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Observability

Distributed Tracing Beispiele

Umfassende Beispiele für verteiltes Tracing mit Jaeger, OpenTelemetry und modernen Observability Tools

Beispiele

Einträge in dieser Sammlung

KonfigurationMittel

Jaeger Distributed Tracing Setup

Vollständige Jaeger-Konfiguration mit Collectors, Agents und UI für verteiltes Tracing

Schwierigkeit

6/10

Geschätzte Zeit

20 min

Schlagwörter

jaeger, collector, agent, deployment, sampling, storage

config
# Jaeger Configuration File
# Complete setup for production distributed tracing

version: '3.8'

services:
  # Jaeger Collector
  jaeger-collector:
    image: jaegertracing/jaeger-collector:1.45
    environment:
      - SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsearch
      - ES_SERVER_URLS=http://elasticsearch:9200
      - ES_USERNAME=elastic
      - ES_PASSWORD=changeme
      - ES_INDEX_PREFIX=jaeger
      - COLLECTOR_ZIPKIN_HOST_PORT=:9411
      - COLLECTOR_OTLP_ENABLED=true
    ports:
      - "14269:14269"
      - "14268:14268"
      - "14250:14250"
      - "9411:9411"
    depends_on:
      - elasticsearch

  # Jaeger Agent
  jaeger-agent:
    image: jaegertracing/jaeger-agent:1.45
    command: ["--reporter.grpc.host-port=jaeger-collector:14250"]
    ports:
      - "6831:6831/udp"
      - "6832:6832/udp"
    depends_on:
      - jaeger-collector

  # Jaeger Query Service
  jaeger-query:
    image: jaegertracing/jaeger-query:1.45
    environment:
      - SPAN_STORAGE_TYPE=elasticsearch
      - ES_SERVER_URLS=http://elasticsearch:9200
      - ES_USERNAME=elastic
      - ES_PASSWORD=changeme
      - ES_INDEX_PREFIX=jaeger
      - JAEGER_UI_CONFIG_JSON=/etc/jaeger-ui-config.json
    ports:
      - "16686:16686"
      - "16687:16687"
    volumes:
      - ./jaeger-ui-config.json:/etc/jaeger-ui-config.json
    depends_on:
      - elasticsearch

  # Elasticsearch Backend
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.8.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g
      - xpack.security.enabled=false
    ports:
      - "9200:9200"
    volumes:
      - elasticsearch_data:/usr/share/elasticsearch/data

volumes:
  elasticsearch_data:
format
YAML
version
1.x
components
["collector","agent","query-service","ui"]
storage
elasticsearch
features
["sampling","compression","batch-processing"]
KonfigurationKomplex

OpenTelemetry Auto-Instrumentation

Auto-Instrumentation-Konfiguration für mehrere Sprachen mit benutzerdefinierten Spans

Schwierigkeit

7/10

Geschätzte Zeit

25 min

Schlagwörter

opentelemetry, instrumentation, auto-instrument, telemetry, metrics, tracing

config
# OpenTelemetry Auto-Instrumentation Configuration
# Example configuration for Java applications

# Environment Variables
export OTEL_SERVICE_NAME=my-service
export OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES=service.name=my-service,service.version=1.0.0
export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://otel-collector:4317
export OTEL_TRACES_SAMPLER=traceidratio
export OTEL_TRACES_SAMPLER_ARG=1.0

# Java Agent Configuration
-javaagent:/app/opentelemetry-javaagent.jar -Dotel.service.name=my-service -Dotel.resource.attributes=service.name=my-service,service.version=1.0.0 -Dotel.exporter.otlp.endpoint=http://otel-collector:4317 -Dotel.traces.sampler=traceidratio -Dotel.traces.sampler.arg=1.0 -Dotel.javaagent.extensions=io.opentelemetry.extension.noopapi.NoOpApiExtension

# Custom Span Creation (Java Example)
import io.opentelemetry.api.OpenTelemetry;
import io.opentelemetry.api.trace.Span;
import io.opentelemetry.api.trace.Tracer;

Tracer tracer = OpenTelemetry.getGlobalTracer("my-service");
Span span = tracer.spanBuilder("custom-operation")
    .setAttribute("user.id", "12345")
    .setAttribute("operation.type", "business")
    .startSpan();

