用途：为应用与基础设施接入厂商中立的遥测体系，统一采集分布式追踪、指标与日志，适配微服务延迟排查、可观测数据模型与命名标准化、SLO 看板与 trace-log 关联等场景。
主要能力：定义服务、环境、版本的语义约定；在各服务中添加 SDK 或自动埋点；运行 OpenTelemetry Collector 接收、转换、导出遥测；通过基数与采样校验控制成本；构建黄金信号看板与告警。
使用方式：前置条件包括服务运行于容器或虚拟机、具备 traces 后端（Jaeger、Tempo、Datadog 或任意 OTLP 接收端）、metrics 后端（Prometheus、Mimir 或 OTLP 接收端）、用于部署 Collector 的 Kubernetes 集群或带 systemd 的虚拟机，以及服务到 Collector、Collector 到后端的网络连通。Collector 配置示例包含 otlp、prometheus、hostmetrics 接收器，batch、memory_limiter、attributes、filter、transform、resourcedetection 处理器，以及 otlp/traces、prometheusremotewrite、otlp/logs、debug 导出器。Kubernetes 部署示例使用镜像 otel/opentelemetry-collector-contrib:0.98.0 与 OTLP gRPC/HTTP 端口 4317/4318。Python 侧通过 TracerProvider、MeterProvider 与 BatchSpanProcessor 初始化，并用 RequestsInstrumentor、SQLAlchemyInstrumentor 自动埋点。Node.js 侧可用 NodeSDK，需在其他导入前加载：node -r ./tracing.js app.js。Kubernetes Operator 可对已有服务自动注入，通过注解 instrumentation.opentelemetry.io/inject-python 或 inject-nodejs 启用。
限制：指南会作用于真实环境，执行前需确认目标、影响范围与回滚方案；未经明确批准不得部署到生产。本次为仅文档导入，上游脚本与模板未随附。价格、收费与具体平台支持范围暂未提供。