Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Application Insights — выберите, когда трассировка/сообщение перестанут возвращать значение в REST API

Моя программа использовала вызов REST API для получения поля сообщений трассировки. Чтобы ограничить размер возвращаемых данных, мы используем предложение «выбрать», чтобы возвращать только «трассировку/сообщение». Это работало очень хорошо. Но со вчерашнего дня (15 марта) эта функция не работает. «Трассировка/сообщение» всегда возвращает ноль, пока есть сообщение. Мы обходим это, вызывая API без предложения «выбрать», и это возвращает все, как ожидалось.

В API Explorer я проверил все остальные поля на наличие трассировок в "выборке", и все они работают как и раньше, даже поле "trace/severityLevel". Для таблицы зависимостей любое поле в разделе «зависимость» перестает работать.

Есть ли какой-нибудь релиз для взлома этого? В чем причина этого изменения? Мы должны больше не выбирать их? Любое руководство по получению этих полей?

azure-application-insights
16.03.2017

  • Можете ли вы поделиться запросом, который вы выполняете в API? 16.03.2017
  • вот cURL, сгенерированный из API Explorer: https://api.applicationinsights.io/beta/apps/[appid]/events/traces?timespan=P30D&$select=trace%2Fmessage&$top=5 -H x-api- ключ: ххх. (Скрыт идентификатор приложения и ключ API). 17.03.2017

Ответы:


1

Вам следует попробовать API запросов — вы можете выбрать любой тип телеметрии и ограничить количество возвращаемых записей:

curl "https://api.applicationinsights.io/beta/apps/DEMO_APP/query?query=traces%7C%20where%20timestamp%20%3E%3D%20ago(24h)%7C%20take%2020" -H "x-api-key: DEMO_KEY"
18.03.2017
  • Да, мы могли бы переключиться на использование API запросов, но для этого потребуется переписать код. Однако мой вопрос в том, почему другой перестает работать. GET /Events также предоставляет возможность ограничить количество возвращаемых записей с помощью предложения $top. Я не видел никакой разницы в функциональности, используя эти два подхода, кроме этой внезапной поломки. 20.03.2017
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..