第10章分散トレーシング

分散トレーシングを使用すると、分散システムのアプリケーション間で実行されるトランザクションの進捗を追跡できます。マイクロサービスのアーキテクチャーでは、トレーシングはサービス間のトランザクションの進捗を追跡します。トレースデータは、アプリケーションのパフォーマンスを監視し、ターゲットシステムおよびエンドユーザーアプリケーションの問題を調べるのに役立ちます。

AMQ Streams では、トレーシングによってメッセージのエンドツーエンドの追跡が容易になります。これは、ソースシステムから Kafka、さらに Kafka からターゲットシステムおよびアプリケーションへのメッセージの追跡です。これは、Grafana ダッシュボードで表示できるメトリクスやコンポーネントロガーを補います。

AMQ Streams によるトレーシングのサポート方法

トレーシングのサポートは、以下のコンポーネントに組み込まれています。

Kafka Connect (Source2Image がサポートされる Kafka Connect を含む)
MirrorMaker
MirrorMaker 2.0
AMQ Streams Kafka Bridge

カスタムリソースのテンプレート設定プロパティーを使用して、これらのコンポーネントのトレーシングを有効化および設定します。

Kafka プロデューサー、コンシューマー、および Kafka Streams API アプリケーションでトレーシングを有効にするには、AMQ Streams に含まれる OpenTracing Apache Kafka Client Instrumentation ライブラリーを使用してアプリケーションコードを インストルメント化 します。インストルメント化されると、クライアントはメッセージのトレースデータを生成します (メッセージの作成時やログへのオフセットの書き込み時など)。

トレースは、サンプリングストラテジーに従いサンプル化され、Jaeger ユーザーインターフェースで可視化されます。

注記

トレーシングは Kafka ブローカーではサポートされません。

AMQ Streams 以外のアプリケーションおよびシステムにトレーシングを設定する方法については、本章の対象外となります。この件についての詳細は、OpenTracing ドキュメントを参照し、「inject and extrac」を検索してください。

手順の概要

AMQ Streams のトレーシングを設定するには、以下の手順を順番に行います。

クライアントのトレーシングを設定します。
- Kafka クライアントの Jaeger トレーサーを初期化します。
トレーサーでクライアントをインストルメント化します。
- プロデューサーおよびコンシューマーをトレーシング用にインストルメント化します。
- Kafka Streams アプリケーションをトレーシング用にインストルメント化します。
MirrorMaker、Kafka Connect、Kafka Bridge のトレーシングを設定します。

前提条件

Jaeger バックエンドコンポーネントが OpenShift クラスターにデプロイされている必要があります。デプロイメント手順の詳細は、Jaeger デプロイメントのドキュメントを参照してください。

10.1. OpenTracing および Jaeger の概要
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AMQ Streams では OpenTracing および Jaeger プロジェクトが使用されます。

OpenTracing は、トレーシングまたは監視システムに依存しない API 仕様です。

OpenTracing API は、アプリケーションコードを インストルメント化 するために使用されます。
インストルメント化されたアプリケーションは、分散システム全体で個別のトランザクションの トレース を生成します。
トレースは、特定の作業単位を定義する スパン で構成されます。

Jaeger はマイクロサービスベースの分散システムのトレーシングシステムです。

Jaeger は OpenTracing API を実装し、インストルメント化のクライアントライブラリーを提供します。
Jaeger ユーザーインターフェースを使用すると、トレースデータをクエリー、フィルター、および分析できます。

The Jaeger user interface showing a simple query

その他のリソース

10.2. Kafka クライアントのトレーシング設定
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Jaeger トレーサーを初期化し、分散トレーシング用にクライアントアプリケーションをインストルメント化します。

10.2.1. Kafka クライアント用の Jaeger トレーサーの初期化
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一連のトレーシング環境変数を使用して、Jaeger トレーサーを設定および初期化します。

