OpenTelemetry Collector は OpenTelemetry アーキテクチャの中心に位置しますが、W3C Trace Context とは無関係です。私の では、コレクターの代わりにイェーガーを使用しています。しかし、すべての OpenTelemetry 関連の投稿と同様に、この情報は遍在しています。もっと詳しく調べてみたいと思いました。 トレースデモ この投稿では、コレクターのさまざまな側面について説明します。 データの種類: ログ、メトリック、トレース プッシュおよびプルモデル 操作: 読み取り、変換、書き込み 最初のステップ ずっと前には、私たちが知っているような 存在していませんでした。代わりに私たちが持っていたのは でした。当時の監視とは、ダッシュボードが表示された画面を大勢の人が見ていることでした。ダッシュボード自体はメトリクスと、主に CPU、メモリ、ディスク使用量などのシステム メトリクスのみで構成されていました。このため、まずメトリクスから始めます。 可観測性は モニタリング   、主要な監視ソリューションの 1 つです。 Prometheus はプルベースのモデルで動作します。Prometheus はアプリケーションの互換性のあるエンドポイントを収集し、内部に保存します。 Prometheus は  OTEL Collector を使用して Prometheus 互換エンドポイントをスクレイピングし、結果をコンソールに出力します。 Grafana Labs は、ランダムなメトリクスを生成して遊ぶ を提供しています。簡単にするために、Docker Compose を使用します。セットアップは次のようになります。 プロジェクト   version: "3" services: fake-metrics: build: ./fake-metrics-generator #1 collector: image: otel/opentelemetry-collector:0.87.0 #2 environment: #3 - METRICS_HOST=fake-metrics - METRICS_PORT=5000 volumes: - ./config/collector/config.yml:/etc/otelcol/config.yaml:ro #4 偽のメトリクス プロジェクトで使用できる Docker イメージはありません。したがって、それを構築する必要があります この記事の執筆時点での OTEL Collector の最新バージョン 次の設定ファイルをパラメータ化します すべてがここで起こります 上で述べたように、OTEL Collector は多くのことができます。したがって、構成がすべてです。   receivers: #1 prometheus: #2 config: scrape_configs: #3 - job_name: fake-metrics #4 scrape_interval: 3s static_configs: - targets: [ "${env:METRICS_HOST}:${env:METRICS_PORT}" ] exporters: #5 logging: #6 loglevel: debug service: pipelines: #7 metrics: #8 receivers: [ "prometheus" ] #9 exporters: [ "logging" ] #9 受信者のリスト。受信機はデータを読み取ります。プッシュベースまたはプルベースのいずれかになります。   事前定義レシーバーを使用します prometheus プルジョブを定義する ジョブの構成 輸出業者のリスト。レシーバーとは対照的に、エクスポーターはデータを書き込みます。 最も単純なエクスポーターは、標準出力にデータを書き込むことです。 パイプラインはレシーバーとエクスポーターを組み立てます メトリクス関連のパイプラインを定義する パイプラインは、事前に定義された レシーバーからデータを取得し、それを エクスポーターに送信します。 、データを出力します。 prometheus logging つまり 結果のサンプルを次に示します。   2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | StartTimestamp: 1970-01-01 00:00:00 +0000 UTC 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | Timestamp: 2023-11-11 07:28:54.14 +0000 UTC 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | Value: 83.090000 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | NumberDataPoints #1 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | Data point attributes: 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__embrace_world_class_systems: Str(concept) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__exploit_magnetic_applications: Str(concept) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__facilitate_wireless_architectures: Str(extranet) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__grow_magnetic_communities: Str(challenge) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__reinvent_revolutionary_applications: Str(support) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__strategize_strategic_initiatives: Str(internet_solution) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__target_customized_eyeballs: Str(concept) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__transform_turn_key_technologies: Str(framework) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__whiteboard_innovative_partnerships: