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追踪数据治理

介绍​

在现代分布式系统中，追踪数据（如Jaeger收集的Span数据）是理解系统行为的关键。但随着数据量的增长，如何高效管理这些数据变得至关重要。追踪数据治理涉及数据的采集、存储、访问控制和生命周期管理，确保数据既满足调试需求，又不会成为系统负担。

为什么需要追踪数据治理？​

  1. 成本控制：未经管理的追踪数据可能占用大量存储资源。
  2. 隐私合规：某些追踪数据可能包含敏感信息（如用户ID）。
  3. 查询效率：合理的数据清理策略能提升查询性能。

核心治理策略​

1. 采样策略​

通过采样减少数据量，同时保留关键信息。Jaeger支持以下采样类型：

// 示例：Jaeger客户端配置概率采样（采样率50%）
config := jaegercfg.Configuration{
    Sampler: &jaegercfg.SamplerConfig{
        Type:  "probabilistic",
        Param: 0.5,
    },
}
提示

动态采样更适合生产环境，可根据请求类型调整采样率（如对错误请求全采样）。

2. 数据存储管理​

Jaeger支持多种存储后端（如Cassandra、Elasticsearch），需配置数据保留策略：

# 示例：Elasticsearch索引生命周期管理
PUT _ilm/policy/jaeger-indices
{
  "policy": {
    "phases": {
      "hot": { "actions": {} },
      "delete": { "min_age": "7d", "actions": { "delete": {} } }
    }
  }
}

3. 敏感数据处理​

使用红action过滤敏感字段：

实际案例​

案例：电商平台的追踪治理​

  1. 需求：高流量下控制存储成本，同时保留订单错误追踪。
  2. 方案：
    • 对 /checkout 接口全采样，其他接口概率采样（10%）。
    • 使用Elasticsearch自动删除7天前的数据。
    • 通过Tag过滤移除用户邮箱字段。
// 处理前的Span（含敏感信息）
{
  "traceID": "abc123",
  "tags": {
    "user.email": "test@example.com",
    "http.status_code": 500
  }
}

总结​

治理维度工具/策略效果
数据量控制动态采样减少50%~90%存储
存储优化ILM策略 + 压缩降低存储成本
隐私保护字段红action避免敏感数据泄露

延伸练习​

  1. 在本地Jaeger中配置一个概率采样器，观察不同采样率对数据量的影响。
  2. 使用OpenTelemetry的SpanProcessor实现一个简单的字段过滤器。
附加资源