OpenTelemetry vs. Prometheus: no se puede arreglar lo que no se ve

El monitoreo y la optimización del rendimiento de las aplicaciones es importante para los desarrolladores de software y las empresas en general. Cuantas más aplicaciones despliegue una compañía, más datos habrá para recopilar y analizar. Sin embargo, estos datos no valen mucho sin las herramientas adecuadas para monitorear, optimizar, almacenar y, lo que es más crucial, poner los datos en contexto.

Las organizaciones pueden aprovechar al máximo los datos de las aplicaciones mediante el despliegue de soluciones de monitoreo y observabilidad que ayudan a mejorar el estado de las aplicaciones identificando problemas antes de surgir, marcando cuellos de botella, distribuyendo tráfico de red y más. Estas características ayudan a reducir el tiempo de inactividad de las aplicaciones, proporcionan un rendimiento más confiable de las aplicaciones y mejoran la experiencia del usuario.

OpenTelemetry y Prometheus son proyectos de código abierto bajo Cloud Native Computing Foundation (CNCF) que ofrecen herramientas de observabilidad para el monitoreo de aplicaciones. Los diferentes tipos de datos y operaciones requieren soluciones distintas que dependen de los objetivos y las especificaciones de la aplicación de una organización. Comprender las diferencias clave entre plataformas como OpenTelemetry y Prometheus y lo que ofrece cada solución es importante antes de elegir una para la implementación.

También es valioso señalar que OpenTelemetry y Prometheus se integran y pueden trabajar juntos como un poderoso dúo para monitorear aplicaciones. OpenTelemetry y Prometheus permiten la recopilación y transformación de métricas, lo que permite a los equipos de DevOps y TI generar insights de rendimiento y actuar en función de ellos.

OpenTelemetry u OTel es una plataforma diseñada para crear una ubicación centralizada para generar, recopilar, exportar y administrar datos de telemetría, incluidos registros, métricas y seguimientos. OTel nace de la fusión de OpenCensus y OpenTracing con el objetivo de proporcionar API, SDK, librerías e integraciones que estandaricen la recopilación de datos dispares. Con OTel, los resultados de monitoreo deseados se pueden integrar en su código para simplificar el procesamiento de datos y garantizar que los datos se exporten al backend adecuado.

El análisis de los datos de telemetría es clave para comprender el rendimiento y el estado del sistema. Este tipo de observabilidad optimizada permite a las organizaciones solucionar problemas más rápido, aumentar la confiabilidad del sistema, abordar problemas de latencia y reducir el tiempo de inactividad de las aplicaciones.

A continuación, se muestran un desglose rápido de los aspectos clave del ecosistema OpenTelemetry:

API: Las API de OpenTelemetry (interfaces de programación de aplicaciones) traducen universalmente lenguajes de programación. Esta capacidad permite que las API recopilen datos de telemetría. Estas API desempeñan un papel clave en la estandarización de la recopilación de métricas de OpenTelemetry.

SDK: los kits de desarrollo de software son herramientas para crear software. Incluyen el marco, las bibliotecas de códigos y los depuradores que son los componentes básicos del desarrollo de software. Los SDK de OTel implementan API de OpenTelemetry y ofrecen las herramientas necesarias para generar y recopilar datos de telemetría.

Recopilador OpenTelemetry: el recopilador OTel recibe, procesa y exporta datos de telemetría. Los recopiladores OTel se pueden configurar para filtrar tipos de datos específicos al back-end designado.

Biblioteca de instrumentación: OTel proporciona un modelo de instrumentación que se ejecuta en todas las plataformas. Las librerías de instrumentación hacen posible que OTel se integre con cualquier lenguaje de programación.

El protocolo OpenTelemetry (OTLP) simplifica la observabilidad mediante la recopilación de datos de telemetría, como métricas, registros y rastreos, sin cambiar el código ni los metadatos.

Métricas: las métricas definen una visión general de alto nivel del rendimiento y el estado del sistema. Los equipos de desarrolladores, TI y gestión empresarial determinan qué métricas son más útiles para realizar un seguimiento y mantener un nivel de rendimiento de las aplicaciones que cumpla con los objetivos empresariales. Las métricas varían según los datos que un equipo considere importantes y pueden incluir tráfico de red, latencia y almacenamiento de CPU. Las métricas también se pueden emplear para rastrear patrones y tendencias en el rendimiento de las aplicaciones.

Registros: los registros son un registro de eventos que ocurren dentro de un componente de software o aplicación. Se pueden crear registros en torno a aspectos específicos de un componente que los equipos de DevOps desean monitorear. Sirven como datos históricos que pueden presentar información general de rendimiento, mostrar cuándo se superan los umbrales establecido o mostrar errores. Los registros ayudan a monitorear el estado general de un ecosistema de aplicaciones.

