PC Slower Than It Used to Be?
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One free scan finds every outdated or missing driver and matches the right update for your exact hardware.Free scan · exact hardware matchUma stack local de observabilidade para aplicações Python e PHP pode usar OpenTelemetry para instrumentar os serviços, um OpenTelemetry Collector para receber e encaminhar a telemetria, Prometheus para métricas, Loki para logs e Grafana para consulta e visualização. Há uma ressalva importante: essa combinação ainda não armazena traces. Para chamar a arquitetura de completa nos três sinais, inclua também um backend de tracing e configure sua retenção e consulta.
O que cada componente faz
Os componentes não se conectam automaticamente só por estarem no mesmo arquivo Compose. É preciso instrumentar as aplicações, configurar os caminhos de ingestão e verificar cada sinal no destino correto.
- OpenTelemetry nos serviços Python e PHP: gera e exporta telemetria da aplicação. Defina um
service.nameestável para cada serviço; muitos backends dependem desse atributo para identificar a origem dos dados. - OpenTelemetry Collector: recebe, processa e exporta telemetria. Sua configuração precisa declarar receivers, processors, exporters e pipelines em
service.pipelines. - Prometheus: coleta métricas por scrape de um endpoint Prometheus ou por outra rota OTLP que esteja documentada e configurada para as versões escolhidas.
- Loki: recebe e armazena logs. Um caminho documentado é enviar logs OTLP ao Collector e encaminhá-los ao Loki; Grafana Alloy também aparece na configuração Compose recomendada pela documentação do Loki para coleta e envio de logs.
- Grafana: oferece a interface para explorar os dados dos backends configurados. No tutorial da Grafana Labs para Collector e Loki, a interface é acessada em
localhost:3000; um Compose personalizado pode usar outra porta.
Defina primeiro o escopo dos três sinais
Prometheus e Loki resolvem caminhos distintos: métricas e logs, respectivamente. Traces são um terceiro sinal e precisam de armazenamento e consulta próprios. Sem um backend de traces conectado e configurado, a arquitetura pode demonstrar métricas e logs, mas não oferece retenção nem consulta de traces. Decida esse escopo antes de instrumentar; não trate a mera exportação de traces pelo Collector como prova de que eles estão armazenados.
| Sinal | Caminho local | O que confirmar |
|---|---|---|
| Métricas | Aplicação instrumentada → endpoint Prometheus coletado por Prometheus, ou rota OTLP configurada | Qual componente inicia o scrape ou recebe OTLP, qual endpoint expõe os dados e se as métricas podem ser consultadas. |
| Logs | Aplicação ou coletor de logs → Collector/Alloy → Loki → Grafana | Qual componente coleta os logs, qual pipeline os encaminha e se entradas aparecem no Loki. |
| Traces | Aplicação → Collector → backend de traces escolhido | O backend, a consulta e a retenção. Sem esses itens, traces não estão cobertos ponta a ponta. |
Escolha o transporte OTLP por linguagem
OTLP é a fronteira de transporte comum entre as aplicações e o Collector, mas protocolo, endpoint, porta e dependências precisam corresponder nos dois lados. A documentação de exportação do OpenTelemetry para Python descreve OTLP sobre HTTP/protobuf e gRPC. O exemplo de receiver do Collector nessa documentação escuta gRPC em 0.0.0.0:4317 e HTTP em 0.0.0.0:4318; são portas daquele exemplo, não valores universais para qualquer Compose.
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Python
Escolha o exporter OTLP e o protocolo que o receiver do Collector aceita. Como alternativa para métricas, o Python oferece PrometheusMetricReader, que inicia um endpoint HTTP de métricas para coleta por Prometheus ou por um Collector com Prometheus receiver. Nesse modelo, deixe explícito qual serviço inicia o scrape e qual endereço a aplicação expõe.
