Einführung in OpenTelemetry

OpenTelemetry erzeugt, verarbeitet und exportiert Telemetrie, speichert oder visualisiert sie jedoch nicht dauerhaft. Sie ordnen API, SDK, Instrumentierungsbibliotheken, OTLP, Collector und Backends in einen gemeinsamen Datenweg ein. Dabei grenzen Sie Verantwortlichkeiten von Anwendung, Plattform und Observability-Backend für Traces, Metriken und Logs klar voneinander ab.

Automatische Instrumentierung erzeugt technische Telemetrie für unterstützte Frameworks und Bibliotheken ohne gezielte fachliche Codeänderung. In Ihrem Sprachtrack aktivieren Sie den passenden Mechanismus und untersuchen Service-Namen, Dauer, Status und Parent-Child-Beziehungen. Daraus leiten Sie ab, welchen zusätzlichen fachlichen Kontext die Anwendung anschließend selbst liefern muss.

Technische HTTP-Spans erklären noch nicht, welche fachliche Operation für eine Diagnose relevant ist. Sie ergänzen eigene Spans, Events und ausgewählte Attribute mit API und SDK. Anschließend prüfen Sie Instrumentation Scope und Semantic Conventions und vermeiden sensible oder unbegrenzt wachsende Werte bereits an der Quelle.

Verteilte Traces benötigen Kontext, der bei ausgehenden Aufrufen injiziert und beim Empfänger extrahiert wird. Sie verfolgen einen Request über mehrere Services, untersuchen W3C Trace Context und korrigieren eine fehlende Weitergabe. Zusätzlich grenzen Sie Baggage von Span-Attributen und sensiblen Anwendungsdaten über interne und externe Servicegrenzen ab.

Traces beschreiben einzelne Abläufe, Metriken zeigen Muster und Logs liefern Ereignisdetails. Für denselben Service ergänzen Sie eine Metrik mit begrenzter Kardinalität und verbinden strukturierte Logs über Trace- und Span-IDs. In Grafana untersuchen Sie, wie vorbereitete Korrelationen gezielt und nachvollziehbar zwischen den drei Signalarten führen.

Uneinheitliche Service-Namen und ungebremste Attribute erschweren Vergleich und Betrieb von Telemetrie. Sie nutzen Resources, Instrumentation Scope und Semantic Conventions und ersetzen einen hochkardinalen Wert durch eine begrenzte Dimension. Anschließend vergleichen Sie Head Sampling mit späteren Tail-Sampling-Entscheidungen und halten die jeweiligen blinden Flecken fest.

Kubernetes sammelt Anwendungstelemetrie nicht automatisch. Das DevNinjas Dojo, unsere Cloud-Lernumgebung, stellt den Cluster bereit: Sie deployen den instrumentierten Service, setzen OTLP-Endpoint, Protokoll und Resource-Attribute über die Workload-Konfiguration und prüfen den Datenweg zu einer vorbereiteten Collector-Pipeline. Dabei unterscheiden Sie, was im Cluster verarbeitet und was erst im angeschlossenen Observability-Backend dauerhaft gespeichert wird.

Collector können als Sidecar, Agent pro Node oder zentraler Gateway-Dienst laufen. Sie vergleichen diese Muster nach Nähe zur Quelle, Netzwerkpfad, Kubernetes-Anreicherung und Betriebsverantwortung. Für die Übungen wählen Sie einen Gateway-Pfad und grenzen ab, wann Entwicklung konfiguriert und wann ein Plattformteam übernehmen sollte.

Collector-Pipelines verbinden Receiver, optionale Processors und Exporter für jeweils eine Signalart. Aus einem Gerüst bauen Sie getrennte Wege für Traces, Metriken und Logs mit OTLP, Batching und Debug-Ausgabe. Konfigurationsprüfung und interne Telemetrie nutzen Sie, um Komponentenfehler und fehlende Datenwege im laufenden Collector systematisch einzugrenzen.

Ohne Workload-Kontext sind gleichnamige Services aus mehreren Namespaces schwer zu unterscheiden. Mit vorbereiteten Berechtigungen reichert der Collector Signale um Namespace, Pod und Deployment an. Danach filtern Sie unerwünschte Datensätze, entfernen ein sensibles Attribut und ordnen Memory Limiter sowie Batching in den Pipeline-Betrieb ein.

OpenTelemetry benötigt Backends für dauerhafte Speicherung, Abfrage und Visualisierung. Sie verbinden Ihre Collector-Pipelines mit vorbereiteten Instanzen von Tempo, Prometheus und Loki und prüfen den Export jeder Signalart. Dabei ordnen Sie Attributabbildungen ein, die Service- und Korrelationsmerkmale im jeweiligen angeschlossenen Backend dauerhaft zuverlässig auffindbar halten.

Rohdaten beantworten noch nicht, ob ein Service langsamer, fehlerhafter oder stärker ausgelastet wird. Aus vorbereiteten Abfragen bauen Sie ein Grafana-Dashboard für Request-Rate, Fehleranteil und Latenz. Anschließend nutzen Sie Datenquellen-Korrelationen, um von einer Auffälligkeit gezielt und nachvollziehbar zu passenden Traces und Logs zu wechseln.

Ein Gateway oder Sidecar ersetzt keine korrekte Context Propagation in der Anwendung. Über eine vorbereitete Istio-Route vergleichen Sie direkte und vermittelte Requests, untersuchen Trace Context und korrigieren fehlende Weitergabe. Routing, mTLS und der produktive Betrieb eines vollständigen Service Mesh bleiben Gegenstand der weiterführenden Schulung.

Ein langsames oder nicht erreichbares Backend kann Rückstau und Datenverlust im Telemetriepfad verursachen. Während einer vorbereiteten Störung beobachten Sie Queue, Retries, Backpressure und interne Collector-Metriken und unterscheiden temporäre von dauerhaften Fehlern. Danach bewerten Sie mögliche Korrekturwege und die technischen Grenzen von persistenten Warteschlangen und Queues.

Ein vorbereiteter Fall verbindet erhöhte Latenz mit einer Lücke im Telemetriepfad. Sie nutzen Dashboard, Trace, korreliertes Log und Collector-Telemetrie, um Anwendungs- und Beobachtungsfehler voneinander zu trennen. Abschließend übertragen Sie die verwendeten Diagnosekriterien auf Instrumentierung, Pipeline und Backend-Schnittstellen Ihrer eigenen technischen Anwendungs- und Plattformumgebung.