OpenTelemetry Collector nằm ở trung tâm của kiến trúc OpenTelemetry nhưng không liên quan đến Bối cảnh theo dõi W3C. Trong   của mình, tôi sử dụng Jaeger thay vì Collector. Tuy nhiên, nó có mặt khắp nơi, như trong mọi bài đăng liên quan đến OpenTelemetry. Tôi muốn khám phá nó sâu hơn. bản demo truy tìm  Trong bài đăng này, tôi khám phá các khía cạnh khác nhau của Collector:  Loại dữ liệu: nhật ký, số liệu và dấu vết  Mô hình đẩy và kéo  Hoạt động: đọc, chuyển đổi và ghi  Những bước đầu tiên  Cách đây rất lâu,   như chúng ta biết đã không tồn tại; thay vào đó những gì chúng tôi có là   . Hồi đó, việc giám sát là một nhóm người nhìn vào màn hình hiển thị trang tổng quan. Bản thân bảng điều khiển bao gồm các số liệu và chỉ số liệu hệ thống: chủ yếu là mức sử dụng CPU, bộ nhớ và ổ đĩa. Vì lý do này, chúng tôi sẽ bắt đầu với số liệu. khả năng quan sát giám sát    là một trong những giải pháp giám sát chính. Nó hoạt động trên mô hình dựa trên kéo: Prometheus loại bỏ các điểm cuối tương thích của (các) ứng dụng của bạn và lưu trữ chúng trong nội bộ. Prometheus  Chúng tôi sẽ sử dụng OTEL Collector để trích xuất điểm cuối tương thích với Prometheus và in kết quả ra bảng điều khiển. Grafana Labs cung cấp một   tạo ra các số liệu ngẫu nhiên để thử nghiệm. Để đơn giản, tôi sẽ sử dụng Docker Compose; thiết lập trông giống như sau: dự án   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  Không có hình ảnh Docker nào cho dự án số liệu giả mạo; do đó, chúng ta cần xây dựng nó  Phiên bản mới nhất của OTEL Collector tại thời điểm viết bài này  Tham số hóa tệp cấu hình sau  Mọi thứ diễn ra ở đây  Như tôi đã đề cập ở trên, OTEL Collector có thể làm được rất nhiều việc. Do đó, cấu hình là tất cả.   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  Danh sách người nhận. Một người nhận đọc dữ liệu; nó có thể dựa trên lực đẩy hoặc dựa trên lực kéo.  Chúng tôi sử dụng máy thu được xác định trước  prometheus  Xác định công việc kéo  Cấu hình công việc  Danh sách các nhà xuất khẩu Ngược lại với người nhận, người xuất ghi dữ liệu.  Việc xuất đơn giản nhất là ghi dữ liệu ra tiêu chuẩn  Đường ống lắp ráp người nhận và người xuất khẩu  Xác định quy trình liên quan đến số liệu  Đường dẫn lấy dữ liệu từ bộ thu   đã xác định trước đó và gửi nó đến nhà xuất bản   ,   in chúng prometheus logging tức là  Đây là một mẫu của kết quả:   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)  Ngoài việc in ấn  Trên đây là bước đầu tiên tuyệt vời, nhưng còn có nhiều điều hơn là in ra bảng điều khiển. Chúng tôi sẽ hiển thị các số liệu được thu thập bởi phiên bản Prometheus thông thường; chúng ta có thể thêm   để trực quan hóa chúng. Mặc dù điều này có vẻ vô nghĩa nhưng hãy chấp nhận vì nó chỉ là bước đệm. bảng điều khiển Grafana  Để đạt được điều trên, chúng tôi chỉ thay đổi cấu hình OTEL Collector:   exporters: prometheus: #1 endpoint: ":${env:PROMETHEUS_PORT}" #2 service: pipelines: metrics: receivers: [ "prometheus" ] exporters: [ "prometheus" ] #3  Thêm nhà xuất khẩu  prometheus  Hiển thị điểm cuối tuân thủ Prometheus  Thay thế in bằng phơi sáng  Đó là nó. OTEL Collector rất linh hoạt.  