Generar datos sintéticos de OpenTelemetry con telemetrygen

telemetrygen es el generador de datos de OpenTelemetry Collector Contrib. Emite logs, traces y métricas OTLP sintéticos, y expone indicadores que te permiten definir la forma de los datos: varios servicios, severidades de logs, estados de spans y spans hijo, y distintos tipos de métricas. Úsalo para confirmar que un collector de OpenTelemetry de ClickStack está aceptando datos y que en la UI de ClickStack se muestren eventos variados y realistas. Esta guía asume que el collector ya se está ejecutando con endpoints OTLP en 4317 (gRPC) y 4318 (HTTP).

ClickStack gestionado
ClickStack Open Source

Requisitos previos

Esta guía asume que ha completado la guía de primeros pasos de Managed ClickStack y que tiene un collector de OpenTelemetry en ejecución, con los endpoints OTLP gRPC (4317) y HTTP (4318) accesibles desde la máquina en la que ejecuta telemetrygen. Si protegió el collector con un OTLP_AUTH_TOKEN, tenga ese valor a mano.

Instalar telemetrygen

Ejecute telemetrygen desde su imagen de Docker (no requiere instalación). Defina un pequeño envoltorio para que los comandos de abajo sigan siendo legibles; --add-host permite que el contenedor pueda acceder a un collector que esté escuchando en el host:

telemetrygen() {
  docker run --rm --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
    ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/telemetrygen:latest "$@"
}
export OTEL_ENDPOINT=host.docker.internal:4317

O bien, instala el binario con Go y apunta a localhost:

go install github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/cmd/telemetrygen@latest
export OTEL_ENDPOINT=localhost:4317

Configurar variables de entorno

Exporte el token de autenticación si el collector está protegido:

export OTLP_AUTH_TOKEN=<your_otlp_auth_token>

Colector sin protecciónEl ClickStack OpenTelemetry collector no requiere autenticación de forma predeterminada. Si no has seguido Protección del collector para configurar un OTLP_AUTH_TOKEN, elimina la línea --otlp-header del helper siguiente.

Define un pequeño helper tg para que cada comando solo especifique lo que cambia (servicio, severidad, estado y atributos):

tg() { local signal=$1; shift; telemetrygen "$signal" \
  --otlp-endpoint ${OTEL_ENDPOINT} --otlp-insecure \
  --otlp-header "authorization=\"${OTLP_AUTH_TOKEN}\"" \
  --rate 5 --duration 30s "$@"; }

Generar logs

Envía los logs como una combinación realista de niveles de severidad entre servicios: en su mayoría informativos, con alguna advertencia y algún error, en lugar de un flujo uniforme:

tg logs --service frontend --severity-text Info  --severity-number 9  --body "GET /api/products 200" \
  --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
  --telemetry-attributes 'http.method="GET"' --telemetry-attributes 'http.status_code="200"'
tg logs --service checkout --severity-text Warn  --severity-number 13 --body "retrying payment authorization" \
  --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
  --telemetry-attributes 'http.method="POST"'
tg logs --service payment  --severity-text Error --severity-number 17 --body "payment gateway timeout" \
  --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
  --telemetry-attributes 'http.status_code="500"'

Los indicadores de log más útiles:

--service establece service.name para que los eventos se atribuyan a un servicio.
--severity-text y --severity-number establecen el nivel (severity-number va del 1 al 24).
--body establece el mensaje del log.
--otlp-attributes establece atributos a nivel de recurso (key="value", key=true o key=<integer>).
--telemetry-attributes establece atributos por registro.

Generar trazas

Envía trazas con varios spans desde varios servicios en buen estado y una dependencia con fallos. Esto le da al mapa de servicios una forma realista: en su mayor parte saludable, con un servicio que presenta errores, y además puebla las vistas de errores:

# Healthy services: the bulk of the traffic, all spans Ok
for svc in frontend checkout cart; do
  tg traces --service "$svc" --child-spans 3 --span-duration 80ms --status-code Ok \
    --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
    --telemetry-attributes "http.route=\"/$svc\""
done

# One slow dependency returning errors
tg traces --service payment --child-spans 3 --span-duration 450ms --span-links 1 --status-code Error \
  --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
  --telemetry-attributes 'http.route="/charge"'

Los indicadores de traza más útiles:

--child-spans genera esa cantidad de spans secundarios por traza, lo que aporta una profundidad real a cada traza.
--span-duration establece cuánto dura cada span (por ejemplo, 120ms, 2s).
--status-code puede ser Unset, Error u Ok (o 0, 1, 2). Usa Error para probar las vistas de error.
--span-links añade enlaces entre spans.
--workers ejecuta varios generadores en paralelo para lograr un volumen mayor y más variado.

Generar métricas

Envía los tres tipos de métricas más comunes para que los dashboards tengan contadores, gauges y una distribución. A diferencia de algunos generadores, telemetrygen respeta --duration para las métricas, así que no hace falta detenerlo manualmente:

tg metrics --service frontend --metric-type Sum       --otlp-metric-name http.server.requests --aggregation-temporality cumulative
tg metrics --service frontend --metric-type Gauge     --otlp-metric-name system.memory.usage
tg metrics --service payment  --metric-type Histogram --otlp-metric-name http.server.duration

--metric-type acepta Gauge, Sum, Histogram o ExponentialHistogram. --otlp-metric-name asigna un nombre a la serie para que puedas encontrarla en la UI, y --aggregation-temporality es delta o cumulative.

