用途：为 Python 应用添加可观测性能力，包括结构化日志、Prometheus 指标和分布式追踪，便于在生产环境排查问题、构建监控面板。
主要能力：
- 结构化日志：用 structlog 输出 JSON 日志，字段一致、机器可读，便于查询与告警；本地开发可用人类可读格式。
- 四大黄金信号：在每个服务边界跟踪延迟、流量、错误、饱和度。
- 关联 ID：为单个请求生成唯一 ID，贯穿所有日志与 span，实现端到端追踪，并可通过 X-Correlation-ID 头向下游服务传播。
- 有界基数：指标标签值必须有限，避免用 user_id 等无界值导致存储成本爆炸。
- 语义化日志级别：DEBUG 用于开发诊断，INFO 用于请求生命周期，WARNING 用于可恢复异常，ERROR 用于需关注的失败；不要把预期行为记为 ERROR。
- 计时上下文管理器：复用 timed_operation 统一记录操作耗时与错误。
- OpenTelemetry 追踪：配置 TracerProvider 与 OTLP 导出器，用 span 包裹订单处理等操作。
使用方式：安装 structlog、prometheus_client、opentelemetry 等库；在应用启动时调用 configure_logging；用中间件设置关联 ID；用装饰器或上下文管理器采集指标与耗时；用 tracer.start_as_current_span 包裹关键逻辑。
适用场景：为 Web 服务添加日志与指标、跨服务追踪请求链路、调试生产问题、构建可观测性面板。
限制：资料未提供具体安装命令、版本要求、收费信息或平台支持范围；OpenTelemetry API 仍在演进，需查阅官方 Python 文档获取最新用法。