Ekosistem OpenTelemetry terus memicu diskusi sengit di kalangan developer, dengan banyak yang mempertanyakan apakah kompleksitas tambahan sebanding dengan manfaatnya untuk proyek-proyek kecil. Meskipun OpenTelemetry Collector menjanjikan manajemen telemetri terpusat dan optimasi biaya, umpan balik komunitas mengungkap perpecahan yang semakin besar antara adopsi enterprise dan frustrasi developer.
Performa dan Efisiensi Resource Mengejutkan Pengguna
Meski ada kekhawatiran awal tentang menambahkan komponen lain ke dalam stack, data penggunaan dunia nyata menunjukkan bahwa OpenTelemetry Collector sangat ringan. Banyak developer melaporkan penggunaan memori tetap di bawah 50MB bahkan saat memproses volume trace yang substansial. Efisiensi ini telah membuat beberapa tim mengadopsinya secara default, terutama saat menggunakan layanan metrik berbasis cloud di mana collector membantu meratakan lonjakan data yang mungkin terlihat tidak menentu.
Kemudahan deployment melalui sidecar di lingkungan container modern juga telah mengurangi kekhawatiran overhead operasional. Namun, kualitas dokumentasi tetap menjadi masalah yang persisten, dengan developer sering mengandalkan konfigurasi yang dibagikan komunitas daripada panduan resmi.
Penggunaan Resource OpenTelemetry Collector
- Konsumsi memori: Di bawah 50MB untuk beban kerja tipikal
- Kapasitas performa: 1 juta+ event/detik (metrik dan trace)
- Metode deployment: Container sidecar di platform orkestrasi modern
Tool Alternatif Menantang Dominasi OpenTelemetry
Perdebatan kompleksitas telah membuka pintu untuk pendekatan dan tool alternatif. Beberapa developer sedang mengeksplorasi koleksi metrik berbasis log untuk proyek-proyek kecil, meskipun ada peringatan industri terhadap praktik ini. Yang lain sedang mengevaluasi Vector sebagai alternatif untuk agent OpenTelemetry , terutama untuk pemrosesan log di mana performa Vector yang telah teruji memberikan keunggulan dibanding kemampuan log OpenTelemetry yang lebih baru.
Untuk ingestion metrik dan trace skala tinggi, collector OpenTelemetry menunjukkan performa yang kuat, menangani jutaan event per detik. Namun, pilihan antara tool semakin bergantung pada jenis data dan use case spesifik daripada pendekatan satu ukuran untuk semua.
Perbandingan Direct Export vs Collector
| Aspek | Direct Export | Berbasis Collector |
|---|---|---|
| Kecepatan Setup | Cepat | Sedang |
| Kontrol Kebijakan | Per-layanan | Terpusat |
| Optimisasi Biaya | Sulit | Mudah |
| Migrasi Vendor | Menyakitkan | Perubahan konfigurasi sederhana |
| Direkomendasikan Untuk | Aplikasi kecil/POC | Produksi/multi-layanan |
Solusi Observability Self-Hosted Mendapat Momentum
Diskusi ini telah menyoroti meningkatnya minat pada platform observability self-hosted yang menawarkan query berbasis SQL terhadap data telemetri. Solusi seperti HyperDX , SigNoz , dan OpenObserve menarik developer yang menginginkan akses database langsung tanpa vendor lock-in. HyperDX tampaknya mendapat dukungan lebih dibanding SigNoz , dengan pengguna menyebutkan kualitas build yang lebih baik dan tool transformasi log yang lebih andal.
Saya sudah mencoba keduanya. Signoz dibuat dengan cukup sembrono... HyperDX jauh lebih baik, memang ada beberapa kekurangan kecil tapi mereka menangani semua hal penting dengan benar.
Platform-platform ini menarik bagi tim yang mencari kesederhanaan menulis query SQL terhadap data telemetri sambil mempertahankan kontrol atas infrastruktur observability mereka.
Platform Observabilitas Self-Hosted yang Populer
- HyperDX: Kueri berbasis SQL, backend ClickHouse , kualitas build yang baik
- SigNoz: Open source, tetapi dilaporkan memiliki masalah kualitas build
- OpenObserve: Solusi all-in-one untuk logs/metrics/traces, tanpa dependensi
- GreptimeDB: Database time-series dengan integrasi kolektor OTEL
Keputusan Arsitektur Mencerminkan Skala Proyek
Konsensus komunitas menunjukkan bahwa keputusan arsitektur harus selaras dengan skala dan kebutuhan proyek. Untuk layanan tunggal dengan traffic rendah, export langsung ke backend tetap layak. Namun, lingkungan multi-service produksi mendapat manfaat signifikan dari sampling terpusat, kontrol biaya, dan batas keamanan collector.
Insight kunci yang muncul dari diskusi ini adalah pentingnya merancang aplikasi dengan fleksibilitas dalam pikiran. Tim yang menyusun export telemetri mereka melalui variabel environment dapat dengan mudah bertransisi dari export langsung ke arsitektur berbasis collector seiring berkembangnya kebutuhan mereka, menghindari refactoring yang menyakitkan yang datang dengan implementasi yang tightly coupled.
Referensi: OpenTelemetry Collector: What It Is, When You Need It, and When You Don't