#opentelemetry

Announcing v1 of OpenTelemetry Go Compile-Time Instrumentation

Với các ngôn ngữ như Java, Python, Node.js hay .NET, bạn có thể tích hợp OpenTelemetry mà không cần sửa code bằng cách gắn agent lúc khởi động. Riêng Go, do biên dịch thành binary tĩnh nên buộc phải instrument thủ công hoặc dùng eBPF agent ngoài tiến trình.

Lập trình viên Go sẽ tìm hiểu cách OpenTelemetry Go Compile-Time Instrumentation giúp tự động thu thập dữ liệu theo dõi hiệu suất và lỗi mà không cần sửa đổi mã nguồn hoặc phụ thuộc vào các giải pháp bên ngoài.

AI SDK 7 is now available

Vercel ra mắt AI SDK 7, bản cập nhật lớn cho TypeScript SDK hỗ trợ xây dựng ứng dụng và agent AI. SDK bổ sung tính năng kiểm soát lý luận chuẩn hóa, upload file/provider skill, hỗ trợ MCP Apps, giao diện UI terminal, WorkflowAgent bền vững, cấu hình timeout chi tiết, cùng nhiều cải tiến khác. Quá trình di chuyển từ v6 được tự động hóa qua codemod.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI sẽ tìm hiểu SDK mới này để tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu chi phí và mở rộng khả năng tích hợp với các công cụ AI hiện đại mà không cần phải viết lại mã từ đầu.

Observe on Apache Iceberg: Unlocking Open Observability

Snowflake giới thiệu Observe trên Apache Iceberg ở chế độ private preview, cho phép lưu trữ telemetry dưới dạng bảng Iceberg mở trong S3 riêng, truy vấn được bởi bất kỳ engine nào.

Lập trình viên muốn tối ưu hóa quản lý dữ liệu và phát triển ứng dụng theo tiêu chuẩn mở sẽ tìm hiểu Apache Iceberg để khám phá cách lưu trữ và truy vấn dữ liệu hiệu quả hơn với Snowflake, giúp tiết kiệm chi phí và mở rộng khả năng tích hợp với các công cụ khác.

Choosing Between ClickStack and Grafana for ClickHouse Observability

ClickStack và Grafana đều là lựa chọn phổ biến để quan sát (observability) dữ liệu từ ClickHouse, nhưng mỗi công cụ có ưu điểm riêng tùy thuộc vào nhu cầu sử dụng. Bài viết so sánh chúng và đưa ra trường hợp nên kết hợp cả hai.

Những lập trình viên sử dụng ClickHouse để theo dõi hệ thống nên đọc bài này để so sánh hiệu quả giữa ClickStack và Grafana trong việc tích hợp, quản lý và tối ưu hóa các công cụ theo dõi dữ liệu, giúp họ lựa chọn giải pháp phù hợp với quy mô và yêu cầu của dự án.

Telemetry-driven development: How to gain confidence in your coding agents' behavior with gcx and Grafana MCP

Công cụ AI giúp tăng độ tin cậy vào mã code và các tác nhân (agents) bằng cách kết hợp gcx CLI và Grafana MCP.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng telemetry và công cụ gcx CLI cùng Grafana MCP để theo dõi, phân tích và tăng tự tin trong việc kiểm soát hành vi của các agent AI trong quá trình phát triển ứng dụng.

We broke the OTel demo

Bản demo OpenTelemetry (OTel) vừa trải qua thay đổi cấu trúc lớn, khiến nhiều chức năng cũ không hoạt động, tên thuộc tính thay đổi và dashboard tùy chỉnh bị hỏng. Những điều chỉnh này là cần thiết nhưng gây bất tiện cho người dùng.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách OTel Demo đã cập nhật lại cơ chế triển khai mới, giúp tránh tình trạng lỗi do thay đổi cấu trúc không được thông báo đầy đủ, từ đó tối ưu hóa cách tích hợp và sử dụng OpenTelemetry trong dự án của mình.

Explore what's next in agentic operations: Introducing AI Week

Tuần lễ AI đầu tiên giới thiệu những cải tiến mới trong AI cho observability và ngược lại, đồng thời cung cấp cơ hội trải nghiệm trực tiếp các công cụ AI mới nhất.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách AI đang thay đổi cách theo dõi, giám sát và tối ưu hóa các hệ thống tự động hóa, giúp bạn hiểu rõ hơn về công cụ mới nhất và cách áp dụng chúng vào dự án của mình.

I Built a Multi-Agent AI System with Agent Protocols. Debugging It Was Harder Than Building It.

