Posted inDocker
Docker & OpenTelemetry: コードを一行も書かずにマイクロサービスを完全可視化
DockerにOpenTelemetryを統合し、マイクロサービスを包括的に監視。コードを修正せずにトレースやメトリクスを収集するAuto-instrumentationの詳細な活用方法を紹介します。
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Grafana Tempo：Distributed Tracingのセットアップ、LokiとPrometheusを一つのGrafanaで統合する
遅いリクエストのデバッグに3時間かけてもボトルネックが見つからなかった——それがGrafana Tempoをセットアップした理由です。この記事では、Docker ComposeでTempoをインストールし、LokiとPrometheusに接続して、PythonでOpenTelemetryを設定することで、一つのTrace IDからlogsとmetricsに数クリックでジャンプできる環境を構築する手順を説明します。
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Grafana Alloyのインストールと使い方ガイド：Prometheus Agent、Promtail、OpenTelemetry Collectorを1つのテレメトリ収集ツールに統合する
Grafana AlloyはPrometheus Agent、Promtail、OpenTelemetry Collectorを1つのバイナリに統合します。メトリクス・ログ・tracesの収集パイプラインのインストール・設定方法と、6ヶ月の本番運用で得た実践的なTipsを紹介します。
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DockerでSigNozをセルフホスト：Datadogの代替となるオープンソースAPM
Prometheus + GrafanaはMetrics監視に優れているが、デバッグ時にtracesとlogsを紐付けるのに役立たない。SigNozをセルフホストすることで、Metrics・Traces・Logsをひとつのインターフェースに統合できる。OpenTelemetryの標準規格を採用し、ClickHouseをバックエンドに使用——完全無料で、ELKより軽量、Docker Composeで簡単にインストールできる。
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OpenTelemetryとJaegerで分散アプリケーションを監視する：Distributed Tracesでパフォーマンスボトルネックを特定する
Prometheusはシステムが遅いことを教えてくれるが、マイクロサービスのチェーンのどのサービスにボトルネックがあるかを特定するにはdistributed tracingが必要だ。この記事では、OpenTelemetryとJaegerのセットアップ、PythonアプリケーションへのInstrument組み込み、そしてtraceを読んでパフォーマンス問題を診断する方法を実践的な視点から解説する。