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OpenTelemetry 与AWS

介绍​

OpenTelemetry（简称OTel）是一个开源的观测性框架，用于生成、收集和管理遥测数据（如追踪、指标和日志）。AWS作为领先的云服务提供商，与OpenTelemetry的集成可以帮助开发者轻松监控云原生应用的性能和行为。本教程将介绍如何在AWS环境中部署OpenTelemetry，并通过实际案例展示其应用场景。

关键概念
  • 分布式追踪：记录请求在微服务架构中的流转路径。
  • 指标（Metrics）：量化系统性能（如CPU使用率、请求延迟）。
  • 日志（Logs）：记录应用程序的详细运行信息。

1. OpenTelemetry与AWS服务集成​

OpenTelemetry可以通过以下方式与AWS服务协同工作：

  • AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT)：AWS官方提供的OpenTelemetry发行版，预集成AWS服务（如X-Ray、CloudWatch）。
  • Lambda函数监控：通过OTel收集无服务器函数的运行数据。
  • ECS/EKS支持：在容器化环境中部署OTel Collector。

示例：在Lambda中集成OpenTelemetry​

以下是一个Python Lambda函数的代码片段，使用OpenTelemetry SDK发送追踪数据到AWS X-Ray：

python
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporter

# 初始化Tracer
provider = TracerProvider()
processor = BatchSpanProcessor(OTLPSpanExporter(endpoint="http://adot-collector:4317"))
provider.add_span_processor(processor)
trace.set_tracer_provider(provider)

def lambda_handler(event, context):
    tracer = trace.get_tracer(__name__)
    with tracer.start_as_current_span("lambda_execution"):
        return {"statusCode": 200, "body": "Hello from OpenTelemetry!"}
提示

使用ADOT Collector时，无需手动配置endpoint，ADOT会自动将其指向本地代理。

2. 架构示意图​

3. 实际案例：电商订单追踪​

假设一个电商平台使用AWS EKS运行微服务，以下是OpenTelemetry的应用场景：

  1. 问题：用户投诉“下单缓慢”，但无法定位具体是哪个服务（订单、支付或库存）导致延迟。
  2. 解决方案：
    • 使用OpenTelemetry在所有服务中注入追踪上下文。
    • 通过X-Ray可视化请求链路，发现支付服务的数据库查询耗时过长。
  3. 修复：优化支付服务的SQL查询后，延迟降低60%。

4. 总结与练习​

总结​

  • OpenTelemetry与AWS的集成提供了端到端的观测性。
  • ADOT简化了在AWS环境中部署OTel的流程。
  • 实际案例中，OTel能快速定位性能瓶颈。

练习​

  1. 在AWS Lambda中部署上述Python示例，并验证X-Ray中是否出现追踪数据。
  2. 尝试在ECS任务中配置ADOT Collector，将指标发送到CloudWatch。

附加资源​