#Введение

Распределенное трассирование является ключевым модулем в системе наблюдаемости, используемым для достижения сквозного трассирования и анализа распределенных систем. Этот модуль предоставляет полное решение от сбора данных, хранения до визуального анализа, помогая разработчикам и операционному персоналу быстро находить аномалии вызовов сервисов, анализировать узкие места производительности и отслеживать поведение запросов на протяжении всего жизненного цикла.

Интегрируя с открытыми технологическими стеками и разработанными компонентами, этот модуль поддерживает возможности сквозного распределенного трассирования: приложения генерируют данные трассировки через методы инъекции или интеграции SDK, которые затем единообразно собираются и хранятся в Elasticsearch, что в конечном итоге реализуется через настроенный пользовательский интерфейс для многомерного визуального анализа. Пользователи могут проводить точные поиски, используя богатые условия, такие как TraceID, имя сервиса, теги и т. д.

#Преимущества

Ключевые преимущества трассировки следующие:

• Способность к сквозному трассированию
  Поддерживает полное восстановление трассировки по сервисам, процессам и границам контейнеров, точно представляя сложные взаимосвязи вызовов в архитектурах микросервисов.

• Гибкие методы сбора данных
  Поддерживает автоматическое трассирование на основе сервисной сетки через инъекцию прокси-сервера Istio, которое захватывает данные о взаимодействии между сервисами без изменения кода. Кроме того, предоставляет два режима автоматической инъекции OpenTelemetry (без изменения кода) и интеграции SDK, совместимые с основными языковыми приложениями, такими как Java/Python/Go.

• Высокопроизводительные решения для хранения
  Использует Elasticsearch в качестве бэкенда хранения, поддерживая запись и быстрое извлечение массивных данных о спанах.

• Гибкие возможности запросов и анализа
  Разработанный собственный пользовательский интерфейс интегрируется с API jaeger-query, поддерживая гибкие запросы на основе многомерных условий, таких как TraceID, принадлежность к сервису, теги и типы спанов, что облегчает пользователям быстрое выявление коренных причин проблем.

#Сценарии применения

Основные сценарии применения трассировки следующие:

• Диагностика ошибок распределенной системы
  В архитектурах микросервисов полное трассирование позволяет быстро выявлять ошибки сервисов и аномальные вызовы, что сокращает время диагностики неполадок.

• Анализ узких мест производительности
  Анализируя задержки между вызовами сервисов, можно выявить узкие места производительности, что способствует оптимизации системы и корректировке ресурсов.

• Анализ зависимостей сервисов
  Диаграмма водопадов временных рядов четко показывает пути вызовов и зависимости между сервисами, помогая архитекторам в проектировании систем и их улучшении.

#Ограничения использования

При использовании трассировки следует обращать внимание на следующие ограничения:

• Балансировка стратегий выборки и производительности
  • В сценариях высокой нагрузки сбор данных трассировки может оказывать определенное давление на производительность и хранилище Elasticsearch; рекомендуется настраивать коэффициент выборки разумно на основе условий бизнеса.