[Proposal] Evolving Apache Burr Observability: Standardized Enterprise-Grade OpenTelemetry Support
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 28/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 静か
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず現在の OpenTelemetry 統合と issue #413 を確認し、状態機械の遷移、非同期実行、永続化されたスナップショット、エクスポートされる状態がどのように扱われているかを整理します。最初の PR を提案する前に、セマンティック規約とスコープについて maintainer の合意を得てください。done は、より広範なロードマップの中の、承認済みでテスト可能な一部分として定義する必要があります。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Apache Burr is uniquely positioned to handle complex stateful agent workflows. To transition from beta observability to enterprise-grade readiness, I propose a formal initiative to evolve our current OpenTelemetry integration.
Current Limitations:
Async/Reactive Gaps: Existing integrations face stability challenges in fully asynchronous event loops (e.g., issue #413).
Semantic Consistency: Lack of standardized semantic conventions for agent steps (e.g., token usage, state transitions, and actor latency) leads to fragmented trace data.
Context Propagation: Inability to maintain parent-child trace context across state machine transitions in distributed agentic workflows.
Proposed Scope of Work:
Semantic Convention Standardization: Define and implement standard OTel attributes for Burr (e.g., ai.agent.state, ai.agent.transition_id, llm.token_usage).
Native Async Instrumentation: Refactor the bridge to utilize modern opentelemetry-instrumentation patterns that ensure non-blocking trace propagation.
PII/Sensitive Data Masking: Implement a built-in scrubbing mechanism for agent state payloads before exporting them to OTel collectors—critical for healthcare and regulated industry adoption.
Correlation IDs: Automatic injection of trace_id into all persisted state snapshots, allowing users to jump from a database record directly to the corresponding trace.
Why this aligns with Apache Way:
This move would position Burr as the primary choice for regulated AI agent development, where visibility and auditability are non-negotiable. I am prepared to contribute the initial reference implementation, drawing on my experience with production-grade OTel modules for Spring AI.
Next Steps:
I request the PPMC/Maintainer feedback on this roadmap. If agreed, I will open a series of PRs beginning with the core Semantic Conventions.
- 主要言語
- Python
- スター
- 2.6k
- フォーク
- 212
- 平均マージ
- 5日 14時間
- マージ済み PR（30日）
- 39
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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