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Filter based on package logs send by the agent (3.7.2) to Application Insight

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Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
azure, java, scala, spark

Línea de trabajo

Comienza revisando la sección instrumentation.logging y el procesador metric-filter, las dos rutas de configuración mencionadas en el issue. Define un filtrado a nivel de paquete para los logs enviados por el agente y verifica después que los logs no deseados de paquetes de terceros puedan excluirse sin suprimir los propios logs de la aplicación.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

I have a lot of logs generated by 3rd party libraries in my application, which I do not need to have ingested into Application Insights, and those logs generate significant costs on Application Insights. Currently it is only possible to set global log level threshold, which is not sufficient, because the unwanted logs are either INFO or WARN, so to exclude them I would need to exclude also the logs from my application, which makes this solution useless.

In my current scenario I am running a Scala 2.12 Spark application on Azure Databricks runtime 16.3 as a jar task instrumented with -javaagent (agent version 3.7.2) parameter through spark config and APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING environment variable, and getting a lot of com.databricks.* and org.apache.spark.* logs. But this feature would be applicable to any other scenario.

I would like to be able to filter/configure logs that are send to Application Insight by the agent on package level.

This could be configured either in the instrumentation.logging section or as a log procesor in similar fashion to the metric-filter processor.

Lenguaje dominante
Java
Estrellas
327
Forks
222
Merge medio
1 d 3 h
PR fusionados (30 d)
12

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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