Какой стек технологий вы используете для распределенной трассировки (трейсинга)?

Для построения полноценной системы observability, включая трейсинг, я использую комбинацию следующих инструментов, где каждый выполняет свою роль:

1. Инструментация кода: OpenTelemetry (OTel)

   • Это стандарт де-факто для сбора телеметрии (трейсов, метрик, логов). Его главное преимущество — независимость от вендора. Вы инструментируете код один раз и можете отправлять данные в любой бэкенд (Jaeger, Prometheus, Datadog и т.д.).

   // Пример инициализации трассировщика с экспортом в Jaeger
   import (
       "go.opentelemetry.io/otel"
       "go.opentelemetry.io/otel/exporters/jaeger"
       "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace"
       sdktrace "go.opentelemetry.io/otel/sdk/trace"
   )
   
   func initTracer() (*sdktrace.TracerProvider, error) {
       // Создаем экспортер, который будет отправлять данные в Jaeger
       exporter, err := jaeger.New(jaeger.WithCollectorEndpoint())
       if err != nil {
           return nil, err
       }
   
       // Создаем провайдер трассировки с батчером для эффективности
       tp := sdktrace.NewTracerProvider(
           sdktrace.WithBatcher(exporter),
       )
       otel.SetTracerProvider(tp)
       return tp, nil
   }

2. Бэкенд для хранения и визуализации трейсов: Jaeger

   • Популярное open-source решение для анализа распределенных трейсов. Отлично интегрируется с OpenTelemetry и Kubernetes. Позволяет визуализировать цепочки вызовов между микросервисами, находить узкие места и ошибки.
   • Как более легковесную альтернативу можно рассмотреть Zipkin.

3. Метрики и алертинг: Prometheus + Grafana

   • Prometheus используется для сбора и хранения метрик (например, http_requests_total, request_latency_seconds). Grafana — для их визуализации на дашбордах. Трейсы помогают понять, почему что-то произошло, а метрики показывают, что произошло в системе.

4. Логирование: ELK Stack / Loki / ClickHouse

   • Для агрегации и анализа логов. Современные системы позволяют коррелировать логи с трейсами по TraceID, что дает полную картину запроса: от логов конкретного сервиса до его пути по всей системе.