В микросервисной архитектуре один падающий эндпоинт может скрывать проблему в совершенно другом сервисе. В этой статье я покажу пошаговый процесс расследования реального инцидента: от обнаружения 100% error rate до точной причины сбоя — и всё это менее чем за минуту.

Мы будем использовать Uptrace - OpenTelemetry-native платформу для трейсинга и мониторинга. Все примеры основаны на реальном demo-приложении с микросервисами.

Uptrace v2.0 использует новый JSON-тип ClickHouse для хранения observability-данных. Результат: запросы по трейсам ускорились в 10 раз.

Делюсь практическим опытом внедрения: установка за 5 минут через Docker, настройка data transformations для обработки данных на лету, гибкие retention policies для экономии на хранении.

В статье:

Пошаговая инструкция от установки до production

Примеры кода на Node.js с OpenTelemetry

Кейсы настройки: снижение cardinality URL, парсинг данных, удаление PII

Чеклист для продакшена

Подходит для микросервисных архитектур на 5+ сервисов, где нужна скорость поиска по атрибутам трейсов.