "testValue" });
histogram.record(30, { testKey: "testValue2" });
histogram.record(100, { testKey2: "testValue" });

counter.add(1, { testKey: "testValue" });
counter.add(5, { testKey2: "testValue" });
counter.add(3, { testKey: "testValue2" });

添加自定义例外

选择检测库会自动支持 Application Insights 的异常。 但是，您可能希望手动报告超出插桩库报告的异常。 例如，您的代码捕获的异常通常 不会 报告，您可能希望报告它们，从而在相关体验（包括故障边栏选项卡和端到端事务视图）中引起对它们的注意。

import { useAzureMonitor } from "@azure/monitor-opentelemetry";
import { trace, Exception } from "@opentelemetry/api";

useAzureMonitor();
const tracer = trace.getTracer("testMeter");

const span = tracer.startSpan("hello");
try {
  throw new Error("Test Error");
} catch (error) {
  span.recordException(error as Exception);
}

故障排除

自我诊断

Azure Monitor OpenTelemetry 将 OpenTelemetry API 记录器用于内部日志。 要启用它，请使用以下代码：

import { useAzureMonitor } from "@azure/monitor-opentelemetry";

process.env["APPLICATIONINSIGHTS_INSTRUMENTATION_LOGGING_LEVEL"] = "VERBOSE";
process.env["APPLICATIONINSIGHTS_LOG_DESTINATION"] = "file";
process.env["APPLICATIONINSIGHTS_LOGDIR"] = "path/to/logs";

useAzureMonitor();

APPLICATIONINSIGHTS_INSTRUMENTATION_LOGGING_LEVEL环境变量可用于设置所需的日志级别，支持以下值：NONE、、ERROR、 ALLWARNINFODEBUGVERBOSE 和 .

可以使用APPLICATIONINSIGHTS_LOG_DESTINATION环境变量将日志放入本地文件，支持的值为 file 和 file+console，默认情况下会在 tmp 文件夹中生成一个名为 applicationinsights.log 的文件，包括 *nix 和 USERDIR/AppData/Local/Temp Windows 的所有日志/tmp。 日志目录可以使用 APPLICATIONINSIGHTS_LOGDIR 环境变量进行配置。

例子

有关一些冠军场景的完整示例，请参阅文件夹 samples/ 。

关键概念

有关 OpenTelemetry 项目的更多信息，请查看 OpenTelemetry 规范。

插件注册表

要查看是否已为您正在使用的库制作插件，请查看 OpenTelemetry 注册表。

如果您在注册表中找不到您的库，请随时在 上 opentelemetry-js-contrib建议新的插件请求。

贡献

若要参与此库，请阅读 贡献指南 了解有关如何生成和测试代码的详细信息。