• Русский
  • Alauda Distributed Tracing v2.0.0

    Alauda Distributed Tracing v2.0.0 — это первая независимо выпущенная версия сайта документации Alauda Distributed Tracing. Этот релиз поставляется через Alauda Build of OpenTelemetry v2 Operator 0.147.0 и интегрируется с open source Jaeger 2.16.0. Он предоставляет готовое к эксплуатации решение для распределённого трассирования, построенное на Jaeger v2, позволяя командам собирать, хранить и визуализировать трассы в микросервисах на Alauda Container Platform.

    NOTE

    Поддерживаются только функции, документированные на этом сайте. Неразобранные в документации функции в настоящее время не поддерживаются. Если вам нужна помощь с конкретной функцией, обратитесь в службу поддержки Alauda.

    Поддерживаемые функции

    • Jaeger v2 backend: Backend трассирования построен на фреймворке OpenTelemetry Collector и поддерживает развёртывания с разделением ролей, включая collector для приёма и хранения данных трассировки, а также query для предоставления Jaeger UI и query APIs. Jaeger ES Rollover управляет операциями жизненного цикла индексов Elasticsearch, такими как шаблоны, псевдонимы и ротация индексов.

    • Мультипротокольный приём данных: Принимает данные трассировки по нескольким протоколам и форматам, включая OTLP (gRPC и HTTP), Jaeger (gRPC и Thrift), Zipkin (v1 и v2) и Kafka.

    • Backend хранения: Поддерживаемые backend'ы хранения — Elasticsearch 8.x и OpenSearch 3.x. Elasticsearch использует rollover индексов с псевдонимами и Index Lifecycle Management (ILM) для автоматического хранения и ротации, тогда как OpenSearch использует ежедневные индексы на основе времени с jaeger-es-index-cleaner для хранения.

    • Стратегии выборки: Поддерживает head-based sampling с централизованной удалённой конфигурацией (как static, так и adaptive), а также tail-based sampling для принятия решений о выборке после завершения трасс.

    • Service Performance Monitoring (SPM): Отслеживает тенденции производительности сервисов, вычисляя агрегированные RED metrics (Request rate, Error rate, Duration) на основе данных трассировки с использованием SpanMetrics Connector и backend'а метрик, совместимого с PromQL.

    • Наблюдаемость и метрики: Компоненты Jaeger v2 и OpenTelemetry Collector по умолчанию публикуют метрики Prometheus, а также автоматически создают ServiceMonitor и PodMonitor для интеграции со стеком мониторинга.

    • Развёртывание и управление: Экземпляры Jaeger развёртываются и управляются через OpenTelemetry Operator в Kubernetes. Поддерживаются методы установки через веб-консоль и CLI, а также taints and tolerations для планирования pod'ов.

    • Интеграция: Интегрируется с Alauda Build of OpenTelemetry v2 для сбора и перенаправления телеметрии, с Alauda Service Mesh (Kiali) для открытия данных трассировки из консоли service mesh, а также с Alauda Container Platform для аутентификации через OAuth2 Proxy.

    Новые функции и улучшения

    Этот релиз предоставляет следующие ключевые возможности:

    • Архитектура Jaeger v2: Backend трассирования был перестроен на фреймворке OpenTelemetry Collector, заменив устаревшую автономную компонентную архитектуру на унифицированную расширяемую модель pipeline.

    • Единое управление через Operator: Экземпляры Jaeger развёртываются и управляются через OpenTelemetry Operator, предоставляя единую control plane как для инфраструктуры трассирования, так и для сбора телеметрии.

    • Управление жизненным циклом индексов Elasticsearch: Автоматический rollover индексов и управление жизненным циклом через Jaeger ES Rollover обеспечивают эффективное долгосрочное хранение данных трассировки с настраиваемыми политиками rollover и автоматической очисткой индексов.

    • Service Performance Monitoring: Функция SPM вычисляет агрегированные RED metrics из данных span через SpanMetrics Connector, предоставляя в Jaeger UI отдельную вкладку Monitor для отслеживания тенденций производительности сервисов во времени.

    • Мультипротокольный приём трасс: Платформа одновременно принимает данные трассировки по протоколам OTLP, Jaeger, Zipkin и Kafka, что позволяет постепенно мигрировать с существующей инструментации без нарушения текущих потоков данных.