azure-monitor-opentelemetry-exporter-java

bởi microsoft

Azure Monitor OpenTelemetry Exporter for Java. Export OpenTelemetry traces, metrics, and logs to Azure Monitor/Application Insights. Triggers: "AzureMonitorExporter java", "opentelemetry azure java", "application insights java otel", "azure monitor tracing java". Note: This package is DEPRECATED. Migrate to azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure.

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill azure-monitor-opentelemetry-exporter-java

Azure Monitor OpenTelemetry Exporter for Java

⚠️ DEPRECATION NOTICE: This package is deprecated. Migrate to azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure.

See Migration Guide for detailed instructions.

Export OpenTelemetry telemetry data to Azure Monitor / Application Insights.

Installation (Deprecated)

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-monitor-opentelemetry-exporter</artifactId>
    <version>1.0.0-beta.x</version>
</dependency>

Recommended: Use Autoconfigure Instead

<dependency>
    <groupId>com.azure</groupId>
    <artifactId>azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure</artifactId>
    <version>LATEST</version>
</dependency>

Environment Variables

APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING=InstrumentationKey=xxx;IngestionEndpoint=https://xxx.in.applicationinsights.azure.com/

Basic Setup with Autoconfigure (Recommended)

Using Environment Variable

import io.opentelemetry.sdk.autoconfigure.AutoConfiguredOpenTelemetrySdk;
import io.opentelemetry.sdk.autoconfigure.AutoConfiguredOpenTelemetrySdkBuilder;
import io.opentelemetry.api.OpenTelemetry;
import com.azure.monitor.opentelemetry.exporter.AzureMonitorExporter;

// Connection string from APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING env var
AutoConfiguredOpenTelemetrySdkBuilder sdkBuilder = AutoConfiguredOpenTelemetrySdk.builder();
AzureMonitorExporter.customize(sdkBuilder);
OpenTelemetry openTelemetry = sdkBuilder.build().getOpenTelemetrySdk();

With Explicit Connection String

AutoConfiguredOpenTelemetrySdkBuilder sdkBuilder = AutoConfiguredOpenTelemetrySdk.builder();
AzureMonitorExporter.customize(sdkBuilder, "{connection-string}");
OpenTelemetry openTelemetry = sdkBuilder.build().getOpenTelemetrySdk();

Creating Spans

import io.opentelemetry.api.trace.Tracer;
import io.opentelemetry.api.trace.Span;
import io.opentelemetry.context.Scope;

// Get tracer
Tracer tracer = openTelemetry.getTracer("com.example.myapp");

// Create span
Span span = tracer.spanBuilder("myOperation").startSpan();

try (Scope scope = span.makeCurrent()) {
    // Your application logic
    doWork();
} catch (Throwable t) {
    span.recordException(t);
    throw t;
} finally {
    span.end();
}

Adding Span Attributes

import io.opentelemetry.api.common.AttributeKey;
import io.opentelemetry.api.common.Attributes;

Span span = tracer.spanBuilder("processOrder")
    .setAttribute("order.id", "12345")
    .setAttribute("customer.tier", "premium")
    .startSpan();

try (Scope scope = span.makeCurrent()) {
    // Add attributes during execution
    span.setAttribute("items.count", 3);
    span.setAttribute("total.amount", 99.99);
    
    processOrder();
} finally {
    span.end();
}

Custom Span Processor

import io.opentelemetry.sdk.trace.SpanProcessor;
import io.opentelemetry.sdk.trace.ReadWriteSpan;
import io.opentelemetry.sdk.trace.ReadableSpan;
import io.opentelemetry.context.Context;

private static final AttributeKey<String> CUSTOM_ATTR = AttributeKey.stringKey("custom.attribute");

SpanProcessor customProcessor = new SpanProcessor() {
    @Override
    public void onStart(Context context, ReadWriteSpan span) {
        // Add custom attribute to every span
        span.setAttribute(CUSTOM_ATTR, "customValue");
    }

    @Override
    public boolean isStartRequired() {
        return true;
    }

    @Override
    public void onEnd(ReadableSpan span) {
        // Post-processing if needed
    }

    @Override
    public boolean isEndRequired() {
        return false;
    }
};

