OpenTelemetry Collector se encuentra en el centro de la arquitectura de OpenTelemetry, pero no está relacionado con el contexto de seguimiento del W3C. En mi   , uso Jaeger en lugar del Collector. Sin embargo, es omnipresente, como en todas las publicaciones relacionadas con OpenTelemetry. Quería explorarlo más. demostración de rastreo  En esta publicación, exploro los diferentes aspectos del Coleccionista:  El tipo de datos: registros, métricas y seguimientos  Modelos de empujar y tirar  Operaciones: lecturas, transformaciones y escrituras.  Primeros pasos  Hace mucho tiempo,   tal como la conocemos no existía; lo que teníamos en cambio era   . En aquel entonces, el monitoreo consistía en un grupo de personas mirando pantallas que mostraban paneles. Los paneles en sí consistían en métricas y solo en métricas del sistema: principalmente uso de CPU, memoria y disco. Por este motivo, comenzaremos con las métricas. la observabilidad monitoreo    es una de las principales soluciones de monitoreo. Funciona en un modelo basado en extracción: Prometheus extrae los puntos finales compatibles de sus aplicaciones y los almacena internamente. Prometheus  Usaremos OTEL Collector para extraer un punto final compatible con Prometheus e imprimir el resultado en la consola. Grafana Labs ofrece un   que genera métricas aleatorias con las que jugar. En aras de la simplicidad, usaré Docker Compose; la configuración se parece a la siguiente: proyecto   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  No hay ninguna imagen de Docker disponible para el proyecto de métricas falsas; por lo tanto, necesitamos construirlo  Última versión de OTEL Collector al momento de escribir este artículo  Parametrizar el siguiente archivo de configuración  todo pasa aqui  Como mencioné anteriormente, OTEL Collector puede hacer mucho. Por tanto, la configuración lo es todo.   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  Lista de receptores. Un receptor lee datos; puede ser basado en push o pull.  Usamos el receptor predefinido  prometheus  Definir trabajos de extracción  configuración del trabajo  Lista de exportadores. A diferencia de los receptores, un exportador escribe datos.  El exportador más simple es escribir datos en el estándar.  Oleoductos ensamblan receptores y exportadores  Definir una canalización relacionada con métricas  La canalización obtiene datos del receptor   previamente definido y los envía al exportador   ,   , los imprime. prometheus logging es decir  Aquí hay una muestra del resultado:   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)  Más allá de la impresión  Lo anterior es un excelente primer paso, pero hay más que imprimir en la consola. Expondremos las métricas que una instancia normal de Prometheus eliminará; Podemos agregar un   para visualizarlos. Si bien puede parecer inútil, tenga paciencia, ya que es sólo un peldaño. panel de Grafana  Para lograr lo anterior, solo cambiamos la configuración de OTEL Collector:   exporters: prometheus: #1 endpoint: ":${env:PROMETHEUS_PORT}" #2 service: pipelines: metrics: receivers: [ "prometheus" ] exporters: [ "prometheus" ] #3  Agregar un exportador  prometheus  Exponer un punto final compatible con Prometheus  Reemplazar la impresión con la exposición  Eso es todo. El OTEL Collector es muy flexible.  Tenga en cuenta que el recopilador es de múltiples entradas y múltiples salidas. Para imprimir datos y exponerlos a través del punto final, los agregamos a la canalización:   exporters: prometheus: #1 endpoint: ":${env:PROMETHEUS_PORT}" logging: #2 loglevel: debug service: pipelines: metrics: receivers: [ "prometheus" ] exporters: [ "prometheus", "logging" ] #3  exponer datos  Imprimir datos  La canalización imprimirá datos y los expondrá.  Con el exportador de Prometheus configurado, podemos visualizar métricas en Grafana.   Tenga en cuenta que los receptores y exportadores especifican su tipo   cada uno de ellos debe ser único. Para cumplir con el último requisito, podemos agregar un calificador para distinguirlos,   ,   y  y es decir prometheus/foo prometheus/bar.  