Rastreamento Distribuído

Implemente rastreamento distribuído com Jaeger e Tempo para visibilidade do fluxo de requisições entre microsserviços.

Propósito

Rastreie requisições em sistemas distribuídos para entender latência, dependências e pontos de falha.

Quando Usar

• Depurar problemas de latência
• Entender dependências de serviços
• Identificar gargalos
• Rastrear propagação de erros
• Analisar caminhos de requisição

Padrões Detalhados e Exemplos Práticos

A documentação detalhada de padrões está em references/details.md. Leia esse arquivo quando o nível de navegação acima for insuficiente.

Melhores Práticas

1. Amostre apropriadamente (1-10% em produção)
2. Adicione tags significativas (user_id, request_id)
3. Propague o contexto através de todas as fronteiras de serviço
4. Registre exceções em spans
5. Use nomes consistentes para operações
6. Monitore o overhead do rastreamento (<1% de impacto na CPU)
7. Configure alertas para erros de rastreamento
8. Implemente contexto distribuído (bagagem)
9. Use eventos de span para marcos importantes
10. Documente os padrões de instrumentação

Integração com Logging

Logs Correlacionados

import logging
from opentelemetry import trace

logger = logging.getLogger(__name__)

def process_request():
    span = trace.get_current_span()
    trace_id = span.get_span_context().trace_id

    logger.info(
        "Processing request",
        extra={"trace_id": format(trace_id, '032x')}
    )

Solução de Problemas

Nenhum rastreamento aparecendo:

• Verifique o endpoint do coletor
• Verifique a conectividade de rede
• Verifique a configuração de amostragem
• Revise os logs da aplicação

Alto overhead de latência:

• Reduza a taxa de amostragem
• Use o processador de spans em lote
• Verifique a configuração do exportador

Habilidades Relacionadas

• prometheus-configuration - Para métricas
• grafana-dashboards - Para visualização
• slo-implementation - Para SLOs de latência