Hacker News Digest

Тег: #tracing

Постов: 2

Perfetto: Swiss army knife for Linux client tracing (lalitm.com)

by todsacerdoti • 31 октября 2025 г. в 11:54 • 138 points

ОригиналHN

#perfetto#sql#tracing#performance-analysis

Комментарии (20)

  • Perfetto и его функции обсуждаются как мощный инструмент для анализа производительности, включая поддержку SQL-запросов и визуализацию трассировок.
  • Участники делятся опытом использования Perfetto для различных задач, включая генерацию трассировок из SQL-запросов и встроенный в другие инструменты.
  • Обсуждаются ограничения и проблемы, такие как производительность при работе с большими трассировками, и отсутствие встроенной поддержки для встроенного UI в другие инструменты.
  • Участники также обсуждают возможность встроить UI в другие инструменты и обратную связь с командой разработки Perfetto.

OpenTelemetry collector: What it is, when you need it, and when you don't (oneuptime.com)

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

by ndhandala • 18 сентября 2025 г. в 17:29 • 92 points

ОригиналHN

#opentelemetry#telemetry#kafka#nats#monitoring#logging#tracing#metrics

Комментарии (27)

  • 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