Apprenons les principes de base de Grafana Tempo, un backend de traçage distribué.
Le traçage distribué est le moyen d'obtenir des informations précises sur les performances du système. C'est un moyen de visualiser le cycle de vie d'une requête passant par l'application. L'application peut être constituée de plusieurs services présents sur un seul nœud ou répartis sur plusieurs nœuds.
Ainsi, en utilisant le traçage distribué, vous pouvez obtenir une vue consolidée de tous les services. Et Grafana Tempo est tout à ce sujet.
What is Grafana Tempo?
Il y a eu quelques mises à jour majeures de Grafana Labs à la conférence ObservabilityCon cette année, et Grafana Tempo en faisait partie. Grafana Labs a ajouté un autre projet, «Grafana Tempo», à leur portefeuille open source.
Tempo Grafana est un backend de traçage distribué open source hautement évolutif et facile à utiliser. Tempo est entièrement compatible avec d'autres protocoles de traçage tels que Zipkin, Jaeger, OpenTelemetry, et OpenCensus. Actuellement, il prend en charge le moteur de découverte de données Tempo dans Loki, des plates-formes de surveillance telles que Prométhée et Grafana. Grafana 7.3+ offre une expérience transparente entre Grafana et Tempo.
Why use Tempo?
Tempo est utilisé pour corréler les métriques, les traces et les journaux. Il existe des situations dans lesquelles un utilisateur reçoit le même type d'erreur plusieurs fois. Si je veux comprendre ce qui se passe, je devrai regarder les traces exactes. Mais à cause du sous-échantillonnage, certaines informations précieuses que je pourrais rechercher se seraient perdues. Avec Tempo, nous n'avons plus besoin de sous-échantillonner les données de traçage distribuées. Nous pouvons stocker la trace complète dans stockage d'objets comme S3 ou GCS, rendant Tempo très rentable.
En outre, Tempo vous permet un débogage / dépannage plus rapide en vous permettant de passer rapidement des métriques aux traces pertinentes des journaux spécifiques qui ont enregistré certains problèmes.
Vous trouverez ci-dessous les options de configuration utilisées dans Tempo.
- Distributeurs: Ceux-ci sont utilisés pour configurer les options de réception pour recevoir des délais, puis les envoyer aux ingesters.
- Ingérer: Ils sont utilisés pour créer des lots de traces et les envoyer à TempoDB pour stockage.
- Compactor: Il diffuse les blocs du stockage tels que S3 ou GCS, les combine et les réécrit dans le stockage.
- Stockage: Ceci est utilisé pour configurer TempoDB. Vous devez mentionner le nom du backend de stockage (S3 ou GCS) avec d'autres paramètres dans cette configuration.
- Liste des membres: Il est utilisé pour la coordination entre les composants Tempo.
- Authentification / Serveur: Tempo utilise le serveur Weaveworks / Common. Il est utilisé pour définir les configurations de serveur.
Tempo Architecture
Le diagramme ci-dessus montre l'architecture de travail de Grafana Tempo.
Premièrement, le distributeur reçoit des étendues dans différents formats de Zipkin, Jaeger, OpenTelemetry, OpenCensus et envoie ces étendues aux ingesters en hachant l'ID de trace. Ingester crée alors des lots de traces qui sont appelés blocs.
Ensuite, il envoie ces blocs au stockage backend (S3 / GCS). Lorsque vous avez un ID de trace que vous souhaitez dépanner, vous allez utiliser l'interface utilisateur Grafana et mettre l'ID de trace dans la barre de recherche. Désormais, le demandeur est chargé d'obtenir les détails de l'ingénieur ou du stockage d'objets sur l'ID de trace que vous avez entré.
Premièrement, il vérifie si cet ID de trace est présent dans l'ingester; s'il ne le trouve pas, il vérifie alors le backend de stockage. Il utilise un simple point de terminaison HTTP pour exposer les traces. Pendant ce temps, le compacteur prend les blocs du stockage, les combine et les renvoie au stockage pour réduire le nombre de blocs dans le stockage.
Setup Tempo using Docker
Dans cette section, je vais configurer Grafana Tempo étape par étape en utilisant Docker. Tout d'abord, vous avez besoin d'un backend Tempo, alors configurez un réseau docker.
[geekflare@geekflare ~]$ docker network create docker-tempoTéléchargez le fichier de configuration Tempo.
[geekflare@geekflare ~]$ curl -o tempo.yaml https://raw.githubusercontent.com/grafana/tempo/master/example/docker-compose/etc/tempo-local.yamlVoici la liste des options de protocole que vous obtenez:
| Passerelle | Port |
| Télémétrie ouverte | 55680 |
| Jaeger - Thrift Compact | 6831 |
| Jaeger - Binaire d'épargne | 6832 |
| Jaeger - HTTP économe | 14268 |
| Jaeger - GRPC | 14250 |
| Zipkin | 9411 |
À l'aide du fichier de configuration de tempo, exécutez un conteneur Docker. Ici je choisis Jaeger - Format Thrift Compact (port 6831) pour envoyer les traces.
[geekflare@geekflare ~]$ docker run -d --rm -p 6831:6831/udp --name tempo -v $(pwd)/tempo-local.yaml:/etc/tempo-local.yaml --network docker-tempo grafana/tempo:latest -config.file=/etc/tempo-local.yamlVous devez maintenant exécuter un conteneur de requêtes Tempo. Commencez par télécharger le fichier de configuration de la requête de tempo.
