Otel을 배우고 포팅하는 동안 Java 세계로 돌아간 느낌이었음. 코드 탐색 시 EnterpriseFizzBuzz 같은 느낌이었고, 발견 가능성이 전혀 없었음. NodeJS에서는 StatsD보다 약 4배의 CPU 사용량이 있었고, 자체 집계를 통해 이를 줄였음. OTEL은 코어당 하나의 프로세스를 사용하는 언어에 적대적임. Prometheus를 사용하는 것이 좋음.
Otel은 다양한 관측 가능성 공급업체가 제공하는 SDK, 에이전트, API로 인해 복잡하게 느껴질 수 있음. OpenTelemetry를 표준으로 사용하게 되었고, Grafana가 OpenTelemetry를 채택한 것에 찬사를 보냄. Datadog의 가격이 중간 규모 회사와 대기업 사이에서 통제 불가능해졌음. 문서화가 더 나아질 수 있으며, 프로그래밍 언어별로 온보딩 문서가 다름. NodeJS/Typescript 스택에서 OpenTelemetry를 빠르게 시작할 수 있는 패키지와 예제 Grafana 스택을 만들었음.
로컬 개발에서 로그, 추적, 메트릭 지원을 원했지만 여러 Docker 이미지를 실행하고 싶지 않았음. .NET 팀이 .NET Aspire를 출시했으며, 로컬 개발 스택에서 모든 것을 쉽게 시각화할 수 있음. k8s에 배포할 때 OTEL 엔드포인트를 DataDog 에이전트에 연결하면 모든 것이 작동함. DataDog의 맞춤형 추적 라이브러리와 SDK를 피하고 OTEL을 사용함.
OpenTelemetry는 필요에 따라 복잡할 수 있음. 우리 팀은 간단하게 사용하며, 수동 계측을 사용하여 관찰할 대상을 신중하게 선택함. 두 가지 백엔드를 사용하며, 하나는 저렴한 서드파티 서비스, 다른 하나는 Jaeger 설치로 로컬 개발을 위한 것임.
Python에서 Otel을 사용할 때 Logfire의 클라이언트를 사용하는 것이 좋음. Pydantic 팀이 만든 클라이언트가 공식 Otel 라이브러리보다 훨씬 좋고 간단함.
많은 웹 프레임워크가 대부분의 계측을 자동으로 처리함. opentelemetry-js를 사용하고 Signoz 같은 것을 자체 호스팅하면 한 시간 이내에 많은 데이터를 얻을 수 있음.
OpenTelemetry 채택을 쉽게 하기 위해 단일 명령어로 실행할 수 있는 오픈 소스 프로젝트를 시작했음.
Python에서 표준 스택을 사용하면 몇 가지 임포트만으로 모든 것을 자동으로 추적할 수 있음. Otel은 Otel 호환 소프트웨어를 판매하는 회사들을 위해 설계되었기 때문에 복잡함.
OpenTelemetry는 추적에서 시작되었지만, 메트릭과 로그는 전문 솔루션에 맡기는 것이 더 나음. 모든 것을 하나의 우산 아래에 두려는 시도는 "누수 추상화" 문제처럼 느껴짐. SQL 데이터베이스도 모든 것을 동시에 할 수 있지만, 그렇다고 해서 그래야 하는 것은 아님.
Hacker News 의견
Otel을 배우고 포팅하는 동안 Java 세계로 돌아간 느낌이었음. 코드 탐색 시 EnterpriseFizzBuzz 같은 느낌이었고, 발견 가능성이 전혀 없었음. NodeJS에서는 StatsD보다 약 4배의 CPU 사용량이 있었고, 자체 집계를 통해 이를 줄였음. OTEL은 코어당 하나의 프로세스를 사용하는 언어에 적대적임. Prometheus를 사용하는 것이 좋음.
Otel은 다양한 관측 가능성 공급업체가 제공하는 SDK, 에이전트, API로 인해 복잡하게 느껴질 수 있음. OpenTelemetry를 표준으로 사용하게 되었고, Grafana가 OpenTelemetry를 채택한 것에 찬사를 보냄. Datadog의 가격이 중간 규모 회사와 대기업 사이에서 통제 불가능해졌음. 문서화가 더 나아질 수 있으며, 프로그래밍 언어별로 온보딩 문서가 다름. NodeJS/Typescript 스택에서 OpenTelemetry를 빠르게 시작할 수 있는 패키지와 예제 Grafana 스택을 만들었음.
로컬 개발에서 로그, 추적, 메트릭 지원을 원했지만 여러 Docker 이미지를 실행하고 싶지 않았음. .NET 팀이 .NET Aspire를 출시했으며, 로컬 개발 스택에서 모든 것을 쉽게 시각화할 수 있음. k8s에 배포할 때 OTEL 엔드포인트를 DataDog 에이전트에 연결하면 모든 것이 작동함. DataDog의 맞춤형 추적 라이브러리와 SDK를 피하고 OTEL을 사용함.
OpenTelemetry는 필요에 따라 복잡할 수 있음. 우리 팀은 간단하게 사용하며, 수동 계측을 사용하여 관찰할 대상을 신중하게 선택함. 두 가지 백엔드를 사용하며, 하나는 저렴한 서드파티 서비스, 다른 하나는 Jaeger 설치로 로컬 개발을 위한 것임.
Python에서 Otel을 사용할 때 Logfire의 클라이언트를 사용하는 것이 좋음. Pydantic 팀이 만든 클라이언트가 공식 Otel 라이브러리보다 훨씬 좋고 간단함.
많은 웹 프레임워크가 대부분의 계측을 자동으로 처리함. opentelemetry-js를 사용하고 Signoz 같은 것을 자체 호스팅하면 한 시간 이내에 많은 데이터를 얻을 수 있음.
OpenTelemetry 채택을 쉽게 하기 위해 단일 명령어로 실행할 수 있는 오픈 소스 프로젝트를 시작했음.
Python에서 표준 스택을 사용하면 몇 가지 임포트만으로 모든 것을 자동으로 추적할 수 있음. Otel은 Otel 호환 소프트웨어를 판매하는 회사들을 위해 설계되었기 때문에 복잡함.
OpenTelemetry는 추적에서 시작되었지만, 메트릭과 로그는 전문 솔루션에 맡기는 것이 더 나음. 모든 것을 하나의 우산 아래에 두려는 시도는 "누수 추상화" 문제처럼 느껴짐. SQL 데이터베이스도 모든 것을 동시에 할 수 있지만, 그렇다고 해서 그래야 하는 것은 아님.