OpenTelemetry Collector プロセッサー

Batch プロセッサー

デフォルトでは、batch プロセッサーだけが有効になっています。このプロセッサーは、データをエクスポートする前にバッチ処理して、エクスポーターへのネットワーク・コールの回数を減らすために使われます。このワークショップではデフォルトの設定を使用します：

• send_batch_size (デフォルト = 8192): タイムアウトに関係なく、バッチを送信するスパン、メトリクスデータポイント、またはログレコードの数。パイプラインの次のコンポーネントに送信されるバッチサイズを制限する場合には、 send_batch_max_size を使います。
• timeout (デフォルト = 200ms): サイズに関係なく、バッチが送信されるまでの時間。ゼロに設定すると、send_batch_size の設定を無視して send_batch_max_size だけが適用され、データは直ちに送信されます。
• send_batch_max_size (デフォルト = 0): バッチサイズの上限。0 を設定すると、バッチサイズの上限がないことして扱われます。この設定は、大きなバッチが小さなユニットに分割されることを保証します。send_batch_size 以上でなければななりません。

OpenTelemetry Collector プロセッサー

Resource Detection プロセッサー

resourcedetection プロセッサーは、ホストからリソース情報を検出して、テレメトリーデータ内のリソース値をこの情報で追加または上書きすることができます。

デフォルトでは、可能であればホスト名を FQDN に設定し、そうでなければ OS が提供するホスト名になります。このロジックは hostname_sources オプションを使って変更できます。FQDN を取得せず、OSが提供するホスト名を使用するには、hostname_sourcesをosに設定します。

processors:
  batch:
  resourcedetection/system:
    detectors: [system]
    system:
      hostname_sources: [os]

If the workshop instance is running on an AWS/EC2 instance we can gather the following tags from the EC2 metadata API (this is not available on other platforms). ワークショップのインスタンスが AWS/EC2 インスタンスで実行されている場合、EC2 のメタデータ API から以下のタグを収集します（これは他のプラットフォームでは利用できないものもあります）。

• cloud.provider ("aws")
• cloud.platform ("aws_ec2")
• cloud.account.id
• cloud.region
• cloud.availability_zone
• host.id
• host.image.id
• host.name
• host.type

これらのタグをメトリクスに追加するために、別のプロセッサーとして定義してみましょう。

processors:
  batch:
  resourcedetection/system:
    detectors: [system]
    system:
      hostname_sources: [os]
  resourcedetection/ec2:
    detectors: [ec2]

OpenTelemetry Collector プロセッサー

Attributes プロセッサー

attribute プロセッサーを使うと、スパン、ログ、またはメトリクスの属性を変更できます。また、このプロセッサーは、入力データをフィルタリングし、マッチさせ、指定されたアクションに含めるべきか、除外すべきかを決定する機能もサポートしています。

アクションを設定するには、指定された順序で実行されるアクションのリストを記述します。サポートされるアクションは以下の通りです：

• insert: その属性がない場合に、新しい属性値を挿入します。
• update: その属性がある場合に、その属性値を更新します。
• upsert: insert または update を実行します。属性がない場合には新しい属性値を挿入し、属性がある場合にはその値を更新します。
• delete: 入力データから属性値を削除します。
• hash: 属性値をハッシュ化 (SHA1) します。
• extract: 入力キーの値を正規表現ルールを使って抽出し、対象キーの値を更新します。対象キーがすでに存在する場合は、その値は上書きされます。

次の例のように、attribute プロセッサーを使って、キーは participant.name、あたいはあなたの名前（例: marge_simpson）という新しい属性を追加してみましょう。

このワークショップの後半では、この属性を使用して Splunk Observability Cloud でメトリクスをフィルタリングします。

processors:
  batch:
  resourcedetection/system:
    detectors: [system]
    system:
      hostname_sources: [os]
  resourcedetection/ec2:
    detectors: [ec2]
  attributes/conf:
    actions:
      - key: participant.name
        action: insert
        value: "INSERT_YOUR_NAME_HERE"

設定を確認しましょう

これで、プロセッサーがカバーできました。ここで、設定のの変更内容をチェックしてみましょう。

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extensions:
  health_check:
    endpoint: 0.0.0.0:13133
  pprof:
    endpoint: 0.0.0.0:1777
  zpages:
    endpoint: 0.0.0.0:55679

receivers:
  hostmetrics:
    collection_interval: 10s
    scrapers:
      # CPU utilization metrics
      cpu:
      # Disk I/O metrics
      disk:
      # File System utilization metrics
      filesystem:
      # Memory utilization metrics
      memory:
      # Network interface I/O metrics & TCP connection metrics
      network:
      # CPU load metrics
      load:
      # Paging/Swap space utilization and I/O metrics
      paging:
      # Process count metrics
      processes:
      # Per process CPU, Memory and Disk I/O metrics. Disabled by default.
      # process:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
      http:

  opencensus:

  # Collect own metrics
  prometheus/internal:
    config:
      scrape_configs:
      - job_name: 'otel-collector'
        scrape_interval: 10s
        static_configs:
        - targets: ['0.0.0.0:8888']

  jaeger:
    protocols:
      grpc:
      thrift_binary:
      thrift_compact:
      thrift_http:

  zipkin:

processors:
  batch:
  resourcedetection/system:
    detectors: [system]
    system:
      hostname_sources: [os]
  resourcedetection/ec2:
    detectors: [ec2]
  attributes/conf:
    actions:
      - key: participant.name
        action: insert
        value: "INSERT_YOUR_NAME_HERE"

exporters:
  logging:
    verbosity: detailed

service:

  pipelines:

    traces:
      receivers: [otlp, opencensus, jaeger, zipkin]
      processors: [batch]
      exporters: [logging]

    metrics:
      receivers: [otlp, opencensus, prometheus]
      processors: [batch]
      exporters: [logging]

  extensions: [health_check, pprof, zpages]