PHP
Para exportação OTLP via HTTP, a documentação do OpenTelemetry para PHP indica o pacote open-telemetry/exporter-otlp e uma implementação de cliente HTTP compatível com PSR. O caminho gRPC também requer open-telemetry/transport-grpc e a extensão PHP grpc. Essas dependências afetam a imagem PHP e o build da aplicação, então confirme que estão disponíveis no ambiente do container antes de apontar o exporter ao Collector.
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Instrumentação automática e manual
Comece pela instrumentação automática quando a biblioteca ou o framework usado pelo serviço for suportado pela versão adotada. Complete as lacunas com spans e métricas manuais. Sem saber quais frameworks e versões as aplicações usam, não é possível garantir cobertura automática específica; valide cada integração antes de depender dela.
Configure o Collector como roteador, não como destino implícito
O Collector é um ponto central para receber, processar e exportar telemetria, mas instalar o container não liga os serviços aos backends. Descreva os receivers, processors e exporters necessários e associe-os a pipelines separados por sinal. O receiver OTLP deve aceitar os protocolos efetivamente usados pelas aplicações; os exporters devem apontar para os destinos presentes no Compose.
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- Faça cada serviço enviar ao endereço do Collector que é alcançável pela rede Compose, usando o protocolo e a porta configurados no receiver.
- Crie pipelines de traces, métricas e logs somente para os sinais que serão tratados. Conecte cada pipeline ao exporter correspondente.
- Se o Collector expõe métricas para scrape, configure Prometheus para coletar aquele endpoint. Se a aplicação usa
PrometheusMetricReader, configure o scrape para o endpoint da aplicação. Não misture os dois modelos sem definir quem expõe os dados e quem os coleta. - Não use um exporter de depuração como se fosse o destino final: o exporter
debugdo exemplo Python escreve telemetria no console. Troque-o pelo exporter compatível com o backend que realmente está em execução.
Monte e inicie o ambiente Compose
Organize o arquivo Compose em torno dos processos que realmente participam do fluxo: serviços Python e PHP, Collector, Prometheus, Loki e Grafana; acrescente o backend de traces se o objetivo for cobrir os três sinais. Os serviços precisam compartilhar uma rede que permita alcançar seus destinos pelo nome e porta configurados. As imagens, versões, volumes e configurações devem ser escolhidos e fixados para o ambiente usado; não há uma combinação universal de versões que possa ser inferida apenas pela arquitetura.
- Prepare as aplicações. Inclua os exporters e dependências apropriados, configure um nome de serviço estável em cada recurso OpenTelemetry e escolha HTTP/protobuf ou gRPC por aplicação.
- Prepare a configuração do Collector. Declare receivers, processors, exporters e pipelines para cada sinal. Confira que os endpoints e protocolos coincidem com os das aplicações e dos destinos.
- Prepare os backends. Configure o scrape de métricas do Prometheus e a ingestão de logs do Loki. Para traces, configure um backend de tracing separado; não suponha que Prometheus ou Loki o substituam.
- Suba os serviços. Execute
docker compose up -de confira o estado comdocker compose ps. Containers em execução não comprovam que a telemetria chegou ao destino. - Verifique a ingestão. Consulte os logs do Collector e dos backends, confira a prontidão dos serviços e procure dados consultáveis em cada destino. A instalação Compose documentada para Loki inclui Loki, Grafana e Alloy, e descreve endpoints de readiness e métricas; use os endpoints correspondentes à configuração escolhida, pois não são garantia para todo Compose personalizado.
- Valide o caminho ponta a ponta. Gere tráfego nas aplicações e confirme separadamente métricas no Prometheus, logs no Loki/Grafana e, se configurados, traces no backend de tracing.
