opentelemetry接入 skywalking

SkyWalking 和 OpenTelemetry 是两个在可观测性领域广泛应用的工具，它们在功能、应用场景以及实现方式上各有侧重。 SkyWalking 是一个应用性能监控（APM）工具，专注于提供端到端的分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化等功能。它支持多种语言的探针，并且能够与 OpenTelemetry 兼容的数据采集相结合，确保跨语言服务中的追踪链路完整性[^1]。SkyWalking 提供了对服务网格如 Istio 的支持，并且具有服务网格的特殊监控能力。 相比之下，OpenTelemetry 是一个更为广泛的可观测性框架，旨在通过提供标准化的 instrumentation 框架打破各厂商的接入壁垒。它不仅支持多种语言的 SDK 实现，还包括了数据收集系统的实现，例如 Agent 和 Collector，这些组件可以处理和过滤可观测数据，并支持多种数据格式和后端[^2]。OpenTelemetry 设计之初就考虑到了云原生的特性，并提供了 Kubernetes Operator 用于快速部署使用。 在应用场景方面，SkyWalking 更适合那些需要深入洞察微服务架构性能的企业，尤其是在需要对服务网格进行监控的情况下。而 OpenTelemetry 则更适合那些寻求标准化其 instrumentation 并希望能够在不同服务之间实现更好的互操作性的组织。 ### SkyWalking 特性 - 提供了针对服务网格的监控能力。 - 支持多种语言的探针。 - 与 OpenTelemetry 兼容的数据采集相结合。 ### OpenTelemetry 特性 - 提供标准化的 instrumentation 框架。 - 支持多种语言的 SDK 实现。 - 包括数据收集系统的实现，例如 Agent 和 Collector。 - 支持自动代码注入技术。 - 设计之初考虑到了云原生的特性。 ```python # 示例代码：使用OpenTelemetry创建一个简单的追踪 from opentelemetry import trace from opentelemetry.exporter import jaeger from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchExportSpanProcessor # 设置Jaeger作为导出器 jaeger_exporter = jaeger.JaegerExporter( service_name="example-service", agent_host_name="localhost", agent_port=6831, ) trace.set_tracer_provider(TracerProvider()) trace.get_tracer_provider().add_span_processor(BatchExportSpanProcessor(jaeger_exporter)) # 创建一个追踪 tracer = trace.get_tracer(__name__) with tracer.start_as_current_span("example-span"): print("Hello world from OpenTelemetry!") ```

<think>嗯，用户问的是关于SkyWalking 9.3.0手动上传指标的介绍。首先，我得确定用户对SkyWalking的了解程度。可能他们已经在使用SkyWalking进行应用性能监控，现在需要扩展功能，比如自定义指标的上传。需要先解释SkyWalking的基本概念，再具体到手动上传指标的步骤和方法。 SkyWalking的指标通常是自动收集的，比如通过探针自动抓取数据。但用户提到的是手动上传，这可能意味着他们有一些自定义的指标，比如业务相关的KPI，或者某些特定中间件的监控数据，这些不是默认支持的。这时候需要用到SkyWalking的开放接口，比如OAP的HTTP接口或者gRPC接口。 接下来需要分步骤说明如何操作。可能需要介绍几种方法：使用OpenTelemetry、直接调用OAP的HTTP API、或者通过gRPC客户端。比如，使用OpenTelemetry的话，用户需要配置导出器，然后编写代码来发送指标。而直接调用HTTP API的话，可能需要构造符合格式要求的JSON数据，发送到/v3/collector接口。 还需要注意SkyWalking 9.3.0的版本是否有变化，比如接口是否有更新。另外，手动上传指标时，指标的数据格式必须符合SkyWalking的要求，包括指标名称、标签、时间戳等。用户可能需要查阅官方文档来确保格式正确。 另外，用户可能会遇到的一些问题，比如认证问题，如果OAP开启了安全验证，需要在请求头中添加Token。或者指标上传后无法显示，可能需要检查数据格式是否正确，或者OAP服务是否正常运行。 最后，给出一个具体的例子会帮助用户理解，比如用curl命令发送一个HTTP POST请求，包含一个指标数据。这样用户可以快速尝试，并根据实际情况调整参数。 总结来说，回答需要涵盖手动上传指标的应用场景、具体方法（包括不同方式）、注意事项和示例，确保用户能够根据指导完成操作。