手順

各クライアントアプリケーションで以下を行います。

Jaeger の Maven 依存関係をクライアントアプリケーションの pom.xml ファイルに追加します。

<dependency>
    <groupId>io.jaegertracing</groupId>
    <artifactId>jaeger-client</artifactId>
    <version>1.1.0.redhat-00002</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>io.jaegertracing</groupId>
    <artifactId>jaeger-client</artifactId>
    <version>1.1.0.redhat-00002</version>
</dependency>

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トレーシング環境変数を使用して Jaeger トレーサーの設定を定義します。
2. で定義した環境変数から、Jaeger トレーサーを作成します。
```
Tracer tracer = Configuration.fromEnv().getTracer();
```
```
Tracer tracer = Configuration.fromEnv().getTracer();
```
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注記
別の Jaeger トレーサーの初期化方法については、Java OpenTracing ライブラリーのドキュメントを参照してください。
Jaeger トレーサーをグローバルトレーサーとして登録します。
```
GlobalTracer.register(tracer);
```
```
GlobalTracer.register(tracer);
```
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これで、Jaeger トレーサーはクライアントアプリケーションが使用できるように初期化されました。

10.2.2. トレーシングの環境変数
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ここに示す環境変数は、Kafka クライアントに Jaeger トレーサーを設定するときに使用します。

注記

トレーシング環境変数は Jaeger プロジェクトの一部で、変更される場合があります。最新の環境変数については、Jaeger ドキュメントを参照してください。

Expand

プロパティー	必要性	説明
`JAEGER_SERVICE_NAME`	必要	Jaeger トレーサーサービスの名前。
`JAEGER_AGENT_HOST`	不要	UDP (User Datagram Protocol) を介した `jaeger-agent` との通信のためのホスト名。
`JAEGER_AGENT_PORT`	不要	UDP を介した `jaeger-agent` との通信に使用されるポート。
`JAEGER_ENDPOINT`	不要	`traces` エンドポイント。クライアントアプリケーションが `jaeger-agent` を迂回し、`jaeger-collector` に直接接続する場合にのみ、この変数を定義します。
`JAEGER_AUTH_TOKEN`	不要	エンドポイントに bearer トークンとして送信する認証トークン。
`JAEGER_USER`	不要	Basic 認証を使用する場合にエンドポイントに送信するユーザー名。
`JAEGER_PASSWORD`	不要	Basic 認証を使用する場合にエンドポイントに送信するパスワード。
`JAEGER_PROPAGATION`	不要	トレースコンテキストの伝播に使用するカンマ区切りの形式リスト。デフォルトは標準の Jaeger 形式です。有効な値は `jaeger`、`b3`、および `w3c` です。
`JAEGER_REPORTER_LOG_SPANS`	不要	レポーターがスパンも記録する必要があるかどうかを示します。
`JAEGER_REPORTER_MAX_QUEUE_SIZE`	不要	レポーターの最大キューサイズ。
`JAEGER_REPORTER_FLUSH_INTERVAL`	不要	レポーターのフラッシュ間隔 (ミリ秒単位)。Jaeger レポーターがスパンバッチをフラッシュする頻度を定義します。
`JAEGER_SAMPLER_TYPE`	不要	クライアントトレースに使用するサンプリングストラテジー。 Constant Probabilistic Rate Limiting Remote (デフォルト) すべてのトレースをサンプリングするには、Constant サンプリングストラテジーを使用し、パラメーターを 1 にします。詳細は、Jaeger ドキュメントを参照してください。
`JAEGER_SAMPLER_PARAM`	不要	サンプラーのパラメーター (数値)。
`JAEGER_SAMPLER_MANAGER_HOST_PORT`	不要	リモートサンプリングストラテジーを選択する場合に使用するホスト名およびポート。
`JAEGER_TAGS`	不要	報告されたすべてのスパンに追加されるトレーサーレベルのタグのカンマ区切りリスト。この値に `${envVarName:default}` 形式を使用して環境変数を参照することもできます。`:default` は任意の設定で、環境変数が見つからない場合に使用する値を特定します。