Escolhas que mudam a arquitetura
| Decisão | Alternativas | Critérios práticos |
|---|---|---|
| Transporte da aplicação ao Collector | OTLP HTTP/protobuf ou gRPC | Suporte das bibliotecas, dependências nativas, rede, endpoint e consistência entre linguagens. Para o exemplo de exportação gRPC em PHP, considere também o transporte e a extensão PHP exigidos. |
| Coleta de métricas | Endpoint de scrape Prometheus, como o iniciado por PrometheusMetricReader, ou uma rota OTLP documentada e suportada |
Quem faz o scrape, quem expõe o endpoint, quais portas precisam estar acessíveis e como a versão adotada configura a coleta. |
| Ingestão de logs | Collector recebendo OTLP e encaminhando ao Loki, ou Alloy no fluxo de coleta | Se os logs vêm da instrumentação da aplicação, de stdout ou de arquivos; quais transformações são necessárias e onde manter a configuração central. Os exemplos documentados não estabelecem uma comparação de desempenho entre as opções. |
| Retenção e consulta de traces | Adicionar um backend de traces ou declarar que traces ficam fora do escopo | Armazenamento, duração da retenção, recursos de consulta e correlação com logs e métricas. O caminho Loki/Collector descrito aqui não escolhe esse backend. |
| Exporter de sistema externo | Integração oficial ou exporter mantido por terceiros | Procedência, manutenção, compatibilidade, atualizações, permissões e exposição de rede. O projeto Prometheus distingue integrações oficiais de terceiros e não verifica todos os exporters externos. |
Evite problemas comuns de dados e operação
Labels de alta cardinalidade
Mantenha controlada a cardinalidade dos labels de métricas. IDs de usuário, URLs irrestritas e outros valores que variam muito não devem virar labels por padrão: avalie deliberadamente o efeito sobre o armazenamento e a consulta antes de adicioná-los.
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Dados sensíveis
Telemetria pode carregar atributos sensíveis. Minimize os dados no SDK e filtre-os no Collector conforme necessário. Não registre segredos, tokens nem dados pessoais sem uma necessidade definida e controles adequados; a arquitetura técnica, por si só, não estabelece uma política jurídica de tratamento.
Ambiente local não equivale a produção
Um Compose de demonstração ajuda a validar instrumentação e roteamento local, mas não define dimensionamento nem alta disponibilidade. Antes de usá-lo em produção, decida armazenamento persistente, retenção, autenticação, exposição de portas, cópias de segurança e política de atualização. Os exemplos de portas e acesso local descritos acima pertencem aos exemplos citados, não a todo deploy.
Quick Recap
Best Value
- 5-in-1 Connectivity: Equipped with a 4K HDMI port, a 5 Gbps USB-C data port, two 5 Gbps USB-A ports, and a USB C 100W PD-IN port. Note: The USB C 100W PD-IN port supports only charging and does not support data transfer devices such as headphones or speakers.
- Powerful Pass-Through Charging: Supports up to 85W pass-through charging so you can power up your laptop while you use the hub. Note: Pass-through charging requires a charger (not included). Note: To achieve full power for iPad, we recommend using a 45W wall charger.
- Transfer Files in Seconds: Move files to and from your laptop at speeds of up to 5 Gbps via the USB-C and USB-A data ports. Note: The USB C 5Gbps Data port does not support video output.
- HD Display: Connect to the HDMI port to stream or mirror content to an external monitor in resolutions of up to 4K@30Hz. Note: The USB-C ports do not support video output.
- What You Get: Anker 332 USB-C Hub (5-in-1), welcome guide, our worry-free 18-month warranty, and friendly customer service.
Como saber se a stack está funcionando
- Python e PHP iniciam sem erros de dependência e usam nomes de serviço identificáveis.
- O protocolo, o endpoint e a porta de cada exporter coincidem com um receiver ativo no Collector.
- Os pipelines do Collector encaminham os sinais aos exporters configurados, sem depender do exporter de console para armazenar dados.
- Prometheus consegue consultar métricas coletadas e Loki contém logs gerados durante o teste.
- Traces só são considerados disponíveis quando há um backend configurado e uma consulta confirma sua chegada.
- Grafana consulta as fontes de dados que foram configuradas; a presença da interface não comprova ingestão nos backends.
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