appinsights-instrumentation

द्वारा microsoft

Azure Application Insights के साथ वेब ऐप्स को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए मार्गदर्शन और संदर्भ सामग्री। इसमें ASP.NET Core और Azure में होस्ट किए गए Node.js अनुप्रयोगों के लिए SDK सेटअप, टेलीमेट्री पैटर्न और कॉन्फ़िगरेशन शामिल है। यह इस स्किल (संदर्भ और मार्गदर्शन) और azure-prepare (वास्तविक कार्यान्वयन) के बीच अंतर करता है; जब उपयोगकर्ता अपने प्रोजेक्ट में इंस्ट्रूमेंटेशन जोड़ना चाहता है तो azure-prepare को कॉल करें। Azure App Service में C# ASP.NET Core ऐप

npx skills add https://github.com/microsoft/azure-skills --skill appinsights-instrumentation

AppInsights Instrumentation Guide

This skill provides guidance and reference material for instrumenting webapps with Azure Application Insights.

⛔ ADDING COMPONENTS?

If the user wants to add App Insights to their app, invoke azure-prepare instead. This skill provides reference material—azure-prepare orchestrates the actual changes.

When to Use This Skill

  • User asks how to instrument (guidance, patterns, examples)
  • User needs SDK setup instructions
  • azure-prepare invokes this skill during research phase
  • User wants to understand App Insights concepts

When to Use azure-prepare Instead

  • User says "add telemetry to my app"
  • User says "add App Insights"
  • User wants to modify their project
  • Any request to change/add components

Prerequisites

The app in the workspace must be one of these kinds

  • An ASP.NET Core app hosted in Azure
  • A Node.js app hosted in Azure

Guidelines

Collect context information

Find out the (programming language, application framework, hosting) tuple of the application the user is trying to add telemetry support in. This determines how the application can be instrumented. Read the source code to make an educated guess. Confirm with the user on anything you don't know. You must always ask the user where the application is hosted (e.g. on a personal computer, in an Azure App Service as code, in an Azure App Service as container, in an Azure Container App, etc.).

Prefer auto-instrument if possible

If the app is a C# ASP.NET Core app hosted in Azure App Service, use AUTO guide to help user auto-instrument the app.

Manually instrument

Manually instrument the app by creating the AppInsights resource and update the app's code.

Create AppInsights resource

Use one of the following options that fits the environment.

  • Add AppInsights to existing Bicep template. See examples/appinsights.bicep for what to add. This is the best option if there are existing Bicep template files in the workspace.
  • Use Azure CLI. See scripts/appinsights.ps1 for what Azure CLI command to execute to create the App Insights resource.

No matter which option you choose, recommend the user to create the App Insights resource in a meaningful resource group that makes managing resources easier. A good candidate will be the same resource group that contains the resources for the hosted app in Azure.

Modify application code

  • If the app is an ASP.NET Core app, see ASPNETCORE guide for how to modify the C# code.
  • If the app is a Node.js app, see NODEJS guide for how to modify the JavaScript/TypeScript code.
  • If the app is a Python app, see PYTHON guide for how to modify the Python code.

SDK Quick References

Platform-Specific Guides

microsoft की और Skills

oss-growth
microsoft
OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) का उपयोग करके Azure AI Foundry एजेंट बनाएं। AzureAIAgentsProvider के साथ स्थायी एजेंट बनाते समय, होस्टेड टूल्स (कोड इंटरप्रेटर, फ़ाइल खोज, वेब खोज) का उपयोग करते समय, MCP सर्वर एकीकृत करते समय, वार्तालाप थ्रेड प्रबंधित करते समय, या स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ लागू करते समय उपयोग करें। फ़ंक्शन टूल्स, संरचित आउटपुट और मल्टी-टूल एजेंट शामिल हैं।
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway को AKS पर सेट करें — बेयर क्लस्टर से चल रहे मॉडल तक। इसमें क्लस्टर सत्यापन, कंट्रोलर इंस्टॉल, GPU मूल्यांकन, प्रोवाइडर सेटअप, और पहली डिप्लॉयमेंट शामिल है। कब: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller"।
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights के साथ वेबऐप्स को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए मार्गदर्शन। टेलीमेट्री पैटर्न, SDK सेटअप, और कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ प्रदान करता है। WHEN: ऐप को कैसे इंस्ट्रूमेंट करें, App Insights SDK, टेलीमेट्री पैटर्न, App Insights क्या है, Application Insights मार्गदर्शन, इंस्ट्रूमेंटेशन उदाहरण, APM सर्वोत्तम अभ्यास।
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ब्राउज़र/वेब ऐप्स को Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) से इंस्ट्रूमेंट करें। Real User Monitoring (RUM) के लिए उपयोग करें — पेज व्यू, क्लिक, AJAX/fetch निर्भरताएँ, अपवाद, कस्टम इवेंट, और बैकएंड OpenTelemetry ट्रेस से सहसंबंधित ब्राउज़र-साइड GenAI एजेंट ट्रेस। SDK Loader Script और npm सेटअप, फ्रेमवर्क एक्सटेंशन (React, React Native, Angular), Click Analytics, टेलीमेट्री इनिशियलाइज़र, और ब्राउज़र से उत्सर्जित एजेंट/टूल/मॉडल स्पैन के लिए OTel GenAI सिमेंटिक कन्वेंशन शामिल हैं।
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java के साथ एनोमली डिटेक्शन एप्लिकेशन बनाएं। यूनीवेरिएट/मल्टीवेरिएट एनोमली डिटेक्शन, टाइम-सीरीज़ विश्लेषण, या AI-संचालित मॉनिटरिंग लागू करते समय उपयोग करें।
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
<text> azure-ai-language-conversations Python SDK का उपयोग करके संवादात्मक भाषा समझ (CLU) लागू करें। ConversationAnalysisClient के साथ काम करते समय उपयोग करें ताकि वार्तालाप के इरादे और संस्थाओं का विश्लेषण किया जा सके, NLP सुविधाएँ बनाई जा सकें, या अनुप्रयोगों में भाषा समझ को एकीकृत किया जा सके। </text>
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python। ML वर्कस्पेस, जॉब्स, मॉडल, डेटासेट, कंप्यूट और पाइपलाइन के लिए उपयोग करें। ट्रिगर्स: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets"।
development