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搜索 OpenTelemetry ，共找到 45 条记录

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Azure 监控遥测导出器

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sickn33/agentic-awesome-skills

用于 Python 的低层 OpenTelemetry 导出器，可将跟踪、指标和日志发送到 Azure Application Insights，支持自定义管道、采样、Azure AD 认证和离线存储。

Python Azure 监控遥测集成

azure-monitor-opentelemetry-py

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使用 OpenTelemetry 自动埋点为 Python 应用一键接入 Azure Monitor Application Insights，支持 Flask、Django、FastAPI、自定义链路追踪、指标、日志、采样与 Azure AD 认证。

Azure 监控 OpenTelemetry 集成

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面向 Node.js/TypeScript 应用的 Azure Monitor OpenTelemetry 接入指南，实现分布式链路追踪、自定义指标与日志采集。涵盖自动埋点、ESM 加载器、采样配置、导出器及手动 Provider 搭建。

分布式链路追踪

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使用 Jaeger 和 Tempo 实现分布式追踪，可视化微服务请求流程。配置 OpenTelemetry SDK 和导出器以诊断延迟和错误。确保上下文传播安全，不记录敏感数据。验证追踪跨度并选择采样策略，用于生产环境可观测性。

Go语言gRPC服务开发指南

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本指南提供了使用Go语言开发生产级gRPC微服务的全面指南。涵盖了使用Protobuf和Buf进行API合同标准化、通过mTLS实现服务间安全通信，以及集成OpenTelemetry进行深度可观测性的最佳实践。适用于构建高性能、高可靠性的内部API。

企业可观测性工程师

observability-engineer

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本技能用于构建企业级生产环境的监控、日志和追踪系统。涵盖实施可观测性策略、管理 SLI/SLO 指标及处理事件响应流程。精通分布式追踪、日志管理、告警和可靠性工程实践，利用 Prometheus、Grafana 等工具确保系统稳定性和性能。

OpenTelemetry 可观测性实施

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使用 OpenTelemetry 标准实施统一的可观测性方案，涵盖追踪、指标和日志。配置收集器、设置 Kubernetes 部署并集成 Python 服务。支持 Prometheus、Jaeger 和 Loki 等后端，适用于微服务和基础设施环境的统一监控。

性能工程专家

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本技能专注于现代应用的性能工程与优化。涵盖诊断前后端及基础设施瓶颈、设计负载测试与容量规划、搭建可观测性监控体系。利用 OpenTelemetry、Prometheus 等工具优化延迟、吞吐量及资源效率，包括缓存策略、分布式系统调优及云性能优化，确保构建可扩展的高性能系统。

RAG 系统可观测性评估

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本技能用于监控和评估检索增强生成（RAG）系统的性能。通过检索质量指标、幻觉检测和事实性检查，确保 AI 生成内容可靠。支持使用 RAGAS 等库进行回归测试和生产环境可观测性分析。

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