Intelligente Erkennung – Leistungsabweichungen

Hinweis

Sie können Ihre Application Insight-Ressourcen zu der auf Warnungen basierenden intelligenten Erkennung (Vorschauversion) migrieren. Bei der Migration werden Warnungsregeln für die verschiedenen Module der intelligenten Erkennung erstellt. Nach der Erstellung können Sie diese Regeln wie alle anderen Azure Monitor-Warnungsregeln verwalten und konfigurieren. Sie können auch Aktionsgruppen für diese Regeln konfigurieren, was mehrere Methoden für das Ausführen von Aktionen oder für das Auslösen von Benachrichtigungen bei neuen Erkennungen ermöglicht.

Weitere Informationen zum Migrationsprozess finden Sie unter Migration zu intelligenten Erkennungswarnungen.

Application Insights analysiert die Leistung Ihrer Webanwendung automatisch und kann Sie vor potenziellen Problemen warnen.

Für dieses Feature müssen Sie lediglich Ihre App in der von Ihnen unterstützten Sprache für Application Insights konfigurieren. Sie ist aktiv, wenn Ihre App genügend Telemetriedaten generiert.

Wann erhalte ich eine Benachrichtigung der intelligenten Erkennung?

Application Insights hat festgestellt, dass die Leistung Ihrer Anwendung auf eine der folgenden Weisen beeinträchtigt wird:

  • Beeinträchtigte Antwortzeit – Ihre App reagiert langsamer auf Anforderungen als gewöhnlich. Die Änderung erfolgte möglicherweise plötzlich, z.B. aufgrund einer Regression in Ihrer aktuellen Bereitstellung. Oder sie erfolgte schrittweise, wurde möglicherweise durch einen Speicherverlust verursacht.
  • Beeinträchtigte Dauer der Abhängigkeit – Ihre App ruft eine REST-API, Datenbank oder eine andere Abhängigkeit auf. Die Abhängigkeit reagiert langsamer als gewöhnlich.
  • Langsames Leistungsmuster – In Ihrer App scheint ein Leistungsproblem vorzuliegen, das sich nur auf einige Anforderungen auswirkt. Beispielsweise werden Seiten mit einigen Browsertypen deutlich langsamer als mit anderen Browsern geladen, oder Anforderungen werden über einen bestimmten Server deutlich langsamer bereitgestellt. Derzeit überprüfen wir mit unseren Algorithmen die Seitenladezeiten, Antwortzeiten von Anforderungen und Antwortzeit von Abhängigkeiten.

Um eine Baseline für die normale Leistung zu erstellen, benötigt die intelligente Erkennung mindestens acht Tage lang genügend Telemetrievolumen. Nachdem Ihre Anwendung über diesen Zeitraum ausgeführt wurde, erhalten Sie daher eine Benachrichtigung über wichtige Probleme.

Liegt wirklich ein Problem mit meiner App vor?

Nein, eine Benachrichtigung bedeutet nicht zwingend, dass ein Problem mit Ihrer App vorliegt. Es handelt sich lediglich um Vorschlag über etwas, das Sie sich möglicherweise genauer ansehen möchten.

Wie behebe ich das Problem?

Die Benachrichtigungen enthalten Diagnoseinformationen. Hier sehen Sie ein Beispiel:

Hier sehen Sie ein Beispiel, in dem eine schlechtere Antwortzeit ermittelt wurde.

  1. Eingrenzung. Diese Benachrichtigung zeigt an, wie viele Benutzer oder wie viele Vorgänge betroffen sind. Mithilfe dieser Informationen können Sie dem Problem eine Priorität zuweisen.

  2. Umfang. Betrifft das Problem den gesamten Datenverkehr oder nur bestimmte Seiten? Ist das Problem auf bestimmte Browser oder Standorte beschränkt? Diese Informationen können Sie der Benachrichtigung entnehmen.

  3. Diagnose. Häufig finden Sie in den Diagnoseinformationen in der Benachrichtigung eine mögliche Ursache des Problems. Wenn sich die Antwortzeit z. B. verlangsamt, wenn die Anforderungsrate hoch ist, kann dies darauf hindeuten, dass Ihr Server oder Ihre Abhängigkeiten ihre Kapazität überschreiten.

    Öffnen Sie andernfalls den Bereich „Leistung“ in Application Insights. Dort finden Sie Profiler-Daten. Wenn Ausnahmen ausgelöst werden, können Sie auch den Snapshot Debugger verwenden.

