Message Popups Ablaeufe

Listen- und Facet-Fluss

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    participant UI as MessagePopup
    participant API as Message-APIs
    participant DATA as Message-Tabellen
    participant FAC as Facet-Bildung
    UI->>API: Message-Liste und Facets laden
    API->>DATA: Message Logs und zugehoerige Aggregate abfragen
    API->>FAC: Filter-Facets aus dem aktuellen Ergebnisraum bilden
    API-->>UI: Zeilen und Facet-Werte liefern

Diese Trennung ist wichtig, weil Zeilenabruf und Facet-Bildung bei wachsendem Message-Volumen unterschiedlich teuer und unterschiedlich fehleranfaellig werden koennen.

Detailfluss

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    participant U as Benutzer
    participant UI as MessagePopupDetails
    participant API as Detail-Endpunkte
    participant DATA as Runs, Header, Payloads, Attachments
    U->>UI: Message auswaehlen
    UI->>API: Message-Detail laden
    API->>DATA: Zugehoerige Laufzeitdaten abfragen
    API-->>UI: Detail-Payload liefern

Die Detailsicht ist die wichtigste Diagnosebruecke zwischen reiner Message-Zeile und operativer Incident-Analyse, weil hier Correlations, Retries, Runs, Attachments und Payloads zusammenlaufen.

Statistikfluss

Past-hour-Statistiken koennen direkt aus KPI-Karten geoeffnet werden. Das Popup startet daher teilweise mit einem bereits vorberechneten Zeitraum und nicht nur mit generischem Filterzustand.

Cross-Modul-Folge

Wenn das Message-Popup wiederkehrende Fehlerbilder zeigt, ist der naechste technische Sprung oft:

• Alerting fuer den darauf aufbauenden Alert-Zustand
• Archives, wenn Retention oder historischer Export relevant werden
• Tenant Settings, wenn Query-Scope, Auth oder Abrufintervalle angepasst werden muessen

AI-Untersuchungsfluss

Technische Fehler koennen an die AI-Chat-Endpunkte uebergeben werden. Das ist aber eine optionale zweite Analyseebene auf Basis bereits gespeicherter Laufzeitdaten.