Lưu ý Collector có nhiều đầu vào, nhiều đầu ra. Để vừa in dữ liệu vừa hiển thị chúng qua điểm cuối, chúng tôi thêm chúng vào quy trình:   exporters: prometheus: #1 endpoint: ":${env:PROMETHEUS_PORT}" logging: #2 loglevel: debug service: pipelines: metrics: receivers: [ "prometheus" ] exporters: [ "prometheus", "logging" ] #3  Hiển thị dữ liệu  In dữ liệu  Đường ống sẽ vừa in dữ liệu vừa hiển thị chúng  Với trình xuất Prometheus được định cấu hình, chúng tôi có thể trực quan hóa các số liệu trong Grafana.   Lưu ý rằng người nhận và người xuất chỉ định loại của họ   mỗi loại trong số đó phải là duy nhất. Để tuân thủ yêu cầu cuối cùng, chúng ta có thể thêm một từ hạn định để phân biệt giữa chúng,     và  và tức là prometheus/foo prometheus/bar.  Xử lý dữ liệu trung gian  Một câu hỏi hợp lệ sẽ là tại sao OTEL Collector lại được đặt giữa nguồn và Prometheus, vì nó làm cho thiết kế tổng thể trở nên mỏng manh hơn. Ở giai đoạn này, chúng ta có thể tận dụng sức mạnh thực sự của OTEL Collector: xử lý dữ liệu. Cho đến nay, chúng tôi đã nhập số liệu thô nhưng định dạng nguồn có thể không được điều chỉnh theo cách chúng tôi muốn trực quan hóa dữ liệu. Ví dụ: trong quá trình thiết lập của chúng tôi, các số liệu đến từ trình tạo giả mạo của chúng tôi, "kinh doanh" và nền tảng NodeJS cơ bản, "kỹ thuật". Nó được phản ánh trong tên của số liệu. Chúng tôi có thể thêm nhãn nguồn chuyên dụng và xóa tiền tố không cần thiết để lọc hiệu quả hơn.  Bạn khai báo bộ xử lý dữ liệu trong phần bộ   của file cấu hình. Collector thực hiện chúng theo thứ tự chúng được khai báo. Hãy thực hiện phép biến đổi trên. processors  Bước đầu tiên hướng tới mục tiêu của chúng ta là hiểu rằng bộ sưu tập có hai loại: một loại "trần trụi" và một loại đóng góp được xây dựng dựa trên nó. Các bộ xử lý trước đây bị hạn chế cả về số lượng và khả năng; do đó, chúng ta cần chuyển đổi phiên bản đóng góp.   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  Sử dụng hương vị  contrib  Để thêm phần thú vị, tệp cấu hình nằm trên một đường dẫn khác  Tại thời điểm này, chúng ta có thể thêm bộ xử lý:   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: $${1} #6-7 # Do the same with metrics generated by NodeJS  Gọi bộ xử lý chuyển đổi số liệu  Danh sách các phép biến đổi được áp dụng theo thứ tự  Khớp tất cả các số liệu với biểu thức chính quy được xác định  Danh sách các thao tác được áp dụng theo thứ tự  Thêm nhãn  Đổi tên số liệu bằng cách xóa tiền tố nhóm biểu thức chính quy  Điều thú vị: cú pháp là  $${x}  Cuối cùng, chúng tôi thêm bộ xử lý đã xác định vào quy trình:   service: pipelines: metrics: receivers: [ "prometheus" ] processors: [ "metricstransform" ] exporters: [ "prometheus" ]  Dưới đây là kết quả:   Kết nối người nhận và người xuất  Bộ kết nối vừa là bộ thu   bộ xuất và kết nối hai đường ống. Ví dụ từ tài liệu nhận số lượng nhịp (theo dõi) và xuất số lượng có số liệu. Tôi đã cố gắng đạt được điều tương tự với 500 lỗi - spoiler: nó không hoạt động như dự định. vừa là  Trước tiên hãy thêm một trình nhận nhật ký:   receivers: filelog: include: [ "/var/logs/generated.log" ]  Sau đó, chúng tôi thêm một trình kết nối:   connectors: count: requests.errors: description: Number of 500 errors condition: [ "status == 500 " ]  Cuối cùng, chúng tôi kết nối trình nhận nhật ký và trình xuất số liệu:   service: pipelines: logs: receivers: [ "filelog" ] exporters: [ "count" ] metrics: receivers: [ "prometheus", "count" ]  Số liệu được đặt tên là   nhưng giá trị của nó vẫn ở mức 1. log_record_count_total  Thao tác nhật ký  Bộ xử lý cho phép thao tác dữ liệu; toán tử là các bộ xử lý chuyên dụng hoạt động trên nhật ký. Nếu bạn đã quen thuộc với ngăn xếp Elaticsearch Logstash Kibana thì chúng tương đương với Logstash.  Tính đến thời điểm hiện tại, dấu thời gian nhật ký là dấu thời gian nhập. Chúng ta sẽ thay đổi nó thành dấu thời gian tạo ra nó.   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  Nhật ký có định dạng JSON; chúng ta có thể sử dụng trình phân tích cú pháp JSON được cung cấp  Thuộc tính siêu dữ liệu cần đặt  Các trường để đọc từ  Mẫu phân tích cú pháp  Bảng ánh xạ  Chấp nhận một phạm vi,   :   . Toán tử có giá trị được diễn giải đặc biệt   (và tương tự) cho các trạng thái HTTP. ví dụ 501-599 5xx  Xóa dữ liệu trùng lặp  Nhật ký  Tại thời điểm này, chúng tôi có thể gửi nhật ký đến bất kỳ thành phần tổng hợp nhật ký nào. Chúng ta sẽ ở trong quả cầu của Phòng thí nghiệm Grafana và sử dụng Loki.   exporters: loki: endpoint: "http://loki:3100/loki/api/v1/push"  Chúng tôi cũng có thể sử dụng nhật ký từ chính bộ sưu tập:   service: telemetry: logs:  Cuối cùng, hãy thêm một đường dẫn khác:   service: pipelines: logs: receivers: [ "filelog" ] exporters: [ "loki" ]  Grafana cũng có thể trực quan hóa nhật ký. Chọn Loki làm nguồn dữ liệu.  Phần kết luận  Trong bài đăng này, chúng tôi đã đi sâu vào bộ sưu tập OpenTelemetry. Mặc dù đây không phải là một phần bắt buộc của kiến trúc OTEL nhưng đây là con dao Thụy Sĩ hữu ích cho mọi nhu cầu xử lý dữ liệu của bạn. Trong trường hợp bạn không bị mắc kẹt trong một ngăn xếp cụ thể hoặc không muốn, đó là một sự trợ giúp to lớn.  Mã nguồn hoàn chỉnh cho bài đăng này có thể được tìm thấy trên   . GitHub   Để đi xa hơn:   Bộ thu thập từ xa mở   Toán tử đo từ xa mở   Được   lần đầu tại   vào ngày 12 tháng 11 năm 2023 xuất bản A Java Geek

The code in this story is for educational purposes. The readers are solely responsible for whatever they build with it.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read all my posts!

Read My Stories

Follow @nicolas_frankel on Twitter

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

dài quá đọc không nổi

Make resilience your competitive advantage

Đi sâu vào Bộ thu thập từ xa mở

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

581 Stories To Learn About Non Fiction

61 Stories To Learn About Polotical Philosophy

72 Stories To Learn About Adam Smith

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

581 Stories To Learn About Non Fiction

61 Stories To Learn About Polotical Philosophy

72 Stories To Learn About Adam Smith

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps