在 Azure Application Insights 中计算跟踪或事件的平均时间跨度

Question

我目前正在评估 Azure Application Insights 中的一个用例，但我愿意使用最适合的任何其他基础架构框架。

所以基本上我有一个桌面应用程序可以记录一些事件或痕迹（我不完全知道它应该是哪一个）。事件（或痕迹？）示例

 |    timestamp     |     state    | user |
 ------------------------------------------
 | yyyy-mm-dd 12:00 |  is_at_home  | John |
 | yyyy-mm-dd 15:00 |  is_at_work  | John |
 | yyyy-mm-dd 18:00 |  is_outside  | John |

在新事件到来之前，用户被视为处于接收到的最后状态。

我需要提取数据来回答这样的问题：

我想看看约翰在家的总时间是在增加还是在减少。
我想了解用户在哪些状态下停留的时间最多。
我想要状态“is_at_work”的平均持续时间。如果它随着时间的推移下降或上升。

那么，application insights可以输出这种分析吗？如果不是，我应该使用哪个 architecture/platform？我在使用正确的关键字来描述我想要的东西吗？

谢谢

Answer 1

ai/log 分析查询语言 (kql) 支持所有类似的东西。你将拥有的技巧是让你的查询完全正确，在这里你必须弄清楚你需要做什么，以便你计算行之间的时间作为“状态”的变化。

这是我的第一次尝试：

let fakeevents = datatable (timestamp: datetime, state: string, user: string ) [
 datetime(2021-08-02 12:00), "is_at_home" , "John" ,
 datetime(2021-08-02 15:00), "is_at_work" , "John", 
 datetime(2021-08-02 18:00), "is_outside" , "John", 
 datetime(2021-08-02 11:00), "is_at_home" , "Jim" ,
 datetime(2021-08-02 12:00), "is_at_work" , "Jim", 
 datetime(2021-08-02 13:00), "is_outside" , "Jim", 
 ];
 fakeevents | partition by user (
    order by user, timestamp desc | 
    extend duration = prev(timestamp, 1, now()) - timestamp
 )

得到我：

timestamp	state	user	duration
2021-08-02T18:00:00Z	is_outside	John	06:20:23.1748874
2021-08-02T15:00:00Z	is_at_work	John	03:00:00
2021-08-02T12:00:00Z	is_at_home	John	03:00:00
2021-08-02T13:00:00Z	is_outside	Jim	11:25:14.6912472
2021-08-02T12:00:00Z	is_at_work	Jim	01:00:00
2021-08-02T11:00:00Z	is_at_home	Jim	01:00:00

在发送任何数据真实数据之前，您可以使用 datatable operator 创建“假”数据，使假 table 充满数据。

然后您可以应用 summarize 之类的东西来计算最大的东西等。请注意按用户使用分区以确保每个用户都得到单独处理。在我的假设中，如果没有结束事件持续时间的价值，我会使用 now() ，你会想在那里做一些事情，否则你会有空白单元格。

在 Azure Application Insights 中计算跟踪或事件的平均时间跨度

Calculate average Time span in Azure Application Insights for Trace or Events

events

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trace

timespan