Fatih Göktuğ Yıldırım

Software Engineer

OpenTelemetry .NET Uygulamaları için OpenTelemetry: Grafana, Loki, Tempo ve Prometheus ile Gözlemlenebilirlik

by · Mart 17, 2025

OpenTelemetry Nedir?

OpenTelemetry (OTel), dağıtılmış sistemlerde telemetri verilerini (tracing, metrics, logs) toplamak ve birden fazla backend sistemine göndermek için kullanılan açık kaynaklı bir gözlemlenebilirlik çerçevesidir.
Prometheus, Grafana Tempo, Jaeger ve diğer sistemlerle entegrasyon sağlar.

🚀 OpenTelemetry Bileşenleri

  1. Tracing (İzleme): Servisler arası isteklerin nasıl ilerlediğini takip eder.
  2. Metrics (Metrikler): Uygulamanın performansını ölçen zaman serisi verilerini toplar.
  3. Logging (Loglama): Uygulamanın içindeki olayları detaylı olarak kaydeder.

🎛 OpenTelemetry Instrumentation’ları Nelerdir?

Instrumentation, uygulamaların otomatik olarak telemetri verisi üretmesini sağlayan ara katman kütüphaneleridir.

📌 .NET Core’da OpenTelemetry Instrumentation’ları

InstrumentationAçıklama
AspNetCoreHTTP isteklerini ve yanıt sürelerini ölçer.
HttpClientAPI çağrılarını ve istek sürelerini izler.
EntityFrameworkCoreVeritabanı sorgularını takip eder.
System.RuntimeBellek, çöp toplama (GC) ve CPU kullanım verilerini toplar.
System.Diagnostics.MetricsÖzel metrikler tanımlamak için kullanılır.

📌 .NET Core OpenTelemetry Kullanımı

// OpenTelemetry yapılandırması
        builder.Services.AddOpenTelemetry()
        .WithTracing(tracerProvider =>
        {
            tracerProvider
                .AddSource(activitySource.Name)
                .SetResourceBuilder(ResourceBuilder.CreateDefault()
                    .AddService("ExampleWebAPI")
                    .AddTelemetrySdk()
                    .AddEnvironmentVariableDetector())
                .AddAspNetCoreInstrumentation(options =>
                {
                    options.Filter = null; // Tüm istekleri kaydet

                    options.RecordException = true;
                })
                .AddHttpClientInstrumentation(options =>
                {
                    options.RecordException = true;
                })
                .AddConsoleExporter()
                .AddOtlpExporter(opts =>
                {
                    opts.Endpoint = new Uri("http://observability-tempo:4317"); // Tempo OTLP gRPC endpoint
                    opts.Protocol = OtlpExportProtocol.Grpc; // GRPC protokolünü kullan
                });
        })
        .WithMetrics(metrics =>
        {
            metrics
                .SetResourceBuilder(ResourceBuilder.CreateDefault().AddService("MyMetricService"))
                .AddAspNetCoreInstrumentation() // HTTP request metrikleri
                .AddHttpClientInstrumentation() // HTTP client metrikleri
                .AddProcessInstrumentation() // İşlem bazlı metrikler (CPU, memory)
                .AddRuntimeInstrumentation() // .NET runtime metrikleri
                .AddMeter("System.Runtime") // .NET Runtime metrikleri için gerekli.. // GC süresi, bellek kullanımı, CPU yükü
                .AddMeter("System.Threading") // Thread havuzu metrikleri
                .AddMeter("Custom.Http.Meter")
                .AddEventCountersInstrumentation(options =>
                {
                    // HTTP istek ve bağlantı metrikleri
                    options.AddEventSources("System.Net.Http"); // HTTP istemci istek sayısı
                    options.AddEventSources("System.Net.Sockets"); // TCP bağlantıları
                    options.AddEventSources("System.Net.NameResolution"); // DNS istekleri
                    
                    // ASP.NET Core metrikleri
                    options.AddEventSources("Microsoft.AspNetCore.Hosting"); // Request süreleri
                    options.AddEventSources("Microsoft.AspNetCore.Http.Connections"); // WebSocket ve SignalR metrikleri
                })
                .AddConsoleExporter() // Konsola yazdırma
                .AddPrometheusExporter(); // Prometheus exporter'ı ekle
        });

Bu ayarlar sayesinde OpenTelemetry, uygulamanın tracing, metrik ve loglarını otomatik olarak toplayarak uygun backend sistemlerine (Tempo, Prometheus, Loki) aktarır.