Str(matrices) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | StartTimestamp: 1970-01-01 00:00:00 +0000 UTC 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | Timestamp: 2023-11-11 07:28:54.14 +0000 UTC 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | Value: 53.090000 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | NumberDataPoints #2 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | Data point attributes: 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__expedite_distributed_partnerships: Str(approach) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__facilitate_wireless_architectures: Str(graphical_user_interface) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__grow_magnetic_communities: Str(policy) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__reinvent_revolutionary_applications: Str(algorithm) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__transform_turn_key_technologies: Str(framework) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | StartTimestamp: 1970-01-01 00:00:00 +0000 UTC 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | Timestamp: 2023-11-11 07:28:54.14 +0000 UTC 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | Value: 16.440000 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | NumberDataPoints #3 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | Data point attributes: 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__exploit_magnetic_applications: Str(concept) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__grow_magnetic_communities: Str(graphical_user_interface) 2023-11-11 08:28:54 otel-collector-collector-1 | -> fake__target_customized_eyeballs: Str(extranet) 印刷を超えて 上記は優れた最初のステップですが、コンソールに出力するだけではありません。通常の Prometheus インスタンスによって収集されるメトリクスを公開します。  を追加して視覚化できます。無意味に思えるかもしれませんが、単なるステップストーンなので我慢してください。 Grafana ダッシュボード 上記を実現するには、OTEL コレクターの構成のみを変更します。   exporters: prometheus: #1 endpoint: ":${env:PROMETHEUS_PORT}" #2 service: pipelines: metrics: receivers: [ "prometheus" ] exporters: [ "prometheus" ] #3   エクスポータを追加する prometheus Prometheus 準拠のエンドポイントを公開する 印刷を露光に置き換える それでおしまい。 OTEL Collector は非常に柔軟です。 コレクタは複数入力、複数出力であることに注意してください。データの印刷とエンドポイント経由での公開の両方を行うために、データをパイプラインに追加します。   exporters: prometheus: #1 endpoint: ":${env:PROMETHEUS_PORT}" logging: #2 loglevel: debug service: pipelines: metrics: receivers: [ "prometheus" ] exporters: [ "prometheus", "logging" ] #3 データを公開する 印刷データ パイプラインはデータの出力と公開の両方を行います Prometheus エクスポーターを構成すると、Grafana でメトリクスを視覚化できます。  レシーバーとエクスポーターはそのタイプを指定し それらはすべて一意である必要があることに注意してください。最後の要件を満たすために、それらを区別するための修飾子、 と 、 つまり prometheus/foo prometheus/bar. 中間データ処理 全体的な設計がより脆弱になるため、なぜ OTEL Collector がソースと Prometheus の間に設定されているのかという疑問は当然です。この段階では、OTEL Collector の真の能力であるデータ処理を活用できます。これまでのところ、生のメトリクスを取り込んでいますが、ソース形式がデータの視覚化方法に適合していない可能性があります。たとえば、私たちの設定では、メトリクスは偽のジェネレーター「ビジネス」と基盤となる NodeJS プラットフォーム「テクニカル」から取得されます。それはメトリクスの名前に反映されています。専用のソース ラベルを追加し、不要なプレフィックスを削除して、より効率的にフィルタリングすることができます。 データ プロセッサは、構成ファイルの セクションで宣言します。コレクターは、宣言された順序でそれらを実行します。上記の変換を実装してみましょう。 processors 私たちの目標に向けた最初のステップは、コレクターには 2 つの種類があることを理解することです。1 つは「素の」もの、もう 1 つはそれをベースにしたコントリビュートです。前者に含まれるプロセッサーは、数も機能も限られています。したがって、contrib のバージョンを切り替える必要があります。   collector: image: otel/opentelemetry-collector-contrib:0.87.0 #1 environment: - METRICS_HOST=fake-metrics - METRICS_PORT=5000 - PROMETHEUS_PORT=8889 volumes: - ./config/collector/config.yml:/etc/otelcol-contrib/config.yaml:ro #2   フレーバーを使用する contrib さらに楽しむために、構成ファイルは別のパスにあります この時点で、プロセッサ自体を追加できます。   processors: metricstransform: #1 transforms: #2 - include: ^fake_(.*)$ #3 match_type: regexp #3 action: update operations: #4 - action: add_label #5 new_label: origin new_value: fake - include: ^fake_(.*)$ match_type: regexp action: update #6 new_name: $${1} #6-7 # Do the same with metrics generated by NodeJS メトリクス変換プロセッサを呼び出す 順番に適用される変換のリスト すべてのメトリクスを定義された正規表現と照合します 順番に適用される操作のリスト ラベルを追加する 正規表現グループのプレフィックスを削除してメトリックの名前を変更します。 面白いこと: 構文は です $${x} 最後に、定義したプロセッサをパイプラインに追加します。   service: pipelines: metrics: receivers: [ "prometheus" ] processors: [ "metricstransform" ] exporters: [ "prometheus" ] 結果は次のとおりです。  レシーバーとエクスポーターの接続 コネクタはレシーバー エクスポーターの両方であり、2 つのパイプラインを接続します。ドキュメントの例では、スパン (トレース) の数を受け取り、メトリックを含むカウントをエクスポートします。 500 エラーで同じことを達成しようとしました - スポイラー: 意図したとおりに機能しません。 と まずログ レシーバーを追加しましょう。   receivers: filelog: include: [ "/var/logs/generated.log" ] 次に、コネクタを追加します。   connectors: count: requests.errors: description: Number of 500 errors condition: [ "status == 500 " ] 最後に、ログ レシーバーとメトリクス エクスポーターを接続します。   service: pipelines: logs: receivers: [ "filelog" ] exporters: [ "count" ] metrics: receivers: [ "prometheus", "count" ] メトリックの名前は ですが、その値は 1 のままです。 log_record_count_total ログの操作 プロセッサではデータ操作が可能です。オペレーターは、ログを処理する特殊なプロセッサーです。 Elasticsearch Logstash Kibana スタックに精通している場合、これらは Logstash と同等です。 現時点では、ログのタイムスタンプは取り込みタイムスタンプです。これを作成時のタイムスタンプに変更します。   receivers: filelog: include: [ "/var/logs/generated.log" ] operators: - type: json_parser #1 timestamp: #2 parse_from: attributes.datetime #3 layout: "%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z" #4 severity: #2 parse_from: attributes.status #3 mapping: #5 error: 5xx #6 warn: 4xx info: 3xx debug: 2xx - id: remove_body #7 type: remove field: body - id: remove_datetime #7 type: remove field: attributes.datetime - id: remove_status #7 type: remove field: attributes.status ログは JSON 形式です。提供された JSON パーサーを使用できます 設定するメタデータ属性 読み取るフィールド 解析パターン マッピングテーブル 範囲 ( :  を受け入れます。オペレーターは、HTTP ステータスに対して特別に解釈された値  (および同様のもの) を持ちます。 例 501-599 5xx 重複したデータを削除する ログ この時点で、ログを任意のログ集約コンポーネントに送信できます。私たちは Grafana Labs 領域に留まり、Loki を使用します。   exporters: loki: endpoint: "http://loki:3100/loki/api/v1/push" コレクター自体からのログを使用することもできます。   service: telemetry: logs: 最後に、別のパイプラインを追加しましょう。   service: pipelines: logs: receivers: [ "filelog" ] exporters: [ "loki" ]  Grafana はログを視覚化することもできます。データソースとして Loki を選択します。 結論 この投稿では、OpenTelemetry コレクターについて詳しく説明しました。これは OTEL アーキテクチャの必須の部分ではありませんが、すべてのデータ処理ニーズに対応する便利なスイス ナイフです。特定のスタックに固執していない場合、またはそうしたくない場合には、これは非常に役立ちます。 この投稿の完全なソース コードは にあります。 GitHub さらに進むには:   OpenTelemetry コレクター OpenTelemetry オペレーター 初版は 2023 年 11 月 12 日に で A Java Geek 公開されました

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