OpenTelemetry
OpenTelemetry 是一个开放的、可扩展的框架,旨在为云原生应用提供统一的监控、追踪和日志记录功能。它是由 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 管理的,旨在为开发者提供跨语言、跨平台的可观察性解决方案。
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围绕 OpenTelemetry 的实践、选型、案例和产品内容,按同一阅读路径持续整理。
手把手教程:利用 OpenTelemetry 监控微服务
基于 opentelemetry-demo 微服务项目,演示如何用 OpenTelemetry 搭建端到端可观测性系统,查看 Trace、Metrics 和数据流转。
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如何用 Flashcat APM 接入 Java / Go 服务并生成服务灭火图
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AI 时代的可观测性:从排障工具到运行时控制平面
AI Agent 和 LLM 应用进入生产后,可观测性不再只是排障工具,而会成为可靠性、治理、审计、成本控制和 Agent 自动化的运行时控制平面。本文梳理最近 3 个月的行业信号和企业落地建议。
使用 OpenTelemetry 构建可观测性 06 - 生态系统
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使用 OpenTelemetry 构建可观测性 04 - 收集器
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使用 OpenTelemetry 构建可观测性 03 - 导出
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使用 OpenTelemetry 构建可观测性 01 - 介绍
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在 Kubernetes 中构建统一的 OpenTelemetry 流水线
通过 OpenTelemetry 在 Kubernetes 集群中实现指标、日志和追踪数据的统一流水线,提升可观测性和故障排查效率。
OpenTelemetry 整合 Prometheus?目前尚不美好
尽管 OpenTelemetry(简称 OTel)风头正劲,你可能会倾向于使用 OpenTelemetry 及其 SDK 来满足所有应用埋点需求。但如果是为了生成可在 Prometheus 中使用的指标,在完全采用 OTel 之前,你至少应该三思。因为这样做不仅可能会让你错失 Prometheus 作为监控系统所特有的部分核心功能,还会面临指标转换不畅、转义问题,以及其他效率低下和复杂棘手的情况。因此,若你希望获得最佳的 Prometheus 监控体验,我仍然建议使用 Prometheus 自身的原生埋点客户端库,而非 OTel SDK。接下来,让我们看看具体原因。
OpenTelemetry Filelog Receiver:日志文件摄入指南
OpenTelemetry Collector 的 filelog receiver(文件日志接收器)为我们提供了一种将日志文件接入现代可观测性流水线的方法。本文将介绍如何配置和使用 filelog receiver,从基础读取到生产级日志处理的各个方面,帮助你构建可靠且高效的日志摄入解决方案。
利用 OpenTelemetry 集成 JMX 监控
JMX(Java Management Extensions)是 Java 平台提供的一套标准框架,用于对 Java 应用程序、设备、系统资源进行监控和管理。很多 Java 应用(如 Kafka、Hadoop、Tomcat 等)都通过 JMX 暴露运行时指标,方便运维人员进行监控和故障排查。本文介绍如何将 JMX 与 OpenTelemetry 集成,利用 OpenTelemetry 的强大功能来收集和处理 JMX 指标数据。
利用 OpenTelemetry 实现尾采样
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使用 Grafana、Loki、Fluent Bit、Mimir 和 OpenTelemetry 构建完整的可观测性技术栈
在本文中,我们将使用 Grafana、Loki、Fluent Bit、Mimir 和 OpenTelemetry 构建一个完整的可观测性技术栈。我们将逐步介绍如何配置这些工具,以实现日志和指标的收集、存储和可视化。
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什么是 OpenTelemetry?日志、指标、跟踪的开源标准
OpenTelemetry 是一个开源可观测性框架,旨在提供统一的标准和工具,以便开发人员可以轻松地收集、生成、收集和导出遥测数据。这些数据包括日志、指标和跟踪,这些数据对于了解应用程序和基础设施的执行情况至关重要
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