用途：将 Grafana Tempo 部署为分布式追踪后端，存储并查询 KYC 验证会话的完整 trace，可视化一次验证请求经过 liveness、OCR、face_match、doc_processing、antifraud、decision 等微服务的全流程，用于诊断跨服务延迟、定位各阶段错误，并把 trace 与指标、日志关联。属于 observability_agent，适用于分析完整验证会话路径、排查微服务间延迟或做 trace 与 metrics/logs 关联的场景。
主要能力：以 MinIO/S3 作为 trace 存储后端；通过 OTLP gRPC(4317) 与 HTTP(4318) 接收数据；支持 compactor 块保留（示例 72h）；metrics_generator 可生成 RED 指标并 remote_write 到 Prometheus；Grafana 中配置 Tempo datasource，支持 tracesToMetrics、tracesToLogs、serviceMap；可用 TraceQL 查询，如 { span.verification.result = "rejected" && duration > 5s }、{ span.liveness.score < 0.5 && name = "kyc.liveness_check" }、{ name = "kyc.face_match" && status = error }。
使用方式：用 docker-compose 部署 grafana/tempo:2.5.0，挂载 tempo.yml 并暴露 3200/4317/4318；在 tempo.yml 中配置 server、distributor 的 otlp 接收器、storage.trace 的 s3 后端与 wal、compactor、metrics_generator；用 OpenTelemetry 对 FastAPI 等微服务做埋点（TracerProvider + BatchSpanProcessor + OTLPSpanExporter(endpoint="tempo:4317", insecure=True) + FastAPIInstrumentor），并为各阶段创建自定义 span 与属性（如 session.id、liveness.score、face_match.similarity、verification.result）；在 Grafana 添加 Tempo datasource 并启用 metrics_generator 的 service_graphs 与 span_metrics。
限制与注意：block_retention 需按最长问题排查时间设定，72 小时仅为起点；不要把生物特征数据（embedding、图像）写入 span 属性，只用会话标识与数值分数以符合 GDPR；其余部署细节与版本兼容性资料未提供。