以下是Grafana Tempo文档的总结(基于最新版文档内容):
核心概念
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分布式追踪系统:Tempo是开源的分布式追踪后端,专注于高吞吐量、低成本存储和与现有监控生态的深度集成
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架构组成:
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Distributor:接收追踪数据
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Ingester:批处理写入存储
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Query Frontend:查询负载均衡
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Compactor:数据压缩
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关键特性
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多存储支持:集成AWS S3/GCS/Azure Blob等对象存储
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开放协议:原生支持OpenTelemetry、Jaeger、Zipkin数据格式
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Grafana原生集成:无缝对接Grafana UI实现可视化
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混合查询模式:
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直接查询(对象存储)
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边缘缓存(本地SSD加速)
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流式处理(与Prometheus/Loki联动)
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部署方案
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微服务模式:Kubernetes首选部署方式
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单体模式:All-in-one容器快速测试
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混合云部署:支持跨云数据采集
核心优势
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成本效益:相比商业方案降低10倍存储成本
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可扩展性:单集群支持每秒百万级span处理
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无索引设计:通过traceID直查避免索引维护
生态系统
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数据采集:支持OpenTelemetry Collector/Grafana Agent
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分析工具:原生集成Logs-to-traces/Metrics-to-traces工作流
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警报系统:基于TraceQL创建告警规则
性能优化
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压缩算法:支持Snappy/Zstandard压缩
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缓存策略:Memcached/Redis多级缓存
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查询加速:Bloom过滤器快速定位trace
注:总结基于Tempo最新稳定版文档架构,实际功能以官方文档为准。