その他のリソース

「Kafka クライアント用の Jaeger トレーサーの初期化」

10.3. トレーサーでの Kafka クライアントのインストルメント化
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Kafka プロデューサーとコンシューマークライアント、および Kafka Streams API アプリケーションを分散トレーシング用にインストルメント化します。

10.3.1. トレーシングのための Kafka プロデューサーおよびコンシューマーのインストルメント化
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Decorator パターンまたは Interceptor を使用して、Java プロデューサーおよびコンシューマーアプリケーションコードをトレーシング用にインストルメント化します。

手順

各プロデューサーおよびコンシューマーアプリケーションのアプリケーションコードで以下を行います。

OpenTracing の Maven 依存関係を、プロデューサーまたはコンシューマーの pom.xml ファイルに追加します。

<dependency>
    <groupId>io.opentracing.contrib</groupId>
    <artifactId>opentracing-kafka-client</artifactId>
    <version>0.1.15.redhat-00001</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>io.opentracing.contrib</groupId>
    <artifactId>opentracing-kafka-client</artifactId>
    <version>0.1.15.redhat-00001</version>
</dependency>

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Decorator パターンまたは Interceptor のいずれかを使用して、クライアントアプリケーションコードをインストルメント化します。

Decorator パターンを使用する場合は以下を行います。

// Create an instance of the KafkaProducer:
KafkaProducer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<>(senderProps);

// Create an instance of the TracingKafkaProducer:
TracingKafkaProducer<Integer, String> tracingProducer = new TracingKafkaProducer<>(producer,
        tracer);

// Send:
tracingProducer.send(...);

// Create an instance of the KafkaConsumer:
KafkaConsumer<Integer, String> consumer = new KafkaConsumer<>(consumerProps);

// Create an instance of the TracingKafkaConsumer:
TracingKafkaConsumer<Integer, String> tracingConsumer = new TracingKafkaConsumer<>(consumer,
        tracer);

// Subscribe:
tracingConsumer.subscribe(Collections.singletonList("messages"));

// Get messages:
ConsumerRecords<Integer, String> records = tracingConsumer.poll(1000);

// Retrieve SpanContext from polled record (consumer side):
ConsumerRecord<Integer, String> record = ...
SpanContext spanContext = TracingKafkaUtils.extractSpanContext(record.headers(), tracer);

// Create an instance of the KafkaProducer:
KafkaProducer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<>(senderProps);

// Create an instance of the TracingKafkaProducer:
TracingKafkaProducer<Integer, String> tracingProducer = new TracingKafkaProducer<>(producer,
        tracer);

// Send:
tracingProducer.send(...);

// Create an instance of the KafkaConsumer:
KafkaConsumer<Integer, String> consumer = new KafkaConsumer<>(consumerProps);

// Create an instance of the TracingKafkaConsumer:
TracingKafkaConsumer<Integer, String> tracingConsumer = new TracingKafkaConsumer<>(consumer,
        tracer);

// Subscribe:
tracingConsumer.subscribe(Collections.singletonList("messages"));

// Get messages:
ConsumerRecords<Integer, String> records = tracingConsumer.poll(1000);

// Retrieve SpanContext from polled record (consumer side):
ConsumerRecord<Integer, String> record = ...
SpanContext spanContext = TracingKafkaUtils.extractSpanContext(record.headers(), tracer);

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インターセプターを使用する場合は以下を使用します。

// Register the tracer with GlobalTracer:
GlobalTracer.register(tracer);

// Add the TracingProducerInterceptor to the sender properties:
senderProps.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,
          TracingProducerInterceptor.class.getName());

// Create an instance of the KafkaProducer:
KafkaProducer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<>(senderProps);

// Send:
producer.send(...);

// Add the TracingConsumerInterceptor to the consumer properties:
consumerProps.put(ConsumerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,
          TracingConsumerInterceptor.class.getName());

// Create an instance of the KafkaConsumer:
KafkaConsumer<Integer, String> consumer = new KafkaConsumer<>(consumerProps);

// Subscribe:
consumer.subscribe(Collections.singletonList("messages"));

// Get messages:
ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(1000);

