귀사의 .NET 7 웹 API는 각 마이크로서비스에서 Application Insights SDK를 사용합니다. 트래픽 급증 시 수집 비용이 빠르게 증가하고, 팀은 서비스 전반에 걸쳐 종단 간 트랜잭션 진단을 유지하는 데 어려움을 겪습니다. Azure 포털 규칙을 변경하지 않고도 급증 시 원격 분석 볼륨이 자동으로 축소되도록 하면서 요청/예외 수를 정확하게 유지하고 분산 추적 상관 관계를 유지하려고 합니다. 무엇을 구현해야 할까요?

적응 샘플링은 트래픽 급증 시 원격 분석 볼륨을 자동으로 줄여 수집 비용을 관리하면서도 요청 및 예외와 같은 중요한 원격 분석의 정확도를 유지합니다. 또한 분산 추적 상관 관계를 보존하여 종단 간 진단을 가능하게 합니다. 역할별 일관된 설정은 마이크로서비스 전반에 걸쳐 균일한 샘플링 동작을 보장합니다. 고정 비율 샘플링은 트래픽 급증 시에도 원격 분석 볼륨을 일정하게 줄이지만, 원격 분석 볼륨이 급증할 때 비용을 효과적으로 관리하지 못할 수 있습니다. 수집 샘플링은 SDK 수준이 아닌 수집 엔드포인트에서 발생하므로 분산 추적 상관 관계가 손실될 수 있습니다. 샘플링을 비활성화하면 비용이 크게 증가하고 메트릭 집계만으로는 상세한 종단 간 진단을 제공하지 못합니다.