// Do work here...
span.end();
format
JSON
specification
OpenTelemetry
languages
["java","python","nodejs","go","dotnet"]
features
["auto-instrumentation","custom-spans","baggage","propagation"]
TextinhaltMittel

Microservice Request Flow Trace

Beispiel für verteilte Traces über mehrere Microservices

Schwierigkeit

5/10

Geschätzte Zeit

10 min

Schlagwörter

microservices, request-flow, correlation, context-propagation, span-tree

plaintext
{
  "trace_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "spans": [
    {
      "trace_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
      "span_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
      "parent_span_id": null,
      "operation_name": "HTTP GET /api/orders",
      "service_name": "api-gateway",
      "start_time": 1701954645123000000,
      "end_time": 1701954645156000000,
      "duration_ms": 33,
      "tags": {
        "http.method": "GET",
        "http.url": "/api/orders",
        "http.status_code": "200",
        "component": "netty"
      },
      "logs": [
        {
          "timestamp": 1701954645140000000,
          "level": "info",
          "message": "Request authenticated successfully"
        }
      ]
    },
    {
      "trace_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
      "span_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440002",
      "parent_span_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
      "operation_name": "UserService.GetUser",
      "service_name": "user-service",
      "start_time": 1701954645130000000,
      "end_time": 1701954645145000000,
      "duration_ms": 15,
      "tags": {
        "user.id": "12345",
        "db.system": "postgresql",
        "operation.type": "query"
      }
    },
    {
      "trace_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
      "span_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440003",
      "parent_span_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
      "operation_name": "OrderService.GetOrders",
      "service_name": "order-service",
      "start_time": 1701954645132000000,
      "end_time": 1701954645152000000,
      "duration_ms": 20,
      "tags": {
        "user.id": "12345",
        "operation.type": "business"
      }
    }
  ]
}
format
JSON
services
["api-gateway","user-service","order-service","payment-service","notification-service"]
spanTypes
["http","database","cache","message-queue"]
complexity
multi-service
KonfigurationKomplex

Performance-Engpass-Analyse

Erweiterte Konfiguration zur Identifizierung von Performance-Engpässen

Schwierigkeit

8/10

Geschätzte Zeit

30 min

Schlagwörter

performance, bottleneck, analysis, optimization, error-tracking, metrics

config
# Performance Analysis Configuration
# Example setup for performance bottleneck detection

# Custom Span Attributes
attributes:
  - database.query.duration
  - cache.hit_ratio
  - memory.usage
  - cpu.utilization

# Performance Thresholds
thresholds:
  slow_query: 100ms
  high_memory: 80%
  high_cpu: 90%

# Alert Configuration
alerts:
  - name: Slow Database Queries
    condition: span.duration > 100ms
    severity: warning
format
YAML
features
["span-attributes","error-tracking","slow-queries","memory-usage","cpu-profiling"]
alerts
["threshold-based","anomaly-detection"]
integrations
["prometheus","grafana"]
KonfigurationKomplex

OpenTelemetry Collector Pipeline

Konfiguration zur Verarbeitung und zum Export von Traces zu mehreren Backends

Schwierigkeit

7/10

Geschätzte Zeit

25 min

Schlagwörter

otel-collector, pipeline, processors, exporters, receivers

config
# OpenTelemetry Collector Configuration
receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
      http:

processors:
  memory_limiter:
    check_interval: 5s
    limit_mib: 512
  batch:
    timeout: 5s
    send_batch_size: 1024
  attributes:
    actions:
      - key: environment
        value: production
        action: insert

exporters:
  otlp/jaeger:
    endpoint: jaeger-collector:4317
    tls:
      insecure: true
  logging:
    loglevel: info

service:
  pipelines:
    traces:
      receivers: [otlp]
      processors: [memory_limiter, batch, attributes]
      exporters: [otlp/jaeger, logging]
format
YAML
version
0.x
components
["receivers","processors","exporters","extensions"]
backends
["jaeger","zipkin","prometheus","elasticsearch"]
features
["batch-processing","sampling","filtering","transformation"]
QuellcodeMittel

