OpenTelemetry in Kubernetes bereitstellen¶

OpenTelemetry (OTel) ist ein Open-Source-Standard für Observability — Traces, Metriken und Logs aus einem SDK. Hier ist eine Anleitung zur Bereitstellung in Kubernetes.

Voraussetzungen¶

• Kubernetes Cluster (1.26+)
• kubectl + helm
• Grafana Stack (Tempo, Mimir, Loki) oder ein anderes Backend

Schritt 1: OTel Collector installieren¶

helm repo add open-telemetry https://open-telemetry.github.io/opentelemetry-helm-charts
helm install otel-collector open-telemetry/opentelemetry-collector \
  --namespace observability \
  --create-namespace \
  -f values.yaml

Schritt 2: Collector konfigurieren¶

# values.yaml
mode: deployment
config:
  receivers:
    otlp:
      protocols:
        grpc:
          endpoint: 0.0.0.0:4317
        http:
          endpoint: 0.0.0.0:4318
  processors:
    batch:
      timeout: 5s
      send_batch_size: 1000
  exporters:
    otlp/tempo:
      endpoint: tempo.observability:4317
      tls:
        insecure: true
  service:
    pipelines:
      traces:
        receivers: [otlp]
        processors: [batch]
        exporters: [otlp/tempo]

Schritt 3: Anwendung instrumentieren¶

Für Python:

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporter

provider = TracerProvider()
exporter = OTLPSpanExporter(endpoint="otel-collector.observability:4317")
provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(exporter))
trace.set_tracer_provider(provider)

Schritt 4: Verifizierung¶

kubectl port-forward svc/grafana 3000:3000 -n observability
# Öffnen Sie Grafana → Explore → Tempo → suchen Sie nach Traces

Tipps¶

• Sampling: Für Produktion Tail-Based Sampling einstellen (1-10% Traces)
• Resource Detection: K8s Resource Detector für automatische Labels hinzufügen
• Kosten: OTel ist kostenlos, aber Backend Storage kostet Geld — Retention planen

Fazit¶

OpenTelemetry ist die Zukunft der Observability. Einmal instrumentieren, Backend jederzeit wechseln.