云原生时代的救赎：得物Trace2.0全链路追踪架构实践

在云原生时代，微服务架构的兴起给应用系统带来了前所未有的复杂性，也使得系统故障诊断和性能优化变得异常困难。传统的面向日志的追踪方式已经无法满足实时性、全面性和深度诊断的需求。

得物Trace2.0全链路追踪架构，基于OpenTelemetry提供的可观测标准方案，构建了一站式全链路观测诊断平台。该平台通过全量采集Trace，赋能业务提高故障诊断、性能优化、架构治理的效率。

架构演进：从传统追踪到云原生追踪

传统的追踪方式主要基于日志，存在以下问题：

• 实时性差：日志分析依赖于日志收集和处理过程，实时性较差，无法满足故障诊断和性能优化的需要。
• 全面性低：日志采集存在盲区，无法完整记录应用系统的调用链路。
• 深度诊断难：日志信息有限，无法深入了解应用系统的内部调用情况。

为了解决这些问题，得物Trace2.0采用云原生追踪技术，基于OpenTelemetry实现了一站式全链路观测诊断平台。该平台通过全量采集Trace，解决了传统追踪方式的痛点，实现了对应用系统的实时监控、全面追踪和深度诊断。

技术选型：OpenTelemetry赋能标准化观测

OpenTelemetry是一个开放的、云原生可观测标准，它提供了统一的API和数据模型，用于收集、处理和导出遥测数据。得物Trace2.0采用OpenTelemetry作为技术底座，具有以下优势：

• 统一API：OpenTelemetry提供了统一的API，可以无缝采集来自不同语言和框架的应用系统数据。
• 数据模型标准化：OpenTelemetry定义了标准化的数据模型，确保了不同组件之间的数据互通和可移植性。
• 生态丰富：OpenTelemetry社区活跃，提供了丰富的工具和组件，可以方便地构建可观测解决方案。

架构设计：全链路追踪的一站式平台

得物Trace2.0全链路追踪架构主要包括以下组件：

- 数据采集： 通过OpenTelemetry SDK采集应用系统的Trace数据，并发送到数据收集服务。
- 数据收集： 接收并存储来自应用系统的Trace数据，为后续的分析和可视化提供数据基础。
- 数据分析： 对采集的Trace数据进行分析和处理，生成故障诊断和性能优化的洞察信息。
- 可视化展示： 提供交互式仪表盘和图表，直观展示Trace数据，便于工程师快速定位问题。

应用场景：赋能故障诊断、性能优化和架构治理

得物Trace2.0全链路追踪架构在得物业务中得到了广泛应用，主要应用场景包括：

- 故障诊断： 通过Trace数据，可以快速定位故障根源，缩短故障修复时间。
- 性能优化： 通过Trace数据，可以分析应用系统的性能瓶颈，进行有针对性的优化。
- 架构治理： 通过Trace数据，可以分析应用系统的调用关系和依赖关系，优化应用系统的架构设计。

总结：云原生时代的全链路追踪利器

得物Trace2.0全链路追踪架构，基于OpenTelemetry提供的可观测标准方案，实现了对应用系统的实时监控、全面追踪和深度诊断。该架构解决了传统追踪方式的痛点，赋能业务提高故障诊断、性能优化和架构治理的效率，成为了云原生时代应用系统运维的利器。