OTel 的优缺点 要创建不会占用资源的高性能应用程序,关键是要通过 OpenTelemetry (OTel) 等周到的检测来了解生产中的应用程序代码。 OTel 不会捕获用户 ID、非通用元数据或任何特定于您的应用程序和业务的任何内容。 这就是自定义检测发挥作用的地方。 OTel 充当 DevOps 之间的桥梁,将开发团队关注的代码内部与您的运维团队监控的网络流量数据和来源连接起来。 使用 OTel 还是不使用 OTel 拥有大型 APM 部署的公司可能已经在员工中拥有高技能的开发人员,他们可以利用 OTel 和自定义仪器来提高 DevOps 效率。 当您监控数千个应用程序时,添加 OTel 功能无疑会更加复杂,并且费用可能会被视为过高。
Docker 镜像在dockerhub上可用: docker pull otel/opentelemetry-collector-contrib-dev 您还可以通过克隆并运行来构建collector-contrib : [elastic] processors: [batch, queued_retry] 这里定义的export会将数据发送到Elastic APM server,在APM UI上,将可以看到来自otel
=> // trace.startAgent() => // otel.SetTracerProvider() s := zrpc.MustNewServer() defer s.Stop https://github.com/redis/go-redis/blob/v9.6.1/extra/redisotel/config.go#L57 按理说肯定要先Set才能Get,而实际上otel 采用了委托的方式让我们可以先get然后再set 代码追踪 otel包的代码也很简单, 就是为了包装一层标准, 实际上是调用了global包 package otel // import "go.opentelemetry.io /otel" import ( "go.opentelemetry.io/otel/internal/global" "go.opentelemetry.io/otel/trace" ) func /otel/propagation" "go.opentelemetry.io/otel/trace" ) var ( globalTracer = defaultTracerValue
译自 OTel 101: Build Observability Skills with Hands-on Workshops,作者 Paige Cruz。 最成功的计划是实践研讨会,例如我在芝加哥举行的 KubeCon North America 2023 上关于 OpenTelemetry (OTel) 和跟踪的研讨会。 即使是一句定义也能澄清问题: 在定义了关键术语后,我开始概述 OpenTelemetry (OTel),涵盖组件、协议和社区的高级内容。我忍不住想详细介绍它的历史、开发和每个组件,但我没有这么做。 创建你自己的 OTel 研讨会 我希望我分享开发这个 OTel 101 研讨会背后的思考过程能激励你举办你自己的研讨会。
区域拓扑与处理链 [Producers/Agents/Apps] └─ OTLP gRPC/HTTP / Filelog/Prom→OTLP → [OTel Gateway (Region-A (OTTL/Processors 详见 OTel 官方“Transforming telemetry”与 OTTL 指南。)
OpenTelemetry(05): Otel Collector Contrib 添加鉴权支持,增加安全 建议点击 查看原文 查看最新内容。 原文链接: https://typonotes.com/posts/2023/10/07/otel-collector-contrib-with-auth-supportive/ 之前我在 OpenTelemetry (1): Golang 接入 OpenTelemetry 完整过程和思路(附源码)- Gin Demo 中提到过, 使用 Otel Collector Contrib 作为中间件 解耦 应用和数据平台。 遇到的困境 此前并没有提到 Otel Collector Contrib 限制接入的问题。 测试的时候在 K8S 集群内部, 服务不对外, 无需鉴权。 最直接的是 Otel 服务要对外暴露到公网。 由于没有之前的配置没有鉴权限制, 因此 只要知道服务的地址和端口, 就能给发数据, 这是一个严重的隐患。 2.
