Opentelemetry 対 Prometheus

OpenTelemetry と Prometheus は監視ツールとして分類されますが、会社が知っておくべき重要な違いもあります。 クラウドネイティブ アプリケーションの場合、OpenTelemetry はインストルメンテーションの未来です。 これは、企業がアプリケーションのパフォーマンスを監視および改善できるようにする最初の重要なステップです。 OpenTelemetry は、複数のプログラミング言語とテクノロジもサポートしています。 

ただし、Prometheus は精度よりも信頼性を優先します。 そのため、マイクロサービスなどのクラウドベースの動的システムにとって理想的なソリューションです。 ただし、このシステムは、正確さが求められる課金アプリケーションでのみうまく機能します。 Prometheus の欠点は、アプリケーションとインフラストラクチャを監視するための優れたツールであることを妨げるものではありません。

OpenTelemetry (OTEL) とは何ですか?

OpenTelemetry は、アプリケーション全体でテレメトリ データを収集するだけでなく、それらのアプリケーションにサービスとサポート インフラストラクチャも提供します。 これは、業界全体で使用されているベンダー中立のテレメトリ標準です。 OTEL は、クラウド テクノロジ、オーケストレーション エンジン、およびコンテナーを組み合わせて、より迅速なデジタル イノベーションを促進します。 

もちろん、OpenTelemetry は企業に柔軟性を提供し、ベンダー ロックインを減らして相互運用性を高めながら、データ収集方法を標準化できるようにします。 企業が前進するための最善の方法は、顧客のニーズと、顧客がオンライン体験とどのように関わっているかを理解することです。 

OTEL はどのように構築されていますか?

OpenTelemetry を使用すると、企業はプロバイダーに関係なくテレメトリ データを収集できます。 分散システムは、その状態を監視するためにテレメトリ データに大きく依存しています。 したがって、マイクロサービスとポリグロット アーキテクチャにはグローバル スタンダードが必要でした。 現在のところ、OTEL はこの空白を埋めるのに適した位置にあります。

Go、Java、Python などのプログラミング言語を使用して、OpenTelemetry のベンダーに依存しないオープンソース ツール、API、SDK を実装できます。 測定対象の指定、関連データの収集、情報のクリーニングと整理、監視バックエンドへのエクスポートに加えて、これらのツールは連携して測定を実行します。

さらに、OpenTelemetry のコンポーネントは疎結合であるため、統合する OTEL の部分を簡単に選択できます。 主な OpenTelemetry コンポーネントは次のとおりです。

• アプリケーション プログラミング インターフェイス (API): API を使用すると、コードを計測し、システム全体でデータ収集を調整できます。
  
• データ仕様: アプリケーションで使用される OpenTelemetry Protocol (OTLP) および関連するセマンティック規則は、データ仕様によって定義されます。
  
• ソフトウェア開発キット (SDK): ライブラリを使用して、SDK はデータの収集、処理、およびエクスポート用の API を実装およびサポートします。 SDK も、API と同様に言語固有です。
  
• OpenTelemetry コレクター: これは、オープンソースか商用かにかかわらず、幅広いシステムで使用できます。
  

つまり、OpenTelemetry API、SDK、ライブラリ、および統合により、テレメトリ データ (トレース、メトリック、およびログ) を収集および管理できます。 OpenTelemetry プロジェクトは、OpenCensus と OpenTracing の合併によって作成されました。 CNCF は Kubernetes も培養しました。 

OTEL はどのように機能しますか?

OpenTelemetry は、トレース、メトリック、ロギングという XNUMX つの主要な形式のテレメトリ データを処理します。 OTEL を使用すると、システム内の要求を追跡して、パフォーマンスの問題と障害を特定できます。 メトリックに関しては、システムは、理解しやすいヒストグラム、ゲージ、およびその他のグラフィカルなレポートを通じて、プロセスを追跡およびレポートします。 最後に、ロギング メッセージを分析する最後の方法は、特定のアプリケーションに固有のものを分析することです。

トレース、メトリクス、およびロギングは、ライフサイクル全体にわたってシステムを観察するために常に重要です。 ただし、最新のアプリケーションとリソース層の複雑さにより、すべてのサービスにわたってトレースを実装することは困難です。 たとえば、情報を一貫してサイロ化する必要があるため、あいまいなログ データと組み合わせると、XNUMX つのインシデントを何時間も追跡できます。 

OpenTelemetry (およびその他の同様の製品) は、メトリック、トレース、およびログ用の統合システムを通じてこの問題を修正しようとしています。 GitHub は、オープン ソース プロジェクトとして OpenTelemetry に影響を与え、改善するためのコミュニティへの参加に関心のある人向けのプラットフォームを提供します。 テレメトリ データを分析すると、多層エコシステムをまとめるのに役立ちます。 その結果、企業はより効率的にパフォーマンスの問題に対処できるようになります。