</think>SkyWalking 9.3.0 是一个开源的 **应用性能监控（APM）系统**，主要用于追踪、监控和诊断分布式系统的性能问题。其核心功能包括服务拓扑分析、分布式链路追踪、指标聚合等。如果你需要手动上传指标到 SkyWalking，通常是为了补充或扩展其默认采集的监控数据（例如自定义业务指标）。以下是手动上传指标的实现方法及注意事项： --- ### **1. 手动上传指标的常见场景** - **自定义业务指标**：如订单数量、用户活跃度等业务相关数据。 - **中间件或框架的扩展监控**：未被 SkyWalking 自动支持的组件。 - **混合环境集成**：将非 Java 应用或遗留系统的指标接入 SkyWalking。 --- ### **2. 手动上传指标的方法** SkyWalking 支持通过 **OpenTelemetry**、**HTTP API** 或 **gRPC** 协议上传指标，以下是主要方式： #### **方法 1：通过 OpenTelemetry 导出** 如果你的应用已集成 OpenTelemetry SDK，可配置 OpenTelemetry Collector 将指标转发到 SkyWalking OAP 服务。 ```yaml # OpenTelemetry Collector 配置示例 exporters: skywalking: endpoint: "skywalking-oap:11800" # OAP 服务的 gRPC 地址 tls: insecure: true # 若需 TLS 加密则调整 service: pipelines: metrics: exporters: [skywalking] ``` #### **方法 2：直接调用 SkyWalking OAP HTTP API** 向 OAP 服务的 `/v3/collector` 接口发送 HTTP 请求，需按 SkyWalking 数据格式构造指标： ```bash curl -X POST http://oap-server:12800/v3/collector \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "metrics": [{ "name": "custom_metric", "labels": [{"name": "service", "value": "your_service"}], "timestamp": 1633028200000, "value": 123.45 }] }' ``` #### **方法 3：使用 gRPC 客户端** 通过 SkyWalking 的 gRPC 协议直接发送指标数据（需生成 Protobuf 代码）： ```java // 示例代码（Java） MeterData.Builder builder = MeterData.newBuilder() .setService("your_service") .setMetricName("custom_metric") .addLabel(KeyStringValuePair.newBuilder().setKey("env").setValue("prod")) .setTimestamp(System.currentTimeMillis()) .setDoubleValue(123.45); oapClient.collectMeterData(builder.build()); ``` --- ### **3. 数据格式要求** 上传的指标需满足 SkyWalking 的格式规范，关键字段包括： - **name**: 指标名称（需全局唯一）。 - **labels**: 标签（用于维度聚合，如 `region=us-east`）。 - **timestamp**: 时间戳（毫秒级）。 - **value**: 数值（整型或浮点型）。 --- ### **4. 注意事项** - **OAP 版本兼容性**：确保上传协议与 SkyWalking 9.3.0 兼容（参考[官方文档](https://skywalking.apache.org/docs/)）。 - **认证配置**：若 OAP 启用了安全认证（如 Token），需在请求头中添加 `Authentication: Bearer <token>`。 - **性能影响**：高频指标建议批量上传，避免频繁请求导致 OAP 压力。 - **数据存储**：确认指标存储策略（如 TTL、索引规则）是否匹配需求。 --- ### **5. 验证指标是否生效** 1. 登录 **SkyWalking UI**，进入 `Metrics` 页面。 2. 在指标查询框中输入自定义指标名称（如 `custom_metric`）。 3. 检查是否有数据展示，或通过 `Trace` / `Log` 功能排查上传错误。 --- ### **总结** 手动上传指标到 SkyWalking 9.3.0 的核心是通过 HTTP/gRPC 协议或 OpenTelemetry 集成，将自定义数据按规范格式发送至 OAP 服务。这种方式非常适合扩展监控范围，但需注意协议兼容性和数据格式的正确性。遇到问题时，可结合 OAP 日志（位于 `/logs` 目录）进行调试。