アプリケーションマップ: 分散アプリケーションをトリアージする

[アーティクル]
10/15/2024

開発者は、分散アプリケーションの論理構造を表すためにアプリケーションマップを使用します。マップは、記録されたテレメトリの roleName または name プロパティを使用して個々のアプリケーションコンポーネントを識別することによって生成されます。マップ上の円 (または "ノード") はコンポーネントを表し、方向線 ("コネクタ" または "エッジ") は "ソース" ノードから "ターゲット" ノードへの HTTP 呼び出しを示します。

Azure Monitor には、マップをすばやく実装し、すべてのコンポーネントでパフォーマンスのボトルネックや障害のホットスポットを特定するのに役立つアプリケーションマップ機能が用意されています。各マップノードは、アプリケーションコンポーネントまたはその依存関係であり、正常性 KPI とアラートの状態が提供されます。任意のノードを選択して、Application Insights イベントなどのコンポーネントの詳細な診断を表示できます。アプリで Azure サービスを使用している場合は、Azure Diagnostics (SQL Database アドバイザーのアドバイス情報など) を選ぶこともできます。

アプリケーションマップには、サービスの正常性に関する迅速な調査を支援するインテリジェントビューも用意されています。

コンポーネントについて理解する

コンポーネントは、分散型またはマイクロサービスアプリケーションの個別にデプロイできる部分です。開発者と運用チームには、これらのアプリケーションコンポーネントによって生成されたテレメトリに対して、コードレベルの可視性またはアクセスがあります。

コンポーネントに関するいくつかの考慮事項:

コンポーネントは、チームや組織がアクセスできない可能性がある Azure SQL、Azure Event Hubs などの "監視された" 外部依存関係 (コードまたはテレメトリ) とは異なります。
コンポーネントは、任意の数のサーバー、ロール、またはコンテナーインスタンス上で実行されます。
サブスクリプションが異なる場合でも、コンポーネントは別個の Application Insights リソースにすることができます。また、1 つの Application Insights リソースにレポートする異なるロールにすることもできます。プレビューマップのエクスペリエンスには、各コンポーネントがその設定方法に関係なく表示されます。

アプリケーションマップについて調べる

アプリケーションマップを使用すると、複数のレベルの関連アプリケーションコンポーネントにわたる完全なアプリケーショントポロジを確認できます。前述のとおり、コンポーネントは、さまざまな Application Insights リソース、依存コンポーネント、または単一のリソース内のさまざまなロールにすることができます。 アプリケーションマップでは、Application Insights SDK がインストールされているサーバー間での HTTP 依存関係呼び出しに従ってコンポーネントが検索されます。

マッピングエクスペリエンスではまず、アプリケーション内のコンポーネントとその依存関係が順次検出されます。 アプリケーションマップを最初に読み込むときに、クエリセットがトリガーされ、メインコンポーネントに関連するコンポーネントが検出されます。コンポーネントが検出されると、ステータスバーに検出されたコンポーネントの現在の数が表示されます。

次のセクションでは、Azure portal でアプリケーションマップを操作するために使用できるいくつかのアクションについて説明します。

マップコンポーネントの更新

[マップコンポーネントの更新] オプションでは、コンポーネントの検出がトリガーされ、現在のすべてのノードを表示するためにマップが更新されます。アプリケーションの複雑さによっては、更新の読み込みに数分かかることがあります。

すべてのアプリケーションコンポーネントが単一の Application Insights リソース内のロールである場合、この検出ステップは不要です。このアプリケーションシナリオの初期読み込みでは、すべてのコンポーネントが検出されます。

コンポーネントの詳細を表示する

アプリケーションマップ エクスペリエンスの主な目的は、何百ものコンポーネントがある複雑なトポロジを視覚化できるようにすることです。このシナリオでは、[詳細の表示] オプションを使用して、個々のノードの詳細でマップビューを拡張すると便利です。ノードの詳細ペインには、選択されたコンポーネントの関連する分析情報、パフォーマンス、エラートリアージエクスペリエンスが表示されます。