OTELの特徴は？ 

OpenTelemetry の主な機能は次のとおりです。

• すべての主要なプログラミングで一貫した形式のテレメトリ データをサポート
  
• OpenTelemetry は、選択したバックエンドにテレメトリ データを複数の形式でエクスポートします
  
• OpenTelemetry を使用すると、メトリックをログに記録、監視し、テレメトリ データをトレースできます
  
• OpenTelemetry は、多言語およびテクノロジーにとらわれないインストルメンテーションをサポートします

OpenTelemetry が重要な理由 

テレメトリ データを収集してバックエンド プラットフォームに送信するには、OpenTelemetry が不可欠です。 共通のインストルメンテーション フォーマットにより、すべてのサービスの可視性のギャップが解消されます。 さらに、エンジニアは、バックエンド プラットフォームが変更されるたびに、新しい独自のエージェントをインストールできます。 

OpenTelemetry を使用すると、製品を連携させるために統合する必要がある商用ソリューションとは異なり、新しいテクノロジを処理できます。 OTEL データは、アラート、トラブルシューティング、およびデバッグを簡素化するだけでなく、監視にも役立ちます。

テレメトリ データの収集と分析は、システムの動作を理解するために常に使用されてきました。 ただし、最近のネットワークの複雑さにより、テレメトリ データの収集と分析がより困難になっています。 これらの迷路のようなシステムでは、個々のインシデントの原因を追跡するのに数時間または数日かかる場合があります。

OpenTelemetry を使用すると、複数のアプリケーションやサービスからのトレース、ログ、メトリックを関連付けて、可観測性を向上させることができます。 APM (アプリケーション パフォーマンス モニタリング) やその他の重要な機能も、オープンソース プロジェクトを介してインストルメンテーションの障害を取り除くことで有効になります。 最終的に、これにより、サービスの信頼性が向上し、ダウンタイムが短縮され、インシデントの特定と解決が効率化されます。

OpenTelemetry の長所と短所

OTEL は、急速にテレメトリ データ生成の業界標準になりつつあります。 分散システムは、その健全性を測定するために可観測性に大きく依存しています。 テレメトリ データにより可観測性が可能になります。 OpenTelemetry を使用すると、会社は複数のベンダーに依存せずにテレメトリ データを生成できます。 Open Telemetry の長所と短所を次に示します。 

Advantages 

• よりよい性能： OpenTelemetry は、テレメトリを効率的に管理および生成します。
  
• コレクタ： OpenTelemetry を使用すると、テレメトリ データをさまざまな形式で受信、処理、およびエクスポートできます。
  
• 使いやすい： OpenTelemetry はビジネスに使いやすく、バグのトラブルシューティングと修復をより迅速に行うためのドキュメントが用意されています。
  
• 言語サポート： OpenTelemetry は、C++、Go、Java、Javascript、 Python , etc.
  
• ライブラリ： OpenTelemetry は、自動計測フレームワークとライブラリを提供して、コードベースの変更要件を軽減します。
  

• 可観測性： OpenTelemetry の統合ポイントにより、収集されたデータをオブザーバビリティ プラットフォームに取り込むことができます。
  
• パートナーと支援者: Google、Microsoft、およびその他の著名なクラウド ベンダーが含まれます。
  
• 柔軟性: OpenTelemetry はベンダー中立であるため、会社はツールを切り替えることができます。
  

デメリット

• ストレージの不足: OpenTelemetry は、視覚化レイヤーまたはバックエンド ストレージを提供しません。
  
• 貧弱なサポート: OpenTelemetry のサポートとドキュメントには改善の余地があります。 

OpenTelemetry について検討したので、Prometheus を見てみましょう。

プロメテウスとは何ですか？

あなたの会社では、Prometheus をメトリック監視ツールとして使用できます。 2012 年に SoundCloud で最初に開発された CloudNative Computing Foundation は、2016 年に Kubernetes に続いて財団を卒業する予定の XNUMX 番目のプロジェクトとして Prometheus を受け入れました。 Prometheus は、時間とともに変化する時系列データを監視するための優れたツールです。 

プロメテウスはどのように構築されていますか?

SoundCloud はもともと、システムの警告と監視のためのツールキットとして Prometheus を開発しました。 これは無料のオープンソース ソフトウェア アプリケーションであるため、ネイティブに簡単に統合できます。 Prometheus はその立ち上げ以来、多くの組織や企業に採用されており、このプロジェクトにはアクティブなユーザーと開発者のコ​​ミュニティがあります。

プロメテウスはどのように機能しますか?

Prometheus では、データは時系列として収集されます。 基になるプル モデルが時系列を生成します。 特定の時間間隔で、Prometheus はデータ ソースまたはエクスポーターのリストを照会します。 参照とクエリのために、Prometheus データはメトリクスに保存されます。 

Prometheus はデータをディスク上にローカルに保存するため、迅速にアクセスしてクエリを実行できますが、メトリックをリモートに保存することもできます。 さらに、Prometheus サーバーはスタンドアロンであり、リモート サービスやネットワーク ストレージに依存しません。

プロメテウスの特徴は？ 

プロメテウスの主な機能は次のとおりです。

• 専用サーバー ノードは自律的であり、分散ストレージに依存しません。
  
• Prometheus は、メトリック名とキー/値によって時系列データを識別するデータ モデルを提供します。
  
• Prometheus は、複数の方法でグラフとダッシュボードを表示する会社の機能をサポートします。
  
• ターゲットの検出は、静的構成またはサービス検出によって実行できます。
  
• 時系列の収集は、プル モデルを使用して HTTP 経由で行われます。
  
• 中間ゲートウェイを介して、時系列をプッシュできます。
  
• PromQL を使用すると、企業は柔軟なクエリを通じて次元を活用できます。
  

PromQL とは何ですか?

