Enhanced capabilities for Azure Monitor metrics for functions
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- azure, java
- Área
- observability
Línea de trabajo
Comienza revisando cómo se emiten actualmente las métricas de Azure Monitor para Java durable functions y cómo se representa el contexto de WorkflowOrchestrator. El issue propone una anotación Labels y la propagación de clientId, technicalAccountId y orgId, pero no menciona archivos ni pruebas; el trabajo se considerará completado cuando exista un diseño acordado para las etiquetas de métricas personalizadas y su validación.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Today, durable framework provides good metrics to see the load on the clusters on Azure Monitor. Eg. how many instances for a specific function are in failed/successful state.
But sometimes we need more than just these counts. Eg, each of these functions are triggered with some context, like this for triggered for which clientId, orgId etc. Now, these can be tags for the uber level failed/successful orchestrator/activity function.
I wanted to check if such an enhancement request could be catered to. I could think of a way like this :
@FunctionName("WorkflowOrchestrator")
@Labels [(clientId = ""), (technicalAccountId = ""), (orgId = "")]
public ObjectNode workflowOrchestrator(@DurableOrchestrationTrigger(name = "runtimeState") TaskOrchestrationContext ctx)
We could have a Labels annotation with a list of custom tags that could be added at the time of calling the function or be as a part of the context. And these could then be propagated as tags on Azure Monitor.
- Lenguaje dominante
- Java
- Estrellas
- 29
- Forks
- 18
- Merge medio
- 1 d 10 h
- PR fusionados (30 d)
- 2
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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