7、OpenTelemetry 分布式跟踪实战指南

OpenTelemetry 分布式跟踪实战指南

在当今的软件开发中，分布式系统变得越来越复杂，对系统的可观测性需求也日益增长。OpenTelemetry 作为一个强大的可观测性框架，为我们提供了分布式跟踪、指标和日志等信号，帮助我们更好地理解和监控系统。本文将深入介绍如何使用 OpenTelemetry 进行分布式跟踪，包括配置、数据生成以及使用不同方法创建跨度（span）等内容。

自动检测与工具库的价值

自动检测可以减少对现有应用程序进行检测所需的时间。它降低了开始使用遥测的门槛，让用户在投入大量时间进行手动检测之前有机会尝试。虽然自动检测生成的数据可能不足以解决复杂系统中的问题，但它是一个坚实的起点。此外，在对不熟悉的系统进行检测时，自动检测也非常有用。

使用检测库可以让用户了解所使用的库的工作情况，而无需深入了解其内部细节。目前可用的 OpenTelemetry 库可以通过遵循各语言提供的在线文档来对现有代码进行检测。

分布式跟踪的准备工作

在开始进行分布式跟踪之前，我们需要完成一些准备工作。

技术要求

• OpenTelemetry for Python 支持 Python 3.6+，本文示例使用 Python 3.8。可以通过以下命令验证 Python 版本：

$ python --version
$ python3 --version

• 建议使用虚拟环境运行示例，以下命令可创建一个名为 cloud_native_obs