Procesamiento de datos intermediarios  Una pregunta válida sería por qué el Colector OTEL está colocado entre la fuente y Prometheus, ya que hace que el diseño general sea más frágil. En esta etapa, podemos aprovechar el verdadero poder de OTEL Collector: el procesamiento de datos. Hasta ahora, hemos ingerido métricas sin procesar, pero es posible que el formato de origen no se adapte a cómo queremos visualizar los datos. Por ejemplo, en nuestra configuración, las métricas provienen de nuestro generador falso, "negocio", y de la plataforma NodeJS subyacente, "técnica". Se refleja en el nombre de las métricas. Podríamos agregar una etiqueta de fuente dedicada y eliminar el prefijo innecesario para filtrar de manera más eficiente.  Usted declara procesadores de datos en la sección   del archivo de configuración. El cobrador los ejecuta en el orden en que son declarados. Implementemos la transformación anterior. processors  El primer paso hacia nuestro objetivo es comprender que el coleccionista tiene dos versiones: una "simple" y una contribución que se basa en él. Los procesadores incluidos en los primeros son limitados, tanto en número como en capacidades; por lo tanto, necesitamos cambiar la versión de Contrib.   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  Utilice el sabor  contrib  Para mayor diversión, el archivo de configuración está en otra ruta.  En este punto, podemos agregar el propio procesador:   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: $${1} #6-7 # Do the same with metrics generated by NodeJS  Invocar el procesador de transformación de métricas.  Lista de transformaciones aplicadas en orden  Coincide con todas las métricas con la expresión regular definida  Lista de operaciones aplicadas en orden  Añade la etiqueta  Cambie el nombre de la métrica eliminando el prefijo del grupo regexp  Cosas divertidas: la sintaxis es  $${x}  Finalmente, agregamos el procesador definido al pipeline:   service: pipelines: metrics: receivers: [ "prometheus" ] processors: [ "metricstransform" ] exporters: [ "prometheus" ]  Aquí están los resultados:   Conectando receptores y exportadores  Un conector es a la vez receptor   exportador y conecta dos tuberías. El ejemplo de la documentación recibe el número de tramos (rastreo) y exporta el recuento, que tiene una métrica. Intenté lograr lo mismo con 500 errores - spoiler: no funciona como se esperaba. y  Primero agreguemos un receptor de registros:   receivers: filelog: include: [ "/var/logs/generated.log" ]  Luego, agregamos un conector:   connectors: count: requests.errors: description: Number of 500 errors condition: [ "status == 500 " ]  Por último, conectamos el receptor de registros y el exportador de métricas:   service: pipelines: logs: receivers: [ "filelog" ] exporters: [ "count" ] metrics: receivers: [ "prometheus", "count" ]  La métrica se denomina   , pero su valor permanece en 1. log_record_count_total  Manipulación de registros  Los procesadores permiten la manipulación de datos; Los operadores son procesadores especializados que trabajan con troncos. Si está familiarizado con la pila Kibana de Elasticsearch Logstash, es el equivalente a Logstash.  A partir de ahora, la marca de tiempo del registro es la marca de tiempo de ingesta. Lo cambiaremos a la marca de tiempo de su creación.   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  El registro está en formato JSON; podemos usar el analizador JSON proporcionado  Atributos de metadatos para establecer  Campos para leer  patrón de análisis  tabla de mapeo  Acepte un rango,   ,   . El operador tiene un valor interpretado especial   (y similar) para los estados HTTP. por ejemplo 501-599 5xx  Eliminar datos duplicados  Registros  En este punto, podemos enviar los registros a cualquier componente de agregación de registros. Nos quedaremos en la esfera de Grafana Labs y usaremos a Loki.   exporters: loki: endpoint: "http://loki:3100/loki/api/v1/push"  También podemos utilizar registros del propio recopilador:   service: telemetry: logs:  Finalmente, agreguemos otra canalización:   service: pipelines: logs: receivers: [ "filelog" ] exporters: [ "loki" ]  Grafana también puede visualizar los registros. Elija Loki como fuente de datos.  Conclusión  En esta publicación, profundizamos en el recopilador OpenTelemetry. Si bien no es una parte obligatoria de la arquitectura OTEL, es una útil navaja suiza para todas sus necesidades de procesamiento de datos. En caso de que no estés apegado a una pila específica o no quieras, es de gran ayuda.  El código fuente completo de esta publicación se puede encontrar en   . GitHub   Para llegar más lejos:   Recopilador OpenTelemetry   Operadores de OpenTelemetry    originalmente en   el 12 de noviembre de 2023 Publicado A Java Geek

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