Большинство пользователей применяют лишь около 20% функций приложения, но у каждого — свой уникальный набор. Например, один копирует таблицы из Excel в Word, другой строит сводные таблицы, а третий вообще использует его для учёта расходов. Когда софт обрастает новыми возможностями, они часто мешают тем, кому важна конкретная узкая функциональность, — это создаёт пространство для нишевых продуктов.

Такие сервисы, как Kagi или Figma, успешно занимают эти лакуны, фокусируясь на идеальном решении задач определённой аудитории вместо погони за универсальностью. Стратегия Win — не пытаться угодить всем, а позволить пользователям через расширения и кастомизацию самим формировать свой идеальный 20%, как это делают VS Code или Slack. Ключ в гибкости, а не в нагромождении функций.

• Пользователи обычно используют лишь небольшую часть функционала приложения (около 20%), но у разных пользователей это разные 20%, что требует поддержки всего функционала.
• В корпоративном сегменте отсутствие даже редко используемых, но критичных для конкретного клиента функций (гигиенических фич) может привести к срыву сделки.
• Сложность удаления неиспользуемых функций обусловлена тем, что каждая функция может быть критически важна для узкой группы пользователей, и их удаление приведет к потере этих пользователей.
• Для борьбы с раздуванием функционала предлагаются различные стратегии: фокусировка на конкретной аудитории, модульность, соблюдение философии Unix (один инструмент — одна задача), сбор метрик использования.
• Разработчикам сложно предсказать, как именно будет использоваться продукт, поэтому важно сохранять гибкость и возможность кастомизации, особенно для технически подкованных пользователей.

OpenTelemetry Collector: что это, когда нужен и когда нет

Практическое руководство по OpenTelemetry Collector: что делает, как работает, архитектурные паттерны и как решить, нужен ли он вам для производительности, контроля, безопасности и экономии.

Нужен ли вам OpenTelemetry Collector? Для небольших проектов — возможно нет. Для production-среды с множеством сервисов, где важны стоимость, производительность и безопасность — почти наверняка да.

Краткое определение

OpenTelemetry Collector — это нейтральный к вендорам, расширяемый конвейер телеметрии, который принимает, обрабатывает и экспортирует данные (трейсы, метрики, логи) из ваших приложений в одно или несколько хранилищ.

Он позволяет:

• Очищать данные (удалять чувствительные поля, добавлять контекст)
• Пакетировать отправки и повторять при сбоях
• Применять умное семплирование (сохранять ошибки и редкие медленные трейсы)
• Сглаживать различия между версиями SDK
• Маршрутизировать данные в разные хранилища
• Служить защитным барьером между приложениями и интернетом
• Снижать затраты, отсеивая малополезную телеметрию

Архитектура

Без Collector (прямой экспорт)

Каждый сервис отправляет телеметрию напрямую в бэкенд:

Плюсы:

• Проще (меньше компонентов)
• Меньше операционных затрат
• Подходит для маленьких приложений / POC

Минусы:

• Каждый сервис сам handles retries, auth, backpressure
• Сложно менять экспортеры
• Нет централизованного семплирования / очистки / маршрутизации
• Риск misconfigurations
• Выше стоимость исходящего трафика при отправке в несколько систем

С центральным Collector

Все приложения отправляют данные в центральный Collector, который затем экспортирует:

Плюсы:

• Централизованная конфигурация: семплирование, очистка, обогащение
• Один канал исходящего трафика с пакетированием и retry
• Развязывает жизненный цикл приложения от изменений вендоров
• Меньше нагрузки на приложения
• Безопасность: приложения не выходят в интернет напрямую

• Рекомендуется использовать коллектор OpenTelemetry для упрощения архитектуры, локальной отладки и управления аутентификацией
• Предлагается декаплеить коллектор от потребителей трассировок через брокеры сообщений (Kafka/NATS) для надежности и масштабируемости
• Коллектор рассматривается как защитный шлюз (read-only) между приложениями и базой данных для безопасности
• Отмечается сложность освоения OpenTelemetry, но подчеркивается его ценность как стандарта для интероперабельности
• Указывается полезность OTEL даже для монолитов благодаря возможностям корреляции и вложенных спэнов
• Обсуждаются альтернативы (Vector vs OTEL) и необходимость улучшения документации и примеров
• Упоминается использование коллектора для валидации и тестирования с помощью AI-агентов