Projeto DevOps | Projeto de Observabilidade | Demonstração OpenTelemetry | Aplicativo Otel
Neste projeto DevOps, vamos implantar o popular aplicativo de loja de Astronomia OpenTelemetry, também conhecido como demonstração Otel. Para aprender como coletar métricas, logs e rastros de uma aplicação de microserviços executando como contêineres em sistemas ou clusters Kubernetes.
O que é OpenTelemetry?
OpenTelemetry (geralmente chamado de OTel) é um padrão aberto para coleta de dados que é independente de fornecedor. Na data da publicação deste artigo, OTel é o segundo projeto mais ativo da Cloud Native Computing Foundation (CNCF), depois do Kubernetes, o que sinaliza sua importância para melhorar a coleta de dados de código aberto, portabilidade, controle e suporte.
Demonstração OpenTelemetry
A Demonstração OpenTelemetry é um sistema distribuído baseado em microserviços destinado a ilustrar a implementação do OpenTelemetry em um ambiente próximo ao real.
Mais sobre a Aplicação de Microserviços neste Projeto DevOps:
A aplicação de demonstração é uma aplicação de e-commerce nativa da nuvem composta por múltiplos microserviços. Como inclui exemplos de 10 linguagens de programação que o OpenTelemetry suporta com SDKs, a aplicação serve como uma boa referência para desenvolvedores sobre como usar o OpenTelemetry. Você também pode usá-la para testar diferentes recursos do OpenTelemetry e avaliar como eles aparecem nos backends. Além disso, você pode usá-la como uma estrutura para personalizações adicionais.
Para executar a demonstração, você precisará de um ambiente Docker ou Kubernetes. Por padrão, a demonstração vem com os backends Jaeger, Grafana e Prometheus para exibir os rastros e métricas coletados, mas você pode facilmente configurar backends alternativos como Datadog, New Relic, Dynatrace, Sumologic, Logz.io, Splunk e muitas outras ferramentas de monitoramento DevOps.
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Timestamp:
00:01 - 00:34:
Introdução ao projeto de observabilidade DevOps com OpenTelemetry Astronomy Shop.
00:34 - 01:07:
Visão geral das principais ferramentas e a importância do projeto.
01:07 - 02:06:
Detalhes sobre a documentação abrangente do projeto.
02:06 - 05:14:
Introdução ao OpenTelemetry e seu papel na CNCF.
05:14 - 07:19:
Configurando o projeto na AWS usando Docker.
07:19 - 12:12:
Implantando a aplicação com Docker Compose.
12:12 - 15:24:
Executando o projeto com serviços principais como Jaeger e Kafka.
15:24 - 18:38:
Demonstração da aplicação de e-commerce em execução.
18:38 - 21:03:
Visão geral dos microserviços, métricas no Grafana e painéis.
21:03 - 22:38:
Navegando pelos painéis do Grafana e o Painel de Demonstração de Métricas de Span.
22:38 - 24:11:
Introdução ao Jaeger para rastreamento distribuído.
24:11 - 25:14:
Discussão sobre rastreamento e outras ferramentas de monitoramento.
25:14 - 26:55:
Habilitando flags de recursos usando flagD.json.
26:55 - 29:32:
Gerando dados de monitoramento e verificando erros no Jaeger.
29:32 - 31:37:
Resolvendo erros usando Jaeger e Grafana.
31:37 - 33:54:
Analisando métricas de desempenho no Grafana.
33:54 - 35:51:
Introdução ao OpenSearch para gerenciamento de logs.
35:51 - 40:49:
Visão geral do OpenTelemetry Collector e considerações finais sobre observabilidade.
40:49 - 41:20:
Fim do vídeo.
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#devops #observability
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