遥测特性

OpenTelemetry

• OpenTelemetry 链路：所有服务均使用 OpenTelemetry 提供的现成插桩库进行插桩。
• OpenTelemetry 指标：部分服务使用 OpenTelemetry 提供的现成插桩库进行插桩。随着相关 SDK 的发布，将逐步覆盖更多服务。
• OpenTelemetry 日志：部分服务使用 OpenTelemetry 提供的现成插桩库进行了日志插桩。随着相关 SDK 的发布，将逐步覆盖更多服务。
• OpenTelemetry Collector：所有服务均已完成插桩，并通过 gRPC 将生成的链路和指标发送到 OpenTelemetry Collector。接收到的链路数据会被导出到日志系统和 Jaeger； 接收到的指标和示例会被导出到日志系统和 Prometheus。

可观测方案

• Grafana：所有指标仪表盘均存储并展示在 Grafana 中。
• Jaeger：所有生成的链路数据都会发送到 Jaeger。
• OpenSearch：所有生成的日志都会发送到 Data Prepper。 OpenSearch 用于集中管理来自各个服务的日志数据。
• Prometheus：所有生成的指标和示例都由 Prometheus 进行抓取。

运行环境

• Docker：这个样例分支可以通过 Docker 运行。
• Kubernetes：应用被设计为运行在 Kubernetes 上（既支持本地环境，也支持云环境），并通过 Helm Chart 进行部署。

通信协议

• gRPC：微服务之间通过大量的 gRPC 调用进行通信。
• HTTP：在 gRPC 不可用或支持不佳的场景下，微服务会使用 HTTP。

其他组件

• Envoy：Envoy 作为反向代理，用于面向用户的 Web 界面，例如前端、负载生成器以及特性开关服务。
• Locust：一个后台任务，使用合成负载生成器在网站上模拟真实的用户访问与使用模式。
• OpenFeature：一个特性开关 API 与 SDK，用于在应用中启用或禁用特性。
• flagd：一个特性开关守护进程，用于在示例应用中管理特性开关。
• llm： 一个模拟的大语言模型（LLM），遵循 OpenAI 的 Chat Completions API 格式，用于回答与产品相关的问题。