Application Insights でアクセス状況を確認してみたよ

こんにちは。

今回は、前回の記事で確認した、Azure FrontDoor Services (AFD)のバックエンドにある Web Apps の Application Insights (AI)について分析したメモです。

前回の記事で記載した期間、バックエンドの Web Apps にどのようなアクセスがあったかを確認したいと思います。

ちなみに、前回の記事はこちら。

Azure FrontDoor Services の WAF のログを Log Analytics でみてみたよ。

こんにちは。前回の、記事で設定した、Azure FrontDoor Service の WAF のログを、Log Analytics で色々とみてみました。せっかく見たので、その辺のメモっす。　ちなみに、前回の記事はこれっす。　 ...

AFD と AI での全体的な流入量の比較
Application Insights のリクエスト数が減っているところを分析
UKからのアクセスを分析
Health Probe の Path の設定
まとめ

AFD と AI での全体的な流入量の比較

AFD の後に Web Apps がいるので、確実に AI のログの方が少なくなると思うのですが、実際どうなのかなって思い、比較してみました。

今回は、9/1～9/28 で期間縛りで比較していきます。

まずは、全体的な流入に関する比較です。Azure FrontDoor Services がフロントで裏側に Web Apps がいるので、必ず FrontDoor の方が数が多くなってるはずです。

比較は、こんな感じ

Azure FrontDoor Service

AzureDiagnostics
| where ResourceType == "FRONTDOORS" and Category == "FrontdoorAccessLog"
| summarize count() by bin(TimeGenerated, 1d)
| render timechart

Application Insights

let timeGrain=1d;
let dataset=requests
| where client_Type != "Browser" ;
dataset
| summarize count() by operation_SyntheticSource,  bin(timestamp, timeGrain)
| render timechart

で、その結果はこんな感じ。

まずは、Azure FrontDoor Services

こっちが、Application Insights

ひとまず、スケールが違い過ぎるのと、Backend の方が圧倒的に量が多いので Azure の内部的なアクセスがあるのかな～って感じがしますね。

たしかに、9/9あたりには、WAF で Block の設定と一緒に Azure FrontDoor Services の Backend の HEALTH PROBES の値を変えたと身に覚えがあるｗ

ちなみに、Application Insights のグラフが下がっているあたりで App Service Plan の CPU 利用率は下がってました。

Application Insights のリクエスト数が減っているところを分析

ということで、Application Insigts のリクエストが減ったところに着目して分析してみました。

まずは、時間のレンジを狭くしてみて分と秒で比較

let start=datetime("2019-09-08T16:30:00.000Z");
let end=datetime("2019-09-08T17:30:00.000Z");
let timeGrain=1m;
let dataset=requests
| where timestamp &amp;amp;gt; start and timestamp &amp;amp;lt; end ;
dataset
|where operation_SyntheticSource  == ""
| summarize count() by  bin(timestamp, timeGrain)
| render timechart

分だとこんな感じ