Getty Images/iStockphoto
5 Best Practices für die Protokollierung von Azure Functions
Nutzen Sie Best Practices für Azure Functions, um Protokollierungsstrategien zu verbessern, die Anwendungsleistung zu optimieren und Stabilität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Wie bei jeder Softwareanwendung kann die Überwachung und Diagnose von Problemen in Azure Functions komplex sein. Deshalb ist die Protokollierung als zuverlässiger Mechanismus zur Aufrechterhaltung des Zustands und der Reaktionsfähigkeit der Anwendung unerlässlich.
Die Protokollierung ist ein wichtiger Bestandteil des Lebenszyklus jeder Anwendung, insbesondere in der serverlosen Welt. Eine effektive Protokollierung bietet tiefe Einblicke in die Fehlerbehebung und die Funktionsweise von Anwendungen. Es hilft Benutzern auch, den Pfad und die Ergebnisse von Funktionsausführungen zu verfolgen, Fehler zu identifizieren und die Leistungsmerkmale von Funktionen zu verstehen.
Wenn Entwickler die Protokollierung von Azure Functions betrachten, sollten sie die folgenden fünf Schlüsselbereiche genauer unter die Lupe nehmen:
- strukturierte Protokollierung: Mit dieser Strategie wird ein konsistentes Protokollierungsformat beibehalten, das die Lesbarkeit und Analyse des Protokolls verbessert.
- Log-Ebenen: Diese helfen Entwicklern bei der Verwaltung verschiedener Ereignisschweregrade während des Debuggens.
- Integration mit Application Insights von Microsoft: Die Integration mit diesem Überwachungs-Tool bietet erweiterte Analyse- und Telemetriefunktionen.
- zentralisierte Protokollierung: Diese Methode rationalisiert die Verwaltung der Protokollierung und erleichtert den einfachen Zugriff auf Protokolldaten aus verschiedenen Quellen.
- Verwaltung sensibler Informationen in Protokollen: Diese Strategie stellt sicher, dass die Protokollierungsverfahren den Datenschutz wahren und die Compliance-Standards erfüllen.
Strukturierte Protokollierung implementieren
Verwenden Sie die strukturierte Protokollierung, um die Protokollierung von Azure Functions zu verbessern. Diese Methode beinhaltet die Formatierung und Speicherung von Protokollereignissen in einer organisierten Weise, die leicht durchsucht und analysiert werden kann. Jede Protokollnachricht ist ein strukturiertes Datenobjekt, in der Regel im JSON-Format, und kein reiner Textstring. Dieses Format erleichtert die Abfrage und Analyse von Protokolldaten, was zu einer effizienten und effektiveren Fehlersuche führt.
Mit strukturierten Protokollen ist es einfacher, Ereignisse zu korrelieren, Muster zu erkennen und Anomalien zu entdecken. Mit strukturierten Protokollen durchsuchen Entwickler schnell große Mengen von Protokolldaten, filtern Protokolle nach bestimmten Eigenschaften und analysieren Trends im Zeitverlauf.
Um eine strukturierte Protokollierung in Azure Functions zu implementieren, können Sie die ILogger-Schnittstelle verwenden. Mit dieser Schnittstelle nutzen Entwickler semantisches Logging, um strukturierte Daten zu Protokollnachrichten hinzuzufügen. Betrachten Sie zum Beispiel eine traditionelle Protokollierungsanweisung wie die folgende:
log.LogInformation("Function processed a request");Mit strukturiertem Logging könnten Sie stattdessen Folgendes schreiben:
log.LogInformation("Function processed a request at {RequestTime} with {RequestData}", DateTime.UtcNow, requestData);In diesem Beispiel sind RequestTime und RequestData strukturierte Daten, die leicht abgefragt und analysiert werden können. Die strukturierte Protokollierung ist nicht nur deshalb so leistungsstark, weil sie einfach zu verwenden ist, sondern auch weil sie Protokolldaten in wertvolle Erkenntnisse umwandelt. Mit der strukturierten Protokollierung zeichnen Sie Ereignisse in Azure Functions auf und schaffen eine wertvolle Informationsquelle, die für die Entwicklung und Optimierung von Anwendungen genutzt werden kann.