各ペインセクションには、エラー、パフォーマンス、失敗した要求と依存関係に関する詳細など、展開ビューで詳細情報を表示するオプションが含まれています。

エラーを調査する

ノードの詳細ペインで、[エラーの調査] オプションを使用して、コンポーネントのすべてのエラーを表示できます。

[エラー] ビューでは、選択されたコンポーネントに関連する操作、依存関係、例外、ロールのエラーデータを調べることができます。

パフォーマンスを調査する

ノードの詳細ペインで、[パフォーマンスの調査] オプションを選択して、コンポーネントのパフォーマンスの問題をトラブルシューティングできます。

[パフォーマンス] ビューでは、選択されたコンポーネントに関連付けられている操作、依存関係、ロールのテレメトリデータを調べることができます。

詳細に移動とスタックトレース

ノードの詳細ペインの [詳細に移動] オプションでは、コンポーネントのエンドツーエンドトランザクションエクスペリエンスが表示されます。このペインでは、呼び出し履歴レベルで詳細を表示できます。

ページが開き、詳細の [タイムライン] ビューが表示されます。

[すべて表示] オプションを使用すると、コンポーネントのトレースとイベント情報を含むスタックの詳細を表示できます。

ログに表示 (Analytics)

ノードの詳細ペインでは、[ログに表示 (Analytics)] オプションを使用して、アプリケーションデータのクエリを実行し、さらに調査することができます。

[ログ (Analytics) ページには、組み込みまたはカスタムのクエリと関数を使用して、アプリケーションテレメトリテーブルレコードを調べるためのオプションが用意されています。形式を調整し、分析を保存してエクスポートすることで、データを操作できます。

アラートとルールを表示する

ノードの詳細ペインの [アラートの表示] オプションを使用すると、アクティブなアラートを表示できます。

[アラート] ページには重大なアラートと発生したアラートが表示されます。

[アラート] ページの [アラートルール] オプションでは、アラートがトリガーされる原因となっている基になるルールが表示されます。

クラウドロールの名前とノードについて理解する

アプリケーションマップではクラウドロール名プロパティを使用して、マップ上のアプリケーションコンポーネントが識別されます。コンポーネントノードでクラウドロール名がどのように使用されるかを調べるには、複数のクラウドロール名が存在するアプリケーションマップを確認します。

次の例は、5 つのコンポーネントノードと 9 つの依存ノードへのコネクタを含む階層ビューのマップを示しています。各ノードにはクラウドロール名があります。

アプリケーションマップでは、アプリケーションコンポーネントのデータとリレーションシップを示すために、ノードにさまざまな色、強調表示、サイズが使用されます。

クラウドロール名は、分散アプリケーションのさまざまな側面を表します。この例では、一部のアプリケーションロールに Contoso Retail Check、Fabrikam-App、fabrikam-loadfunc、retailfabrikam-37ha6、retailapp が含まれます。
ノードの周りの点線の青い円は、最後に選択されたコンポーネントを示しています。この例では、最後に選択されたコンポーネントは Web ノードです。
ノードを選択して詳細を表示すると、実線の青い円でノードが強調表示されます。この例では、現在選択されているノードは Contoso Retail Reports です。
離れているか関連のないコンポーネントノードは、他のノードと比べて小さく表示されています。これらの項目はビューで淡色表示され、現在選択されているコンポーネントのパフォーマンスが強調表示されます。
この例では、各クラウドロール名は、独自のインストルメンテーションキーを持つ異なる一意の Application Insights リソースも表します。このアプリケーションの所有者は、これら 4 つの異なる各 Application Insights リソースにアクセスできるため、アプリケーションマップによって基になるリレーションシップを 1 つのマップにまとめることができます。

クラウドロールインスタンスを調査する

クラウドロール名によって Web フロントエンド内のどこかに問題があることが明らかになり、Web フロントエンド全体で複数の負荷分散サーバーを実行している場合は、"クラウドロールインスタンス"を使用すると役立ちます。 アプリケーションマップでは、Kusto クエリを使用して、コンポーネントノードに関するより詳細な情報を表示できます。ノードを調査して、特定のクラウドロールインスタンスに関する詳細を表示できます。この方法は、問題がすべての Web フロントエンドサーバーに影響するか、特定のインスタンスにのみ影響するかを判断するのに役立ちます。

クラウドロールインスタンスの値のオーバーライドが必要になる可能性があるシナリオは、アプリがコンテナー化された環境で実行されている場合です。この場合、個々のサーバーに関する情報が、特定の問題を見つけるのに十分でない可能性があります。

