distributed-tracing
Ajuda seu agente a rastrear como as requisições se movem entre diferentes partes de um sistema. É útil para entender o fluxo de dados e encontrar problemas em sistemas com muitas partes.
O que ela faz
Ajuda a entender como os pedidos passam por diferentes partes de um sistema de software complexo. Ele mostra o caminho de um pedido, desde o início até o fim, mesmo que ele passe por vários serviços.
Quando usar
- ✓Quando um pedido está demorando muito para ser concluído.
- ✓Para descobrir onde um erro está acontecendo em um sistema com várias partes.
- ✓Ao conectar um novo serviço a um sistema existente.
Exemplo do que pedir para a IA
“Mostre como um pedido de compra passa pelo sistema, desde o carrinho até o pagamento.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
Ele funciona registrando informações sobre cada etapa de um pedido. Essas informações são enviadas para um local central onde podem ser visualizadas como um mapa do fluxo do pedido.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill distributed-tracingOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/distributed-tracing/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Rastreamento Distribuído
Quando Usar
Rastreie uma solicitação entre serviços, diagnostique a propagação de latência e erros, ou adicione limites observáveis a uma nova integração.
Entradas e Pré-requisitos
Registre as versões do SDK e do backend instalados, os endpoints permitidos do coletor, o gráfico de serviços e uma solicitação de staging. Inspecione a documentação principal da versão instalada antes de selecionar APIs de exportação ou configuração de implantação. Este pacote não instala um backend de rastreamento.
Procedimento
- Leia
resources/implementation-playbook.mde identifique uma jornada do usuário. - Configure o SDK OpenTelemetry correspondente e o exportador OTLP antes de carregar os frameworks instrumentados. Use
references/instrumentation.mdpara propagação, encerramento e verificações de privacidade. - Configure o Jaeger usando
references/jaeger-setup.md, ou a configuração suportada da implantação existente do Tempo/coletor. Revise listeners, autenticação, proteção de transporte, armazenamento e retenção antes de qualquer implantação. - Propague o contexto por meio de mensagens HTTP e assíncronas. Use nomes de operação estáveis e atributos permitidos. Não registre credenciais, corpos de solicitação brutos ou valores de consulta sensíveis.
- Envie solicitações de staging bem-sucedidas e falhas e verifique os spans conectados no backend. Registre a identidade do serviço, a parentesco, as unidades de duração e os erros do exportador.
- Meça a perda e a sobrecarga da fila. Selecione a amostragem com base nessas observações; nenhuma porcentagem fixa garante cobertura ou desempenho.
Exemplo
Um checkout chama o inventário e o pagamento. Verifique se a solicitação raiz e ambas as operações downstream compartilham um rastreamento, que um tempo limite simulado de pagamento é registrado e que nenhum dado de cartão está presente. Repita com a conectividade do exportador indisponível: o tratamento da solicitação deve reter o comportamento definido da aplicação.
Verificação
- Evidência de rastreamento real para cada limite exercido, incluindo consumidores de fila.
- Apenas campos permitidos; cardinalidade de atributos limitada.
- Comportamento de flush de encerramento e falha do exportador observado.
- Acesso, armazenamento e retenção verificados independentemente da disponibilidade da UI.
Limitações
A amostragem de cabeça pode descartar erros antes que a amostragem de cauda os veja. Demonstrações em memória não comprovam armazenamento durável. A propagação de contexto e os relógios entre serviços precisam de testes de integração reais; este guia não é uma aplicação multisserviço executável.
Fontes
- Documentação do exportador OpenTelemetry — use a documentação correspondente do SDK instalado.
Perguntas frequentes
O que é 'Jaeger' ou 'Tempo'?
São ferramentas que ajudam a visualizar o caminho dos pedidos. Pense nelas como um mapa para entender o fluxo.
Preciso instalar algo no meu computador?
Este guia não instala as ferramentas de visualização (Jaeger/Tempo), mas explica como configurar o sistema para enviar as informações para elas.
Posso ver dados sensíveis como senhas?
Não, o sistema é configurado para não registrar informações sensíveis como senhas ou dados de cartão de crédito.
Detalhes
Descrição original do autor
Implement distributed tracing with Jaeger and Tempo for request flow visibility across microservices.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #2852
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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