用途：在分布式系统中追踪请求的完整路径，帮助理解延迟、服务依赖与失败点。适用场景包括调试延迟问题、梳理服务依赖、定位性能瓶颈、追踪错误传播以及分析请求路径。
主要能力：支持使用 Jaeger 和 Tempo 两类追踪后端。提供 Kubernetes 部署方式（创建 observability 命名空间并应用 jaeger-operator，随后部署 Jaeger 实例）以及 Docker Compose 启动 jaegertracing/all-in-one。支持通过 OpenTelemetry 生成 Trace 与 Span、设置标签与日志、传播 traceparent/tracestate 等上下文；支持概率采样、限流采样与 ParentBased 采样；可在 Jaeger 中按 service、duration、error、http 状态码等条件分析慢请求和错误，并自动生成服务依赖图。
使用方式：按资料示例，先部署 Jaeger 或 Tempo，再在 Python、Node.js 或 Go 应用中引入对应 OpenTelemetry SDK 与导出器完成埋点，跨服务调用时注入上下文头。Tempo 通过 ConfigMap 与 Deployment 部署，接收 Jaeger 和 OTLP 协议。
限制与注意：资料建议生产环境采样率 1-10%，监控追踪开销并保持低于 1% CPU 影响；补充信息如性能数据、定价及具体平台支持范围暂未提供。