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Observability：使用 OpenTelemetry 自动检测 Go 应用程序

日期：2024-10-24点击：93收藏

作者：来自 Elastic Damien Mathieu

使用 OpenTelemetry 检测 Go 应用程序可以深入了解应用程序的性能、依赖项和错误。我们将向你展示如何使用 Docker 自动检测 Go 应用程序，而无需更改应用程序代码。

在快节奏的软件开发领域，尤其是在云原生领域，DevOps 和 SRE 团队正日益成为应用程序稳定性和增长的重要合作伙伴。

DevOps 工程师不断优化软件交付，而 SRE 团队则充当应用程序可靠性、可扩展性和顶级性能的管家。挑战是什么？这些团队需要一种尖端的可观察性解决方案，该解决方案包含全栈洞察，使他们能够快速管理、监控和纠正潜在的中断，以免它们最终演变为运营挑战。

我们现代分布式软件生态系统中的可观察性不仅仅是监控 —— 它要求无限的数据收集、精确的处理以及将这些数据关联到可操作的洞察。然而，实现这种整体视角的道路充满障碍，从解决版本不兼容问题到与限制性专有代码作斗争。

进入 OpenTelemetry (OTel)，采用它的人将获得以下好处：

使用 OTel 摆脱供应商限制，摆脱供应商锁定并确保一流的可观察性。
看到统一日志、指标和跟踪的和谐结合在一起，提供完整的系统视图。
通过更丰富和增强的仪表来改善你的应用程序监督。
利用向后兼容性的好处来保护你之前的检测投资。
以简单的学习曲线踏上 OpenTelemetry 之旅，简化入职和可扩展性。
依靠经过验证的、面向未来的标准来增强你对每项投资的信心。

在本博客中，我们将探讨如何使用 Docker 在 Go 应用程序中使用自动检测，而无需重构应用程序代码的任何部分。我们将使用一个名为 Elastiflix 的应用程序，它有助于以简单的方式突出显示自动检测。

应用程序、先决条件和配置

我们在本博客中使用的应用程序称为 Elastiflix，这是一款电影流应用程序。它由用 .NET、NodeJS、Go 和 Python 编写的几个微服务组成。

在我们测试示例应用程序之前，我们首先需要了解 Elastic 如何接收遥测数据。

Elastic Observability 的所有 APM 功能均可通过 OTel 数据使用。其中包括：

服务地图 - service map
服务详细信息（延迟、吞吐量、失败 transactions）
服务之间的依赖关系、分布式跟踪
事务（跟踪）
机器学习 (ML) 关联
日志关联

除了 Elastic 的 APM 和遥测数据的统一视图外，你还可以使用 Elastic 强大的机器学习功能来减少分析和警报，以帮助减少 MTTR。

先决条件

Elastic Cloud 帐户 — 立即注册。
克隆 Elastiflix 演示应用程序，或你自己的 Go 应用程序
对 Docker 有基本了解 — 可能安装 Docker Desktop
对 Go 有基本了解

查看示例源代码

完整的源代码（包括本博客中使用的 Dockerfile）可在 GitHub 上找到。

以下步骤将向你展示如何检测此应用程序并在命令行或 Docker 中运行它。如果你对更完整的 OTel 示例感兴趣，请查看此处的 docker-compose 文件，它将显示完整的项目。

分步指南

步骤 0. 登录你的 Elastic Cloud 帐户

本博客假设你拥有 Elastic Cloud 帐户 — 如果没有，请按照说明开始使用 Elastic Cloud。

步骤 1. 使用自动检测功能运行 Docker 映像

我们将使用来自 Elastiflix 演示应用程序的 Go 服务进行自动检测。

我们将使用来自 Elastiflix 的以下服务：

 Elastiflix/go-favorite

根据 OpenTelemetry 自动检测 Go 文档，你将使用 docker-compose 将应用程序配置为自动检测。

根据 OTEL Go 文档中所述，我们将使用环境变量并传入配置值以使其能够连接到 Elastic Observability 的 APM 服务器。

由于 Elastic 原生接受 OTLP，我们只需要提供 OTEL Exporter 需要发送数据的端点和身份验证，以及一些其他环境变量。

获取 Elastic Cloud 变量 你可以从 Kibana 的以下路径下复制端点和 token /app/apm/onboarding?agent=openTelemetry

你需要复制以下环境变量：

 OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS

更新 Elastiflix 存储库顶部的 docker-compose.yml 文件，添加 go-auto 服务并更新 favorite-go 服务：

 favorite-go: build: go-favorite/. image: docker.elastic.co/demos/workshop/observability/elastiflix-go-favorite:${ELASTIC_VERSION}-${BUILD_NUMBER} depends_on: - redis networks: - app-network ports: - "5001:5000" environment: - REDIS_HOST=redis - TOGGLE_SERVICE_DELAY=${TOGGLE_SERVICE_DELAY:-0} - TOGGLE_CANARY_DELAY=${TOGGLE_CANARY_DELAY:-0} - TOGGLE_CANARY_FAILURE=${TOGGLE_CANARY_FAILURE:-0} volumes: - favorite-go:/app go-auto: image: otel/autoinstrumentation-go privileged: true pid: "host" networks: - app-network environment: OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT: "REPLACE WITH OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT" OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS: "REPLACE WITH OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS" OTEL_GO_AUTO_TARGET_EXE: "/app/main" OTEL_SERVICE_NAME: "go-favorite" OTEL_PROPAGATORS: "tracecontext,baggage" volumes: - favorite-go:/app - /proc:/host/proc

并且，在文件底部：

 volumes: favorite-go: networks: app-network: driver: bridge

最后，在主节点应用程序的配置中，你需要通过替换以下行来告诉 Elastiflix 调用 Go 收藏夹应用程序：

 environment: - API_ENDPOINT_FAVORITES=favorite-java:5000

用如下行来替换：

 environment: - API_ENDPOINT_FAVORITES=favorite-go:5000

步骤 3：探索 Elastic APM 中的跟踪和日志

启动并运行后，你可以 ping 已检测服务的端点（在我们的例子中，这是 /favorites），你应该会看到应用程序出现在 Elastic APM 中，如下所示：

首先，它将跟踪 SRE 需要关注的吞吐量和延迟关键指标。

深入研究后，我们可以看到所有交易的概览。

再看一下具体的 transactions：

这使你可以完全了解所有指标和跟踪！

总结

使用此 Dockerfile，你已将简单的 Go 应用程序转换为使用 OpenTelemetry 自动检测的应用程序。这将极大地帮助你了解应用程序性能、跟踪错误并深入了解用户如何与你的软件交互。

请记住，可观察性是现代应用程序开发的一个重要方面，尤其是在分布式系统中。借助 OpenTelemetry 等工具，理解复杂系统会变得容易一些。

在本博客中，我们讨论了以下内容：

如何使用 OpenTelemetry 自动检测 Go。
使用 Docker 文件中的标准命令，可以高效地完成自动检测，而无需在多个位置添加代码，从而实现可管理性。
使用 OpenTelemetry 及其对多种语言的支持，DevOps 和 SRE 团队可以轻松地自动检测他们的应用程序，立即了解整个应用程序堆栈的运行状况并减少平均解决时间 (mean time to resolution - MTTR)。

由于 Elastic 可以支持多种数据提取方法，无论是使用开源 OpenTelemetry 的自动检测还是使用其原生 APM 代理的手动检测，你都可以先关注几个应用程序来规划向 OTel 的迁移，然后再以最适合你业务需求的方式在你的应用程序中使用 OpenTelemety。

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