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Grafana/25-opentelemetry-deep

与 OpenTelemetry 深度集成

第 18 章在实战中用到了 OpenTelemetry（OTel）。本章深入管线架构：一套 SDK + Collector，把三种信号统一收口，再分流到 LGTM 各组件。

ℹ️为什么用 OTel

OTel 提供厂商中立的 API/SDK 与协议（OTLP），避免被单一 APM 绑定。应用只埋一次，后端可换。

1. 整体架构

App (OTel SDK) --OTLP--> Collector --metrics--> Mimir/Prometheus
                                --traces--> Tempo
                                --logs-->   Loki

2. Collector 配置

Collector 用 receivers / processors / exporters 编排管线：

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317
exporters:
  prometheus:
    endpoint: 0.0.0.0:8889
  otlphttp/tempo:
    endpoint: http://tempo:4318
  loki:
    endpoint: http://loki:3100/loki/api/v1/push
service:
  pipelines:
    metrics: { receivers: [otlp], exporters: [prometheus] }
    traces:  { receivers: [otlp], exporters: [otlphttp/tempo] }
    logs:    { receivers: [otlp], exporters: [loki] }

3. 在 Grafana 中关联

Tempo 的 service.name 与 Prometheus 的 job、Loki 的标签对齐后，可在 Explore 中「从链路跳日志、从指标跳链路」，实现真正的三信号关联。

💡启用自动埋点

对无代码改造诉求的服务，可用 OTel 的自动注入（如 Java agent、k8s operator），无需改业务代码即可拿到链路与指标。

小结

  • OTel 用 OTLP 统一采集指标/链路/日志，后端可替换
  • Collector 通过 receiver/processor/exporter 编排管线
  • 三信号标签对齐后可在 Grafana 中自由下钻关联
  • 自动注入降低接入成本 →