практикум

OpenTelemetry

Освойте OpenTelemetry от инициализации SDK до настройки production Collector-пайплайна. Инструментируйте микросервисы по актуальным Semantic Conventions, стройте корреляцию трасс, метрик и логов.
Купить >>>

темы, которые вы освоите

OpenTelemetry SDK v1.66 (Go / Python / Java / Node.js)
OpenTelemetry Collector (otelcol-contrib v0.110+)
Jaeger (OTLP-native, v1.35+)
Prometheus
Docker / Docker Compose
YAML
OTTL (OpenTelemetry Transformation Language)
W3C TraceContext / Baggage
Единый стандарт
OpenTelemetry — официальный graduated-проект CNCF, поддерживаемый всеми major cloud-провайдерами и observability-платформами.
Вендор-независимость
OTLP-протокол позволяет переключать бэкенды (Jaeger, Datadog, New Relic, Honeycomb, Grafana Cloud) без изменения кода инструментации.
AI-Ready наблюдаемость
Semantic Conventions для GenAI/LLM-приложений включены в OTel Sem.Conv. начиная с v1.24+ и активно развиваются.
Рост adoption
более 80% CNCF-проектов используют OpenTelemetry как стандарт наблюдаемости.
Rebrain
— большое сообщество IT-специалистов, создаём
практикумы по инфраструктуре с 2018 года
Почему выбирают наши программы
  • Автоматические проверки — мгновенная обратная связь по заданиям
  • Проверки менторами — DevOps-инжерами с опытом в индустрии от 5+ лет
  • Возможность общаться с опытными практикующими специалистами
  • Свободный темп — проходите без жёстких дедлайнов
  • Прикладные задачи — кейсы, приближенные к реальной работе DevOps-инженера
Стать частью сообщества >>>
phone

Кому подойдёт

DevOps и SRE-инженеры

Специалисты, которым необходимо устранить слепые зоны в инфраструктуре и построить отказоустойчивый конвейер сбора телеметрии.

Backend-разработчики

Инженеры, желающие научиться правильно размечать код, внедрять распределенную трассировку и кастомные метрики без привязки к вендорам.

Системные архитекторы

Проектировщики сложных распределенных систем, стремящиеся заложить стандарты наблюдаемости на уровне дизайна архитектуры.

Как проходит
практикум

Команда Rebrain изучает, какие из компетенций требуются на разных уровнях профессий.

программа практикума

OpenTelemetry

  • Введение
  • АРХИТЕКТУРА И СИГНАЛЫ
  • SDK: ИНИЦИАЛИЗАЦИЯ И ПРОВАЙДЕРЫ
  • РЕСУРСЫ И СЕМАНТИЧЕСКИЕ КОНВЕНЦИИ
  • ТРАССИРОВКА: TRACER И ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ SPAN
  • ТРАССИРОВКА: АТРИБУТЫ, СОБЫТИЯ, ССЫЛКИ И СТАТУСЫ
  • КОНТЕКСТ И ПРОПАГАЦИЯ
  • МЕТРИКИ: ИНСТРУМЕНТЫ ИЗМЕРЕНИЯ
  • МЕТРИКИ: АГРЕГАЦИЯ И VIEWS
  • ЛОГИ И МОСТЫ
  • СЕМПЛИРОВАНИЕ
  • ЭКСПОРТЕРЫ И ПРОЦЕССОРЫ
  • OPENTELEMETRY COLLECTOR
  • ИТОГОВОЕ ЗАДАНИЕ
  • Заключение

Тренажёры

  • НАСТРОЙКА OTel COLLECTOR ДЛЯ МАРШРУТИЗАЦИИ И ФИЛЬТРАЦИИ ДАННЫХ
  • СКВОЗНАЯ ТРАССИРОВКА И ПРОПАГАЦИЯ КОНТЕКСТА В МИКРОСЕРВИСАХ
  • СБОР КАСТОМНЫХ МЕТРИК И НАСТРОЙКА ГИСТОГРАММ ЧЕРЕЗ VIEWS
  • РЕАЛИЗАЦИЯ TAIL-BASED SAMPLING НА СТОРОНЕ COLLECTOR
  • КОРРЕЛЯЦИЯ ЛОГОВ И ТРАСС С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ LOGGER BRIDGE
Эксперт практикума
Александр Фишер
Александр Фишер

Senior Software Engineer в международной компании, которая разрабатывает корпоративные решения для интеграции данных. В IT около 10 лет. Начинал как full-stack разработчик, сейчас специализируется в backend-разработке: Java, Kotlin, Spring, микросервисная архитектура, Kafka, PostgreSQL, Docker и Kubernetes. В Rebrain, чтобы делиться практическим опытом, помогать разбираться в сложных темах и показывать, как реальные инженерные задачи решаются в индустрии

Ключевые навыки для резюме:

Настройка TracerProvider, MeterProvider и LoggerProvider с Resource, содержащим актуальные атрибуты OTel Semantic Conventions (service.name, service.version, deployment.environment)
Ручная инструментация HTTP-сервисов и DB-запросов с корректными SpanKind и semantic conventions v1.23+ (http.request.method, db.query.text, db.namespace и другие)
Реализация сквозной пропагации контекста (W3C TraceContext + Baggage) между микросервисами через HTTP-заголовки
Настройка кастомных метрик с View API: гистограммы latency с бакетами в секундах, фильтрация атрибутов, Exemplar-корреляция с трассами
Подключение Logger Bridge для автоматической вставки trace_id и span_id в логи существующих фреймворков
Развёртывание и конфигурирование OTel Collector с процессорами filter/transform (OTTL) и tail-based sampling

Пример задания

Разработка полноценной системы наблюдаемости для двух взаимодействующих HTTP-микросервисов на Go или Python. Инструментация выполняется вручную с соблюдением OTel Semantic Conventions v1.23+: трассы с корректными SpanKind и атрибутами, метрики с кастомными View-бакетами в секундах, логи с автоматической корреляцией trace_id через Logger Bridge. Все сигналы экспортируются через OTel Collector с настроенным filter-процессором (OTTL), tail-based sampling и раздельной маршрутизацией в Jaeger и Prometheus. Вся система разворачивается в Docker Compose.

Остались вопросы?
Приходите на бесплатную консультацию с экспертом.

практикум

OpenTelemetry

В стоимость входит:

  • Выполнение задач на настоящей инфраструктуре
  • Сопровождение — менторы, координатор
  • Бессрочный доступ к теоретической части практикума
стоимость
Практикум
7 500 руб.
6 750 руб.

раз в 2 недели или сразу 27 000 руб.

Перейти к оплате >>>
Практикум+тренажёры
2 917 руб.
2 667 руб.

в месяц или сразу 32 000 руб.

Перейти к оплате >>>
FAQ

Да, потребуются базовые навыки чтения и написания кода на любом языке (например, Python или Go), так как мы будем вручную инициализировать SDK и настраивать пропагацию контекста в коде.

OpenTelemetry — это универсальный стандарт и инструмент для генерации и сбора телеметрии. Для хранения и визуализации данных по-прежнему используются Prometheus и Jaeger, с интеграцией которых мы детально разберемся.

Да, в курсе подробно разбирается конфигурация OTel Collector, включая процессоры ограничения памяти (memory_limiter), пакетную отправку (BatchSpanProcessor), фильтрацию конфиденциальных данных и Tail-based семплирование.

Файлы куки

При использовании данного сайта, вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie и других похожих технологий в соответствии с настоящим Уведомлением.