クラウドロール名プロパティをテレメトリ初期化子でオーバーライドする方法の詳細については、ITelemetryInitializer プロパティの追加に関するページを参照してください。

クラウドロール名を設定する

アプリケーションマップではクラウドロール名プロパティを使用して、マップ上のコンポーネントを識別します。このセクションでは、クラウドロール名を手動で設定またはオーバーライドし、アプリケーションマップに表示される内容を変更する例を示します。

Note

Application Insights SDK または Agent では、Azure App Service 環境のコンポーネントで生成されたテレメトリにクラウドロール名プロパティが自動的に追加されます。

次のスニペットは、クラウドロールとクラウドロールインスタンスのスキーマ定義を示しています。

[Description("Name of the role the application is a part of. Maps directly to the role name in Azure.")]
[MaxStringLength("256")]
705: string      CloudRole = "ai.cloud.role";

[Description("Name of the instance where the application is running. Computer name for on-premises, instance name for Azure.")]
[MaxStringLength("256")]
715: string      CloudRoleInstance = "ai.cloud.roleInstance";

公式な定義:

カスタム TelemetryInitializer を記述する

using Microsoft.ApplicationInsights.Channel;
using Microsoft.ApplicationInsights.Extensibility;

namespace CustomInitializer.Telemetry
{
    public class MyTelemetryInitializer : ITelemetryInitializer
    {
        public void Initialize(ITelemetry telemetry)
        {
            if (string.IsNullOrEmpty(telemetry.Context.Cloud.RoleName))
            {
                //set custom role name here
                telemetry.Context.Cloud.RoleName = "Custom RoleName";
                telemetry.Context.Cloud.RoleInstance = "Custom RoleInstance";
            }
        }
    }
}

ASP.NET アプリ: アクティブな TelemetryConfiguration に初期化子を読み込む

ApplicationInsights.config ファイルの場合:

    <ApplicationInsights>
      <TelemetryInitializers>
        <!-- Fully qualified type name, assembly name: -->
        <Add Type="CustomInitializer.Telemetry.MyTelemetryInitializer, CustomInitializer"/>
        ...
      </TelemetryInitializers>
    </ApplicationInsights>

ASP.NET Web アプリのもう 1 つの方法は、コード内で初期化子をインスタンス化することです。次の例は、Global.aspx.cs ファイル内のコードを示しています。

 using Microsoft.ApplicationInsights.Extensibility;
 using CustomInitializer.Telemetry;

    protected void Application_Start()
    {
        // ...
        TelemetryConfiguration.Active.TelemetryInitializers.Add(new MyTelemetryInitializer());
    }

Note

ApplicationInsights.config または TelemetryConfiguration.Active プロパティを使用して初期化子を追加することは、ASP.NET Core アプリケーションでは有効ではありません。

ASP.NET Core アプリ: TelemetryConfiguration に初期化子を読み込む

ASP.NET Core アプリケーションの場合、新しい TelemetryInitializer インスタンスを追加するには、依存関係挿入コンテナーに追加します。次の例でこの方法を示します。このコードを、Startup.cs クラスの ConfigureServices メソッドに追加します。

 using Microsoft.ApplicationInsights.Extensibility;
 using CustomInitializer.Telemetry;
 public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
    services.AddSingleton<ITelemetryInitializer, MyTelemetryInitializer>();
}

クラウドロール名を設定する

{
  "role": {
    "name": "my cloud role name"
  }
}

環境変数またはシステムプロパティを使用して、クラウドロール名を設定することもできます。詳細については、クラウドロール名の構成に関する記事を参照してください。

クラウドロール名を設定する

var appInsights = require("applicationinsights");
appInsights.setup('INSTRUMENTATION_KEY').start();
appInsights.defaultClient.context.tags["ai.cloud.role"] = "your role name";
appInsights.defaultClient.context.tags["ai.cloud.roleInstance"] = "your role instance";

Node.js: クラウドロール名を設定する

var appInsights = require("applicationinsights");
appInsights.setup('INSTRUMENTATION_KEY').start();

appInsights.defaultClient.addTelemetryProcessor(envelope => {
    envelope.tags["ai.cloud.role"] = "your role name";
    envelope.tags["ai.cloud.roleInstance"] = "your role instance"
});