在之前的教程中,我们针对CNCF展示了如何使用 OTel JavaScript (JS) 包来实现这一点。 与 OTel SDK 一样,Embrace React Native SDK 允许将数据导出到任何 OTLP-HTTP 端点。 配置日志和跟踪导出器: 日志和跟踪是两个基本的 OTel 信号。在这里,我们将两者都设置为导出到同一个后端。请注意,这两个导出器是独立配置的。 总结 在本演练中,我们介绍了如何检测React Native应用程序以通过OTLP-HTTP将数据发送到任何OTel后端。 我们在OTel上构建了我们的iOS、Android和React Native SDK,同时与社区合作改进规范。
Micrometer 来补充其在可观测性上的板块,但是社区也从未停止过对于 SpringBoot 集成 OpenTelemetry 讨论;SpringBoot 实际上先是在 tracing 上完成了对于 OTEL #prometheus processors: [batch] exporters: [prometheus] # 对应上面 exporters#prometheus 启动 OTEL export OTEL_METRICS_EXPORTER=otlp java -javaagent:opentelemetry-javaagent.jar -jar target/springboot-otel-guides artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> 重新启动 OTEL 并且在使用 Otel collector 作为指标数据的中间组件,并提供了相应的实示例代码和示意图。
译自:Is OTel the Last Observability Agent You’ll Ever Install? 这种早就应该发生的变化的催化剂是 OpenTelemetry (OTel)。我们已经可以使用高质量的开源工具来收集指标和日志。OpenTelemetry 为我们提供了分布式追踪的相同能力。
四年后,OTEL 正在兑现其承诺。 OTEL - 名称的含义 OTEL 主要由两种类型的项目组成:规范和实现。 规范是 OTEL 的基础。它们描述了如何捕获、收集、处理和导出遥测数据。 OTEL Collector 包括两个项目,otel-collector 和 otel-collector-contrib。 其他 OTEL 是一个庞大的项目。 目前在 otel-collector-contrib 中进行设计和实现 OTEL Demo:基于微服务的购物网站,演示了大多数 OTEL 功能和语言 SDK 最后的思考 OTEL 起初是竞争性追踪规范的合并
Extension 是collector的扩展,要注意Extension不处理 otel 的数据,他负责处理的是一些类似健康检查服务发现,压缩算法等等的非 otel 数据的扩展能力。 kind: ClusterRole name: otel-collector subjects: - kind: ServiceAccount name: otel-collector labels: app: opentelemetry component: otel-collector-conf namespace: skywalking data: otelcol" - "--config=/conf/otel-collector-config.yaml" image: otel/opentelemetry-collector - key: otel-collector-config path: otel-collector-config.yaml name: otel-collector-config-vol
安装 OpenTelemetry for Go 依赖 go get go.opentelemetry.io/otel@v1.0.0-RC1 go.opentelemetry.io/otel/sdk@v1.0.0 -RC1 go.opentelemetry.io/otel/exporters/stdout/stdouttrace@v1.0.0-RC1 go.opentelemetry.io/otel/trace@ " "go.opentelemetry.io/otel/attribute" "go.opentelemetry.io/otel/exporters/jaeger" "go.opentelemetry.io /otel/propagation" "go.opentelemetry.io/otel/sdk/resource" tracesdk "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace " semconv "go.opentelemetry.io/otel/semconv/v1.4.0" "go.opentelemetry.io/otel/trace" ) func init()
使用 Elastic 实现基于原生 OTel 的 K8s 和应用可观测性最近,Elastic 发布了其 OpenTelemetry (OTel) 的 Elastic 发行版(EDOT),旨在增强标准 OpenTelemetry SRE 不再需要通过繁琐的步骤来配置和摄取 OTel 数据到可观测性中,而是可以通过简单的步骤来配置 OTel 收集器和应用程序,并将所有 OTel 数据摄取到 Elastic 中。 收集器和 SDK 的生命周期管理应用程序的自动化插桩,大多数开发人员不需要手动插桩预包装的接收器、处理器、导出器和 OTel Kubernetes 收集器的配置基于 OTel 的开箱即用的 K8S 仪表板 通过 OTel 操作符进行自动插桩。 上图展示了使用原生 OTel 数据显示的跟踪。安装步骤步骤 0.
