16、OpenTelemetry：常见部署模型与跟踪采样技术解析

OpenTelemetry：常见部署模型与跟踪采样技术解析

1. 引言

在云原生环境中，遥测数据的处理和传输至关重要。OpenTelemetry 作为一个强大的工具，为我们提供了标准化的解决方案。本文将深入探讨 OpenTelemetry 的常见部署模型以及跟踪采样技术，帮助你更好地管理和优化遥测数据。

2. 云原生环境中的常见部署模型

2.1 系统背景

在没有 OpenTelemetry 的系统中，以运行在 Kubernetes 集群的应用为例，其使用 Prometheus 客户端生成指标，这些指标由 Prometheus 兼容的代理收集；应用日志输出到标准输出/错误，再由 FluentBit 代理收集；跟踪数据则通过特定的 OpenTracing 跟踪器实现直接导出到后端。

2.2 无收集器模型

• 部署方式 ：应用可以使用 OpenTelemetry API 进行标准化检测，并使用 OpenTelemetry SDK 直接将数据导出到可观测性平台。也可以配置 SDK 提供 Prometheus 兼容的端点，或者在日志稳定之前继续使用标准输出日志追加器。
• 优点 ：简单，无需维护额外组件，只需在 SDK 级别进行配置。
• 缺点 ：
  • 应用容器需要承担聚合和处理遥测数据的成本，可能影响指标导出或收集。
  • 缺乏中央配置点，难以统一更改导出选项。
  • 没有中央数据管理