クラウドロール名を設定する

appInsights.queue.push(() => {
appInsights.addTelemetryInitializer((envelope) => {
  envelope.tags["ai.cloud.role"] = "your role name";
  envelope.tags["ai.cloud.roleInstance"] = "your role instance";
});
});

クラウドロール名を設定する

Python の場合、OpenCensus Python テレメトリプロセッサを使用できます。

def callback_function(envelope):
   envelope.tags['ai.cloud.role'] = 'new_role_name'

# AzureLogHandler
handler.add_telemetry_processor(callback_function)

# AzureExporter
exporter.add_telemetry_processor(callback_function)

アプリケーションマップフィルターを使用する

アプリケーションマップ フィルターは、マップ上の表示ノードとエッジの数を減らすのに役立ちます。これらのフィルターを使用すると、マップの範囲を縮小し、より小さく、より対象を絞ったマップを表示できます。

フィルター処理を行う簡単な方法は、マップ上の任意のノードのコンテキストメニューの [このノードのフィルター] オプションを使用することです。

[フィルターの追加] オプションを使用してフィルターを作成することもできます。

フィルターの種類 (ノードまたはコネクタ) と必要な設定を選択し、選択内容を確認して現在のマップに適用します。

ノードフィルターを作成する

ノードフィルターを使用すると、アプリケーションマップ内の特定のノードのみを表示し、他のすべてのノードを非表示にすることができます。マップ内のノードのプロパティで条件に一致する値を検索するようにパラメーターを構成します。ノードフィルターでノードが削除されると、そのノードのすべてのコネクタとエッジも削除されます。

ノードフィルターには、構成する 3 つのパラメーターがあります。

含まれるノード: 一致するプロパティについてアプリケーションマップで確認するノードの種類。次の 4 つのオプション用意されています:
- ノード、ソース、ターゲット: 検索条件に一致するすべてのノードが結果マップに含まれます。ソースまたはターゲットが検索条件を満たしていない場合でも、一致するノードのすべてのソースおよびターゲットノードも自動的に結果マップに含まれます。ソースおよびターゲットノードは、まとめて "接続された" ノードと呼ばれます。
- ノードとソース: ノード、ソース、ターゲットと同じ動作ですが、ターゲットノードは結果マップに自動的に含まれません。
- ノードとターゲット: ノード、ソース、ターゲットと同じ動作ですが、ソースノードは結果マップに自動的に含まれません。
- ノードのみ: 結果マップ内のすべてのノードには、検索条件に一致するプロパティ値が必要です。
演算子: 各ノードのプロパティ値に対して実行する条件付きテストの種類。次の 4 つのオプション用意されています:
- contains: ノードプロパティ値には、検索値パラメーターで指定された値が含まれます。
- !contains ノードプロパティ値には、検索値パラメーターで指定された値が含まれません。
- ==: ノードプロパティ値は、検索値パラメーターで指定された値と同じです。
- !=: ノードプロパティ値は、検索値パラメーターで指定された値と等しくありません。
検索値: プロパティ値の条件付きテストに使用するテキスト文字列。パラメーターのドロップダウンリストには、アプリケーションマップ内の既存のノードの値が表示されます。リストから値を選択することも、独自の値を作成することもできます。パラメーターフィールドにカスタム値を入力し、リストで [オプションの作成 ...] を選択します。たとえば、「test」と入力し、リストで[オプションの作成 "test"] を選択します。

次の図は、30 日間のデータを示すアプリケーションマップに適用されるフィルターの例を示しています。このフィルターでは、"retailapp" というテキストを含むプロパティを持つノードと接続されたターゲットを検索するようにアプリケーションマップに指示します。

一致するノードとその接続されたターゲットノードは、結果マップに含まれます。

コネクタ (エッジ) フィルターを作成する

コネクタフィルターを使用すると、特定のコネクタを持つ特定のノードのみをアプリケーションマップに表示し、他のすべてのノードとコネクタを非表示にすることができます。マップ内のコネクタのプロパティで条件に一致する値を検索するようにパラメーターを構成します。ノードに一致するコネクタがない場合、フィルターによってマップからノードが削除されます。

