用途：为数据管道提供可观测性，包括分布式追踪与指标监控，用于调试失败记录、定位性能瓶颈、保障可靠性、追踪资源成本并保留数据转换审计线索。
主要能力：OpenTelemetry 负责分布式追踪，记录管道阶段、延迟与依赖；Prometheus 负责指标，采集吞吐量、错误率与资源利用率；Grafana 负责可视化，将追踪与指标组合成仪表盘。技能依赖 @data-engineering-core、@data-engineering-orchestration、@data-engineering-streaming。
使用方式：安装 OpenTelemetry：pip install opentelemetry-api opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp；安装 Prometheus 客户端：pip install prometheus-client。用 TracerProvider 与 OTLPSpanExporter 配置追踪，为 extract、transform、load 各阶段创建 span 并设置属性；用 B3Format 在 Kafka、HTTP 消息头中注入与提取追踪上下文。用 Counter、Histogram、Gauge 定义指标，通过 start_http_server(8000) 暴露抓取端点；Prefect 可用 prefect cloud login 或 prefect server start 启用 UI，Dagster 通过 Dagit UI 查看资产与运行信息。Grafana 面板示例包括吞吐 rate(etl_rows_processed_total[5m])、延迟 histogram_quantile(0.95, etl_processing_seconds_bucket)、错误率与内存；告警可用 Prometheus Alertmanager 规则。
适用场景与限制：适用于批处理、流处理与多服务管道的监控与排障。需注意避免标签基数爆炸，生产环境应合理采样，指标端点建议使用独立端口，并集中日志、关联 trace ID。资料未提供具体价格、平台限制与效果数据。