Наблюдаемость в микросервисах: OpenTelemetry, Jaeger и Prometheus

Почему наблюдаемость критична для микросервисов

Микросервисная архитектура дарит гибкость и масштабируемость, но усложняет жизнь при отладке. Когда запрос проходит через дюжину сервисов, найти источник проблемы становится как искать иголку в стоге сена. Вот здесь и нужна наблюдаемость — способность системы раскрыть своё внутреннее состояние без изменений в коде.

Три столпа наблюдаемости

Информация о системе строится на трёх основаниях:

• Логи — события, что произошло в каждом сервисе. Локальная информация, но нужна для контекста.
• Метрики — числовые показатели (время ответа, количество запросов, память). На них строишь графики и алерты.
• Трассировки — путь запроса через систему с временем на каждом этапе. Это твой GPS для поиска узких мест.

Когда эти три источника работают вместе, диагностика инцидентов становится точной и быстрой.

Инструменты в составе

OpenTelemetry — открытая спецификация и SDK для единообразного сбора телеметрии. Поддерживает кучу языков, так что ты можешь применить один подход ко всей инфраструктуре.

Jaeger — специалист по распределённому трейсингу от CNCF. Берёт трассировки от OpenTelemetry и показывает красивую визуализацию цепочки вызовов с временем каждой операции.

Prometheus — де-факто стандарт для сбора метрик в мире облака и Kubernetes. Работает по pull-модели: сам забирает метрики с твоих сервисов.

Архитектура потока данных

Типичный сценарий выглядит так:

Микросервис
 ↓ (OTel SDK)
OpenTelemetry Collector
 ↓ ↓
 Jaeger Prometheus
 (трассировки) (метрики)

Каждый сервис интегрирован с OTel SDK, который экспортирует данные в Collector. Тот маршрутизирует трассировки в Jaeger, а метрики в Prometheus.

Практический старт на Node.js

Рассмотрим простой пример: микросервис orders-service, обрабатывающий заказы.

Установка зависимостей

Постави нужные пакеты:

npm install @opentelemetry/api \
 @opentelemetry/sdk-node \
 @opentelemetry/sdk-trace-node \
 @opentelemetry/sdk-metrics \
 @opentelemetry/exporter-trace-otlp-grpc \
 @opentelemetry/exporter-metrics-prometheus \
 @opentelemetry/auto-instrumentations-node

Инициализация OpenTelemetry

Создай файл tracing.js для настройки SDK:

const { NodeSDK } = require('@opentelemetry/sdk-node');
const { getNodeAutoInstrumentations } = require('@opentelemetry/auto-instrumentations-node');
const { OTLPTraceExporter } = require('@opentelemetry/exporter-trace-otlp-grpc');
const { PrometheusExporter } = require('@opentelemetry/exporter-metrics-prometheus');
const { Resource } = require('@opentelemetry/resources');
const { SemanticResourceAttributes } = require('@opentelemetry/semantic-conventions');

// Сервис определит себя как orders-service
const resource = Resource.default().merge(
 new Resource({
 [SemanticResourceAttributes.SERVICE_NAME]: 'orders-service',
 }),
);

// Экспортер для трассировок (отправляет в Jaeger через OTLP)
const traceExporter = new OTLPTraceExporter({
 url: 'http://localhost:4317', // gRPC endpoint Collector
});

// Экспортер для метрик (Prometheus)
const prometheusExporter = new PrometheusExporter(
 { endpoint: 'localhost:8888', path: '/metrics' },
 () => {
 console.log('Prometheus metrics server started at http://localhost:8888/metrics');
 },
);

// Инициализируем SDK
const sdk = new NodeSDK({
 resource,
 traceExporter,
 metricReader: prometheusExporter,
 instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations()],
});

sdl.start();

console.log('OpenTelemetry initialized');

// Graceful shutdown
process.on('SIGTERM', () => {
 sdk.shutdown()
 .then(() => console.log('OpenTelemetry shutdown'))
 .catch((err) => console.log('OpenTelemetry shutdown error', err))
 .finally(() => process.exit(0));
});

Загружай этот файл в самом начале приложения (до всех остальных модулей).

Настройка Jaeger и Prometheus

Для локального тестирования используй Docker Compose:

version: '3'
services:
 jaeger:
 image: jaegertracing/all-in-one:latest
 ports:
 - "6831:6831/udp"
 - "16686:16686"
 environment:
 COLLECTOR_OTLP_ENABLED: 'true'

 prometheus:
 image: prom/prometheus:latest
 ports:
 - "9090:9090"
 volumes:
 - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml

Теперь твоё приложение будет отправлять:

• Трассировки в Jaeger (видны по адресу http://localhost:16686)
• Метрики в Prometheus (доступны на http://localhost:8888/metrics)

Что дальше

Объединение OpenTelemetry, Jaeger и Prometheus превращает микросервисное приложение в прозрачную систему. Ты видишь, где запрос «застревает», сколько времени уходит на каждый вызов, и как нагружены ресурсы. Это окупается многократно при первой же критической задержке в продакшене 🦆