Verificar en ClickStack

Abra la UI de ClickStack desde la consola de ClickHouse Cloud. En la vista Búsqueda, establezca el intervalo de tiempo en Last 15 minutes y cambie la fuente entre Logs y Traces. Filtre por ServiceName para ver los servicios frontend, checkout, cart y payment, y por SeverityText para encontrar las líneas de registro de advertencia y error. Abra un trace de payment para ver los spans secundarios y el estado de error. Abra el Chart Explorer, seleccione Metrics y cree un gráfico con uno de los nombres de métricas que configuró arriba (por ejemplo, http.server.requests) para verificar la ingestión de métricas.

Requisitos previos

En esta guía se asume que has iniciado Open Source ClickStack siguiendo las instrucciones para la imagen todo en uno y que se puede acceder a los endpoints OTLP (4317 gRPC y 4318 HTTP). También necesitas la API key de ingesta desde la UI de HyperDX, en Configuración del equipo > API Keys.

Instala telemetrygen

Ejecuta telemetrygen desde su imagen de Docker (no requiere instalación). Define un pequeño envoltorio para que los comandos de abajo sigan siendo legibles; --add-host permite que el contenedor se conecte a un collector que está escuchando en el host:

telemetrygen() {
  docker run --rm --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
    ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/telemetrygen:latest "$@"
}
export OTEL_ENDPOINT=host.docker.internal:4317

O instala el binario con Go y usa localhost como destino:

go install github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/cmd/telemetrygen@latest
export OTEL_ENDPOINT=localhost:4317

Establecer variables de entorno

Exporta la API key de ingesta:

export CLICKSTACK_API_KEY=<your_ingestion_api_key>

Defina un pequeño helper tg para que en cada comando solo se especifique lo que cambia (servicio, severidad, status, atributos):

tg() { local signal=$1; shift; telemetrygen "$signal" \
  --otlp-endpoint ${OTEL_ENDPOINT} --otlp-insecure \
  --otlp-header "authorization=\"${CLICKSTACK_API_KEY}\"" \
  --rate 5 --duration 30s "$@"; }

Generar logs

Envía logs con una combinación realista de niveles de severidad entre servicios, mayoritariamente informativos, con alguna advertencia y algún error en lugar de un flujo uniforme:

tg logs --service frontend --severity-text Info  --severity-number 9  --body "GET /api/products 200" \
  --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
  --telemetry-attributes 'http.method="GET"' --telemetry-attributes 'http.status_code="200"'
tg logs --service checkout --severity-text Warn  --severity-number 13 --body "retrying payment authorization" \
  --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
  --telemetry-attributes 'http.method="POST"'
tg logs --service payment  --severity-text Error --severity-number 17 --body "payment gateway timeout" \
  --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
  --telemetry-attributes 'http.status_code="500"'

Generar trazas

Envía trazas con varios spans desde varios servicios en buen estado y una dependencia con fallos. Esto le da al mapa de servicios una forma realista, mayoritariamente sana, con un servicio que genera errores, y puebla las vistas de errores:

# Healthy services: the bulk of the traffic, all spans Ok
for svc in frontend checkout cart; do
  tg traces --service "$svc" --child-spans 3 --span-duration 80ms --status-code Ok \
    --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
    --telemetry-attributes "http.route=\"/$svc\""
done

# One slow dependency returning errors
tg traces --service payment --child-spans 3 --span-duration 450ms --span-links 1 --status-code Error \
  --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \
  --telemetry-attributes 'http.route="/charge"'

Generar métricas

Envíe los tres tipos de métricas más comunes para que los gráficos incluyan un counter, un gauge y una distribución:

tg metrics --service frontend --metric-type Sum       --otlp-metric-name http.server.requests --aggregation-temporality cumulative
tg metrics --service frontend --metric-type Gauge     --otlp-metric-name system.memory.usage
tg metrics --service payment  --metric-type Histogram --otlp-metric-name http.server.duration

--metric-type acepta Gauge, Sum, Histogram o ExponentialHistogram.

Verificar en ClickStack

Visita http://localhost:8080 para abrir la UI de ClickStack. En la vista Búsqueda, establece el intervalo de tiempo en Last 15 minutes y cambia la fuente entre Logs y Traces. Filtra por ServiceName para ver los servicios frontend, checkout, cart y payment, y por SeverityText para encontrar las líneas de log de advertencia y error. Abre una traza de payment para ver los spans hijos y el estado de error. Abre el Chart Explorer, selecciona Metrics y crea un gráfico con uno de los nombres de métricas que configuraste arriba (por ejemplo, http.server.requests) para verificar la ingestión de métricas.

​Requisitos previos

​Instalar telemetrygen

​Configurar variables de entorno

​Generar logs

​Generar trazas

​Generar métricas

​Verificar en ClickStack

​Requisitos previos

​Instala telemetrygen

​Establecer variables de entorno

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​Generar trazas

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​Verificar en ClickStack

Requisitos previos

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Configurar variables de entorno

Generar logs

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Requisitos previos

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Establecer variables de entorno

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