コネクタフィルターには、構成する 3 つのパラメーターがあります。

コネクタのフィルター方法: 一致するプロパティについてアプリケーションマップで確認するコネクタの種類。 4 つの選択肢があります。選択すると、他の 2 つのパラメーターで使用できるオプションが制御されます。
演算子: 各コネクタの値に対して実行する条件付きテストの種類。
値: プロパティ値の条件付きテストに使用する比較値。パラメーターのドロップダウンリストには、現在のアプリケーションマップに関連する値が含まれています。リストから値を選択することも、独自の値を作成することもできます。たとえば、「16」と入力し、リストで [オプションの作成 "16"] を選択します。

次の表は、[コネクタのフィルター方法] パラメーターでの選択に基づいて構成オプションをまとめたものです。

コネクタのフィルター方法	説明	演算子パラメーター	値パラメーター	使用方法
エラーのコネクタ (赤で強調表示)	コネクタをその色に基づいて検索します。赤はコネクタがエラー状態であることを示します。	`==`: 等しい `!=`: 等しくない	常にエラーに設定します	エラーのあるコネクタのみを表示するか、エラーのないコネクタのみを表示します。
エラー率 (0% - 100%)	"平均エラー率" (失敗した呼び出しの数をすべての呼び出しの数で割ったもの) に基づいてコネクタを検索します。値はパーセントで表されます。	`>=` 以上 `<=` 以下	ドロップダウンリストには、アプリケーションマップ内の現在のコネクタに関連する平均エラー率が表示されます。前述のプロセスに従って、リストから値を選択するか、カスタム値を入力します。	エラー率が選択された値より大きいか小さいコネクタを表示します。
平均呼び出し時間 (ms)	コネクタ全体のすべての呼び出しの平均時間に基づいてコネクタを検索します。値はミリ秒単位で測定されます。	`>=` 以上 `<=` 以下	ドロップダウンリストには、アプリケーションマップ内の現在のコネクタに関連する平均時間が表示されます。たとえば、`1000` の値は、平均時間が 1 秒の呼び出しを指します。前述のプロセスに従って、リストから値を選択するか、カスタム値を入力します。	平均呼び出し時間率が選択された値より大きいか小さいコネクタを表示します。
呼び出し数	コネクタ全体の呼び出しの合計数に基づいてコネクタを検索します。	`>=` 以上 `<=` 以下	ドロップダウンリストには、アプリケーションマップ内の現在のコネクタに関連する呼び出しの合計数が表示されます。前述のプロセスに従って、リストから値を選択するか、カスタム値を入力します。	呼び出し数が選択された値より大きいか小さいコネクタを表示します。

値のパーセンタイルインジケーター

エラー率、平均呼び出し時間、または呼び出し数でコネクタをフィルター処理する場合、[値] パラメーターの一部のオプションには (Pxx) 指定が含まれます。このインジケーターではパーセンタイルレベルが示されます。 平均呼び出し時間フィルターの場合、値 200 (P90) が表示されることがあります。このオプションは、(それらが表す呼び出しの数に関係なく) すべてのコネクタの 90% の呼び出し時間が 200 ms 未満であることを意味します。

パラメーターフィールドに「P」と入力すると、パーセンタイルレベルを含む [値] オプションを確認できます。

フィルターを確認する

選択した後、[フィルターの追加] ポップアップの [レビュー] セクションには、フィルターに関するテキストと視覚的な説明が表示されます。概要表示は、フィルターがアプリケーションマップにどのように適用されるかを理解するのに役立ちます。

次の例は、"-west" というテキストを含むプロパティを持つノードとターゲットを検索するノードフィルターのレビューの概要を示しています。

この例は、平均呼び出し時間が 42 ms 以上のコネクタ (およびそれらに接続されているノード) を検索するコネクタフィルターの概要を示しています。

マップにフィルターを適用する

フィルター設定を構成して確認した後、[適用] を選択してフィルターを作成します。同じアプリケーションマップに複数のフィルターを適用できます。 アプリケーションマップでは、適用されたフィルターはマップの上に "ピル" として表示されます。