Konfigurieren von E-Mail-Benachrichtigungen

Benachrichtigungen zur intelligenten Erkennung sind standardmäßig aktiviert. Sie werden an Personen gesendet, die über die Zugriffsberechtigungen Benutzer mit Leseberechtigung für Überwachungsdaten und Mitwirkender an der Überwachung für das Abonnement verfügen, in dem sich die Application Insights-Ressource befindet. Um dies zu ändern, klicken Sie in der E-Mail-Benachrichtigung auf Konfigurieren, oder öffnen Sie die Einstellungen für die intelligente Erkennung in Application Insights.

Einstellungen für die intelligente Erkennung

  • Sie können die Standardbenachrichtigung deaktivieren und durch eine angegebene Liste von E-Mails ersetzen.

Pro Tag und Application Insights-Ressource wird nur eine E-Mail zu Leistungsanomalien der intelligenten Erkennung gesendet. Die E-Mail wird nur gesendet, wenn an diesem Tag mindestens ein neues Problem erkannt wurde. Sie erhalten Nachrichten nicht mehrfach.

Häufig gestellte Fragen

  • Microsoft-Mitarbeiter sehen sich also meine Daten an?

    • Nein. Der Dienst ist vollständig automatisch. Nur Sie erhalten die Benachrichtigungen. Ihre Daten sind privat.
  • Werden alle der von Application Insights erfassten Daten analysiert?

    • Gegenwärtig werden Antwortzeiten auf Anforderungen, Reaktionszeiten von Abhängigkeiten und Seitenladezeiten analysiert. Die Analyse weiterer Metriken ist Teil unseres Backlogs und für die Zukunft geplant.
  • Mit welchen Anwendungstypen ist dies möglich?

    • Jede Anwendung, die die entsprechenden Telemetrie generiert, erkennt diese Beeinträchtigungen. Wenn Sie Application Insights in Ihrer Web-App installiert haben, werden Anforderungen und Abhängigkeiten automatisch nachverfolgt. Falls Sie in Back-End-Diensten oder anderen Apps Aufrufe von TrackRequest() oder TrackDependency eingefügt haben, funktioniert die intelligente Erkennung auf die gleiche Weise.
  • Kann ich meine eigenen Erkennungsregeln für Anomalien erstellen oder vorhandene Regeln anpassen?

  • Wie oft wird die Analyse durchgeführt?

    • Die Analyse der Telemetriedaten vom Vortag wird täglich ausgeführt (ganzer Tag in Zeitzone UTC).
  • Ersetzt dies also die Metrikwarnungen?

    • Nein. Wir können nicht gewährleisten, dass jedes Verhalten erkannt wird, das Sie möglicherweise als ungewöhnlich erachten.
  • Erhalte ich eine Erinnerung, wenn ich nach einer Benachrichtigung nichts unternehme?

    • Nein, Sie erhalten jeweils nur eine Nachricht zu einem Problem. Wenn das Problem weiterhin besteht, wird es im Feedbereich der intelligenten Erkennung aktualisiert.
  • Ich habe die E-Mail verloren. Wo finde ich die Benachrichtigungen im Portal?

    • Klicken Sie in der Application Insights-Übersicht Ihrer App auf die Kachel für die intelligente Erkennung. Dort finden Sie alle Benachrichtigungen der letzten 90 Tage.

Wie kann ich die Leistung verbessern?

Langsame und fehlgeschlagene Antworten sind für Websitebenutzer eines der größten Ärgernisse, was Sie sicherlich aus eigener Erfahrung bestätigen können. Daher ist es wichtig, diese Probleme zu beheben.

Eingrenzung

Erstens: Ist es wirklich ein Problem? Wenn eine Seite immer langsam geladen wird, aber nur 1 % der Benutzer Ihrer Website diese Seite anzeigen müssen, gibt es vielleicht wichtigere Dinge, mit denen Sie sich beschäftigen müssen. Falls nur 1 % der Benutzer darauf zugreifen, aber jedes Mal Ausnahmen ausgelöst werden, kann es erforderlich sein, dies zu untersuchen.

Verwenden Sie die Auswirkungsanweisung, z. B. betroffene Benutzer oder % des Datenverkehrs, als allgemeinen Richtwert. Beachten Sie, dass Sie auf diese Weise möglicherweise keinen vollständigen Überblick erhalten. Sammeln Sie zur Bestätigung weitere Beweise.

Sehen Sie sich die Parameter des Problems an. Falls eine geografische Abhängigkeit besteht, sollten Sie Verfügbarkeitstests für diese Region einrichten. Möglicherweise liegen in diesem Umfeld lediglich Netzwerkprobleme vor.