// Retrieve the SpanContext from a polled message (consumer side):
ConsumerRecord<Integer, String> record = ...
SpanContext spanContext = TracingKafkaUtils.extractSpanContext(record.headers(), tracer);

// Register the tracer with GlobalTracer:
GlobalTracer.register(tracer);

// Add the TracingProducerInterceptor to the sender properties:
senderProps.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,
          TracingProducerInterceptor.class.getName());

// Create an instance of the KafkaProducer:
KafkaProducer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<>(senderProps);

// Send:
producer.send(...);

// Add the TracingConsumerInterceptor to the consumer properties:
consumerProps.put(ConsumerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,
          TracingConsumerInterceptor.class.getName());

// Create an instance of the KafkaConsumer:
KafkaConsumer<Integer, String> consumer = new KafkaConsumer<>(consumerProps);

// Subscribe:
consumer.subscribe(Collections.singletonList("messages"));

// Get messages:
ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(1000);

// Retrieve the SpanContext from a polled message (consumer side):
ConsumerRecord<Integer, String> record = ...
SpanContext spanContext = TracingKafkaUtils.extractSpanContext(record.headers(), tracer);

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10.3.1.1. Decorator パターンのカスタムスパン名
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スパン は Jaeger の論理作業単位で、操作名、開始時間、および期間が含まれます。

Decorator パターンを使用してプロデューサーおよびコンシューマーの各アプリケーションをインストルメント化する場合、TracingKafkaProducer および TracingKafkaConsumer オブジェクトの作成時に BiFunction オブジェクトを追加の引数として渡すと、カスタムスパン名を定義できます。OpenTracing の Apache Kafka Client Instrumentation ライブラリーには、複数の組み込みスパン名が含まれています。

例: カスタムスパン名を使用した Decorator パターンでのクライアントアプリケーションコードのインストルメント化

// Create a BiFunction for the KafkaProducer that operates on (String operationName, ProducerRecord consumerRecord) and returns a String to be used as the name:

BiFunction<String, ProducerRecord, String> producerSpanNameProvider =
    (operationName, producerRecord) -> "CUSTOM_PRODUCER_NAME";

// Create an instance of the KafkaProducer:
KafkaProducer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<>(senderProps);

// Create an instance of the TracingKafkaProducer
TracingKafkaProducer<Integer, String> tracingProducer = new TracingKafkaProducer<>(producer,
        tracer,
        producerSpanNameProvider);

// Spans created by the tracingProducer will now have "CUSTOM_PRODUCER_NAME" as the span name.

// Create a BiFunction for the KafkaConsumer that operates on (String operationName, ConsumerRecord consumerRecord) and returns a String to be used as the name:

BiFunction<String, ConsumerRecord, String> consumerSpanNameProvider =
    (operationName, consumerRecord) -> operationName.toUpperCase();

// Create an instance of the KafkaConsumer:
KafkaConsumer<Integer, String> consumer = new KafkaConsumer<>(consumerProps);

// Create an instance of the TracingKafkaConsumer, passing in the consumerSpanNameProvider BiFunction:

TracingKafkaConsumer<Integer, String> tracingConsumer = new TracingKafkaConsumer<>(consumer,
        tracer,
        consumerSpanNameProvider);

// Spans created by the tracingConsumer will have the operation name as the span name, in upper-case.
// "receive" -> "RECEIVE"

// Create a BiFunction for the KafkaProducer that operates on (String operationName, ProducerRecord consumerRecord) and returns a String to be used as the name:

BiFunction<String, ProducerRecord, String> producerSpanNameProvider =
    (operationName, producerRecord) -> "CUSTOM_PRODUCER_NAME";

// Create an instance of the KafkaProducer:
KafkaProducer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<>(senderProps);

// Create an instance of the TracingKafkaProducer
TracingKafkaProducer<Integer, String> tracingProducer = new TracingKafkaProducer<>(producer,
        tracer,
        producerSpanNameProvider);

// Spans created by the tracingProducer will now have "CUSTOM_PRODUCER_NAME" as the span name.