Rastreos: los rastreos ofrecen una vista más alejada del rendimiento de la aplicación que los registros y ayudan con la optimización. También están más enfocados que los registros y siguen el recorrido de extremo a extremo de una sola solicitud a medida que avanza por la pila de aplicaciones. Los rastreos permiten a los desarrolladores encontrar el momento exacto en que ocurren los errores o cuellos de botella, cuánto duran y cómo afectan el recorrido del usuario. Esta información ayuda a gestionar los microservicios y a mejorar el rendimiento general de las aplicaciones.

OTel puede tomar estos tres tipos diferentes de datos de telemetría y exportarlos a varios back-ends, incluido Prometheus. Esta capacidad evita el bloqueo de proveedores o back-end y permite a los desarrolladores elegir sus herramientas de análisis preferidas. OpenTelemetry admite una variedad de integraciones con otras plataformas, incluida Prometheus, que brindan mayores oportunidades de observabilidad. OTel es compatible con Java, Python, JavaScript y Go, lo que la convierte en una solución cada vez más flexible. También permite a los desarrolladores y equipos de TI monitorear el rendimiento desde cualquier navegador sitio web o ubicación.

Las mayores fortalezas de OpenTelemetry provienen de su capacidad para recopilar y exportar datos de manera constante en muchas aplicaciones y su estandarización del proceso de recopilación. OTel es una poderosa herramienta para la observabilidad en sistemas distribuidos y microservicios.

Prometheus es un kit de herramientas para monitoreo y alertas que fue creado para recopilar y organizar métricas de aplicaciones. El servidor Prometheus se desarrolló originalmente en SoundCloud antes de convertirse en una herramienta de código abierto.

Prometheus es una base de datos de series de tiempo para el monitoreo de extremo a extremo de datos de series temporales. Las métricas de series temporales son una colección de datos que se toman a intervalos regulares, como datos de ventas mensuales o tráfico diario de aplicaciones. La visibilidad clara de este tipo de datos ofrece información sobre patrones, tendencias y predicciones para la planificación del negocio. Una vez integrado con un host, Prometheus recopila métricas de aplicaciones relacionadas con funciones dedicadas que los equipos de DevOps desean monitorear.

Las métricas de Prometheus proporcionan puntos de datos que constan del nombre de la métrica, la etiqueta, la marca de tiempo y el valor mediante un lenguaje de consulta denominado PromQL. PromQL permite a los desarrolladores y a los departamentos de TI agregar métricas de datos y convertirlas en histogramas, gráficos y paneles para una mayor visualización. Prometheus puede acceder a datos de bases de datos empresariales o de exportadores. Los exportadores son software relacionado con aplicaciones que funcionan para extraer métricas de varias aplicaciones y puntos finales.

Contadores: Los contadores miden valores numéricos acumulativos que sólo aumentan. Los contadores se emplean para medir las tareas completadas, el número de errores que se produjeron durante un periodo definido o el número de procesos o microservicios en ejecución.

Indicadores: los indicadores monitorean valores numéricos que aumentan y disminuyen dependiendo de factores externos. Pueden monitorear el uso de CPU y memoria, la temperatura o el tamaño de una cola.

Histogramas: Los histogramas miden la duración de eventos específicos, como la duración de la solicitud o el tamaño de la respuesta. Luego dividen el rango de estas mediciones en intervalos llamados "cubos" y determinan cuántas de estas mediciones caen en cada cubo respectivo.

Resúmenes: aligual que los histogramas, los resúmenes también miden la duración de las solicitudes y el tamaño de la respuesta, pero también proporcionan un recuento total de todas las observaciones y un total de todos los valores observados.

Otro aspecto valioso de Prometheus es que puede crear paneles y gráficos accesibles basados en los datos recopilados.

Prometheus permite la supervisión de aplicaciones en tiempo real que le proporciona información precisa y facilita la resolución rápida de problemas. También permite la creación de umbrales relacionados con funciones específicas. Cuando se alcanzan o superan estos umbrales, se activan alertas que pueden reducir el tiempo que se tarda en resolver los problemas. Prometheus puede manejar y almacenar grandes volúmenes de datos de métricas y hacer que los datos estén disponibles para los equipos de análisis según sea necesario. No pretende ser una solución de almacenamiento a largo plazo, sino una herramienta para almacenar datos que se necesitan para un análisis inmediato. La ventana estándar para el almacenamiento de datos con Prometheus es de entre dos horas y quince días.

Prometheus se integra perfectamente con Kubernetes, una plataforma de orquestación de contenedores de código abierto para programar y automatizar el despliegue, gestión y escalado de aplicaciones en contenedores. Kubernetes permite a las compañías crear entornos híbridos y multinube complejos que desplieguen una gama de servicios y microservicios. La integración de Prometheus con Kubernetes aporta observabilidad y supervisión de la pila completa a estos sistemas complejos.

