Dieser Vortrag wird auf Deutsch gehalten. / This Talk will be held in German.
Dieser Workshop behandelt Observability mit OpenTelemetry. Im Vordergrund steht dabei das Distributed Tracing, mit dem man Probleme in (stark) verteilten Anwendungen erkennen und behandeln kann.
Zu Beginn geht der Workshop auf die Grundlagen ein und erklärt die zugrunde liegenden Konzepte. Im zweiten Teil schauen wir uns die Instrumentierung von Software an Beispielen von Java/Quarkus und Python an. Der dritte Teil handelt dann vom Deployment in Kubernetes/OpenShift-Cluster und davon, wie man die beteiligten Komponenten (Agent, Collector …) verteilt.
Last, but not least behandeln wir Themen wie Sampling und Filtering, um die Menge an anfallenden Daten in den Griff zu bekommen.
- Generelles Verständnis von verteilten Systemen und Programmierung.
- Spezielle Kenntnisse in Java oder Python sind nicht notwendig, aber hilfreich.
- Kubernetes-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Teilnehmende erwerben ein Verständnis über die konkrete Arbeit eines verteilten Systems. Dies beinhaltet die Fehlersuche, aber auch Feedback an die Entwickler für zukünftige Optimierungen.
- 09:00 Uhr: Registrierung und Begrüßungskaffee; Einrichtung der Lernumgebung
- 10:00 Uhr: Beginn
- 10:00 - 11:00 Uhr: Überblick Observability & Einführung in Distributed Tracing
- 11:00 - 12:30 Uhr: Praktische Instrumentalisierung von (Quarkus)Java- und Python-Anwendungen
- 12:30 - 13:30 Uhr: Mittagspause
- 13:30 - 15:00 Uhr: Datenerfassung mit OpenTelemetry in der Kubernetes/OpenShift-Umgebung
- 15:00 - 15:15 Uhr: Kaffeepause
- 15:16 - 16:15 Uhr: Sampling und Filtering: Optimierung der Observability in verteilten Systemen
- 16:15 - 16:30 Uhr: Kaffeepause
- 16:30 - 17:00 Uhr: Teilnehmer-Projekt
- ca. 17:00 Uhr: Ende
Teilnehmende sollten Docker/Podman auf ihren Rechnern installiert haben und auf Repositories wie Quay.io oder Dockerhub zugreifen können