// Create a BiFunction for the KafkaConsumer that operates on (String operationName, ConsumerRecord consumerRecord) and returns a String to be used as the name:

BiFunction<String, ConsumerRecord, String> consumerSpanNameProvider =
    (operationName, consumerRecord) -> operationName.toUpperCase();

// Create an instance of the KafkaConsumer:
KafkaConsumer<Integer, String> consumer = new KafkaConsumer<>(consumerProps);

// Create an instance of the TracingKafkaConsumer, passing in the consumerSpanNameProvider BiFunction:

TracingKafkaConsumer<Integer, String> tracingConsumer = new TracingKafkaConsumer<>(consumer,
        tracer,
        consumerSpanNameProvider);

// Spans created by the tracingConsumer will have the operation name as the span name, in upper-case.
// "receive" -> "RECEIVE"

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10.3.1.2. ビルトインスパン名
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カスタムスパン名を定義するとき、ClientSpanNameProvider クラスで以下の BiFunctions を使用できます。spanNameProvider の指定がない場合は、CONSUMER_OPERATION_NAME および PRODUCER_OPERATION_NAME が使用されます。

Expand

BiFunction	説明
`CONSUMER_OPERATION_NAME, PRODUCER_OPERATION_NAME`	`operationName` をスパン名として返します。コンシューマーには「receive」、プロデューサーには「send」を返します。
`CONSUMER_PREFIXED_OPERATION_NAME(String prefix), PRODUCER_PREFIXED_OPERATION_NAME(String prefix)`	`prefix` および `operationName` の文字列連結を返します。
`CONSUMER_TOPIC, PRODUCER_TOPIC`	メッセージの送信先または送信元となったトピックの名前を`(record.topic())` 形式で返します。
`PREFIXED_CONSUMER_TOPIC(String prefix), PREFIXED_PRODUCER_TOPIC(String prefix)`	`prefix` およびトピック名の文字列連結を `(record.topic())` 形式で返します。
`CONSUMER_OPERATION_NAME_TOPIC, PRODUCER_OPERATION_NAME_TOPIC`	操作名およびトピック名を `"operationName - record.topic()"` 形式で返します。
`CONSUMER_PREFIXED_OPERATION_NAME_TOPIC(String prefix), PRODUCER_PREFIXED_OPERATION_NAME_TOPIC(String prefix)`	`prefix` および `"operationName - record.topic()"` の文字列連結を返します。

10.3.2. Kafka Streams アプリケーションのトレーシングのインストルメント化
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本セクションでは、分散トレーシングのために Kafka Streams API アプリケーションをインストルメント化する方法を説明します。

手順

各 Kafka Streams API アプリケーションで以下を行います。

opentracing-kafka-streams 依存関係を、Kafka Streams API アプリケーションの pom.xml ファイルに追加します。

<dependency>
    <groupId>io.opentracing.contrib</groupId>
    <artifactId>opentracing-kafka-streams</artifactId>
    <version>0.1.15.redhat-00001</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>io.opentracing.contrib</groupId>
    <artifactId>opentracing-kafka-streams</artifactId>
    <version>0.1.15.redhat-00001</version>
</dependency>

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TracingKafkaClientSupplier サプライヤーインターフェースのインスタンスを作成します。
```
KafkaClientSupplier supplier = new TracingKafkaClientSupplier(tracer);
```
```
KafkaClientSupplier supplier = new TracingKafkaClientSupplier(tracer);
```
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サプライヤーインターフェースを KafkaStreams に提供します。

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), new StreamsConfig(config), supplier);
streams.start();

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), new StreamsConfig(config), supplier);
streams.start();

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10.4. MirrorMaker、Kafka Connect、および Kafka Bridge のトレーシング設定
リンクのコピー

分散トレーシングは、MirrorMaker、MirrorMaker 2.0、Kafka Connect (Source2Image がサポートされる Kafka Connect を含む)、および AMQ Streams Kafka Bridge でサポートされます。