[geekflare@geekflare ~]$ curl -o tempo-query.yaml https://raw.githubusercontent.com/grafana/tempo/master/example/docker-compose/etc/tempo-query.yamlÀ l'aide du fichier de configuration de la requête de tempo, exécutez un conteneur Docker.
[geekflare@geekflare ~]$ docker run -d --rm -p 16686:16686 -v $(pwd)/tempo-query.yaml:/etc/tempo-query.yaml --network docker-tempo grafana/tempo-query:latest --grpc-storage-plugin.configuration-file=/etc/tempo-query.yamlDésormais, l'interface utilisateur Jaeger sera accessible à http://localhost:16686, comme indiqué ci-dessous.
Dans la barre de recherche, vous pouvez ajouter l'ID de trace à partir d'un journal que vous souhaitez dépanner, et il générera les traces pour vous.
Running a Demo Application on Tempo
Il est temps d'exécuter un exemple de démonstration donné par Grafana Tempo. Je vais exécuter un exemple de docker-compose, donc si vous essayez la même chose, vous devez avoir installé docker-compose sur votre machine.
Téléchargez le fichier zip Grafana Tempo: https://github.com/grafana/tempo
Extrayez-le dans le dossier de départ et accédez au docker-compose annuaire. Vous trouverez plusieurs exemples de docker-compose; J'utilise l'exemple où les données d'une application sont stockées localement.
[geekflare@geekflare ~]$ cd tempo-master/example/docker-compose/
[geekflare@geekflare docker-compose]$ ls
docker-compose.loki.yaml docker-compose.s3.minio.yaml docker-compose.yaml etc
example-data readme.md tempo-link.pngExécutez la commande ci-dessous pour démarrer la pile.
[geekflare@geekflare docker-compose]$ docker-compose up -d
Starting docker-compose_prometheus_1 ... done
Starting docker-compose_tempo_1 ... done
Starting docker-compose_grafana_1 ... done
Starting docker-compose_tempo-query_1 ... done
Starting docker-compose_synthetic-load-generator_1 ... doneVous pouvez voir, il a démarré des conteneurs pour Grafana, Loki, Tempo, Tempo-query et Prométhée.
[geekflare@geekflare docker-compose]$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
84cd557ce07b grafana/tempo-query:latest "/go/bin/query-linux…" 10 minutes ago Up 4 seconds 0.0.0.0:16686->16686/tcp docker-compose_tempo-query_1
f7cd9cf460d9 omnition/synthetic-load-generator:1.0.25 "./start.sh" 10 minutes ago Up 4 seconds docker-compose_synthetic-load-generator_1
6d9d9fbdb8f1 grafana/grafana:7.3.0-beta1 "/run.sh" 10 minutes ago Up 6 seconds 0.0.0.0:3000->3000/tcp docker-compose_grafana_1
d8574ea25028 grafana/tempo:latest "/tempo -config.file…" 10 minutes ago Up 6 seconds 0.0.0.0:49173->3100/tcp, 0.0.0.0:49172->14268/tcp docker-compose_tempo_1
5f9e53b5a09c prom/prometheus:latest "/bin/prometheus --c…" 10 minutes ago Up 6 seconds 0.0.0.0:9090->9090/tcp docker-compose_prometheus_1Vous pouvez également accéder à votre navigateur et vérifier si Grafana, Jaeger UI, Prometheus fonctionnent.
Désormais, le générateur de charge synthétique fonctionnant à l'intérieur d'un conteneur génère des identifiants de trace qu'il met à l'intérieur du tempo. Exécutez la commande ci-dessous et vous pouvez afficher les journaux.
[geekflare@geekflare docker-compose]$ docker-compose logs -f synthetic-load-generator
Attaching to docker-compose_synthetic-load-generator_1
synthetic-load-generator_1
| using params:
--jaegerCollectorUrl http://tempo:14268
synthetic-load-generator_1
| 21/04/17 14:24:34 INFO ScheduledTraceGenerator: Starting trace generation for service frontend, route /product, 2880 traces/hr
synthetic-load-generator_1
| 21/04/17 14:24:34 INFO ScheduledTraceGenerator: Starting trace generation for service frontend, route /cart, 14400 traces/hr
synthetic-load-generator_1
| 21/04/17 14:24:34 INFO ScheduledTraceGenerator: Starting trace generation for service frontend, route /checkout, 480 traces/hr
synthetic-load-generator_1
| 21/04/17 14:24:37 INFO ScheduledTraceGenerator: Emitted traceId 17867942c5e161f2 for service frontend route /currency
synthetic-load-generator_1
| 21/04/17 14:24:37 INFO ScheduledTraceGenerator: Emitted traceId 3d9cc23c8129439f for service frontend route /shipping
synthetic-load-generator_1 Ce sont les identifiants de trace que vous devez passer pour générer des traces.
Je copie l'un des identifiants de trace et le mets dans la barre de recherche Jaeger UI.
Vous pouvez voir qu'il a généré avec succès les traces liées à l'ID de trace que j'ai fourni.
Conclusion
C'était donc à propos de Grafana Tempo. Allez-y et commencez à utiliser Tempo pour générer des traces afin de comprendre les métriques et les problèmes de votre journaux en détail.
Tout est capturé dans Tempo et vous ne manquerez aucun détail à cause du sous-échantillonnage, qui se produisait auparavant. Tempo permet à un développeur ou à une équipe de production de comprendre facilement la cause première des erreurs ou des avertissements susceptibles de se produire dans les journaux.