Protokollebenen angemessen verwenden
Protokollierungsebenen kategorisieren Protokolle auf der Grundlage ihrer Wichtigkeit oder ihres Schweregrads und erleichtern so die Analyse bestimmter Daten und die Entscheidung, wie viel protokolliert und aufbewahrt werden soll. Verschiedene Ebenen von Protokollierungsmeldungen dienen verschiedenen Zwecken. Die ILogger-Schnittstelle unterstützt die folgenden sechs Protokollierungsebenen:
- Trace: die detaillierteste Ebene, die hauptsächlich der Fehlersuche dient
- Debuggen: für interne Systemereignisse, die von außen möglicherweise nicht beobachtbar sind
- Information: verfolgt den allgemeinen Ablauf des Ausführungsprozesses der Anwendung
- Warnung: weist auf mögliche zukünftige Probleme hin
- Fehler: bedeutet, dass ein Fehler aufgetreten ist, die Funktion aber noch ausgeführt werden kann
- kritisch: für schwerwiegende Fehler, die die weitere Ausführung des Prozesses verhindern könnten
Durch die richtige Verwendung dieser Protokollebenen verbessern Entwickler die Effektivität ihrer Protokollierungsstrategie. Informations-, Warn- und Fehlerprotokolle sind in einem gesunden Produktionssystem am häufigsten anzutreffen. Aufgrund ihrer Ausführlichkeit werden Debug- und Trace-Protokolle oft nur während Entwicklungs- oder Fehlerbehebungssitzungen aktiviert.
Die gewählte Protokollierungsstufe wirkt sich auf die Systemleistung und -diagnose aus. Eine umfangreiche Protokollierung, insbesondere auf der Trace- oder Debug-Ebene, generiert aussagekräftige Daten, die möglicherweise die Systemleistung und den Speicherplatz beeinträchtigen. Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zwischen der Aufzeichnung ausreichender Daten für die Diagnose und der Vermeidung einer Überlastung des Systems oder einer Überfüllung des Protokolls mit irrelevanten Informationen zu finden.
Um das Filtern von Protokollen und das Auffinden notwendiger Informationen zu vereinfachen, sollten Sie beschreibende Tags und Meldungen verwenden, anstatt sich ausschließlich auf Protokollebene zu verlassen. Dieser Ansatz ermöglicht eine schnellere Identifizierung der Art der Protokollmeldung.
Integration mit Application Insights
Application Insights ist ein benutzerfreundliches Tool, das einen umfassenden Überblick über die Leistung und Nutzung einer Live-Anwendung bietet. Seine leistungsstarken Analysefunktionen identifizieren Leistungsprobleme und helfen Entwicklern, das Benutzerverhalten für eine effektive Diagnose zu verstehen.
Fügen Sie den Application-Insights-Verbindungsstring hinzu, um die Protokollierung von Azure Functions in Application Insights zu integrieren. Azure Functions sendet dann automatisch alle Protokolldaten an Application Insights, wo Sie sie mit der Kusto Query Language abfragen und analysieren können.
Mit Application Insights gewinnen Sie tiefere Einblicke aus Ihren Funktionsprotokollen. Es erfasst Protokolldaten und liefert zusätzliche Telemetriedaten wie Anforderungsdaten, Antwortzeiten, Fehlerraten, Abhängigkeiten und Ausnahmen. Sie können auch Warnmeldungen einrichten, Protokolldaten in Diagrammen visualisieren und Protokolle mit anderen Telemetriedaten für eine umfassende Diagnose korrelieren.
Denken Sie daran, dass die wahre Stärke der Protokollierung nicht nur in der Aufzeichnung von Ereignissen liegt, sondern in der Nutzung dieser Aufzeichnungen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Zentralisierte Protokollierung einführen
Bei der zentralen Protokollierung werden die Protokolle von verschiedenen Anwendungen, Funktionen und Diensten an einem einzigen, zentralen Ort zusammengefasst. Dadurch muss nicht mehr an verschiedenen Stellen auf die Protokolle zugegriffen werden, was den Prozess der Protokollanalyse rationalisiert. Weitere Vorteile sind unter anderem:
- vereinfachter Prozess der Protokollverwaltung
- vereinfachte Korrelation von Ereignissen über mehrere Funktionen oder Dienste hinweg
- mögliche Anwendung von Analysen auf alle Protokolldaten
Azure bietet einen Protokollanalysedient, mit dem Benutzer Protokolldaten speichern und analysieren. Es ist auch möglich, externe Dienste wie Elastic Stack für erweiterte Analyse- und Visualisierungsfunktionen zu nutzen.
Verwalten sensibler Informationen in Protokollen
Der Umgang mit sensiblen Daten in Protokollen erfordert Wachsamkeit und Best Practices. Vermeiden Sie bei der Protokollierung die versehentliche Aufnahme sensibler Daten, wie beispielsweise personenbezogene Daten, Kreditkartennummern oder Passwörter in die Protokolle. Wenn Sie sensible Daten zu Debugging-Zwecken protokollieren müssen, sollten Sie Techniken zur Verschleierung oder Anonymisierung von Protokolldaten in Betracht ziehen, zum Beispiel Hashing oder Verschlüsselung.
Azure Functions bietet einige Funktionen, die bei der Verwaltung sensibler Daten in Protokollen helfen. Beispielsweise konfigurieren Benutzer host.json, um die Protokollierung von Daten in HTTP-Anfragen und Antwortkörpern zu verhindern.
Denken Sie immer daran, dass es beim Schutz sensibler Daten in Protokollen nicht nur um Compliance geht. Es geht darum, das Vertrauen der Benutzer in die Anwendungen zu erhalten.
