Aplikacja ASP.NET Core z pakietem SDK Application Insights generuje serie danych telemetrycznych, które powodują błędy pozyskiwania. Musisz zmniejszyć ilość danych telemetrycznych i koszty, jednocześnie zapewniając możliwość korelacji żądań/odpowiedzi HTTP. Które podejście należy zastosować?

Prawidłowa odpowiedź to wyłączenie próbkowania adaptacyjnego i włączenie oraz skonfigurowanie modułu próbkowania o stałej szybkości. Próbkowanie jest kluczową metodą redukcji ilości danych telemetrycznych i kosztów w Application Insights, jednocześnie zachowując możliwość korelacji żądań. Próbkowanie adaptacyjne automatycznie dostosowuje współczynnik próbkowania, ale może być mniej przewidywalne. Próbkowanie o stałej szybkości pozwala na precyzyjne określenie procentu zbieranych danych, co daje większą kontrolę nad ilością danych i kosztami, nadal zapewniając korelację. Pozostałe opcje są nieprawidłowe: Konfiguracja reguły zbierania danych (DCR) z filtrem KQL działa na poziomie pozyskiwania do Log Analytics, czyli po zebraniu danych, co nie redukuje ich ilości u źródła ani kosztów transmisji. Ustawienie dziennego limitu w obszarze roboczym Log Analytics ogranicza ilość przechowywanych danych, ale nie zmniejsza ilości danych telemetrycznych generowanych i przesyłanych do Application Insights, co nie rozwiązuje problemu błędów pozyskiwania ani kosztów transmisji. Konfiguracja obiektu TelemetryConfiguration i zwiększenie interwału agregacji metryk dotyczy metryk, a nie wszystkich danych telemetrycznych (takich jak żądania, zależności, wyjątki), więc nie jest to kompleksowe rozwiązanie problemu nadmiernej ilości danych.