APRENDER. PRATICAR. EVOLUIR.Conceito e mecanismo
OpenTelemetry fornece instrumentos para observar operações e dependências; Application Insights ajuda a analisar o percurso distribuído. Métricas, logs e traces são complementares. Sampling reduz volume, mas altera o conjunto de eventos individuais disponível: um trace ausente não prova que o pedido não ocorreu. Para indicadores, define população, período, filtros e tratamento de amostragem. Em KQL, countif conta linhas que satisfazem uma condição; count conta a população observada. Se filtras primeiro apenas falhas, o denominador deixa de representar todos os pedidos. Percentis são estimativas úteis para observar a distribuição de latência; a média pode esconder uma cauda lenta. Compara segmentos equivalentes por operação, versão e período.
Aplicação guiada
Num conjunto fictício completo com 240 pedidos e 12 falhas, a taxa é 100 × 12 / 240 = 5%. O cálculo pressupõe ausência de sampling e o mesmo âmbito para numerador e denominador. Uma consulta ilustrativa pode agregar total=count() e falhas=countif(not(success)), depois calcular a razão; adapta tabela, tipos e campos ao workspace real. Este percurso não executou KQL num serviço. Para latência, se a base de dados consome oito dos nove segundos, investiga consulta e esperas antes de aumentar réplicas da API. Preserva correlação e dados mínimos. Baggage pode atravessar fronteiras de serviço, pelo que tokens e dados pessoais não devem ser usados como atalho de diagnóstico. Comunica limites da evidência quando o relatório é inconclusivo.
12 falhas em 240 pedidos = 5%. Filtrar só as 12 falhas antes de contar o total produziria um denominador incorreto.
Armadilhas comuns
Ausência de trace como zero falhas; contagem de spans como pedidos; média como experiência de todos; percentil como medição exata; baggage como cofre.
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Explica o que foi observado e o que a cobertura permite concluir.
Referência: Distributed application observability · AI-200 current guide updated2026-05-05; Azure technical documentation2026-09-30