使用 OpenTelemetry 构建 .NET 应用可观测性(2):OpenTelemetry 项目简介
前世今生
OpenTracing
OpenTracing 项目启动于 2016 年,旨在提供一套分布式追踪标准,以便开发人员可以更轻松地实现分布式追踪。
OpenTracing 定义了一套 Tracing 模型,以及一套 API,用于在应用程序中创建和管理这些数据模型。
下面是 OpenTracing 的三种相互关联的核心模型:
Span
:表示一次调用过程,包括调用的起始和结束,以及调用过程中的一些信息,比如调用的服务名称、调用的方法名称、调用的参数、调用的返回值、调用的异常等。Tracer
:表示一个追踪器,用于创建和管理Span
,并将Span
发送到追踪系统。SpanContext
:表示Span
的上下文,包括TraceId
、SpanId
、Baggage
等信息。
OpenTracing 规定了 Span
上会包含以下信息:
- Operation Name:操作名称,表示
Span
所代表的操作的名称。 - Start Time:开始时间,表示
Span
的开始时间。 - Finish Time:结束时间,表示
Span
的结束时间。 - Tags:标签,表示
Span
的一些标签信息,比如http.method
、http.url
、http.status_code
等。 - Logs:日志,表示
Span
的一些日志信息,比如error
、exception
等。 - SpanContext:
Span
的上下文,包括TraceId
、SpanId
、Baggage
等信息。
Baggage
是 OpenTracing 中的一个概念,跨进程的 Span
之间可以通过 Baggage
传递一些用户自定义的数据,比如用户的 userId
、orderId
等。
OpenTracing 还定义了 SpanContext
跨进程传递相关的概念:
Tracer 通过 Inject
和 Extract
方法,将 SpanContext
信息注入到 Carrier
中,以便在跨进程的 Span
之间传递。
- Inject:将
SpanContext
信息注入到Carrier
中,以便在跨进程的Span
之间传递。 - Extract:从
Carrier
中提取SpanContext
信息,以便在跨进程的Span
之间传递。 - Carrier:载体,表示
SpanContext
信息的载体,比如 HTTP Header、RPC Header 等。
更多完整的 OpenTracing 规范,可以参考 OpenTracing Specification https://opentracing.io/specification/ 。
OpenTracing 还提供了一套 SDK用来实现 OpenTracing 规范,https://github.com/opentracing 。
这套 SDK 只包含数据模型和 API,不包含往后端追踪系统发送数据等功能,需要进一步集成后端追踪系统的 SDK,才能将数据发送到后端追踪系统。
例如,如果要将 Span
发送到 Jaeger,需要进一步集成 Jaeger 的 SDK,将 Span
发送到 Jaeger。
https://github.com/jaegertracing/jaeger-client-csharp/tree/master
OpenCensus
OpenCensus 是 Google 于 2018年 组织的一个开源项目,相较于 OpenTracing 项目只支持 Tracing,OpenCensus 项目同时支持 Tracing 和 Metrics。
OpenTelemetry
OpenTelemetry 是 OpenCensus 和 OpenTracing 项目的合并,于 2019年 由 CNCF 组织的一个开源项目。除了支持 Tracing 和 Metrics,还支持 Logging。
OpenTelemetry 的 Tracing 模型很大程度上继承了 OpenTracing 的 Tracing 模型,所以了解 OpenTracing 的 Tracing 模型,有助于理解 OpenTelemetry 的 Tracing 模型。
OpenTelemetry 项目介绍
OpenTelemetry 简称 OTel,包含三部分:
- OpenTelemetry Specification:OpenTelemetry 规范,定义了 OTel 的数据模型和 API,还包括标准的数据传输协议 OpenTelemetry Protocol,简称 OTLP。
- OpenTelemetry SDK:OpenTelemetry SDK,用于实现 OpenTelemetry 规范。
- OpenTelemetry Collector:一个可插拔的数据收集器,用于收集、处理、导出 OTel 的数据。
OpenTelemetry Specification
OpenTelemetry Specification 定义了跨语言的规范,所有语言的 SDK 都需要遵循这个规范。
规范包括以下几个部分:
- API Specification:API 规范,规定了 OTel 的 API 应该包含哪些方法。
- SDK Specification:SDK 规范,规定了 OTel 的 SDK 应该应该提供哪些功能。
