Detailed data usage report
Los mantenedores suelen responder en 1 día
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- analytics
Línea de trabajo
No files, tests, or implementation entry points are named. Start by locating existing data-usage reporting and event-category breakdowns in the project; the issue does not specify where these live. Done means users can view usage over a chosen number of days, broken down by categories such as sessions, logs, and exceptions.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
For budget-minded folks, it would be handy to know how our data usage over the last X number of days breaks down. For instance, I have a fairly successful app and while I don't really send a bunch of feature usage events, my data usage in Exceptionless is very high. I'd like to know something like this: 90% sessions, 2% logs, 0% broken links, 7% feature usages, 1% exceptions. That would help me tailor what I'm sending if I start blowing my budget.
- Lenguaje dominante
- C#
- Estrellas
- 2.5k
- Forks
- 508
- Merge medio
- 2 d 17 h
- PR fusionados (30 d)
- 40
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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