distributed-tracing
/distributed-tracing
Wdraża rozproszone śledzenie z Jaegerem i Tempo, aby śledzić żądania między mikroserwisami i znajdować wąskie gardła wydajności.
- Autor
- wshobson ↗
- Repozytorium
- agents ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 17.10.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 2
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 17.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.
Co robi i kiedy
Wdraża rozproszone śledzenie z Jaegerem i Tempo, aby śledzić żądania między mikroserwisami i znajdować wąskie gardła wydajności.
Oryginalny opis (EN)
Implement distributed tracing with Jaeger and Tempo to track requests across microservices and identify performance bottlenecks. Use when debugging microservices, analyzing request flows, or implementing observability for distributed systems.
Jak działa
- Purpose
- When to Use
- Detailed patterns and worked examples
- Best Practices
- Integration with Logging
- Troubleshooting
- Related Skills
Podgląd SKILL.md
---
name: distributed-tracing
description: Implement distributed tracing with Jaeger and Tempo to track requests across microservices and identify performance bottlenecks. Use when debugging microservices, analyzing request flows, or implementing observability for distributed systems.
---
# Distributed Tracing
Implement distributed tracing with Jaeger and Tempo for request flow visibility across microservices.
## Purpose
Track requests across distributed systems to understand latency, dependencies, and failure points.
## When to Use
- Debug latency issues
- Understand service dependencies
- Identify bottlenecks
- Trace error propagation
- Analyze request paths
## Detailed patterns and worked examples
Detailed pattern documentation lives in `references/details.md`. Read that file when the navigation tier above is insufficient.
## Best Practices
1. **Sample appropriately** (1-10% in production)
2. **Add meaningful tags** (user_id, request_id)
3. **Propagate context** across all service boundaries
4. **Log exceptions** in spans
5. **Use consistent naming** for operations
6. **Monitor tracing overhead** (<1% CPU impact)
7. **Set up alerts** for trace errors
8. **Implement distributed context** (baggage)
9. **Use span events** for important milestones
10. **Document instrumentation** standards
## Integration with Logging
### Correlated Logs
```python
import logging
from opentelemetry import trace
logger = logging.getLogger(__name__)
def process_request():
span = trace.get_current_span()
trace_id = span.get_span_context().trace_id
logger.info(
"Processing request",
extra={"trace_id": format(trace_id, '032x')}
)
```
## Troubleshooting
**No traces appearing:**
- Check collector endpoint
- Verify network connectivity
- Check sampling configuration
- Review application logs
**High latency overhead:**
- Reduce sampling rate
- Use batch span processor
- Check exporter configuration
## Related Skills
- `prometheus-configuration` - For metrics
- `grafana-dashboards` - For visualization
- `slo-implementation` - For latency SLOs
Pliki w paczce (2)
- SKILL.md 2 KB
- references/details.md 8 KB
Wersje
| Repozytorium | Wynik | Licencja |
|---|---|---|
| Ta strona · wshobson/agents | 100 | MIT |
| rootcastleco/rei-skills | 100 | MIT |
| rmyndharis/antigravity-skills | 100 | MIT |
| HermeticOrmus/LibreUIUX-Claude-Code | 100 | MIT |
| agent-skills-hub/agent-skills-hub | 100 | MIT |
| Amey-Thakur/AI-SKILLS | 90 | MIT |
| arjunprabhulal/devops-skills | 90 | MIT |
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 0337526e2a21 (skrót SHA-256 całej paczki)
Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 100jaeger
Zbiera, przechowuje i wizualizuje rozproszone ślady w Jaeger v2, aby śledzić żądania w mikroserwisach i znajdować wąskie gardła opóźnień, z OpenTelemetry, Elasticsearch lub OpenSearch i samplingiem. - 100sentry-performance-tracing
Konfiguruje w Sentry monitoring wydajności i śledzenie rozproszone, w tym śledzenie żądań i wydajności aplikacji. - 100python-observability
Dodaje logowanie strukturalne, metryki i śledzenie rozproszone w Pythonie, co ułatwia diagnozowanie systemów produkcyjnych. - 95observability
Wdraża OpenTelemetry, śledzenie rozproszone, logi strukturalne i metryki w Prometheus, Grafanie lub Datadog. - 100distributed-tracing-with-tempo-and-jaeger
Prowadzi przez konfigurację Grafana Tempo lub Jaegera jako backendu śledzenia: wybór storage i retencji, próbkowanie head-based i tail-based oraz powiązanie trace z logami i metrykami. - 100agent-observability-engineer
Wspiera obserwowalność: OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, śledzenie rozproszone, projekt SLO i alerty przy diagnozowaniu problemów produkcyjnych.