Un'app ASP.NET Core con l'SDK di Application Insights sta producendo raffiche di telemetria che causano errori di ingestione. È necessario ridurre il volume e i costi della telemetria, assicurando al contempo che la correlazione richiesta/risposta HTTP rimanga possibile. Quale approccio si dovrebbe usare?

La risposta corretta è disabilitare il campionamento adattivo e abilitare il campionamento a tasso fisso. Il campionamento è il metodo più efficace per ridurre il volume della telemetria, mantenendo la correlazione richiesta/risposta HTTP. Il campionamento a tasso fisso consente di definire una percentuale specifica di telemetria da inviare, riducendo i costi e il volume. Disabilitare il campionamento adattivo è necessario perché altrimenti Application Insights potrebbe regolare dinamicamente la frequenza di campionamento, vanificando l'impostazione fissa. Configurare una DCR con un filtro KQL sui dati in ingresso è un'opzione per filtrare i dati, ma non riduce il volume di ingestione iniziale e potrebbe non essere efficiente come il campionamento per raffiche di telemetria. Impostare un limite giornaliero sull'area di lavoro di Log Analytics bloccherebbe l'ingestione una volta raggiunto il limite, causando perdita di dati e non una riduzione controllata. Aumentare l'intervallo di aggregazione delle metriche ridurrebbe il volume delle metriche, ma non della telemetria generale (richieste, dipendenze, tracce) e non risolverebbe il problema delle raffiche.