MirrorMaker および MirrorMaker 2.0 でのトレーシング

MirrorMaker および MirrorMaker 2.0 では、メッセージはソースクラスターからターゲットクラスターにトレーシングされます。トレースデータは、MirrorMaker または MirrorMaker 2.0 コンポーネントを出入りするメッセージを記録します。

Kafka Connect でのトレーシング

Kafka Connect により生成および消費されるメッセージのみがトレーシングされます。Kafka Connect と外部システム間で送信されるメッセージをトレーシングするには、これらのシステムのコネクターでトレーシングを設定する必要があります。詳細は、「Kafka Connect の設定」を参照してください。

Kafka Bridge でのトレーシング

Kafka Bridge によって生成および消費されるメッセージがトレーシングされます。Kafka Bridge を介してメッセージを送受信するクライアントアプリケーションから受信する HTTP リクエストもトレーシングされます。エンドツーエンドのトレーシングを設定するために、HTTP クライアントでトレーシングを設定する必要があります。

10.4.1. MirrorMaker、Kafka Connect、および Kafka Bridge リソースでのトレーシングの有効化
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KafkaMirrorMaker、KafkaMirrorMaker2、KafkaConnect、KafkaConnectS2I、および KafkaBridge カスタムリソースの設定を更新して、リソースごとに Jaeger トレーサーサービスを指定および設定します。OpenShift クラスターでトレーシングが有効になっているリソースを更新すると、2 つのイベントがトリガーされます。

インターセプタークラスは、MirrorMaker、MirrorMaker 2.0、Kafka Connect、または AMQ Streams Kafka Bridge の統合されたコンシューマーおよびプロデューサーで更新されます。
MirrorMaker、MirrorMaker 2.0 および Kafka Connect では、リソースに定義されたトレーシング設定に基づいて、Jaeger トレーサーがトレーシングエージェントによって初期化されます。
Kafka Bridge では、リソースに定義されたトレーシング設定に基づいて、Jaeger トレーサーが Kafka Bridge によって初期化されます。

手順

各 KafkaMirrorMaker、KafkaMirrorMaker2、KafkaConnect、KafkaConnectS2I、および KafkaBridge リソースにこれらのステップを実行します。

spec.template プロパティーで、Jaeger トレーサーサービスを設定します。以下に例を示します。

Kafka Connect の Jaeger トレーサー設定

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaConnect
metadata:
  name: my-connect-cluster
spec:
  #...
  template:
    connectContainer: 
      env:
        - name: JAEGER_SERVICE_NAME
          value: my-jaeger-service
        - name: JAEGER_AGENT_HOST
          value: jaeger-agent-name
        - name: JAEGER_AGENT_PORT
          value: "6831"
  tracing: 
    type: jaeger
  #...

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaConnect
metadata:
  name: my-connect-cluster
spec:
  #...
  template:
    connectContainer:


      env:
        - name: JAEGER_SERVICE_NAME
          value: my-jaeger-service
        - name: JAEGER_AGENT_HOST
          value: jaeger-agent-name
        - name: JAEGER_AGENT_PORT
          value: "6831"
  tracing:


    type: jaeger
  #...

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MirrorMaker の Jaeger トレーサー設定

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaMirrorMaker
metadata:
  name: my-mirror-maker
spec:
  #...
  template:
    mirrorMakerContainer:
      env:
        - name: JAEGER_SERVICE_NAME
          value: my-jaeger-service
        - name: JAEGER_AGENT_HOST
          value: jaeger-agent-name
        - name: JAEGER_AGENT_PORT
          value: "6831"
  tracing:
    type: jaeger
#...

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaMirrorMaker
metadata:
  name: my-mirror-maker
spec:
  #...
  template:
    mirrorMakerContainer:
      env:
        - name: JAEGER_SERVICE_NAME
          value: my-jaeger-service
        - name: JAEGER_AGENT_HOST
          value: jaeger-agent-name
        - name: JAEGER_AGENT_PORT
          value: "6831"
  tracing:
    type: jaeger
#...