Cross-Service Context Propagation

Implementierungsbeispiel der Kontextpropagation zwischen Microservices

Schwierigkeit

6/10

Geschätzte Zeit

15 min

Schlagwörter

context-propagation, headers, cross-service, correlation, baggage

plaintext
// Context propagation across services (Node.js + OpenTelemetry)
import { context, propagation, trace } from '@opentelemetry/api'

const tracer = trace.getTracer('orders-service')

export async function handleIncomingRequest(req, res) {
  // Extract trace context from inbound HTTP headers
  const parentContext = propagation.extract(context.active(), req.headers)

  await context.with(parentContext, async () => {
    const span = tracer.startSpan('handle-order-request')

    try {
      span.setAttribute('http.route', req.url)
      span.setAttribute('service.name', 'orders-service')

      // Inject context when calling downstream service
      const headers = {}
      const spanContext = trace.setSpan(context.active(), span)
      propagation.inject(spanContext, headers)

      const response = await fetch('http://inventory-service/check', {
        method: 'POST',
        headers: {
          ...headers,
          'content-type': 'application/json'
        },
        body: JSON.stringify({ sku: req.body.sku, quantity: req.body.quantity })
      })

      if (!response.ok) {
        span.setAttribute('error', true)
        span.setAttribute('http.status_code', response.status)
      }

      res.status(200).json({ ok: true })
    } catch (error) {
      span.recordException(error)
      span.setAttribute('error', true)
      res.status(500).json({ ok: false })
    } finally {
      span.end()
    }
  })
}
format
JavaScript
apis
["@opentelemetry/api","@opentelemetry/sdk-node"]
concepts
["context","baggage","propagators","extract","inject"]
protocols
["http","grpc","messaging"]

Werkzeuge

Tools, die oft mit diesem Beispiel genutzt werden

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Leitfaden zur Tool-Nutzung

Kontext zum Verständnis dieser Beispielsammlung

Titel

Distributed Tracing Beispiele

Beschreibung

Umfassende Beispiele für verteiltes Tracing mit Jaeger, OpenTelemetry und modernen Observability Tools

Überblick

Umfassende Beispiele für verteiltes Tracing mit Jaeger, OpenTelemetry und modernen Observability Tools

Wann verwenden

  • Use this sample set when you want reference inputs for Distributed Tracing Beispiele.
  • Use it to preview output formats and compare related sample variants.

So funktioniert es

  1. 1Open a sample entry to inspect the prepared example payload or asset.
  2. 2Compare it with related tools to understand how the workflow connects.

Anwendungsfälle

  • Jaeger Distributed Tracing Setup
  • OpenTelemetry Auto-Instrumentation
  • Microservice Request Flow Trace
  • Performance-Engpass-Analyse
  • OpenTelemetry Collector Pipeline
  • Cross-Service Context Propagation

FAQ

What is included in Distributed Tracing Beispiele?

This page includes curated sample entries, related tools, and neighboring sample collections for Distributed Tracing Beispiele.

Thema

JSON Schema aus Beispielen und Tabellen ableiten

Leiten Sie aus repräsentativen JSON-Beispielen oder XLSX-Zeilen einen prüfbaren JSON-Schema-Entwurf ab und kontrollieren Sie Typen, Pflichtfelder, Nullwerte und Ausreißer, bevor er als Vertrag dient.

Thema

Observability-Debugging mit Logs, Traces, Webhooks und JSON-Payloads

Parsen Sie Logs, decodieren Sie Traces, pruefen Sie Webhook/API-Belege, erkunden Sie JSON-Payloads und extrahieren Sie Muster vor der Incident-Notiz.

Thema

Selbst gehostetes Gewinnspiel-Widget prüfen und zur Einbettung übergeben

Konfiguration, API-Beispiele, Lesbarkeit und responsive Ansichten prüfen und die Widget-Dateien mit nachvollziehbaren Browser-Abnahmetests übergeben.

Thema

Standardisierung und Komprimierung von Bildern im Batch

Bereiten Sie einen einheitlichen Bildbestand vor: Ausrichtung korrigieren, unerwünschte Ränder entfernen, eine Größenregel anwenden, Dateien komprimieren und repräsentative Ausgaben vor der Übergabe prüfen.

