释放观测云超能力：在Azure App Service中实现无侵入式应用性能监测

一、App Service

Azure App Service 是微软全托管的 PaaS 级应用托管平台，秒级弹性、自动补丁、内建 CI/CD，支持 Windows/Linux 双引擎与 .NET、Java、Node.js、Python、PHP 等多语言运行时，一键即可将 Web/API 部署到全球 60+ 区域，并自带负载均衡、自动扩缩、SSL 续期、蓝绿发布和企业级安全合规。

Azure App Service（Linux）
- 不是可 SSH 控制的 VM ，是平台托管的 Linux Sandbox
- 代码运行在 Oryx 自动生成的 Python 虚拟环境中（默认名：antenv ）
Python 包的正确安装路径：/home/site/wwwroot/antenv/

二、接入说明

可以在 Azure App Service（Linux，代码模式，非容器）中稳定接入 DDTrace
不需要自建主机 / VM
不需要 Docker
DDTrace 可通过 Oryx build 正常安装到虚拟环境（antenv）
链路数据可正常上报到观测云
关键点：DDTrace 必须在 App Service 的 Python 虚拟环境中安装成功

三、最终可验证的最小代码

#执行
mkdir ~/appservice-demo
cd ~/appservice-demo


#创建代码
cat > app.py << 'EOF'
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route("/ping")
def ping():
    return "pong"

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8000)
EOF
#创建 requirements.txt
cat > requirements.txt << 'EOF'
flask
gunicorn
EOF
#确认
ls
cat app.py
cat requirements.txt
#打包
zip app.zip app.py requirements.txt

四、进行部署

4.1 部署应用

4.2 修改环境变量

如果应用没有拉起来，看看是不是 DDTrace 问题，有报错

有可能是没有重新 build 成功，可以通过 SCM_DO_BUILD_DURING_DEPLOYMENT 试试强制 build，然后看看 SCM_DO_BUILD_DURING_DEPLOYMENT 。

4.3 查看 Python 版本

4.4 启动、重启、查看应用状态、登录

4.5 找一台主机部署 DataKit

开启 DDTrace

cp /usr/local/datakit/conf.d/samples/ddtrace.conf.sample /usr/local/datakit/conf.d/ddtrace.conf
vim /usr/local/datakit/conf.d/datakit.conf

修改 DataKit 配置文件

[http_api]
  rum_origin_ip_header = "X-Forwarded-For"
  listen_socket = ""
  listen = "0.0.0.0:9529"
  disable_404page = false
  rum_app_id_white_list = []
  public_apis = ["/v1/write/tracing","/v1/write/metrics","/v1/write/logging"]
  
 #重启datakit
 datakit service -R