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

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
azure, java, scala, spark

Direzione di ricerca

Inizia esaminando la sezione instrumentation.logging e il processore metric-filter, i due percorsi di configurazione indicati nell’issue. Definisci un filtro a livello di pacchetto per i log inviati dall’agente, quindi verifica che i log indesiderati dei pacchetti di terze parti possano essere esclusi senza sopprimere i log dell’applicazione.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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.

Lingua principale
Java
Stelle
327
Fork
222
Merge medio
22h 34m
PR unite (30g)
14

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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