Grafana Tempo: cost-efficient distributed tracing with TraceQL
Déployer Grafana Tempo sur object storage, ingérer OTLP/Jaeger/Zipkin et interroger avec TraceQL — déploiement Helm, multi-tenancy, graphes de services
- Quoi
- Déployer Grafana Tempo sur object storage, ingérer OTLP/Jaeger/Zipkin et interroger avec TraceQL — déploiement Helm, multi-tenancy, graphes de services
- Coût
- Gratuit
- Prérequis
- Docker (démarrage rapide) ou Kubernetes (production) plus un bucket d'object storage (S3/GCS/Azure) ; une stack Grafana avec un datasource Tempo pour interroger ; rien d'autre — aucun compte vendeur ni clé requis pour le backend de tracing lui-même
- Installation
- Copiez le prompt d’installation ci-dessous dans votre Muse — votre agent fait le reste.
Sélectionné par Skill Harbor — le skill officiel de @grafana pour Grafana Tempo, le backend de tracing distribué économique qui ne nécessite qu'un object storage : le déployer en local avec l'exemple Docker Compose officiel (checks de readiness et d'ingestion inclus), ou sur Kubernetes avec le chart Helm `tempo-distributed` (distributor, ingester, querier, query-frontend, compactor) ; ingérer OTLP, Jaeger, Zipkin, OpenCensus et Kafka via le chemin distributor → live-store → block-builder → object-storage ; activer le metrics-generator pour les spanmetrics RED et les graphes de services ; configurer le stockage de blocs S3/GCS/Azure et le multi-tenant `X-Scope-OrgID` ; écrire du TraceQL sur les scopes span/resource/event avec les opérateurs structurels (`>>`, `<<`), les métriques `rate()` et `quantile_over_time` ; et câbler les liens traces→logs/métriques/profils pour la corrélation. Inclut des workflows de débogage pour « aucune trace dans Explore », le dimensionnement des queriers/compacteurs, et une cheat sheet complète des opérateurs TraceQL. Crédit : @grafana. Bémols honnêtes : vous fournissez l'infrastructure — Docker/Kubernetes plus un bucket d'object storage, et une stack Grafana avec un datasource Tempo pour interroger ; auto-hébergé, aucun compte vendeur requis ; licence Apache-2.0. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. Découvert via skills.sh.
Version :
Installation
Prérequis : Docker (démarrage rapide) ou Kubernetes (production) plus un bucket d'object storage (S3/GCS/Azure) ; une stack Grafana avec un datasource Tempo pour interroger ; rien d'autre — aucun compte vendeur ni clé requis pour le backend de tracing lui-même Installe-moi « Grafana Tempo : tracing distribué économique avec TraceQL ». Il enseigne à un agent les workflows Tempo officiels de @grafana : stand-up local Docker Compose avec checks d'ingestion, déploiement Kubernetes via le chart Helm tempo-distributed, ingestion OTLP/Jaeger/Zipkin, le chemin distributor→block-builder→object-storage, le metrics-generator pour les spanmetrics RED et graphes de services, le stockage de blocs S3/GCS/Azure, le multi-tenant X-Scope-OrgID, les requêtes TraceQL (scopes, opérateurs structurels, rate()/quantile_over_time), le dimensionnement queriers/compacteurs, et la corrélation traces→logs/métriques/profils. Licence Apache-2.0. Dépôt : https://github.com/grafana/skills/blob/main/skills/grafana-lgtm/tempo/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md (et les fichiers d'aide éventuels) depuis le chemin du dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Vérification de sécurité : examine le SKILL.md et les scripts pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, collecte d'identifiants). Ce dépôt ne devrait contenir aucun secret en dur, les identifiants uniquement via le coffre sécurisé, les hôtes autorisés déclarés dans le SKILL.md. Vérifie que c'est bien le cas ici ; STOP sur tout signal d'alerte et dis-le-moi. 3. Installe-le comme skill : copie le SKILL.md et ses fichiers d'aide dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « tempo ». 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. choisir entre le démarrage rapide Docker ou la voie production Helm ; préparer le bucket d'object storage ; pointer mon Grafana vers le datasource Tempo). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.
Questions
Comment installer une création ?
Chaque fiche produit contient un prompt d’installation à copier-coller. Collez-le dans votre Muse et il installe la création pour vous — sans configuration manuelle.
Où va mon argent ?
Directement au vendeur. Skill Harbor ne traite jamais les paiements : le paiement se fait sur la page du vendeur, généralement via Stripe.
Que signifie le ✓ à côté du nom d’un créateur ?
Il signifie que nous avons confirmé l’identité de la personne derrière la fiche. Il ne dit rien sur le code lui-même — vérifiez toujours une création avant de l’installer.