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本篇内容主要讲解“OpenTelemetry的相关知识点有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“OpenTelemetry的相关知识点有哪些”吧!
OpenTracing制定了一套平台无关、厂商无关的Trace协议，使得开发人员能够方便的添加或更换分布式追踪系统的实现。在2016年11月的时候CNCF技术委员会投票接受OpenTracing作为Hosted项目，这是CNCF的第三个项目，第一个是Kubernetes，第二个是Prometheus，可见CNCF对OpenTracing背后可观察性的重视。比如大名鼎鼎的Zipkin、Jaeger都遵循OpenTracing协议。
大家可能会想，既然有了OpenTracing，OpenCensus又来凑什么热闹？对不起，你要知道OpenCensus的发起者可是谷歌，也就是最早提出Tracing概念的公司，而OpenCensus也就是Google Dapper的社区版。OpenCensus和OpenTracing最大的不同在于除了Tracing外，它还把Metrics也包括进来，这样也可以在OpenCensus上做基础的指标监控；还一点不同是OpenCensus并不是单纯的规范制定，他还把包括数据采集的Agent、Collector一股脑都搞了。OpenCensus也有众多的追随者，最近最大的新闻就是微软也宣布加入，OpenCensus可谓是如虎添翼。
两套Tracing框架，都有很多追随者，都想统一对方，咋办？首先来PK啊，这里偷个懒，直接上Steve的图：
可以看到，OpenTracing和OpenCensus从功能和特性上来看，各有优缺点，半斤八两。OpenTracing支持的语言更多、相对对其他系统的耦合性要更低；OpenCensus支持Metrics、从API到基础框架都实现了个便。既然从功能和特性上分不出高下，那就从知名度和用户数上来PK吧：
好吧，又是半斤八两，OpenTracing有很多厂商追随（比如ElasticSearch、Uber、DataDog、还有国产的SkyWalking），OpenCensus背后Google和微软两个大佬就够撑起半边天了。
最终一场PK下来，没有胜负，怎么办？
所谓天下合久必分、分久必合，既然没办法分个高低，谁都有优劣势，咱们就别干了，统一吧。于是OpenTelemetry横空出世。
那么问题来了：统一可以，起一个新的项目从头搞吗？那之前追随我的弟兄们怎么办？不能丢了我的兄弟们啊。
放心，这种事情肯定不会发生的。要知道OpenTelemetry的发起者都是OpenTracing和OpenCensus的人，所以项目的第一宗旨就是：兼容OpenTracing和OpenCensus。对于使用OpenTracing或OpenCensus的应用不需要重新改动就可以接入OpenTelemetry。
OpenTelemetry可谓是一出生就带着无比炫目的光环：OpenTracing支持、OpenCensus支持、直接进入CNCF sanbox项目。但OpenTelemetry也不是为了解决可观察性上的所有问题，他的核心工作主要集中在3个部分：
规范的制定，包括概念、协议、API，除了自身的协议外，还需要把这些规范和W3C、GRPC这些协议达成一致；
相关SDK、Tool的实现和集成，包括各类语言的SDK、代码自动注入、其他三方库（Log4j、LogBack等）的集成；
采集系统的实现，目前还是采用OpenCensus的采集架构，包括Agent和Collector。
可以看到OpenTelemetry只是做了数据规范、SDK、采集的事情，对于Backend、Visual、Alert等并不涉及，官方目前推荐的是用Prometheus去做Metrics的Backend、用Jaeger去做Tracing的Backend。
看了上面的图大家可能会有疑问：Metrics、Tracing都有了，那Logging为什么也不加到里面呢？
其实Logging之所以没有进去，主要有两个原因：
工作组目前主要的工作是在把OpenTracing和OpenCensus的概念尽早统一并开发相应的SDK，Logging是P2的优先级。
他们还没有想好Logging该怎么集成到规范中，因为这里还需要和CNCF里面的Fluentd一起去做，大家都还没有想好。
OpenTelemetry的终态就是实现Metrics、Tracing、Logging的融合，作为CNCF可观察性的终极解决方案。
Tracing：提供了一个请求从接收到处理完毕整个生命周期的跟踪路径，通常请求都是在分布式的系统中处理，所以也叫做分布式链路追踪。
Metrics：提供量化的系统内/外部各个维度的指标，一般包括Counter、Gauge、Histogram等。
Logging：提供系统/进程最精细化的信息，例如某个关键变量、事件、访问记录等。
这三者在可观察性上缺一不可：基于Metrics的告警发现异常，通过Tracing定位问题（可疑）模块，根据模块具体的日志详情定位到错误根源，最后再基于这次问题调查经验调整Metrics（增加或者调整报警阈值等）以便下次可以更早发现/预防此类问题。
实现Metrics、Tracing、Logging融合的关键是能够拿到这三者之间的关联关系.其中我们可以根据最基础的信息来聚焦，例如：时间、Hostname(IP)、APPName。这些最基础的信息只能定位到一个具体的时间和模块，但很难继续Digin，于是我们就把TraceID把打印到Log中，这样可以做到Tracing和Logging的关联。但这还是解决不了很多问题：
如何把Metrics和其他两者关联起来
如何提供更多维度的关联，例如请求的方法名、URL、用户类型、设备类型、地理位置等
关联关系如何一致，且能够在分布式系统下传播
在OpenTelemetry中试图使用Context为Metrics、Logging、Tracing提供统一的上下文，三者均可以访问到这些信息，由OpenTelemetry本身负责提供Context的存储和传播：
Context数据在Task/Request的执行周期中都可以被访问到
提供统一的存储层，用于保存Context信息，并保证在各种语言和处理模型下都可以工作（例如单线程模型、线程池模型、CallBack模型、Go Routine模型等）
多种维度的关联基于Tag（或者叫meta）信息实现，Tag内容由业务确定，例如：通过TrafficType来区别是生产流量还是压测流量、通过DeviceType来分析各个设备类型的数据...
提供分布式的Context传播方式，例如通过W3C的traceparent/tracestate头、GRPC协议等
下面是Yuri Shkuro画的原型设计：
+----------------------------------------------------+ | | +------------+ custom application logic or specialized frameworks | | | | | +-------------------------------------+--------------+ | | | +---------+ +------+ +--------+ | | | | | | | | | | | metrics | | logs | | traces +---+ | | | | | | | | | | | +----+----+ +---+--+ +---+----+ | | | ^ ^ ^ | | | +-----+----------+--------+-----+ | | | | | | | +---> baggage | | | | | | | +---------------+---------------+ | | | | | +---------------------+------------------+-----------+-------------------+ Universal context propagation layer <-----> marshaling plugins
到此，相信大家对“OpenTelemetry的相关知识点有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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