OpenTelemetry × Elastic Observability 系列（一）：整体架构介绍

最新推荐文章于 2025-06-13 11:04:10 发布

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#架构

本文是 OpenTelemetry × Elastic Observability 系列的第一篇，将介绍 OpenTelemetry Demo 的整体架构，以及如何集成 Elastic 来采集和可视化可观测性数据。后续文章将分别针对不同编程语言，深入讲解 OpenTelemetry 的集成实践。

程序架构

OpenTelemetry Demo 是由 OpenTelemetry 社区开发的微服务演示应用程序，用于展示 OpenTelemetry (OTel) 的插桩(Instrumentation)和可观测性能力。OpenTelemetry Demo 是一个电子商务网页，由多个通过 HTTP 和 gRPC 相互通信的微服务组成。所有服务都使用 OpenTelemetry 进行插桩，并生成链路追踪(trace)、指标(metric)和日志(log)。

OpenTelemetry × Elastic Observability 系列(一)：整体架构介绍_Elastic

下表列出了应用程序中的各个微服务的介绍及其使用的编程语言：

服务	编程语言	描述
accounting	.NET	处理传入的订单并计算所有订单的总和。
ad	Java	根据给定的上下文关键词提供文本广告。
cart	.NET	在 Valkey 中存储用户购物车中的商品并检索它们。
checkout	Go	检索用户购物车，准备订单并协调支付、配送和电子邮件通知。
currency	C++	将一种货币金额转换为另一种货币。使用从欧洲中央银行获取的实际汇率。
email	Ruby	向用户发送订单确认电子邮件。
fraud-detection	Kotlin	分析传入的订单并检测欺诈尝试。
frontend	TypeScript	提供 HTTP 服务器来服务网站。不需要注册/登录，自动为所有用户生成会话 ID。
load-generator	Python/Locust	持续发送请求，模拟真实用户购物流程到前端。
payment	JavaScript	使用给定的信用卡信息收取指定金额并返回交易 ID。
product-catalog	Go	从 JSON 文件提供产品列表，并能够搜索产品和获取单个产品。
quote	PHP	根据要运送的商品数量计算运费。
recommendation	Python	根据购物车中的商品推荐其他产品。
shipping	Rust	根据购物车提供运费估算。将商品运送到指定地址。
react-native-app	TypeScript	React Native 移动应用程序，在购物服务之上提供用户界面。

启动程序

Elastic 提供了 OpenTelemetry Demo 的 Elastic Observability 版本，该版本使用了 Elastic Distributions of OpenTelemetry (EDOT) 来为应用程序进行插桩。 Elastic Distributions of OpenTelemetry(EDOT) 是为 Elastic 量身打造的 OpenTelemetry 开源发行版生态，包含定制化的 OpenTelemetry Collector 和多个 OpenTelemetry 语言 SDK。

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Elastic 提供的 OpenTelemetry Demo 依赖于 Elastic Cloud，该平台提供开箱即用的 APM Server、Elasticsearch 和 Kibana 等服务。为了方便用户在本地搭建和运行环境，我对该项目进行了一些修改，使其支持本地部署 APM Server、Elasticsearch、Kibana 等组件。你可以直接克隆我修改后的项目来运行：

git clone https://github.com/cr7258/hands-on-lab.git
cd observability/opentelemetry-elastic/opentelemetry-demo
# 使用 Docker Compose 启动项目
make start

网站界面

启动成功后，浏览器输入 http://localhost:8080/ 可以访问网站的前端界面。

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你可以在网站上将商品加入购物车并进行结算。

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负载测试

Load Generator 基于 Python 负载测试框架 Locust 编写。默认情况下，它将模拟用户请求前端的多个不同路由。浏览器输入 http://localhost:8080/loadgen/ 可以访问 Load Generator 的 Web 界面。

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功能标志

Demo 应用提供了多个功能标志(Feature Flag)，可用于模拟不同的场景和故障。这些标志由 flagd 管理，这是一个支持 OpenFeature 的简单功能标志服务。

运行 Demo 时，可以通过访问 http://localhost:8080/feature 的用户界面来更改这些标志的值。

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Elastic Observability

通过浏览器访问 http://localhost:5601/ 可打开 Kibana 的 Web 界面。在 Observability -> APM 页面中，可以查看与 Elastic Observability 应用相关的可观测性数据。

Elastic Observability 提供全栈可观测性方案，通过支持 APM 和 OpenTelemetry，实现日志、指标和链路追踪的统一分析与可视化。它帮助团队加速故障排查、提升系统透明度，并降低运维成本。

Service Map 是 Elastic Observability 的核心功能之一，它实时地展示了应用程序中各服务之间的依赖关系和交互情况。

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Service Inventory 列出了所有的服务以及每个服务的关键指标(延时、吞吐量、失败率等)。

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Trace 以瀑布图的形式展示请求在各个微服务间的完整调用链，包含请求方法、耗时、状态码等关键信息，帮助用户快速定位性能瓶颈或异常问题。

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如果想要查看某条 trace 关联的信息，可以点击 Investigate 按钮。

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然后可以选择查看该 trace 关联的日志。

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或者是该 trace 的 Service Map。

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总结

本文介绍了 OpenTelemetry Demo 的整体架构，并演示了如何借助 Elastic Observability 实现链路追踪、日志与指标的统一观测。这是 OpenTelemetry × Elastic Observability 实践系列的第一篇文章，在后续的文章中，我们将深入探讨不同编程语言(如 Java、Go、Node.js 和 Python)的 OpenTelemetry 集成实践。