clientpackagemainimport( "context" "fmt" "go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/google.golang.org/grpc/otelgrpc" "go.opentelemetry.io/otel" "go.opentelemetry.io/otel/attribute" "go.op

api-1packagemainimport( "context" "fmt" "github.com/gin-gonic/gin" "go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/github.com/gin-gonic/gin/otelgin" "go.opentelemetry.io/otel" "go.opentelemetr

一、前言当前软件架构演变由单体架构=>分布式架构（SOA）=>微服务架构（mircoservice）=>云原生架构(cloudnative)，所以架构的演变导致对系统日志、监控、链路等统称为观测性方案提出巨大的挑战。在单体架构时代，借助丰富的日志库基本满足对日志管理，但是面对分布式、微服务的架构盛行，

背景之前陆续写过一些和OpenTelemetry相关的文章：实战：如何优雅的从Skywalking切换到OpenTelemetry实战：如何编写一个OpenTelemetryExtensions从一个JDK21+OpenTelemetry不兼容的问题讲起这些内容的前提是最好有一些OpenTelemetry的背景知识，看起来就不会那么枯燥，为

上一次我们讲了OpenTelemetryLogs与OpenTelemetryTraces。今天继续来说说OpenTelemetryMetrics。随着现代应用程序的复杂性不断增加，对于性能监控和故障排除的需求也日益迫切。在.NET生态系统中，OpenTelemetryMetrics可用于实时监控和分析应用程序的性能指标。比如监控

上一次我们讲了OpenTelemetryLogs。今天继续来说说OpenTelemetryTraces。在今天的微服务和云原生环境中，理解和监控系统的行为变得越来越重要。在当下我们实现一个功能可能需要调用了N个方法，涉及到N个服务。方法之间的调用如蜘蛛网一样。分布式追踪这个时候就至关重要。它

作者：涯海炎炎夏日，当你打开外卖APP购买奶茶却发现下单失败；五一佳节，当你自驾游途中发现导航响应缓慢，频繁错过路口；深更半夜，当你辅导孩子功课，却发现GPT应用迟迟无法应答。不知你有没有想过，这些程序运行的背后到底是怎样的世界，每一次点击，每一次交互，又到底发生了什么？如果你是一名

背景最近在给opentelemetry-operator提交一个标签选择器的功能时，因为当时修改的函数是私有的，无法添加单测函数，所以社区建议我补充一个e2etest.因为在当前的版本下，只要给deployment打上了instrumentation.opentelemetry.io/inject-java:"true"这类注解就会给该deployme

5月22日，在最新一期的飞天发布时刻上，阿里云宣布多款可观测产品全面升级，其中一项是应用实时监控服务ARMS在业内率先推进了与OpenTelemetry开源生态的全面融合，极大丰富了可观测的数据类型及规模，大幅增强了ARMS核心能力。本次阿里云ARMS产品全面升级的背景是什么？为什么会

分布式跟踪可以帮助查看整个请求过程中服务之间的交互，并可以让我们深入了解系统中请求的整个生命周期。它帮助我们发现应用程序中的错误、瓶颈和性能问题。OpenTelemetry可以用于从应用程序收集数据。它是一组工具、API和SDK集合，我们可以使用它们来检测、生成、收集和导出遥测

前言前段时间我们从SkyWalking切换到了OpenTelemetry，与此同时之前使用SkyWalking编写的插件也得转移到OpenTelemetry体系下。我也写了相关介绍文章：实战：如何优雅的从SkyWalking切换到OpenTelemetry好在OpenTelemetry社区也提供了Extensions的扩展开发，我们可以不

背景最近公司将我们之前使用的链路工具切换为了OpenTelemetry.我们的技术栈是：OTLPClient──────────►Collect────────►StartRocks(Agent)▲

作者：来自Elastic BahubaliShettiOpenTelemetry正在迅速成为云原生计算基金会(CNCF)内最广泛的项目，拥有与Kubernetes一样多的提交，并获得了客户的广泛支持。许多公司正在采用OpenTelemetry并将其集成到他们的应用程序中。Elastic®提供了有关为应用程序实施OpenT

参考文档 https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/core/diagnostics/observability-with-otel1，安装prometheus配置文件可以先使用docker创建一个默认的，然后拷贝出新的配置文件1dockerrun-d--nameprometheus-p9090:9090prom/prometheus2dockercpprometheus:/e

Log是最常用、最自然的监控数据类型之一，具有以下的优点：日志的内容比指标更加丰富，可以提供更多的细节信息，帮助开发人员和运维人员更好地理解应用程序的运行状况，通过日志几乎可以重现、还原系统的完整工作过程。日志的格式灵活，可以方便的记录多样化的事件，包括错误、异常和警告等

工具介绍注意：该部分介绍摘抄自：https://www.aiwanyun.cn/archives/174Prometheus、Grafana、NodeExporter和Alertmanager是一组用于监控和可视化系统性能的开源工具。它们通常一起使用，形成一个强大的完整的监控和告警系统。一般来说，这四个工具一起协作，形成了一个完整的监控和

*[glowrootjava简单的轻量的apm工具-荣锋亮-博客园](https://www.cnblogs.com/rongfengliang/p/16230407.html)*[CentralCollectorInstallation·glowroot/glowrootWiki·GitHub](https://github.com/glowroot/glowroot/wiki/Central-Collector-Installation#opt

目录项目简介项目进度v0.10发布内容项目背景平台功能技术架构v0.10快速体验启动项目Trace数据的发送配置Jaeger数据源Trace数据的查询项目简介Mocha是一个基于.NET开发的APM系统，同时提供可伸缩的可观测性数据分析和存储平台。项目地址：https://github.com/dotnetcore

作者：逸陵背景在云原生可观测蓬勃发展的当下，想必大家对OpenTelemetry&Prometheus并不是太陌生。OpenTelemetry是CNCF（CloudNativeComputingFoundation）旗下的开源项目，它的目标是在云原生时代成为应用性能监控领域的事实标准，它提供了一套统一的API和SDK，用于生成、收集和处

标准的系统监控应该包含metrics，trace，log这个三大类，metrics部分，包含了一个promethues的扩展，当然官方也支持jmx以及slf4j的opentelemetry是一个直接内置的trace功能，很不错，以下是一个简单的测试环境准备dremio默认就支持opentelemetrytrace，对于opentelemetrycollector

按照说明maven是3.3.1发布了mavenextension，功能很强大，以前没太注意，在看dremio关于telemetry集成的时候发现是一个很强大的功能，尤其在我们需要提高maven构建性能的时候，以下是一个简单的说明配置说明一般包含了核心扩展以及构建扩展核心扩展jar在${maven.home}/lib/e

背景分布式跟踪分布式跟踪是监控和诊断微服务请求流程的关键技术，也是可观测性的关键组成部分，提供了对微服务架构中复杂交互和性能问题的深入洞察。它通过提供服务间请求链路的清晰视图来管理复杂性，并帮助识别性能瓶颈、优化资源分配、快速定位和解决故障，提高系统的整体可靠性。服务

在之前的文章陆续介绍了如何在Kubernetes中使用Otel的自动插桩以及Otel与服务网格协同实现分布式跟踪，这两篇的文章都将目标聚焦在分布式跟踪中，而作为可观测性三大支柱之一的日志也是我们经常使用的系统观测手段，今天这篇文章就来体验下应用日志的操作闭环。背景OpenTele