Elastic Observability 在 OTel 的发展中处于领先地位,以下是一些重要的公告:原生 OTel 集成:Elastic 现在完全原生支持 OTel,可以直接保留 OTel 数据,无需数据转换 完全原生的 OTel 架构与深入的数据分析Elastic 的 OpenTelemetry 优先架构是 100% 原生支持 OTel 的,完全保留 OTel 数据模型,包括 OTel 语义约定和资源属性, 在 Elastic 中的 OTel 数据也向后兼容 Elastic Common Schema (ECS)。SRE 现在可以通过 OTel 资源属性全面了解资源。 开箱即用的基于 OTel 的 Kubernetes 集成与仪表板Elastic 为 OTel 收集器提供了一个基于 OTel 的 Kubernetes 配置,打包了所有必要的接收器、处理器和配置,用于 ,同时还作为一个商业支持的 OTel 发行版。
/attribute" "go.opentelemetry.io/otel/exporters/prometheus" "go.opentelemetry.io/otel/metric"metricsdk /attribute" "go.opentelemetry.io/otel/exporters/prometheus" "go.opentelemetry.io/otel/metric" metricsdk " "go.opentelemetry.io/otel/exporters/jaeger" "go.opentelemetry.io/otel/propagation" "go.opentelemetry.io /otel/sdk/resource" "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace" "go.opentelemetry.io/otel/semconv/v1.17.0" 使用方式 /otel/sdk/resource" tracesdk "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace" semconv "go.opentelemetry.io/otel
同样,OTel 的语义约定 (SemConv) 也为各种操作和数据指定了通用名称。使用 OTel SemConv 的好处在于遵循通用命名方案,可以在代码库、库和平台上为 OTel 用户进行标准化。 ECS 和 OTel SemConv 的合并将有助于推动 OTel 的采用以及可观测性和安全领域的持续发展和融合。 应用程序日志、系统日志和应用程序内省事件提供一流支持,扩展了 OTel 对基础设施的支持 为应用程序和基础设施提供了标准化的观测遥测定义,实现可观测性的供应商中立性 随着 OTel 采用 ECS,OTel 除了 ECS 贡献以及与 OTel SemConv 的持续合作之外,Elastic还继续为其他 OTel 项目做出贡献,包括语言 SDK(例如 OTel Swift、OTel Go、OTel Ruby 我们很高兴能够加强与 OTel 的关系,并有机会以使双方受益的方式合并架构,为Elastic社区和更广泛的OTel社区带来好处。
今天咱就来把“OTel统一监控体系”从SDK到后端、从理念到落地讲透,让你看到什么是真正的“运维人的生产力解放”。一、为什么所有公司最终都会走向OTel? 二、OTel的全链路体系到底长啥样? 的三个“强烈观点”作为长期在运维一线摸爬滚打的人,我给你三条掏心窝的结论:观点一:未来所有监控都将基于OTel标准就像云原生时代离不开Kubernetes一样,监控领域离不开OTel。 观点三:越早转向OTel,你的运维成本越低OTel的最大价值不是“跑起来”,而是:能接入任何监控后端不会绑死厂商未来升级和扩展几乎零成本监控体系从“烟囱”变“平台”,从“重复建设”变“一次埋点终身使用” 但OTEL给我一种很特别的感觉:不是催着你学,而是真正让你轻松。
bash go get go.opentelemetry.io/otel go get go.opentelemetry.io/otel/exporters/jaeger go get go.opentelemetry.io /otel/sdk/resource go get go.opentelemetry.io/otel/semconv go get go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/github.com/gin-gonic/gin/otelgin" "go.opentelemetry.io/otel " "go.opentelemetry.io/otel/exporters/jaeger" "go.opentelemetry.io/otel/sdk/resource" "go.opentelemetry.io /otel/sdk/trace" "go.opentelemetry.io/otel/semconv" ) func main() { // 设置 Jaeger 导出器 exp
v1::sdk::common::internal_log::GlobalLogHandler::GetHandlerAndLevel()' /usr/bin/ld: /home/fangliang/otel-cpp-starter v1::sdk::common::internal_log::GlobalLogHandler::GetHandlerAndLevel()' /usr/bin/ld: /home/fangliang/otel-cpp-starter /oatpp/build/src/liboatpp.a /home/fangliang/otel-cpp-starter/opentelemetry-cpp/build/sdk/src/common /home/fangliang/otel-cpp-starter/opentelemetry-cpp/build/sdk/src/resource/libopentelemetry_resources.a 我们回到最开的错误提示,需要梳理下它们的关系 /usr/bin/ld: /home/fangliang/otel-cpp-starter/opentelemetry-cpp/build/sdk/src/
" "go.opentelemetry.io/otel/exporters/otlp/otlptrace/otlptracehttp" "go.opentelemetry.io/otel/propagation ()设置,获取时,也可直接调otel.GetTracerProvider()。 " "go.opentelemetry.io/otel/propagation" "go.opentelemetry.io/otel/baggage" ) func DoRequest(){ " "go.opentelemetry.io/otel/metric/global" "go.opentelemetry.io/otel/metric/instrument/syncfloat64" value: service.name=$(OTEL_SERVICE_NAME),namespace=$(OTEL_K8S_NAMESPACE),node=$(OTEL_K8S_NODE_NAME