Enhanced capabilities for Azure Monitor metrics for functions

Aberta
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Avaliação

Dificuldade
5/5
Tempo estimado
Mais de uma semana
Facilidade para iniciantes
25/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Precisa de esclarecimento
Status de atividade
Estagnada
Stack de tecnologia
azure, java
Domínio
observability

Direção de pesquisa

Comece revisando como as métricas do Azure Monitor são atualmente emitidas para Java durable functions e como o contexto de WorkflowOrchestrator é representado. A issue propõe uma anotação Labels e a propagação de clientId, technicalAccountId e orgId, mas não nomeia arquivos nem testes; a conclusão exige um design acordado para tags de métricas personalizadas e sua validação.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

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.

Linguagem predominante
Java
Estrelas
29
Forks
18
Merge médio
1d 10h
PRs com merge (30d)
2

Guia de contribuição

Abrir o guia de contribuição

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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