---
title: Distributed Tracing
category: product
entity_type: skill
price: ₺369
canonical: https://forgehouse.ai/tr/skiller/distributed-tracing/
lang: tr
hreflang_alt: https://forgehouse.ai/skills/distributed-tracing/
last_updated: 2026-06-20
---

# Distributed Tracing

> Implement distributed tracing with Jaeger and Tempo to track requests across microservices and…

Jaeger ve Tempo ile dağıtık izleme uygular; böylece tek bir isteği tüm mikroservisleriniz boyunca takip edip gecikmenin ve hataların nerede oluştuğunu tam olarak belirleyebilirsiniz. OpenTelemetry enstrümantasyonu, context yayılımı, örnekleme stratejisi ve log, metrik ile trace korelasyonunu kapsar. Belirsiz 'hangi servis yavaş?' sorusunu net, görselleştirilmiş bir istek yolculuğuna dönüştürür.

## Ne için kullanılır
- Mikroservis mimarisinde gecikme sorunlarını ayıklamak
- Servis bağımlılıklarını ve istek akışını anlamak
- Dağıtık sistemlerde performans darboğazlarını tespit etmek
- Hata yayılımını ön yüzden veritabanına izlemek
- Python, Node.js veya Go servislerini OpenTelemetry ile enstrümante etmek
- Grafana'da log, metrik ve trace'leri trace kimliğiyle ilişkilendirmek

## Faydalar
- Uçtan uca istek görünürlüğüyle olay çözümünü saatlerden dakikalara indirin
- Gecikmeye neden olan tam servisi ve işlemi belirleyin
- Akıllı head ve tail örneklemeyle gözlemlenebilirlik maliyetini kontrol edin
- Log, metrik ve trace'leri ilişkilendirerek her isteğin tüm hikayesini görün

## Ne içerir
- Jaeger Kubernetes ve Docker Compose dağıtım yapılandırmaları
- Python, Node.js ve Go için OpenTelemetry enstrümantasyon örnekleri
- HTTP, gRPC ve mesaj kuyrukları genelinde W3C context yayılım desenleri
- Olasılıksal, hız sınırlamalı ve uyarlanabilir örnekleme stratejileri
- S3 trace depolamalı Grafana Tempo kurulumu
- Trace kimliği ve baggage yayılımıyla log-metrik-trace korelasyonu

## Kimler için
İstekleri uçtan uca izlemesi ve darboğazları hızla bulması gereken, mikroservis çalıştıran arka uç ve platform mühendisleri.

## Nasıl çalışır
Skill'in bir isteği dokunduğu her mikroservis boyunca görünür kılmak için yürüttüğü enstrümantasyon sırası:
1. Önce tracing backend'ini ayağa kaldırır: Kubernetes operator'ı veya küçük kurulumlar için Docker Compose ile Jaeger, ya da object-storage destekli trace saklamayla Grafana Tempo.
2. Her servisi OpenTelemetry ile enstrümante eder: servis adı resource'lu TracerProvider, collector'a export eden BatchSpanProcessor ve framework için auto-instrumentation (Flask, Express, Go HTTP); taban span'ler iş koduna dokunmadan görünmeye başlar.
3. Span hiyerarşisini bilinçli kurar: operasyon başına parent span, veritabanı ve downstream çağrılar için child span, filtreleme için db.system ve db.statement gibi attribute'lar, hatalar span üzerine kaydedilir ve ağaç derinliği 3-5 seviyede tutulur ki trace görünümü okunabilir kalsın.
4. Context'i her sınırdan geçirir: HTTP çağrılarına enjekte edilen W3C traceparent header'ları, gRPC için interceptor'lar, Kafka veya RabbitMQ için mesaj attribute'unda taşınan trace context; tek bir kopuk aktarım tüm trace'i parçalar.
5. Production trafiğine dayanan örnekleme stratejisi kurar: taban olarak yüzde 1 head-based oran, sıçramalara karşı saniyede 100 trace rate limit ve collector'da tail-based örnekleme; hatalı ve yüksek gecikmeli trace'ler yüzde 100 saklanır.
6. Üç sütunu korele eder: trace_id her log satırına yazılır ve metriklere exemplar olarak iliştirilir; bir alarm gecikme histogramından tam trace'e, oradan tam log'lara saatler yerine birkaç tıkla iner.

## Sık sorulanlar
### Halihazırda farklı bir gözlemlenebilirlik altyapısı kullanıyoruz. Bu Jaeger ve Tempo'ya mı kilitli?
Enstrümantasyon, sağlayıcıdan bağımsız olan OpenTelemetry'dir, yani izler başka uyumlu altyapılara da gidebilir. Jaeger ve Tempo işlenmiş örneklerdir, zorunluluk değil.

### İzleme gecikmenin nerede olduğunu gerçekten gösterir mi, yoksa loglarıma gürültü mü ekler?
Bağlam taşıma bir isteği her serviste tek bir ize bağlar, böylece yavaş adım tahmin edilmek yerine görünür olur. Örnekleme hacmi makul tutar, yani sel değil sinyal alırsınız.

### Tek bir servis çalıştırıyorum, mikroservis değil. Kurmaya değer mi?
Kazanç, bir isteği servis sınırları boyunca takip etmekten gelir ki monolit bunu içermez. Tek serviste daha basit istek loglama ya da profil çıkarma aynı soruyu çoğu zaman daha az işle cevaplar.

## Fiyat
₺369, tek seferlik, abonelik yok. KDV dahil.

İlgili rehber: [Pazarlama ajansını yapay zekâ ile yönetmek](https://forgehouse.ai/tr/rehberler/pazarlama-ajansi-yapay-zeka-otomasyon/)