Prometheus は、そのクエリ言語である PromQL (Prometheus Query Language) を提供します。 PromQL を使用して、データを選択して集計できます。 PromQL は、時系列データベースとの慣習に従って動作するように正確に調整されており、時間関連のクエリ機能を提供します。 

プロメテウスが重要なのはなぜですか？ 

アプリケーションとインフラストラクチャに関するメトリックを収集することに加えて、Prometheus はそのパフォーマンスを監視できます。 メトリックは、日付、時刻、説明値など、イベントの簡潔な説明です。 Prometheus ソフトウェアは、XNUMX つのことについて多くのデータを収集するのではなく、多くのことについてほんの少しのデータしか収集しません。 

これにより、システムの軌跡と状態をよりよく理解できます。 Prometheus は主に、メトリックの監視、アラートの提供、およびオーケストレーション システムによる変化する条件への自動応答のための強力な機能により人気があります。

プロメテウスの長所と短所

多次元データ モデルとして、Prometheus は PromQL をサポートしています。PromQL は、企業が収集したメトリック データをクエリできるようにする言語です。 Prometheus を使用すると、企業は HTTP 経由でモデル データ コレクションを取得できるだけでなく、基本的な視覚化レイヤーもサポートされます。 Prometheus は、アラートを処理するためのアラート マネージャーも提供します。 

Advantages

• プルビルド: Prometheus はターゲットからメトリックを取得するために積極的にターゲットをスクレイピングします。 Prometheus サーバーは、HTTP 呼び出しを開始して、システム/アプリのメトリックをエンドポイントからエクスポーターに取得します。
  
• コントロール： プルベースのシステムによりレート制御が可能になり、複数のスクラップ構成の柔軟性も維持されます。 異なるターゲットに対して複数のレートを取得できるため、Prometheus サーバーからより適切に制御できます。
  

デメリット

• 限られたユースケース: Prometheus はメトリクスを監視するための優れたツールですが、それ以上のことはできません。
  

• フルスタック: フルスタックのアプリケーション監視ツールではありません。
  
• ログ： Prometheus はメトリクスのみを追跡するため、ユーザーはログ記録のために他のツールに頼る必要があります。
  
• 静的： 単一のマシン用にのみ設計されているため、柔軟性や水平方向のスケーリング機能に欠けています。
  
• 時間： 優れたビジュアライゼーションのためにエクスポーターを効果的に設定するには、労力と時間が必要です。
  
• トレース： Prometheus はトレースをサポートしていないため、根本原因分析をサポートしていません。
  

OTEL と Prometheus の最も大きな違い

OpenTelemetry は、企業がコードを計測してテレメトリ データを生成するのに役立ちます。 一方、Prometheus はメトリックを監視します。 Prometheus と OpenTelemetry の両方にクライアント ライブラリがありますが、OTEL は、ログ、メトリック、およびコードのトレースのためのオールインワン ソリューションを提供します。 Prometheus はメトリクスのみを生成します。 

可視化レイヤー

Prometheus の視覚化レイヤーは基本的なものです。 OTEL では視覚化レイヤーは提供されず、任意のバックエンド分析ツールを使用して、OpenTelemetry で収集されたデータを分析できます。

可観測性の実践

OpenTelemetry と Prometheus を比較すると、OTEL フレームワークは可観測性プラクティスを構築するための基本的なレイヤーを提供します。 これらのプラクティスは、マイクロサービス アーキテクチャにとって重要です。 オブザーバビリティ スタックで Prometheus を使用するには、トレースとログ用の他のツールが必要です。

ストレージソリューション

OpenTelemetry はストレージ ソリューションを提供しませんが、エクスポーターを提供します。 企業は、データをバックエンド分析ツールに送信するようにエクスポーターを構成できます。 Prometheus を使用すると、時間ベースの範囲または期間の選択によって、特定の期間内に追加されたデータを表示できます。

まとめて

通常、Prometheus は他のソリューションと統合され、メトリックの保存とクエリを行うための効果的なシステムとしてグラフィカル ダッシュボードを強化します。 Prometheus は、クラウドネイティブ エコシステムの一部として、豊富なクエリ、メトリック、および相互運用性をサポートしています。

OpenTelemetry を使用することで、組織はテレメトリ データをより適切に管理および収集できます。 拡張性と柔軟性に加えて、OTEL は時間の経過とともに組織の成長に適応できます。 OpenTelemetry を使用すると、メトリック、トレース、メタデータ、およびログを収集できます。 その後、Prometheus などのバックエンド プラットフォームに送信して処理することができます。 

可観測性のレベルが高い組織は、信頼性が高く、ダウンタイムが少なくなります。 その結果、組織は問題の追跡と解決をより簡単に行うことができます。