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MirrorMaker 2.0 の Jaeger トレーサー設定

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaMirrorMaker2
metadata:
  name: my-mm2-cluster
spec:
  #...
  template:
    connectContainer:
      env:
        - name: JAEGER_SERVICE_NAME
          value: my-jaeger-service
        - name: JAEGER_AGENT_HOST
          value: jaeger-agent-name
        - name: JAEGER_AGENT_PORT
          value: "6831"
  tracing:
    type: jaeger
#...

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaMirrorMaker2
metadata:
  name: my-mm2-cluster
spec:
  #...
  template:
    connectContainer:
      env:
        - name: JAEGER_SERVICE_NAME
          value: my-jaeger-service
        - name: JAEGER_AGENT_HOST
          value: jaeger-agent-name
        - name: JAEGER_AGENT_PORT
          value: "6831"
  tracing:
    type: jaeger
#...

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Kafka Bridge の Jaeger トレーサー設定

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaBridge
metadata:
  name: my-bridge
spec:
  #...
  template:
    bridgeContainer:
      env:
        - name: JAEGER_SERVICE_NAME
          value: my-jaeger-service
        - name: JAEGER_AGENT_HOST
          value: jaeger-agent-name
        - name: JAEGER_AGENT_PORT
          value: "6831"
  tracing:
    type: jaeger
#...

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaBridge
metadata:
  name: my-bridge
spec:
  #...
  template:
    bridgeContainer:
      env:
        - name: JAEGER_SERVICE_NAME
          value: my-jaeger-service
        - name: JAEGER_AGENT_HOST
          value: jaeger-agent-name
        - name: JAEGER_AGENT_PORT
          value: "6831"
  tracing:
    type: jaeger
#...

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1: トレーシング環境変数をテンプレートの設定プロパティーとして使用します。
2: spec.tracing.type プロパティーを jaeger に設定します。

リソースを作成または更新します。
```
oc apply -f your-file
```
```
oc apply -f your-file
```
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第10章分散トレーシング

AMQ Streams によるトレーシングのサポート方法

手順の概要

10.1. OpenTracing および Jaeger の概要
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10.2. Kafka クライアントのトレーシング設定
リンクのコピー

10.2.1. Kafka クライアント用の Jaeger トレーサーの初期化
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10.2.2. トレーシングの環境変数
リンクのコピー

10.3. トレーサーでの Kafka クライアントのインストルメント化
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10.3.1. トレーシングのための Kafka プロデューサーおよびコンシューマーのインストルメント化
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10.3.1.1. Decorator パターンのカスタムスパン名
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10.3.1.2. ビルトインスパン名
リンクのコピー

10.3.2. Kafka Streams アプリケーションのトレーシングのインストルメント化
リンクのコピー

10.4. MirrorMaker、Kafka Connect、および Kafka Bridge のトレーシング設定
リンクのコピー

10.4.1. MirrorMaker、Kafka Connect、および Kafka Bridge リソースでのトレーシングの有効化
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詳細情報

試用、購入および販売

コミュニティー

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多様性を受け入れるオープンソースの強化

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第10章 分散トレーシング

AMQ Streams によるトレーシングのサポート方法

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第10章分散トレーシング

10.1. OpenTracing および Jaeger の概要
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10.2. Kafka クライアントのトレーシング設定
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10.2.1. Kafka クライアント用の Jaeger トレーサーの初期化
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10.2.2. トレーシングの環境変数
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10.3. トレーサーでの Kafka クライアントのインストルメント化
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10.3.1. トレーシングのための Kafka プロデューサーおよびコンシューマーのインストルメント化
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10.3.1.1. Decorator パターンのカスタムスパン名
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10.3.1.2. ビルトインスパン名
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10.3.2. Kafka Streams アプリケーションのトレーシングのインストルメント化
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10.4. MirrorMaker、Kafka Connect、および Kafka Bridge のトレーシング設定
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10.4.1. MirrorMaker、Kafka Connect、および Kafka Bridge リソースでのトレーシングの有効化
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