#Processors

Processors обрабатывают телеметрические данные после их получения и до экспорта. Они являются необязательными и по умолчанию отключены. Каждый процессор должен быть явно включён для каждого источника данных, при этом не каждый процессор поддерживает все типы сигналов. Для одного источника данных можно использовать цепочку из нескольких процессоров, при этом порядок их выполнения имеет значение.

#Batch Processor

Batch Processor группирует трассы и метрики в батчи, уменьшая количество исходящих соединений, необходимых для передачи телеметрических данных.

Reference: Batch Processor Documentation

#Memory Limiter Processor

Memory Limiter Processor контролирует потребление памяти Collector с регулярными интервалами и при достижении мягкого порога памяти приостанавливает обработку данных. Он работает с трассами, метриками и логами. При приостановке обработки ожидается, что вышестоящий компонент — обычно receiver — повторит попытку и может применить обратное давление на входящие данные. Если потребление памяти достигает жёсткого лимита, этот процессор инициирует принудительный цикл сборки мусора.

Reference: Memory Limiter Processor Documentation

#Resource Detection Processor

Resource Detection Processor обнаруживает информацию о ресурсах хоста в соответствии с семантическими соглашениями OpenTelemetry для ресурсов. На основе обнаруженных данных он может обогащать или переопределять значения атрибутов ресурсов в телеметрических данных. Этот процессор работает с трассами и метриками.

Reference: Resource Detection Processor Documentation

#Attributes Processor

Attributes Processor изменяет атрибуты в спанах, логах или метриках. Он поддерживает фильтрацию и сопоставление входящих данных, позволяя выборочно включать или исключать определённые данные для целенаправленных действий.

Reference: Attributes Processor Documentation

#Resource Processor

Resource Processor обновляет атрибуты на уровне ресурсов в трассах, метриках и логах.

Reference: Resource Processor Documentation

#Span Processor

Span Processor может переименовывать спаны на основе их атрибутов или выводить атрибуты из имён спанов. Также поддерживает изменение статуса спана и выборочное включение или исключение спанов. Этот процессор работает с трассами.

Reference: Span Processor Documentation

#Kubernetes Attributes Processor

Kubernetes Attributes Processor автоматически обогащает атрибуты ресурсов спанов, метрик и логов метаданными Kubernetes. Он обнаруживает связанные ресурсы Kubernetes, извлекает их метаданные и добавляет их в качестве атрибутов ресурсов к соответствующим телеметрическим данным. Этот процессор работает с трассами, метриками и логами.

Reference: Kubernetes Attributes Processor Documentation

#Filter Processor

Filter Processor использует OpenTelemetry Transformation Language для определения условий отбрасывания телеметрических данных. Если любое из условий оценивается как true, соответствующие данные отбрасываются. Условия могут комбинироваться с помощью логического оператора OR. Этот процессор работает с трассами, метриками и логами.

Reference: Filter Processor Documentation

#Cumulative-to-Delta Processor

Cumulative-to-Delta Processor преобразует монотонные кумулятивные суммы и гистограммы в их монотонные дельта-эквиваленты.

Reference: Cumulative-to-Delta Processor Documentation

#Group-by-Attributes Processor

Group-by-Attributes Processor реорганизует спаны, записи логов и точки данных метрик, переназначая записи с одинаковыми атрибутами к соответствующему Resource.

Reference: Group-by-Attributes Processor Documentation

#Transform Processor

Transform Processor применяет основанные на правилах модификации к телеметрическим данным с использованием OpenTelemetry Transformation Language (OTTL). Для каждого типа сигнала он оценивает набор условий и операторов, связанных с конкретным OTTL Context, выполняя их последовательно в соответствии с конфигурацией.

Reference: Transform Processor Documentation

#Tail Sampling Processor

Tail Sampling Processor оценивает полные трассы согласно пользовательским политикам после получения всех спанов. Такой подход на основе хвоста позволяет выборочно сохранять интересующие трассы, снижая затраты на приём и хранение данных.

Reference: Tail Sampling Processor Documentation

#Probabilistic Sampling Processor

Probabilistic Sampling Processor предлагает более лёгкую альтернативу Tail Sampling Processor для сценариев с высоким объёмом данных. Он снижает затраты, сохраняя только настраиваемую долю общего потока данных.

Reference: Probabilistic Sampling Processor Documentation

#Metric Start Time Processor

Metric Start Time Processor назначает начальные временные метки точкам метрик с кумулятивной агрегационной временной характеристикой. Это особенно полезно для добавления времени начала к кумулятивным метрикам, создаваемым Prometheus Receiver, который не устанавливает такие метки.

Reference: Metric Start Time Processor Documentation