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Enhanced capabilities for Azure Monitor metrics for functions

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
azure, java
Ambito
observability

Direzione di ricerca

Inizia esaminando come vengono attualmente emesse le metriche di Azure Monitor per Java durable functions e come viene rappresentato il contesto di WorkflowOrchestrator. L’issue propone un’annotazione Labels e la propagazione di clientId, technicalAccountId e orgId, ma non indica file o test; il lavoro sarà considerato completato quando sarà definito un design condiviso per i tag delle metriche personalizzati e la relativa validazione.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Enhancement Observability P2

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.

Lingua principale
Java
Stelle
29
Fork
18
Merge medio
1g 10h
PR unite (30g)
2

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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