Diagnostizieren des langsamen Ladens von Seiten

Wo liegt das Problem? Reagiert der Server langsam, ist die Seite zu lang, oder muss der Browser zu viel Aufwand betreiben, um sie anzuzeigen?

Öffnen Sie den Bereich mit den Browsermetriken. Die segmentierte Anzeige der Seitenladezeit im Browser gibt an, wo Zeit verbraucht wird.

  • Wenn die Zeit für das Senden von Anforderungen hoch ist, reagiert entweder der Server langsam, oder die Anforderung umfasst eine größere Datenmenge. Sehen Sie sich die Leistungsmetriken an, um die Reaktionszeiten zu prüfen.
  • Richten Sie die Abhängigkeitsüberwachung ein, um ermitteln zu können, ob die Langsamkeit mit externen Diensten oder Ihrer Datenbank zusammenhängt.
  • Wenn Empfängt Antwortzeit vorherrscht, sind Ihre Seite und die abhängigen Teile lang, z. B. JavaScript, CSS, Bilder usw. (jedoch nicht asynchron geladene Daten). Richten Sie einen Verfügbarkeitstest ein, und legen Sie die Option zum Laden abhängiger Teile fest. Wenn Sie einige Ergebnisse erhalten, öffnen Sie die Details eines Ergebnisses und erweitern diese, um die Ladezeiten für unterschiedliche Dateien anzuzeigen.
  • Eine hohe Clientverarbeitungszeit deutet darauf hin, dass die Ausführung von Skripts lange dauert. Falls die Ursache nicht offensichtlich ist, können Sie erwägen, Zeitsteuerungscode hinzuzufügen und die Zeiten über trackMetric-Aufrufe zu senden.

Verbessern langsamer Seiten

Da Sie im Web viele Ratschläge zur Verbesserung der Serverreaktionszeit und Seitenladezeiten finden, soll dies hier nicht alles wiederholt werden. Sie erhalten aber einige Tipps, die Sie vielleicht bereits kennen, aber die hier noch einmal in Erinnerung gerufen werden sollen:

  • Langsames Laden aufgrund von großen Dateien: Laden Sie die Skripts und anderen Teile asynchron. Verwenden Sie die Skriptbündelung. Unterteilen Sie die Hauptseite in Widgets, für die die Daten separat geladen werden. Kein Senden von reinen „alten“ HTML-Daten für lange Tabellen: Verwenden Sie ein Skript, um die Daten als JSON oder in einem anderen kompakten Format anzufordern, und füllen Sie anschließend die Tabelle mit Daten. Es gibt gute Frameworks, die hierfür hilfreich sind. (Dazu gehören selbstverständlich auch große Skripts.)
  • Langsame Serverabhängigkeiten: Sehen Sie sich die geografischen Standorte der Komponenten an. Stellen Sie bei Verwendung von Azure beispielsweise sicher, dass sich der Webserver und die Datenbank in derselben Region befinden. Werden bei Abfragen mehr Informationen als nötig abgerufen? Würde das Zwischenspeichern oder eine Batchverarbeitung helfen?
  • Kapazitätsprobleme: Sehen Sie sich die Servermetriken von Reaktionszeiten und die Anforderungsanzahl an. Wenn für die Antwortzeiten unverhältnismäßige Spitzen gegenüber den Spitzen bei der Anzahl der Anforderungen zu beobachten sind, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass Ihre Server überlastet sind.

Beeinträchtigte Antwortzeit des Servers

Die Benachrichtigung über die beeinträchtigte Antwortzeit enthält folgende Informationen:

  • Die Antwortzeit im Vergleich zur normalen Antwortzeit für diesen Vorgang.
  • Wie viele Benutzer betroffen sind.
  • Die durchschnittliche Antwortzeit und die Antwortzeit des 90. Quantils für diesen Vorgang am Tag der Erkennung und an den sieben Tagen davor.
  • Die Anzahl dieser Vorgangsanforderungen am Tag der Erkennung und an den 7 Tagen davor.
  • Korrelation zwischen Beeinträchtigungen bei diesem Vorgang und Beeinträchtigungen in zugehörigen Abhängigkeiten.
  • Links mit Informationen zur Problembehebung.
    • Profiler-Ablaufverfolgungen können Ihnen helfen, anzuzeigen, wo die Betriebszeit aufgewendet wird. Der Link ist verfügbar, wenn Profiler-Ablaufverfolgungsbeispiele für diesen Vorgang vorhanden sind.
    • Leistungsberichte im Metrikexplorer, in dem Sie Zeitbereiche/Filter für diesen Vorgang segmentieren können.
    • Suchen Sie nach diesem Aufruf, um bestimmte Aufrufeigenschaften anzuzeigen.
    • Fehlerberichte: Beträgt der Zähler > 1, lagen Fehler im Vorgang vor, die zur Leistungsbeeinträchtigung beigetragen haben könnten.

