Je zou distributed tracing kunnen vergelijken met de verkeerstoren van je moderne applicatie. Het laat niet alleen zien dát er iets mis is, maar ook precies wáár in de flow het misgaat.
Maar welk hulpmiddel moet je hiervoor kiezen? In deze blog leggen we de verschillen uit tussen Grafana Tempo, Jaeger en Zipkin, drie populaire opties met elk hun eigen sterke punten.
Wanneer je een microservices-architectuur hebt (of zelfs slechts een paar geïntegreerde componenten), zijn logs en metrics niet langer voldoende. Je moet kunnen volgen hoe een gebruikersverzoek zich door de hele stack beweegt, van de API-gateway tot aan de database.
Stel je voor dat je moet achterhalen wat er is gebeurd met een vertraagde koffer. Het is niet genoeg om te weten dat die niet is aangekomen. Je wilt weten waar hij is kwijtgeraakt. Dat is precies wat tracing doet voor je systemen.
Geen indexering = goedkoper en gemakkelijker te schalen.
Naadloze integratie met Grafana (zoals de mogelijkheid om "metrics to traces" te koppelen).
Geschikt voor grote omgevingen waar Grafana al draait en men een soepele werking wil.
Wanneer is Grafana Tempo het meest geschikt? Wanneer je veel verkeer verwerkt en tracing wilt zonder oplopende kosten of complexe setup. Je begint vaak met het analyseren van metrics of logs en wilt daarna kunnen inzoomen op een specifieke trace.
Ondersteuning voor sampling, indexering en zoeken is aanwezig.
Heeft een eigen UI en ondersteuning voor meerdere backends (zoals Elasticsearch en Cassandra).
Ontworpen voor krachtige probleemoplossing met ondersteuning voor onder andere spans, tags en processen.
Wanneer is Jaeger het meest geschikt? Wanneer je volledige controle wilt, de mogelijkheid om vrij te zoeken in traces, en de middelen hebt om een iets zwaardere stack te beheren.
Eenvoudiger en ouder dan Jaeger en Tempo, maar nog steeds functioneel.
Snel op te zetten en geschikt voor kleinere omgevingen.
Beperkte UI en minder functies dan de concurrenten.
Wanneer is Zipkin het meest geschikt? Voor eenvoudigere applicaties of testomgevingen waar tracing een “nice to have” is in plaats van een kritieke noodzaak.
| Functie/Tool | Grafana Tempo | Jaeger | Zipkin |
|---|---|---|---|
| Indexering | Nee (zoeken via trace-ID) |
Ja | Ja |
| Eigen UI | Nee (maakt gebruik van Grafana) |
Ja | Ja (eenvoudig) |
| Integratie met Grafana | Volledig | Gedeeltelijk (via datasources) |
Gedeeltelijk |
| Schaalbaarheid | Hoog | Gemiddeld |
Gemiddeld |
| Drempel voor werking | Laag | Gemiddeld tot hoog | Laag |
| Beste keuze voor |
Grote omgevingen + Grafana |
Geavanceerde troubleshooting |
Kleine / eenvoudigere omgevingen |
Als je al gebruikmaakt van de Grafana LGTM-stack en op zoek bent naar een schaalbare tracing-oplossing met lage overhead, dan is Grafana Tempo een logische keuze.
Als je behoefte hebt aan geavanceerdere analysemogelijkheden en de mogelijkheid om op alle tags te zoeken, dan blijft Jaeger moeilijk te overtreffen.
En als je tracing gewoon eens wilt uitproberen in een eenvoudige omgeving of de basisprincipes wilt leren, dan is Zipkin snel en gemakkelijk om mee te starten.
Bij Opslogix helpen we organisaties om de juiste oplossing voor observability te vinden, of je nu gebruikmaakt van open source, cloud of een hybride omgeving. Neem gerust contact met ons op, dan bekijken we samen hoe tracing er in jouw omgeving uit zou kunnen zien.