1️⃣ Grafana Nedir?

Grafana, metrikleri, logları ve izleme verilerini görselleştirmek için kullanılan bir açık kaynaklı izleme platformudur.
Verileri Prometheus, Loki, Tempo gibi sistemlerden çeker ve bunları dashboard’lar ile sunar.

📌 Docker Compose ile Grafana Nasıl Eklenir?

services:
  observability-grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    container_name: observability-grafana
    ports:
      - "9190:3000" # 3000 dış port yerine 9190 kullanıldı
    networks:
      - observability-example-network
    volumes:
      - .deploy/grafana:/var/lib/grafana
      - .deploy/grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
      - GF_AUTH_ANONYMOUS_ENABLED=true

👉 Grafana’yı http://localhost:9190 üzerinden açabilirsin.

2️⃣ Loki Nedir?

Loki, merkezi bir log yönetim sistemidir. Promtail ile logları toplayıp Grafana üzerinden görselleştirmeye olanak tanır.
Grafana Loki’yi kullanarak sistem loglarını analiz edebiliriz.

📌 Docker Compose ile Loki Nasıl Eklenir?

services:
  observability-loki:
    image: grafana/loki:latest
    container_name: observability-loki
    ports:
      - "9182:3100"
    networks:
      - observability-example-network
    volumes:
      - .deploy/loki:/loki
      - .deploy/loki/loki-config.yaml:/etc/loki/local-config.yaml

👉 Loki’ye Promtail veya Fluentd gibi log toplayıcıları bağlamalısın.

📌 Loki Program.cs ve appsettings.json Konfigürasyonu

appsettings.json

"Serilog": {
  "Using": [ "Serilog.Sinks.Console", "Serilog.Sinks.Loki" ],
  "MinimumLevel": "Information",
  "WriteTo": [
      {
        "Name": "GrafanaLoki",
        "Args": {
          "uri": "http://observability-loki:3100",
          "labels": [
            {
              "key": "app",
              "value": "ExampleWebAPI"
            },
            {
              "key": "environment",
              "value": "development"
            }
          ],
          "propertiesAsLabels": ["RequestId", "RequestPath"]
        }
      }
  ]
}

Program.cs

        builder.Host.UseSerilog((context, loggerConfig) => loggerConfig.ReadFrom.Configuration(context.Configuration));


        // OpenTelemetry Logging (Uygulama loglarını OpenTelemetry ile entegre eder)
        builder.Logging.AddOpenTelemetry(options =>
        {
            // Log scope'larını (kapsamlarını) dahil eder. 
            // Örneğin, bir request sırasında oluşturulan kapsamlı logları takip etmeye yarar.
            options.IncludeScopes = true;

            // Log mesajlarının işlenmiş (formatlanmış) halini dahil eder.
            // Örneğin, içinde değişkenler olan bir log mesajını doğrudan kaydetmeyi sağlar.
            options.IncludeFormattedMessage = true;

            // Log state'lerini ayrıştırarak (parse ederek) OpenTelemetry'de kullanılabilir hale getirir.
            // Örneğin, structured logging formatında logları işlemeye yardımcı olur.
            options.ParseStateValues = true;
        });

3️⃣ Tempo Nedir?

Tempo, dağıtılmış izleme (tracing) için kullanılan bir sistemdir.
OpenTelemetry, Jaeger ve Zipkin gibi sistemlerden gelen tracing verilerini saklar ve analiz eder.

