Asignación de métricas de OpenTelemetry

Documentos > OpenTelemetry en Datadog > Esquema y semántica > Asignación de métricas de OpenTelemetry

Información general

Los productos y visualizaciones de Datadog se basan en métricas y etiquetas (tags) que se adhieren a patrones de nomenclatura específicos. Las métricas de los componentes de OpenTelemetry que se envían a Datadog se asignan a las métricas correspondientes de Datadog según proceda. La creación de estas métricas no afecta a la facturación de Datadog.

El siguiente diagrama muestra el proceso de asignación de métricas de OpenTelemetry a métricas que utiliza Datadog:

El proceso de decisión para asignar nombres de métricas de OpenTelemetry a nombres de métricas de Datadog. Si ningún producto de Datadog utiliza una métrica de OTel, o si la semántica es la misma que Datadog, se envía como está a Datadog. Sino, se crea una métrica del estilo de Datadog desde la métrica de OTel y se la envía a Datadog.

Utilización del prefijo `otel`

Para diferenciar las métricas capturadas por el receptor hostmetrics del Datadog Agent, añadimos un prefijo, otel, para las métricas recopiladas por el recopilador. Si un nombre de métrica empieza por system. o process., se añade otel. al nombre de métrica. No es recomendado monitorizar el mismo artefacto de infraestructura con el Agent y Collector al mismo tiempo.

Datadog está evaluando formas de mejorar la experiencia de métrica OTLP, incluyendo la posible eliminación de este prefijo otel. Si tienes alguna sugerencia al respecto, ponte en contacto con tu equipo de cuentas.

Métricas de host

Las métricas de host son recopiladas por el receptor de métricas de host. Para obtener información sobre cómo configurar el receptor, consulta OpenTelemetry Collector y Exportador de Datadog.

La métricas, asignadas a métricas de Datadog, se utilizan en las siguientes vistas:

Nota: Para correlacionar trazas y métricas de host, configura Atributos de Universal Service Monitoring para cada servicio y establece el atributo de recurso host.name en el host subyacente correspondiente para las instancias de servicio y recopilador.

La siguiente tabla muestra qué nombres de métrica de host de Datadog están asociados a los correspondientes nombres de métrica de host de OpenTelemetry y, si procede, qué matemática se aplica a la métrica de host de OTel para transformarla en unidades de Datadog durante la asignación.

Nombre de métrica de Datadog	Nombre de métrica de OTel	Descripción de métrica	Transformación realizada en la métrica de OTel
`system.load.1`	`system.cpu.load_average.1m`	La carga media del sistema durante un minuto. (Solo Linux)
`system.load.5`	`system.cpu.load_average.5m`	La carga media del sistema durante cinco minutos. (Solo Linux)
`system.load.15`	`system.cpu.load_average.15m`	La carga media del sistema durante 15 minutos. (Solo Linux)
`system.cpu.idle`	`system.cpu.utilization` Estado del filtro de atributo: `idle`	Fracción de tiempo que la CPU pasó en estado inactivo. Se muestra como porcentaje.	Multiplicado por 100
`system.cpu.user`	`system.cpu.utilization` Estado del filtro de atributo: `user`	Fracción de tiempo que la CPU pasó ejecutando los procesos del espacio de usuario. Se muestra como porcentaje.	Multiplicado por 100
`system.cpu.system`	`system.cpu.utilization` Estado del filtro de atributo: `system`	Fracción de tiempo que la CPU pasó ejecutando el kernel.	Multiplicado por 100
`system.cpu.iowait`	`system.cpu.utilization` Estado del filtro de atributo: `wait`	Porcentaje de tiempo que la CPU dedica a esperar a que se completen las operaciones de E/S.	Multiplicado por 100
`system.cpu.stolen`	`system.cpu.utilization` Estado del filtro de atributo: `steal`	El porcentaje de tiempo que la CPU virtual pasó esperando a que el hipervisor preste servicio a otra CPU virtual. Solo se aplica a máquinas virtuales. Se muestra como porcentaje.	Multiplicado por 100
`system.mem.total`	`system.memory.usage`	La cantidad total de RAM física en bytes.	Convertido a MB (dividido por 2^20)
`system.mem.usable`	`system.memory.usage` Estado del filtro de atributo: `(free, cached, buffered)`	Valor de `MemAvailable` a partir de `/proc/meminfo` si está presente. Si no está presente, se vuelve a añadir `free + buffered + cached memory`. En bytes.	Convertido a MB (dividido por 2^20)
`system.net.bytes_rcvd`	`system.network.io` Dirección del filtro de atributo: `receive`	Número de bytes recibidos en un dispositivo por segundo.
`system.net.bytes_sent`	`system.network.io` Dirección del filtro de atributo: `transmit`	Número de bytes enviados desde un dispositivo por segundo.
`system.swap.free`	`system.paging.usage` Estado del filtro de atributo: `free`	La cantidad de espacio swap libre, en bytes	Convertido a MB (dividido por 2^20)
`system.swap.used`	`system.paging.usage` Estado del filtro de atributo: `used`	La cantidad de espacio swap en uso, en bytes.	Convertido a MB (dividido por 2^20)
`system.disk.in_use`	`system.filesystem.utilization`	La cantidad de espacio en disco en uso como fracción del total.

Métricas de contenedor

El receptor de Docker Stats genera métricas de contenedor para OpenTelemetry Collector. El exportador de Datadog traduce las métricas de contenedor a sus homólogos de Datadog para usarlas en las siguientes vistas:

Dashboard predeterminado de información general de contenedores
Vista de traza de APM con métricas de contenedor

Nota: Para correlacionar trazas y métricas de contenedor, configura Atributos de Universal Service Monitoring para cada servicio y establece los siguientes atributos de recurso para cada servicio:

k8s.container.name
k8s.pod.name
container.name
container.id

Más información sobre la asignación entre las convenciones semánticas de OpenTelemetry y Datadog para los atributos de recursos.

La siguiente tabla muestra qué nombres de métrica de contenedor de Datadog están asociados a los correspondientes nombres de métrica de contenedor de OpenTelemetry

Nombre de métrica de Datadog	Nombre de métrica de OTel Docker Stats	Descripción de métrica
`container.cpu.usage`	`container.cpu.usage.total`	El uso total de la CPU del contenedor
`container.cpu.user`	`container.cpu.usage.usermode`	El uso de CPU en el espacio de usuario del contenedor
`container.cpu.system`	`container.cpu.usage.system`	El uso de la CPU del sistema del contenedor
`container.cpu.throttled`	`container.cpu. throttling_data.throttled_time`	El tiempo total de limitación de la CPU
`container.cpu.throttled.periods`	`container.cpu. throttling_data.throttled_periods`	El número de periodos durante los cuales el contenedor estaba limitado
`container.memory.usage`	`container.memory.usage.total`	El uso total de memoria del contenedor
`container.memory.kernel`	`container.memory.active_anon`	El uso de memoria del kernel del contenedor
`container.memory.limit`	`container.memory. hierarchical_memory_limit`	El límite de memoria del contenedor
`container.memory.soft_limit`	`container.memory.usage.limit`	El límite movible de memoria del contenedor
`container.memory.cache`	`container.memory.total_cache`	El uso de la caché del contenedor
`container.memory.swap`	`container.memory.total_swap`	El uso de swap del contenedor
`container.io.write`	`container.blockio. io_service_bytes_recursive` Operación del filtro de atributo=`write`	El número de bytes escritos en los discos por este contenedor
`container.io.read`	`container.blockio. io_service_bytes_recursive` Operación del filtro de atributo=`read`	El número de bytes leídos de los discos por este contenedor
`container.io.write.operations`	`container.blockio. io_serviced_recursive` Operación del filtro de atributo=`write`	El número de operaciones de escritura realizadas por este contenedor
`container.io.read.operations`	`container.blockio. io_serviced_recursive` Operación del filtro de atributo=`read`	El número de operaciones de lectura realizadas por este contenedor
`container.net.sent`	`container.network.io. usage.tx_bytes`	Número de bytes de red enviados (por interfaz)
`container.net.sent.packets`	`container.network.io. usage.tx_packets`	Número de paquetes de red enviados (por interfaz)
`container.net.rcvd`	`container.network.io. usage.rx_bytes`	Número de bytes de red recibidos (por interfaz)
`container.net.rcvd.packets`	`container.network.io. usage.rx_packets`	Número de paquetes de red recibidos (por interfaz)

Métricas de Kafka

Métrica de OpenTelemetry	Métrica de Datadog	Fuente	Transformación realizada en la métrica de Datadog
otel.kafka.producer.request-rate	kafka.producer.request_rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-producer}
otel.kafka.producer.response-rate	kafka.producer.response_rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-producer}
otel.kafka.producer.request-latency-avg	kafka.producer.request_latency_avg	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-producer}
kafka.producer.outgoing-byte-rate	kafka.producer.outgoing-byte-rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-producer}
kafka.producer.io-wait-time-ns-avg	kafka.producer.io_wait	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-producer}
kafka.producer.byte-rate	kafka.producer.bytes_out	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-producer}
kafka.consumer.total.bytes-consumed-rate	kafka.consumer.bytes_in	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-consumer}
kafka.consumer.total.records-consumed-rate	kafka.consumer.messages_in	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-consumer}
kafka.red.io{state:out}	kafka.net.bytes_out.rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
kafka.red.io{state:in}	kafka.net.bytes_in.rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
kafka.purgatory.size{type:produce}	kafka.request.producer_request_purgatory.size	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.purgatory.size{type:fetch}	kafka.request.fetch_request_purgatory.size	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.partition.under_replicated	kafka.replication.under_replicated_partitions	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.isr.operation.count{operation:shrink}	kafka.replication.isr_shrinks.rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
kafka.isr.operation.count{operation:expand}	kafka.replication.isr_expands.rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
kafka.leader.election.rate	kafka.replication.leader_elections.rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
kafka.partition.offline	kafka.replication.offline_partitions_count	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.request.time.avg{type:produce}	kafka.request.produce.time.avg	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.request.time.avg{type:fetchconsumer}	kafka.request.fetch_consumer.time.avg	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.request.time.avg{type:fetchfollower}	kafka.request.fetch_follower.time.avg	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.message.count	kafka.messages_in.rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
kafka.request.failed{type:produce}	kafka.request.produce.failed.rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
kafka.request.failed{type:fetch}	kafka.request.fetch.failed.rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
kafka.request.time.99p{type:produce}	kafka.request.produce.time.99percentile	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.request.time.99p{type:fetchconsumer}	kafka.request.fetch_consumer.time.99percentile	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.request.time.99p{type:fetchfollower}	kafka.request.fetch_follower.time.99percentile	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.partition.count	kafka.replication.partition_count	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.max.lag	kafka.replication.max_lag	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.controller.active.count	kafka.replication.active_controller_count	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.unclean.election.rate	kafka.replication.unclean_leader_elections.rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
kafka.request.queue	kafka.request.channel.queue.size	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}
kafka.logs.flush.time.count	kafka.log.flush_rate.rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
kafka.consumer.bytes-consumed-rate	kafka.consumer.bytes_consumed	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-consumer}
kafka.consumer.records-consumed-rate	kafka.consumer.records_consumed	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-consumer}
otel.kafka.consumer.fetch-size-avg	kafka.consumer.fetch_size_avg	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-consumer}
otel.kafka.producer.compression-rate	kafka.producer.compression-rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-producer}
otel.kafka.producer.record-error-rate	kafka.producer.record_error_rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-producer}
otel.kafka.producer.record-retry-rate	kafka.producer.record_retry_rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-producer}
otel.kafka.producer.record-send-rate	kafka.producer.record_send_rate	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:kafka-producer}
kafka.partition.current_offset	kafka.broker_offset	kafkametricsreceiver
kafka.consumer_group.lag	kafka.consumer_lag	kafkametricsreceiver
kafka.consumer_group.offset	kafka.consumer_offset	kafkametricsreceiver
jvm.gc.collections.count{name:Copy && name:PS Scavenge && name:ParNew && name:G1 Young Generation}	jvm.gc.min&&_collection_count	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:jvm}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
jvm.gc.maj&&_collection_count{name:MarkSweepCompact && name:PS MarkSweep &&name:ConcurrentMarkSweep &&name:G1 Mixed Generation && G1 Old Generation && Shenandoah Cycles && ZGC}	jvm.gc.maj&&_collection_count	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:jvm}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
jvm.gc.collections.elapsed{name:Copy && name:PS Scavenge && name:ParNew && name:G1 Young Generation}	jvm.gc.min&&_collection_time	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:jvm}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge
jvm.gc.collections.elapsed{name:MarkSweepCompact && name:PS MarkSweep &&name:ConcurrentMarkSweep &&name:G1 Mixed Generation && G1 Old Generation && Shenandoah Cycles && ZGC}	jvm.gc.major_collection_time	Receptor JMX/Recopilador de métricas de JMX {target_system:jvm}	Calcula la tasa por segundo y la presenta como gauge

Nota: En Datadog - se traduce como _. Para las métricas que incluyen el prefijo otel., esto significa que el nombre de métrica de OTel y el nombre de métrica de Datadog son el mismo (por ejemplo, kafka.producer.request-rate y kafka.producer.request_rate). Para evitar el recuento doble de estas métricas, la métrica de OTel tiene el prefijo otel..