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Implementar Rastreamento Distribuído com Jaeger e Tempo

Também disponível em: wshobson

A depuração de microsserviços é complexa quando as requisições abrangem múltiplos serviços. Esta skill fornece exemplos de código e padrões de configuração para implementar rastreamento distribuído com Jaeger e Tempo para visibilidade completa dos fluxos de requisições.

Suporta: Claude Codex Code(CC)
🥉 75 Bronze
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A utilizar "distributed-tracing". Como faço para configurar o Jaeger com Docker Compose?

Resultado esperado:

Aqui está uma configuração básica do Docker Compose para o Jaeger:

```yaml
version: '3.8'
services:
jaeger:
image: jaegertracing/all-in-one:latest
ports:
- "16686:16686" # UI
- "14268:14268" # Collector
```

Isto inicia a imagem all-in-one do Jaeger com a UI na porta 16686 e collector na porta 14268. Acesse a UI em http://localhost:16686.

A utilizar "distributed-tracing". Como faço para rastrear uma requisição Flask em Python?

Resultado esperado:

Use OpenTelemetry para instrumentar sua aplicação Flask. Primeiro instale os pacotes: pip install opentelemetry-api opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-jaeger opentelemetry-instrumentation-flask

Depois adicione o código de inicialização para criar um tracer provider e instrumentar o Flask. Os spans serão enviados automaticamente para o seu collector Jaeger.

Auditoria de Segurança

Seguro
v1 • 2/24/2026

All 54 static findings are false positives. The static scanner misinterprets markdown documentation code blocks as executable code, YAML frontmatter as crypto algorithms, and standard OpenTelemetry API calls as reconnaissance. This skill is legitimate DevOps documentation for distributed tracing with Jaeger and Tempo. No actual security risks identified.

1
Arquivos analisados
453
Linhas analisadas
0
achados
1
Total de auditorias
Nenhum problema de segurança encontrado
Auditado por: claude

Pontuação de qualidade

38
Arquitetura
100
Manutenibilidade
85
Conteúdo
50
Comunidade
100
Segurança
100
Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

SRE Depurando Problemas de Produção

Use trace IDs para seguir requisições entre serviços e identificar qual microsserviço está causando latência ou erros em produção.

DevOps Implementando Observabilidade

Adicione instrumentação OpenTelemetry a serviços existentes e implante Jaeger para coleta de traces centralizada.

Desenvolvedor Entendendo Dependências

Visualize dependências de serviço e entenda o fluxo de requisições através da arquitetura do sistema.

Tente Estes Prompts

Configuração Básica do Jaeger 
Como faço para implantar o Jaeger usando Docker Compose para desenvolvimento local?
Instrumentação Python 
Mostre-me como instrumentar uma aplicação Flask com OpenTelemetry e enviar traces para o Jaeger.
Propagação de Contexto 
Como faço para propagar contexto de rastreamento entre microsserviços usando headers HTTP?
Amostragem em Produção 
Qual estratégia de amostragem devo usar em produção para reduzir a sobrecarga de rastreamento mantendo a visibilidade?

Melhores Práticas

  • Comece com amostragem head-based em 1-10% e depois ajuste com base no volume de tráfego
  • Adicione atributos significativos aos spans como user_id e request_id para filtragem
  • Propague o contexto de rastreamento em todos os headers HTTP entre serviços

Evitar

  • Não faça amostragem de 100% dos traces em produção, pois isso cria sobrecarga excessiva
  • Evite criar spans para cada chamada de função; foque em chamadas externas e operações de banco de dados
  • Não hardcode endpoints do collector; use variáveis de ambiente para configuração

Perguntas Frequentes

Qual é a diferença entre Jaeger e Tempo?
Jaeger é uma solução de rastreamento full-stack com seu próprio armazenamento. Tempo é o backend de rastreamento distribuído da Grafana que usa armazenamento de objetos como S3 para retenção de traces de longo prazo com custo eficiente.
Quanta sobrecarga o rastreamento distribuído adiciona?
O rastreamento configurado adequadamente adiciona menos de 1% de sobrecarga de CPU. Use processadores de span em lote e taxas de amostragem apropriadas para minimizar o impacto.
Posso usar esta skill com AWS X-Ray?
Esta skill foca em Jaeger e Tempo. Para AWS X-Ray, você usaria os SDKs AWS X-Ray em vez de exporters OpenTelemetry.
Quais linguagens de programação são suportadas?
Esta skill inclui exemplos para Python, Node.js e Go. OpenTelemetry suporta muitas outras linguagens incluindo Java, .NET e Ruby.
Como faço para correlacionar logs com traces?
Extraia o trace_id do span atual e inclua-o nas suas instruções de log. Isso permite filtrar logs por trace ID no seu sistema de logging.
Preciso modificar todos os serviços para que o rastreamento funcione?
Traces só mostrarão spans de serviços instrumentados. No entanto, a propagação de contexto permite que traces continuem mesmo através de serviços não instrumentados se os headers forem encaminhados.

Detalhes do Desenvolvedor

Autor

sickn33

Licença

MIT

Repositório

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/distributed-tracing

Referência

main

Estrutura de arquivos

📄 SKILL.md