链路追踪

站点技能导入器展示的链路追踪技能和工作流。

5 个技能
M
azure-monitor-opentelemetry-ts

作者 microsoft

azure-monitor-opentelemetry-ts 可帮助你用 Azure Monitor 和 OpenTelemetry 为 Node.js 应用接入分布式追踪、指标和日志。使用这个 azure-monitor-opentelemetry-ts skill 来安装包、设置 `APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING`,并按正确的启动顺序完成自动埋点配置。

可观测性
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M
azure-monitor-opentelemetry-py

作者 microsoft

azure-monitor-opentelemetry-py 是面向 Python 的 Azure Monitor OpenTelemetry 分发包。适合用于一行式 Application Insights 配置、自动埋点,以及以最少的应用代码改动接入实用的 Azure Monitor 遥测。

监控
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N
root-cause-tracing

作者 NeoLabHQ

root-cause-tracing 可帮助你从症状反向追溯到最初触发点,从而定位失败根因。它特别适合排查深层栈错误、误导性输出,以及在更早阶段就已经引入了无效数据、路径或工作目录的场景。可将它用作一份 root-cause-tracing 排障指南,帮助你更有纪律地调试,并做出更安全的修复。

调试
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O
sentry

作者 openai

sentry skill 是一款只读的 Observability 工具,可用于查看 Sentry 的 issue、event 和 health 信号。你可以用它排查最近的生产错误、汇总影响范围,并通过结构化输出运行可重复的基于 CLI 的查询。它最适合需要一份实用的 sentry 分诊指南,而不是全面可观测性总览的场景。

可观测性
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M
azure-monitor-opentelemetry-exporter-py

作者 microsoft

azure-monitor-opentelemetry-exporter-py 可帮助你将 Python 的底层 OpenTelemetry 导出配置到 Azure Monitor 和 Application Insights。适用于需要自定义可观测性管道、并直接控制 traces、metrics 和 logs 的场景,而不是更高层的自动埋点发行版。

可观测性
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链路追踪