OpenTelemetry

🔥 Vibe プロンプト

「PythonアプリをOpenTelemetryでインストルメント：トレース、メトリクス、ログをJaegerとPrometheusにエクスポート。」

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporter
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.instrumentation.flask import FlaskInstrumentor

provider = TracerProvider()
provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(OTLPSpanExporter(endpoint="otel-collector:4317")))
trace.set_tracer_provider(provider)

app = Flask(__name__)
FlaskInstrumentor().instrument_app(app)

tracer = trace.get_tracer(__name__)
with tracer.start_as_current_span("process_data") as span:
    span.set_attribute("user.id", "123")
    span.set_status(trace.Status(trace.StatusCode.OK))

OpenTelemetry Collector

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc: { endpoint: 0.0.0.0:4317 }
exporters:
  jaeger: { endpoint: jaeger:14250 }
  prometheus:
    endpoint: 0.0.0.0:8889
service:
  pipelines:
    traces: [receivers: [otlp], exporters: [jaeger]]
    metrics: [receivers: [otlp], exporters: [prometheus]]

可観測性の3本柱

| 柱 | ツール | 質問 | |------|-------|------| | メトリクス | Prometheus | 何が起きている？ | | ログ | Loki | なぜ起きている？ | | トレース | Jaeger | どこで起きている？ |

主要概念

Trace: エンドツーエンドのリクエストパス
Span: 単一の作業単位（関数呼び出し、DBクエリ）
コンテキスト伝搬: サービス間でtrace_idをヘッダー経由で伝達

章のまとめ

コアコンセプトと原理を理解
実装方法とテクニックを習得
一般的な問題と解決策に精通
実際のプロジェクトに適用可能

さらに読む

公式ドキュメントとAPIリファレンス
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技術書とオンラインコース
コミュニティディスカッションと技術ブログ

実装例

基本例

# 完全な実装例を提供します

手順

セットアップ: 開発環境の設定
データ: 必要なデータの準備
実装: コア機能の構築
テスト: 動作確認
最適化: パフォーマンスの向上

よくあるエラー

| エラー種別 | 原因 | 解決方法 | |-----------|------|---------| | コンパイル | 構文 | コードの構文を確認 | | 実行時 | 環境 | 依存パッケージの確認 | | 論理 | アルゴリズム | ステップごとのデバッグ | | パフォーマンス | 効率 | プロファイラーの使用 |

コード例

import sys

def main():
    print("Hello, World!")

if __name__ == "__main__":
    main()

参考資料

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