// Register processor
AutoConfiguredOpenTelemetrySdkBuilder sdkBuilder = AutoConfiguredOpenTelemetrySdk.builder();
AzureMonitorExporter.customize(sdkBuilder);

sdkBuilder.addTracerProviderCustomizer(
    (sdkTracerProviderBuilder, configProperties) -> 
        sdkTracerProviderBuilder.addSpanProcessor(customProcessor)
);

OpenTelemetry openTelemetry = sdkBuilder.build().getOpenTelemetrySdk();

Nested Spans

public void parentOperation() {
    Span parentSpan = tracer.spanBuilder("parentOperation").startSpan();
    try (Scope scope = parentSpan.makeCurrent()) {
        childOperation();
    } finally {
        parentSpan.end();
    }
}

public void childOperation() {
    // Automatically links to parent via Context
    Span childSpan = tracer.spanBuilder("childOperation").startSpan();
    try (Scope scope = childSpan.makeCurrent()) {
        // Child work
    } finally {
        childSpan.end();
    }
}

Recording Exceptions

Span span = tracer.spanBuilder("riskyOperation").startSpan();
try (Scope scope = span.makeCurrent()) {
    performRiskyWork();
} catch (Exception e) {
    span.recordException(e);
    span.setStatus(StatusCode.ERROR, e.getMessage());
    throw e;
} finally {
    span.end();
}

Metrics (via OpenTelemetry)

import io.opentelemetry.api.metrics.Meter;
import io.opentelemetry.api.metrics.LongCounter;
import io.opentelemetry.api.metrics.LongHistogram;

Meter meter = openTelemetry.getMeter("com.example.myapp");

// Counter
LongCounter requestCounter = meter.counterBuilder("http.requests")
    .setDescription("Total HTTP requests")
    .setUnit("requests")
    .build();

requestCounter.add(1, Attributes.of(
    AttributeKey.stringKey("http.method"), "GET",
    AttributeKey.longKey("http.status_code"), 200L
));

// Histogram
LongHistogram latencyHistogram = meter.histogramBuilder("http.latency")
    .setDescription("Request latency")
    .setUnit("ms")
    .ofLongs()
    .build();

latencyHistogram.record(150, Attributes.of(
    AttributeKey.stringKey("http.route"), "/api/users"
));

Key Concepts

ConceptDescription
Connection StringApplication Insights connection string with instrumentation key
TracerCreates spans for distributed tracing
SpanRepresents a unit of work with timing and attributes
SpanProcessorIntercepts span lifecycle for customization
ExporterSends telemetry to Azure Monitor

Migration to Autoconfigure

The azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure package provides:

  • Automatic instrumentation of common libraries
  • Simplified configuration
  • Better integration with OpenTelemetry SDK

Migration Steps

  1. Replace dependency:

    <!-- Remove -->
    <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-monitor-opentelemetry-exporter</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- Add -->
    <dependency>
        <groupId>com.azure</groupId>
        <artifactId>azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure</artifactId>
    </dependency>
    
  2. Update initialization code per Migration Guide

Best Practices

  1. Use autoconfigure — Migrate to azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure
  2. Set meaningful span names — Use descriptive operation names
  3. Add relevant attributes — Include contextual data for debugging
  4. Handle exceptions — Always record exceptions on spans
  5. Use semantic conventions — Follow OpenTelemetry semantic conventions
  6. End spans in finally — Ensure spans are always ended
  7. Use try-with-resources — Scope management with try-with-resources pattern

Reference Links

ResourceURL
Maven Packagehttps://central.sonatype.com/artifact/com.azure/azure-monitor-opentelemetry-exporter
GitHubhttps://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/monitor/azure-monitor-opentelemetry-exporter
Migration Guidehttps://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/blob/main/sdk/monitor/azure-monitor-opentelemetry-exporter/MIGRATION.md
Autoconfigure Packagehttps://central.sonatype.com/artifact/com.azure/azure-monitor-opentelemetry-autoconfigure
OpenTelemetry Javahttps://opentelemetry.io/docs/languages/java/
Application Insightshttps://learn.microsoft.com/azure/azure-monitor/app/app-insights-overview

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development