フィルターピルの削除アクションを使用すると、フィルターを削除できます。適用されたフィルターを削除すると、マップビューが更新され、フィルターロジックが減ります。

アプリケーションマップでは、リストの左端のフィルターから順にフィルターロジックがマップに適用されます。フィルターが適用されると、ノードとコネクタがマップビューから削除されます。ノードまたはコネクタがビューから削除された後、後続のフィルターで項目を復元することはできません。

フィルターピルを選択することで、適用されたフィルターの構成を変更できます。フィルター設定を変更すると、アプリケーションマップに新しいフィルターロジックを含むマップビューのプレビューが表示されます。変更を適用しないことにした場合、現在のマップビューとフィルターに [キャンセル] オプションを使用できます。

フィルターを調べて保存する

興味深いフィルターが見つかったら、そのフィルターを保存し、後で [リンクのコピー] または [ダッシュボードにピン留めする] オプションで再利用できます。

[リンクのコピー] オプションでは、コピーした URL 内のすべての現在のフィルター設定がエンコードされます。このリンクはブラウザーのブックマークに保存することも、他のユーザーと共有することもできます。この機能では、フィルター設定の時間値は保持されますが、絶対時間は保持されません。後でリンクを使用するときに、生成されたアプリケーションマップが、リンクが取り込まれた時に存在していたマップと異なる場合があります。
[ダッシュボードにピン留めする] オプションでは、現在のアプリケーションマップが現在のフィルターと共にダッシュボードに追加されます。一般的な診断方法は、エラーのコネクタ フィルターを適用してマップをピン留めすることです。 HTTP 呼び出しでエラーが発生したノードをアプリケーションで監視できます。

次のセクションでは、ほとんどのマップに適用され、ダッシュボードにピン留めすると役立つ一般的ないくつかのフィルターについて説明します。

重要なエラーを確認する

過去 24 時間にエラー (赤で強調表示) が発生したコネクタのみのマップビューを生成します。フィルターには、インテリジェントビューと組み合わされたエラーのコネクタ パラメーターが含まれます。

過去 24 時間に赤で強調表示されたエラーのみを示し、インテリジェントビューが有効になっているフィルターのスクリーンショット。

インテリジェントビュー機能については、この記事で後ほど説明します。

トラフィックの少ないコネクタを非表示にする

エラーがなく、トラフィックの少ないコネクタをマップビューで非表示にして、より重要な問題にすばやく集中できるようにします。フィルターには、呼び出し数が 2872 (P20) を超える、過去 24 時間のコネクタが含まれます。

呼び出し数が 2872 を超えるコネクタの過去 24 時間に赤で強調表示されたエラーのみを示すフィルターのスクリーンショット。

トラフィックの多いコネクタを表示する

平均呼び出し時間が長いトラフィックの多いコネクタを表示します。このフィルターは、潜在的なパフォーマンスの問題を特定するのに役立ちます。この例のフィルターには、呼び出し数が10854 (P50) を超え、平均呼び出し時間が 578 (P80) を超えている過去 24 時間のコネクタが含まれています。

呼び出し数が 10854 を超え、平均呼び出し時間が 578 ms を超えている過去 24 時間のコネクタを示すフィルターのスクリーンショット。

名前でコンポーネントを見つける

コンポーネントの roleName プロパティの名前付け規則の実装に従って、アプリケーション内のコンポーネント (ノードとコネクタ) を名前で見つけます。この方法を使用して、分散アプリケーションの特定の部分を確認できます。フィルターでは、指定された値を含む、過去 24 時間のノード、ソース、ターゲットが検索されます。この例では、検索値は "west" です。

west という用語を含むプロパティを持つ、過去 24 時間のノードとコネクタを示すフィルターのスクリーンショット。

ノイズの多いコンポーネントを削除する

ノイズの多いコンポーネントをマップから削除して非表示にするフィルターを定義します。アプリケーションコンポーネントには、マップビューに不可欠ではないデータを生成するアクティブな依存ノードが存在する場合があります。この例のフィルターでは、指定された値 "retail" を含まない、過去 24 時間のノード、ソース、ターゲットが検索されます。

retail という用語を含まないプロパティを持つ、過去 24 時間のノードとコネクタを示すフィルターのスクリーンショット。

エラーが発生しやすいコネクタを探す

特定の値よりもエラー率が高いコネクタのみを表示します。この例のフィルターでは、エラー率が 3% を超える過去 24 時間のコネクタが検索されます。

エラー率が 3% を超える過去 24 時間のコネクタを示すフィルターのスクリーンショット。

インテリジェントビューについて調べる

アプリケーションマップのインテリジェントビュー機能は、サービス正常性の調査に役立つよう設計されています。機械学習を適用して、ノイズを除外することで、問題の潜在的な根本原因をすばやく特定します。機械学習モデルは、アプリケーションマップの履歴動作から学習し、インシデントの潜在的な原因を示す主要なパターンと異常を特定します。