Beeinträchtigung der Abhängigkeitsdauer

Moderne Anwendungen verwenden häufiger einen Mikroservices-Entwurfsansatz, der in vielen Fällen zur Abhängigkeit von externen Diensten führt. Das gilt beispielsweise, wenn Ihre Anwendung eine Datenplattform oder einen Anbieter kritischer Dienste wie Azure KI Services benötigt.

Beispiel einer Benachrichtigung über beeinträchtigte Abhängigkeit:

Hier sehen Sie ein Beispiel, in dem eine beeinträchtigte Abhängigkeitsdauer erkannt wurde.

Sie enthält folgende Angaben:

  • Die Dauer im Vergleich zur normalen Antwortzeit für diesen Vorgang
  • Wie viele Benutzer betroffen sind
  • Durchschnittliche Dauer und die Dauer des 90. Perzentils für diese Abhängigkeit am Tag der Erkennung und an den sieben Tagen davor
  • Anzahl der Abhängigkeitsaufrufe am Tag der Erkennung und an den sieben Tagen davor
  • Links mit Informationen zur Problembehebung
    • Leistungsberichte im Metrikexplorer für diese Abhängigkeit
    • Suche nach dieser Abhängigkeit, um Eigenschaften von Aufrufen anzuzeigen
    • Fehlerberichte: Beträgt der Zähler > 1, lagen Fehler in Abhängigkeitsaufrufen während des Erkennungszeitraums vor, die zur Beeinträchtigung der Dauer beigetragen haben könnten.
    • Öffnen von Analytics mit Abfragen, die Dauer und Anzahl dieser Abhängigkeit berechnen

Intelligente Erkennung langsamer Leistungsmuster

Application Insights ermittelt Leistungsprobleme, die sich möglicherweise nur auf einige Benutzer auswirken oder nur in bestimmten Fällen eine Auswirkung für Benutzer darstellen. Das gilt beispielsweise, wenn eine Seite bei einem bestimmten Browsertyp langsamer geladen wird als bei anderen Browsertypen oder ein bestimmter Server Anforderungen langsamer verarbeitet als andere Server. Außerdem können Probleme mit Kombinationen von Eigenschaften erkannt werden, z. B. das langsame Laden von Seiten in einem geografischen Bereich mit Clients, die ein bestimmtes Betriebssystem verwenden.

Anomalien dieser Art sind nicht leicht zu erkennen, wenn nur die Daten untersucht werden, aber sie kommen häufiger vor, als Sie denken. Sie erfahren davon meistens erst, wenn Sie Beschwerden von Kunden erhalten. Doch dann ist es bereits zu spät: Die betroffenen Benutzer wandern zur Konkurrenz ab.

Derzeit überprüfen wir mit unseren Algorithmen die Seitenladezeiten, Reaktionszeiten auf Anforderungen auf dem Server und Reaktionszeiten von Abhängigkeiten.

Sie müssen keine Schwellenwerte festlegen und keine Regeln konfigurieren. Machine Learning- und Data Mining-Algorithmen werden verwendet, um ungewöhnliche Muster zu erkennen.

Klicken Sie auf den Link in der E-Mail-Benachrichtigung, um den Diagnosebericht in Azure zu öffnen.

  • Wann gibt die Zeit an, zu der das Problem erkannt wurde.
  • Was beschreibt das erkannte Problem und die Merkmale der gefundenen Ereignisse, die das Problemverhalten verdeutlichen.
  • In der Tabelle wird diese Gruppe mit beeinträchtigter Leistung mit dem durchschnittlichen Verhalten aller anderen Ereignisse verglichen.

Klicken Sie auf die Links, um den Metrik-Explorer für die relevanten Berichte zu öffnen, die nach Zeit und Eigenschaften der Gruppe mit beeinträchtigter Leistung gefiltert sind.

Ändern Sie den Zeitraum und die Filter zum Durchsuchen der Telemetrie.

Nächste Schritte

Mit den folgenden Diagnosetools können Sie die Telemetrie Ihrer App untersuchen:

Die intelligente Erkennung erfolgt automatisch. Vielleicht möchten Sie aber weitere Warnungen einrichten?