Prometheus también es compatible con Grafana, una poderosa herramienta de visualización que ayuda a transformar los datos en paneles, cuadros, gráficos y alertas. Cuando se combina con Prometheus, Grafana puede tomar métricas y crear visualizaciones claras. La compatibilidad entre estas dos plataformas hace que los datos complejos sean más accesibles y compartibles entre diferentes equipos.

Prometheus ofrece herramientas para el monitoreo, almacenamiento y visualización de métricas, pero no rastrea registros ni trazas de soporte, que se emplean para el análisis de la causa principal. En general, Prometheus tiene casos de uso más limitados que OpenTelemetry.

OpenTelemetry puede procesar y rastrear métricas más complejas que Prometheus a través de integraciones independientes del lenguaje de programación. OTel es altamente escalable y tiene mayor extensibilidad que Prometheus al ofrecer modelos de instrumentación automatizados. A diferencia de Prometheus, OpenTelemetry no ofrece una solución de almacenamiento y debe combinar con un sistema de back-end independiente.

Un breve resumen:

• Prometheus puede medir métricas acumulativas, brindándole una suma, mientras que OpenTelemetry puede representar métricas como deltas.
• Prometheus proporciona almacenamiento de datos y métricas a corto plazo, mientras que OTel no admite el almacenamiento de forma nativa, pero se puede emparejar con una solución de almacenamiento independiente.
• OpenTelemetry recopila métricas, registros y trazas mediante el uso de una API consolidada mediante push o pull, y las traduce a un lenguaje común, lo que Prometheus no puede lograr. Prometheus recopila métricas extrayendo datos de los hosts y se ocupa principalmente de recopilar y almacenar métricas de seriales temporales.
• OTel es agonista del lenguaje y puede traducir métricas, lo que brinda a los desarrolladores más flexibilidad. Prometheus emplea PromQL para agregar datos y métricas.
• Prometheus proporciona visualización sitio web para monitorear métricas junto con alertas personalizables. OpenTelemetry debe integrar con herramientas separadas para la visualización.
• OTel permite que los valores de las métricas se expresen como números enteros en lugar de números de punto flotante, lo que proporciona representaciones de valores más precisas y más fáciles de entender. Prometheus no puede expresar las métricas como números enteros.

Las necesidades de su organización dictarán cuál de estas soluciones es la más adecuada para usted. Si necesita una comprensión más holística de sus datos, trabaja en entornos complejos con sistemas distribuidos y desea más flexibilidad, OpenTelemetry podría ser una solución más adecuada. Este también es el caso si necesita monitorear registros y rastreos.

Si necesita monitorear sistemas u operaciones individuales y está buscando modelos de alerta, almacenamiento y visualización, Prometheus podría ser la opción correcta.

La buena noticia es que no tiene por qué elegir una u otra; OpenTelemetry y Prometheus son plataformas compatibles. Los SDK de OTel pueden recopilar métricas de los modelos de datos de Prometheus y Prometheus admite métricas de OpenTelemetry. El uso conjunto de estas plataformas le ofrece lo mejor de ambos mundos y opciones avanzadas de supervisión. Por ejemplo:

• Cuando se combinan, OTel y Prometheus brindan monitoreo de sistemas complejos con información en tiempo real sobre sus entornos de aplicación.
• Puede combinar las herramientas de seguimiento y monitoreo de OTel con las capacidades de alerta de Prometheus.
• Prometheus puede manejar grandes volúmenes de datos. Esta característica, combinada con la capacidad de OTel de consolidar métricas, seguimientos y registros en una única interfaz, crea una mayor eficiencia al escalar sistemas y aplicaciones.
• PromQL puede analizar los datos que se recopilan de las capturas de datos de OpenTelemetry y emplearlos para crear modelos de visualización.

Además, OpenTelemetry y Prometheus se integran con IBM Instana e IBM Turbonomic para ofrecer herramientas de monitoreo adicionales. Con el poderoso mapa de dependencias de Instana, la correlación de servicios ascendente/descendente y la visibilidad full stack, las capacidades de oTEL están optimizadas para garantizar que todos los servicios estén instrumentados. Instana ofrece la misma gran experiencia con los datos de Otel que proporciona para cualquier otra fuente de datos, lo que le brinda el contexto que necesita para encontrar y solucionar rápidamente los problemas de las aplicaciones. Con Turbonomic, puede usar las herramientas de monitoreo de datos de Prometheus para automatizar las decisiones de recursos basadas en la recopilación de datos en tiempo real. Estas integraciones son formas optimizadas de promover el estado de su ecosistema de aplicaciones y mejorar el performance general.