Start
Werkzeuge3201
Beispiele593
Visualisierungen465
Dateibetrachter103
Themen233
Schlagwörter333
Bilder, Audio & Video657

Werkzeuge für Bild-, Audio- und Videobearbeitung, Konvertierung und Optimierung

Mathe, Datum & Finanzen644

Rechner, Zahlenwerkzeuge, Datumslogik, Statistik und Finanztools

Design & Farbe297

Werkzeuge für Farben, Layouts, Grafiken, visuelle Gestaltung und Designhilfen

Text & Schreiben209

Werkzeuge für Schreiben, Bereinigung, Formatierung, Extraktion und Textanalyse

Entwicklung & Web193

Entwicklerwerkzeuge, Netzwerk-Utilities, Web-Debugging und Automatisierungshelfer

Konvertierung & Kodierung175

Werkzeuge für Format-, Datei-, Archiv-, Einheiten- und Kodierungskonvertierung

FLAC/WAV-Quellen prüfen und Nachweise übergeben
Selbst gehostetes Gewinnspiel-Widget prüfen und zur Einbettung übergeben
Stripe-Codepaket prüfen und lokalen Import vorbereiten
Technische Fotoauswahl prüfen und Kandidaten zur Bearbeitung übergeben
UI-Screenshot strukturieren, prüfen und an die Entwicklung übergeben

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Format Conversion

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Data Processing

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Development

OpenAPI zu Postman Collection

Wandelt eine OpenAPI-3.x- oder Swagger-2.0-Spec (JSON/YAML) in eine importierbare Postman Collection v2.1.0 mit Ordnern, Variablen, Auth und Beispielantworten.

Development

Decoder fuer Distributed Traces und Waterfall-Ansicht

Analysiert Jaeger-, Zipkin- oder OpenTelemetry-Trace-JSON und visualisiert Spans, Laufzeiten und Fehler

Format Conversion

WireGuard/OpenVPN-zu-Clash-und-sing-box-Konfigurationsbrücke

Wandelt eingefügten WireGuard- oder OpenVPN-Clienttext in Mihomo/Clash-YAML oder sing-box-JSON um und markiert Geheimfelder; private Schlüssel nicht weitergeben

Format Conversion

Konfigurationsformat-Bridge: TOML / INI / HCL / .env / Nix / dotenv / Kubernetes ConfigMap / Secret

Konvertiert Konfigurationen zwischen dotenv .env, TOML, INI, Java .properties, YAML, JSON, HCL (native Terraform/Vagrant-Syntax) und Nix-Attributmengen und erzeugt Kubernetes-ConfigMap-/Secret-Manifeste; erhält ${VAR}-/{{var}}-Platzhalter und envsubst-Interpolation, verfolgt die Herkunft der Typinferenz (string/int/float/bool/list), faltet HCL-Blocklabels zu verschachtelten Schlüsseln, und ein Round-Trip-Diff hebt nicht-äquivalente Einstellungen hervor (verlorene Schlüssel, Typänderungen, umgeschriebene Werte) — mit Kustomize-Patch-freundlichem YAML.

Development

API-Latenzbudget-Planer

Planen und visualisieren Sie ein API-Latenzbudget. Geben Sie ein P99-Ziel (z. B. ≤ 300ms) und die Phasenzuweisung (DNS, TCP, TLS, TTFB, Processing, Network) ein, um ein Live-Waterfall, die Budgetauslastung und Warnungen bei Überschreitung zu sehen. Optional OpenTelemetry- oder Datadog-Trace einfügen, um eine gemessene Zuweisung abzuleiten.

Überwachung & Observability

Datadog Monitoring Beispiele

Umfassende Datadog Monitoring und Observability Konfigurationsbeispiele einschließlich APM, Logs, Metriken und Dashboards

Überwachung

Grafana Fortgeschrittene Anwendungsbeispiele

Umfassende Grafana-Beispiele für fortgeschrittenes Dashboard-Design, Alerting-Konfiguration, Datenquellen-Integration und Plugin-Entwicklung

DevOps

ELK Stack Log-Analyse Beispiele

Umfassende ELK Stack Beispiele für Log-Aggregation, -Verarbeitung und -Visualisierung in verteilten Systemen

API-Dokumentation

OpenAPI/Swagger Beispiele

Umfassende API-Dokumentationsbeispiele mit OpenAPI 3.0 und Swagger-Spezifikationen für RESTful-Services

Build-Tools

Parcel Bundling-Tool

Parcel Null-Konfigurations-Bundler-Beispiele einschließlich Projekt-Setup, Plugins und erweiterter Konfiguration

Paketmanager

pnpm Package Manager Beispiele

Schneller, platzsparender Paketmanager Beispiele inklusive Monorepo-Management, Workspace-Konfiguration, und fortgeschrittene Workflows