📌 Docker Compose ile Tempo Nasıl Eklenir?

services:
  observability-tempo:
    image: grafana/tempo:latest
    container_name: observability-tempo
    ports:
      - "9184:3200"
      - "9186:9411"
    networks:
      - observability-example-network
    volumes:
      - .deploy/tempo:/tempo
      - .deploy/tempo/tempo-config.yaml:/etc/tempo.yaml
    expose:
      - "4317" # OTLP gRPC bağlantısı için
      - "4318" # OTLP HTTP bağlantısı için

👉 Tempo’yu Grafana ile bağlayarak tracing verilerini görselleştirebilirsin.

📌 Tempo Program.cs Konfigürasyonu

builder.Services.AddOpenTelemetry()
    .WithTracing(tracing =>
    {
        tracing
            .AddSource(activitySource.Name)
            .SetResourceBuilder(ResourceBuilder.CreateDefault()
            .AddService("ExampleWebAPI")
            .AddTelemetrySdk()
            .AddEnvironmentVariableDetector())
            .AddAspNetCoreInstrumentation()
            .AddHttpClientInstrumentation()
            .AddConsoleExporter()
            .AddOtlpExporter(opts =>
            {
                opts.Endpoint = new Uri("http://observability-tempo:4317");
                opts.Protocol = OtlpExportProtocol.Grpc;
            });
    });

4️⃣ Prometheus Nedir?

Prometheus, metrikleri toplayan ve sorgulayan bir sistemdir.
Grafana ile birlikte kullanılarak sistem performansını izlemek ve alarmlar oluşturmak için idealdir.

📌 Docker Compose ile Prometheus Nasıl Eklenir?

services:
  observability-prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    container_name: observability-prometheus
    ports:
      - "9188:9090"
    networks:
      - observability-example-network
    volumes:
      - .deploy/prometheus:/prometheus
      - .deploy/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml

👉 Prometheus metriklerini görmek için: http://localhost:9188

📌 Prometheus Program.cs Konfigürasyonu

builder.Services.AddOpenTelemetry()
    .WithMetrics(metrics =>
    {
        metrics
                .SetResourceBuilder(ResourceBuilder.CreateDefault().AddService("MyMetricService"))
                .AddAspNetCoreInstrumentation() // HTTP request metrikleri
                .AddHttpClientInstrumentation() // HTTP client metrikleri
                .AddProcessInstrumentation() // İşlem bazlı metrikler (CPU, memory)
                .AddRuntimeInstrumentation() // .NET runtime metrikleri
                .AddMeter("System.Runtime") // .NET Runtime metrikleri için gerekli.. // GC süresi, bellek kullanımı, CPU yükü
                .AddMeter("System.Threading") // Thread havuzu metrikleri
                .AddMeter("Custom.Http.Meter")
                .AddEventCountersInstrumentation(options =>
                {
                    // HTTP istek ve bağlantı metrikleri
                    options.AddEventSources("System.Net.Http"); // HTTP istemci istek sayısı
                    options.AddEventSources("System.Net.Sockets"); // TCP bağlantıları
                    options.AddEventSources("System.Net.NameResolution"); // DNS istekleri
                    
                    // ASP.NET Core metrikleri
                    options.AddEventSources("Microsoft.AspNetCore.Hosting"); // Request süreleri
                    options.AddEventSources("Microsoft.AspNetCore.Http.Connections"); // WebSocket ve SignalR metrikleri
                })
                .AddConsoleExporter() // Konsola yazdırma
                .AddPrometheusExporter(); // Prometheus exporter'ı ekle
    });

app.UseOpenTelemetryPrometheusScrapingEndpoint();

🎯 Sonuç

BileşenAçıklamaBağlantı
GrafanaVerileri görselleştirirhttp://localhost:9190
LokiLog yönetim sistemihttp://localhost:9182
TempoTracing (dağıtılmış izleme)http://localhost:9184
PrometheusMetrik toplama ve analizhttp://localhost:9188

🚀 Bu rehberi takip ederek Observability sistemini eksiksiz bir şekilde Docker Compose ve .NET Core ile çalıştırabilirsin.

Github: OpenTelemetry .NET Uygulamaları için OpenTelemetry: Grafana, Loki, Tempo ve Prometheus ile Gözlemlenebilirlik Örneği

Etiketler:

Bunlar da hoşunuza gidebilir...

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir