Application Insights 中的自适应采样是否会影响遥测相关性？

Question

我正在构建一个通过 Azure Functions 管道处理数据的解决方案。总共有 10 多个，数据可以在不同的方向分叉。

在开发过程中，我们一直在使用 App Insights，内置的相关性非常宝贵，能够看到一项数据如何在系统中传输是非常棒的。

到目前为止，我们一直在使用提取采样来限制 App Insights 成本，这种方法运行良好，并且在处理 App Insights 服务端时保留了相关事件（据我了解）。

我们正在考虑使用自适应采样来更好地控制采样的发生方式，但我担心的是，因为这是客户端（Azure 函数端），它不会尊重相关性，我们将无法看到请求的整个过程。我查看了文档但无法确认 - 有人知道答案吗？

谢谢！

Answer 1

*摄取端采样的工作方式相同 - 仅在这种情况下，所有项目都已上传，然后发生丢弃。这类似于固定采样。

以下是采样（固定或自适应）在一个应用程序边界内的工作方式：

1. 传入请求具有操作 ID（从上游接收到的新请求）
2. 每个遥测项（请求、依赖项、异常等）都带有此操作 ID 标记
3. 对于每个遥测项目，AI SDK 对操作 ID 进行哈希处理并转换为 [0,1] 范围
4. 将此采样率与当前采样阈值（固定或自适应）进行比较
5. 如果值小于阈值，则对项目进行抽样

这保证了一个应用程序中的所有项目要么被采样，要么被采样（当自适应采样阈值在事务期间发生变化并且事务采样率处于边界时，这是一种极端情况）。

现在它如何扩展到分布式应用程序：

1. 操作 ID 不仅传播到其他遥测项，而且作为传出调用（HTTPS、队列项等）的一部分（根据 W3C 标准）
2. 在每个应用程序中独立应用相同的采样逻辑。但是操作 id 是相同的，因此特定事务的采样率是相同的。
3. 如果我们有一个具有固定采样的分布式系统，并且每个应用程序的比率完全相同 - 那么可以保证事务将被完全采样或完全采样。
4. 如果分布式系统使用自适应采样并且各种应用程序具有不同的负载，则事务可能会被部分采样

Application Insights UX 如何帮助找到完整的交易：

1. 在主要的两个故障排除体验 - 故障和性能 - 切片和切块（使用各种过滤器缩小范围）之后，提供的项目按“相关性”排序
2. 由于所有项目都满足过滤条件，因此它们本质上是按采样率排序的（UX 使用完全相同的算法）
3. 现在有点数学 =) 假设有 100 个遥测项目可供选择，以 99.5% 的概率找到一个样本，该样本将被采样以用于自适应采样率为 1% 的应用程序（100 个请求/秒/虚拟机）。