大規模な分散型アプリケーションでは、常に "良性" のエラーからある程度のノイズが発生します。これにより、多くの赤いエッジが表示され、アプリケーションマップにノイズが多くなる可能性があります。 インテリジェントビューには、最も可能性の高いサービスエラーの原因のみが表示され、正常なサービスではノード間の赤いエッジ (サービス間通信) が削除されます。 インテリジェントビューでは、調査する必要があるエッジが赤で強調表示されます。また、強調表示されたエッジに対するアクションにつながる分析情報も提供されます。

インテリジェントビューを使用する利点は多数あります。

調査する必要があるエラーのみを強調表示することで、解決までの時間を短縮する
特定の赤いエッジが強調表示された理由に関する実用的な分析情報を提供する
大規模な分散型アプリケーションでアプリケーションマップを (赤でマークされたエッジのみに焦点を合わせて) シームレスに使用できるようにする

インテリジェントビューにはいくつかの制限があります。

大規模な分散型アプリケーションでは、読み込みに時間がかかる場合があります。
最大 7 日間の概算時間がサポートされています。

インテリジェントビューを操作する

アプリケーションマップの上のトグルを使用すると、インテリジェントビューを有効にして、問題検出の感度を制御できます。

インテリジェントビューでは、特許を取得した AIOps 機械学習モデルを使用して、アプリケーションマップ内の重要なデータが (赤で) 強調表示されます。エラー率、要求数、時間、異常、依存関係の型など、マップ上で強調表示するデータを決定するためにさまざまなアプリケーションデータが使用されます。比較のために、標準マップビューでは "生" のエラー率のみが使用されます。

アプリケーションマップでは、感度設定に従ってエッジが赤で強調表示されます。感度を調整し、強調表示されたエッジで目的の信頼度レベルを実現できます。

感度	説明
高	強調表示されるエッジが少なくなります。
Medium	(既定の設定) バランスの取れた数のエッジが強調表示されます。
低	強調表示されるエッジが多くなります。

実用的な分析情報を確認する

インテリジェントビューを有効にした後、マップ上で強調表示されているエッジ (赤) を選択して、コンポーネントの "実用的な分析情報" を表示します。右側のペインに分析情報が表示され、エッジが強調表示されている理由が説明されます。

問題のトラブルシューティングを開始するには、[エラーの調査] を選択します。 [エラー] ペインでコンポーネントに関する情報を確認し、検出された問題が根本原因であるかどうかを判断できます。

インテリジェントビューでアプリケーションマップ上のエッジが強調表示されない場合、機械学習モデルによって、アプリケーションの依存関係で潜在的なインシデントが検出されていません。

トラブルシューティングのヒント

アプリケーションマップを期待どおりに動作させる際に問題が発生している場合は、次のセクションの推奨事項を確認してください。

一般的な推奨事項をいくつか以下に示します。

公式にサポートされている SDK を使用します。未サポートまたはコミュニティ SDK は、相関関係をサポートしていない場合があります。サポートされている SDK の一覧については、Application Insights: 言語、プラットフォーム、および統合に関する記事を参照してください。
すべてのコンポーネントを最新の SDK バージョンにアップグレードします。
Azure Functions V2 にアップグレードすることで、C# で Azure Functions をサポートします。
クラウドロール名が正しく構成されていることを確かめます。
欠落している依存関係が、自動収集される依存関係として一覧表示されていることを確認します。依存関係が一覧表示されていない場合は、依存関係の追跡呼び出しを使用して手動で追跡できます。

マップ上のノードが多すぎる

アプリケーションマップでは、要求テレメトリ内の一意のクラウドロール名ごとにコンポーネントノードが追加されます。また、このプロセスでは、型、ターゲット、クラウドロール名の一意の組み合わせごとに依存関係ノードも追加されます。