- Data Specification:数据规范,定义了 OTel 的数据模型。
详细的规范可以参考 https://opentelemetry.io/docs/specs/otel/
Signals
OpenTelemetry Specification 定义了以下数据模型,这些模型统称为 Signals。
- Tracing
- Metrics
- Logs
- Baggage
上文 OpenTracing 的设计中都有这些概念,这边不再赘述。
Context & Propagation
Context,表示一次调用过程中的上下文,用于在调用过程中传递一些数据,比如 Tracing、Baggage 等。
Propagators(传播器) 利用 Context 为每个横切关注点(例如 Tracing 和 Baggage)注入和提取数据。
通常,Context 会通过 HTTP Header、RPC Header 等方式传递。Propagators 会将 Context 中的数据注入到 HTTP Header、RPC Header 等中,以便在跨进程的调用过程中传递。
OpenTelemetry Protocol
OpenTelemetry Protocol,简称 OTLP,是 OTel 定义的标准的数据传输协议,用于在 OTel 的 SDK 和可观测性后端之间传输数据。
https://opentelemetry.io/docs/specs/otlp/
OTLP 使用 gRPC 作为传输协议,各个可观测性后端只需要实现 OTLP 的 gRPC 接口,就可以接收 OTel 的数据。
在此之前,各个可观测性后端都有自己的数据传输协议,比如 Jaeger 使用的是 Jaeger Thrift Protocol,Zipkin 使用的是 Zipkin JSON V2 API 等。
OpenTelemetry SDK
OpenTelemetry SDK架构
虚线的上方是 OpenTelemetry API 的定义,下面是具体的 SDK 实现。
Tracing、Metrics、Logging 等数据收集被称为 Instrumentation,中文资料中通常叫做埋点。
除了 Instrumentation,还有 Sampler、Processor、Exporter 等组件。
- Sampler:采样器,用于决定数据的采样规则。
- Processor:处理器,用于处理数据,比如将数据聚合、压缩等。
- Exporter:导出器,用于将数据导出到可观测性后端。通过实现不同的 Exporter,可以将数据导出到不同的后端系统,比如 Jaeger、Zipkin、Prometheus 等。当然也可以通过 OTLP 标准协议将数据导出支持 OTLP 的后端系统。
OpenTelemetry Collector
Collector 是一个独立的进程,用于收集、处理、导出 OTel 的数据。
Collector 主要由三个组件组成:
- Receiver:接收器,用于接收 OTel 的数据,支持多种数据格式,比如 OTLP、Jaeger Thrift、Zipkin JSON V2 API 等。
- Processor:处理器,用于处理数据,比如将数据聚合、压缩等。
- Exporter:导出器,用于将数据导出到可观测性后端。
Processor 和 Exporter 功能与 OpenTelemetry SDK 中的 Processor 和 Exporter 功能类似,但是 Collector 作为独立的进程,可以集中处理多个应用程序的数据(如通过 OTLP 的 Receiver 进行统一的收集),而不需要在每个应用程序中都集成 Processor 和 Exporter。
Collector 也是一个可插拔的架构,可以通过配置文件的方式,配置不同的 Processor、Exporter 等组件。
下期预告
下期开始将正式开始介绍如何在 .NET 应用中使用 OpenTelemetry,并在使用过程中,进一步介绍 OpenTelemetry 的设计和实现。
使用 OpenTelemetry 构建 .NET 应用可观测性(2):OpenTelemetry 项目简介的更多相关文章
- 我发起了一个 用 物理服务器 和 .Net 平台 构建云平台 的 .Net 开源项目
大家好 , 我发起了一个 用 物理服务器 和 .Net 平台 构建云平台 的 .Net 开源项目 . 对 , 用 物理服务器 和 .Net 平台 构建 云平台 . 通过 .Net 构建 分布式 计算集 ...
- 构建一个简单的Spring Boot项目
11 构建一个简单的Spring Boot项目 这个章节描述如何通过Spring Boot构建一个"Hello Word"web应用,侧重介绍Spring Boot的一些重要功能. ...
- OpenTelemetry - 云原生下可观测性的新标准
CNCF 简介 CNCF(Cloud Native Computing Foundation),中文为"云原生计算基金会",CNCF是Linux基金会旗下的基金会,可以理解为一个非 ...
- 项目构建之maven篇:2.HelloWorld项目构建过程
文件结构说明: 项目构建生命周期: 清理 编译 測试 打包 执行 部署 清理与编译 hello\pom.xml POM:Project Object Model,项目对象模型 pom.xml与ant的 ...
