Jaeger – трейсинг для микросервисов
Помогает отслеживать выполнение запросов через распределенную систему, анализировать задержки и находить узкие места.
⚡ Когда использовать? ✅ Отладка микросервисов – видимость полного пути запроса ✅ Анализ производительности – выявление узких мест в API и БД ✅ Трассировка ошибок – обнаружение проблемных вызовов
👨💻 Пример для AI Product Manager: Запросы в AI-сервис обрабатываются с задержками. В Jaeger увидили, что ML отвечает с 30с вместо 50мс
📝 5 шагов внедрения: 1️⃣ Определить сервисы (DevOps, Backend) 2️⃣ Настроить агентов (DevOps) 3️⃣ Визуализировать трассировки (Backend, AI PM) 4️⃣ Настроить алерты (DevOps, SRE) 5️⃣ Тестирование (QA, DevOps)
🛠 Сравнение с аналогами 🔹 Zipkin → проще для старта, но менее гибкий 🔹 OpenTelemetry → универсальнее, но сложнее в настройке 🔹 AWS X-Ray → идеален, если всё в AWS 🔹 Datadog/New Relic → мощнее, но за деньги #devopstool
Впервые опубликовано: @ai_ossresearch.
Методология
Методология одной книгой
Как Product Owner ведёт запрос бизнеса от первого письма до результата, который можно показать: пять стадий, у каждой понятный выход. Оставьте почту, и я пришлю книгу.
Читать дальше
- CodeAbra/iai-personal-memory-engine
Тоже пусть тут лежит, это знакомый из Threads разрабатывает. Больше про разграничение персональных контекстов агента
- OpenObserve - открытая observability-платформа для логов, метрик, трейсов и RUM
Условный Elasticsearch/Datadog, только в разы дешевле по хранению и разворачивается одним бинарником.
- Headlong - OpenSource автономный AI-агент с постоянной рефлексией
Очень прожорливая штука по токенам, в авторах там мегакрутые чуваки (Konwinski - Perplexity & Co) - работает в фоне, а не только по запросу - сам выбирает, о чём думать и что…