テレメトリに 10,000 を超えるノードがある場合、アプリケーションマップではすべてのノードとリンクをフェッチできません。このシナリオでは、マップ構造が不完全です。このシナリオが発生すると、マップを表示したときに警告メッセージが表示されます。
アプリケーションマップでは、一度に最大 1,000 個の個別のグループ化されていないノードをレンダリングできます。 アプリケーションマップでは、視覚化の複雑さを低減するために、型と呼び出し元が同じである場合に依存関係がグループ化されます。
テレメトリの一意のクラウドロール名が多すぎる場合や、依存関係の型が多すぎる場合は、そのグループ化が不十分となり、マップはレンダリングされません。

この問題を解決するには、クラウドロール名、依存関係の型、依存関係のターゲットのフィールドが正しく設定されるように、インストルメンテーションを変更する必要があります。アプリケーションが次の条件に準拠していることを確認します。

各依存関係ターゲットは、依存関係の論理名を表します。多くの場合、この値は依存関係のサーバーまたはリソース名と等しくなります。たとえば、HTTP 依存関係がある場合、値はホスト名です。値には、一意の ID やパラメーター (要求によって変わる) を含めることはできません。
各依存関係の型は、依存関係の論理型を表します。たとえば、一般的な依存関係の種類には、HTTP、SQL、Azure BLOB などがあります。この値には、一意の ID を含めることはできません。
各クラウドロール名の目的は、「クラウドロール名を設定またはオーバーライドする」セクションの説明に適用されます。

インテリジェントビュー: エッジが強調表示されていない

インテリジェントビューでは、感度が低い設定であっても、エッジが期待どおりに強調表示されない場合があります。依存関係が失敗しているようであるものの、モデルでは問題が潜在的なインシデントとして示されていません。考えられるシナリオを次にいくつか示します。

一般的に依存関係が失敗する場合、モデルではエラーがコンポーネントの標準状態と見なされ、エッジが強調表示されない可能性があります。 インテリジェントビューでは、リアルタイムでの問題解決に重点が置かれています。
依存関係がアプリケーションの全体的なパフォーマンスに最小限の影響しか与えない場合、インテリジェントビューでは機械学習モデリング中にコンポーネントが無視される可能性があります。

シナリオが一意である場合は、フィードバック オプションを使用してエクスペリエンスを説明し、今後のモデルバージョンの改善に役立てることができます。

インテリジェントビュー: エッジが強調表示されている

インテリジェントビューでエッジが強調表示されている場合、機械学習モデルからの実用的な分析情報で、高い確率スコアに影響する重大な問題が特定されているはずです。推奨事項は、エラーだけでなく、主要なフローでの予期しない待ち時間などの他のインジケーターにも基づいていることに留意してください。

インテリジェントビュー: 読み込まれない

インテリジェントビューが読み込まれない場合は、構成された時間枠を 6 日以下に設定します。

インテリジェントビュー: 長い読み込み時間

インテリジェントビューの読み込みに予想以上に時間がかかる場合は、[マップコンポーネントの更新] オプションを選択しないようにしてください。 1 つの Application Insights リソースに対してのみ[Intelligent view] (インテリジェントビュー) を有効にします。

テレメトリの関連付けを使用した Application Insights での関連付けのしくみについて学習します。
Application Insights に監視されるすべてのコンポーネントからのサーバー側テレメトリを単一ビューに関連付けるエンドツーエンドのトランザクション診断エクスペリエンスについて調べます。
カスタム操作の追跡を使用して、ASP.NET Core と ASP.NET の高度な相関シナリオをサポートします。

次の方法で共有

アプリケーションマップ: 分散アプリケーションをトリアージする

コンポーネントについて理解する

アプリケーションマップについて調べる

マップコンポーネントの更新

コンポーネントの詳細を表示する

エラーを調査する

パフォーマンスを調査する

詳細に移動とスタックトレース

ログに表示 (Analytics)

アラートとルールを表示する

クラウドロールの名前とノードについて理解する

クラウドロールインスタンスを調査する

クラウドロール名を設定する

アプリケーションマップフィルターを使用する

ノードフィルターを作成する

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