- 从零开始构建一个的asp.net Core 项目
最近突发奇想,想从零开始构建一个Core的MVC项目,于是开始了构建过程. 首先我们添加一个空的CORE下的MVC项目,创建完成之后我们运行一下(Ctrl +F5).我们会在页面上看到"He ...
- 从零开始构建一个的asp.net Core 项目(二)
接着上一篇博客继续进行.上一篇博客只是显示了简单的MVC视图页,这篇博客接着进行,连接上数据库,进行简单的CRUD. 首先我在Controllers文件夹点击右键,添加->控制器 弹出的对话框中 ...
- 构建基础的SpringMVC+Hibernate+SpringloC项目
一. SpringMVC 阅读我的上一篇文章<使用MyEclipse2015构建SpringMVC项目>,知道基本的构建方法,先构建一个纯springmvc项目,再对web.xml按照本文 ...
- 构建一个 预装 pm2 的 node 项目 docker 底包
Dockerfile: 创建 dockerfile 文件, 命名为 dockerfile-yourProject-node.8.12.0-pm2 # MAGE: yourGroup/yourProje ...
- 利用travis自动化构建与部署(文档项目)
背景 保持网站上文档的最新性有比较重要的意义, travis ci 提供了免费的解决方案,本文基于 latex 构建+ aliyun oss 部署对此作了尝试. 项目链接为 https://travi ...
- 004-restful应用构建、分布式会话、测试工具简介
一.概述 什么是rest(表述性状态转移,Representational State Transfer)是一种架构风格.他定义了创建可扩展Web服务的最佳实践. 1.Richardson成熟度模型 ...
随机推荐
- linux中使用jenkins自动部署前端工程
1.去年在自己的服务器上安装了jenkins,说用来自己研究一下jenkins自动化部署前端项目,jenkins安装好了,可是一直没管,最近终于研究了一下使用jenkins自动化部署,以此记录下来. ...
- PHP编程与系统开发
PHP开发环境配置 一.开发环境 1.XAMPP或LNMP.WNMP,先安装widows版本的XMAPP-5.6版本(PHP 5.6) 2.VSCode:微软开发的集成开发环境(IDE) 二.安装教程 ...
- 常用类API
常用类 API CalendarCalendar 线程不安全 ,不同步获得并设置日历字段值 Calendar 使用两个参数定义了特定于语言环境的 7 天制星期:星期的第一天和第一个星期中的最小一天(从 ...
- 如何从零开始构建 API ?
假设你请承包商从零开始建造一座房子,你肯定期望他们交付最高质量的房子.他们必须通过检查.遵守安全规范并遵循项目中约定的要求.因为建房子可容不得走捷径.如果承包商经常走捷径,他们的声誉会受到影响,从而失 ...
- CAPL 脚本基本语句
CAPL(Communication Access Programming Language)是一种用于汽车通信网络分析和仿真的脚本语言.以下是CAPL脚本的基本语句: 1.变量声明 variable ...
- Apikit 自学日记:如何安装 Apikit
肯定会有和我一样的小白,第一次听说 Apikit这个工具,那么我今天和大家一起学习下这个工具如何安装. Apikit 有三种客户端,你可以依据自己的情况选择.三种客户端的数据是共用的,因此你可以随时切 ...
- 园子的商业化努力-行行AI人才培养「常青藤计划」
各位园子的小伙伴: 感谢大家长期对园子的支持,AI大模型出现之后,各行各业都在积极思考如何应对,如何把业务场景和AI结合.在这个过程中,AI人才缺乏是最核心的问题. 基于此,园子打算在AI人才培养方面 ...
- 构建高可用性的 SQL Server:Docker 容器下的主从同步实现
摘要:本文将介绍如何在 Docker 环境下搭建 MS SQL Server 的主从同步,帮助读者了解主从同步的原理和实现方式,进而提高数据的可靠性和稳定性. 一.前言 在当今信息化的时代,数据的安全 ...
- 今天做php缓存发现一个批量替换非法关键词的php代码
<?php $badwords = array('aa', 'bb'); // 敏感词数组 $str = "aa阿斯顿克拉拉斯柯达bb阿萨达速度"; $result = fi ...
- Logistic Regression and its Maximum Likelihood Estimation
从 Linear Regression 到 Logistic Regression 给定二维样本数据集 \(D = \left\{ (\vec{x}_{1}, y_{1}), (\vec{x}_{2} ...