Tác giả chia sẻ kinh nghiệm xây dựng hệ thống AI đa tác nhân (multi-agent) sử dụng Agent Protocols, nhưng quá trình debug lại khó khăn hơn cả việc phát triển hệ thống.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách hệ thống phức tạp của nhiều agent AI có thể trở thành một thách thức debug khó khăn hơn so với thiết kế ban đầu, giúp họ chuẩn bị tốt hơn cho những vấn đề bất ngờ trong quá trình triển khai.

Use OpenTelemetry-native observability with Datadog from ingestion to investigation

Bài viết hướng dẫn cách sử dụng OpenTelemetry (OTel) để thu thập dữ liệu quan sát (observability) trong khi vẫn tận dụng được các trải nghiệm giám sát hạ tầng (infrastructure) và APM (Application Performance Monitoring) vốn có của Datadog.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp OpenTelemetry vào Datadog một cách linh hoạt, giúp họ theo dõi và phân tích dữ liệu theo tiêu chuẩn công nghiệp mà không phụ thuộc vào các công cụ cụ thể, đồng thời giữ được trải nghiệm APM chuyên nghiệp của Datadog.

Amazon CloudWatch announces coding agent insights

Amazon CloudWatch giới thiệu tính năng mới Coding Agent Insights, cung cấp thông tin chi tiết về hoạt động của các coding agent trong môi trường AWS.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách CloudWatch tích hợp công nghệ AI/ML vào việc theo dõi và tối ưu hóa quá trình phát triển ứng dụng, giúp tiết kiệm thời gian debug và cải thiện hiệu suất hệ thống thông qua các thông tin chi tiết từ các agent mã nguồn.

Watch AWS engineers troubleshoot agentic AI with OpenTelemetry and OpenSearch

AWS tổ chức buổi webinar ngày 22/7 do Dotan Horovits và Rekha Thottan dẫn dắt, giới thiệu cách kết hợp OpenTelemetry và OpenSearch để giám sát và khắc phục sự cố cho hệ thống AI agent. Buổi demo trình bày luồng dữ liệu logs, metrics, traces trong pipeline OTel và giới thiệu framework mã nguồn mở Agent Health nhằm phát hiện sớm hành vi bất thường của agent trước khi triển khai sản xuất. Bài viết nhấn mạnh rằng các phương pháp quan sát truyền thống không đủ cho AI agent phi tất định, và các giải pháp mã nguồn mở giúp tránh silo dữ liệu, tối ưu hóa ROI cho AI.

Lập trình viên phát triển hệ thống AI nên đọc bài này để tìm hiểu cách áp dụng OpenTelemetry và OpenSearch để theo dõi và debug các hệ thống AI có tính chất hành động (agentic) một cách hiệu quả, tránh bị mắc kẹt trong các công cụ đóng gói và phân tán dữ liệu.

IEEE Cloud Summit 2026: The Tunnels No One Mapped

IEEE Cloud Summit 2026 tập trung vào bảo mật và kiến trúc cho hệ thống AI agent, với những chia sẻ từ Salesforce về agent Kubernetes tự động hóa, AWS giới thiệu bảo mật ngữ cảnh cho agent, cùng công cụ AgentTrace giúp truy vết hành động của agent. Ba vấn đề chính nổi lên là quyền hạn quá mức của các danh tính phi con người, hệ thống xác suất chỉ nên xử lý nhiệm vụ mơ hồ, và khả năng truy xuất nguồn gốc phải là tiêu chuẩn thiết kế bắt buộc cho hệ thống agent.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng kỹ thuật phân tích chính xác, bảo mật context-aware và tra cứu forensics trong các hệ thống AI agent, từ đó nâng cao kiến thức về cách xây dựng và bảo vệ các giải pháp cloud hiện đại, đặc biệt là khi triển khai các ứng dụng tự động hóa có độ tin cậy cao.

Heron : Wireshark for AI Agents: passive eBPF observability

Heron là công cụ phân tích mạng thụ động dành cho AI agents, sử dụng eBPF để giải mã lưu lượng TLS (LLM) thành plaintext mà không cần SDK hay proxy. Phiên bản 0.7.0 bổ sung kiến trúc OpenTelemetry-native, lọc tự động sidecar an ninh Claude Code, và xuất sẵn SFT trajectory cho fine-tuning, chạy dưới dạng binary Rust duy nhất.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI nên đọc để khám phá cách Heron giúp theo dõi và debug giao thức TLS bí mật của các agent AI một cách hiệu quả, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và bảo mật mà không cần phụ thuộc vào SDK hoặc proxy phức tạp.

How Amazon Finance streamlines regulatory inquiries by using generative AI on AWS

Đội FinTech của Amazon xây dựng hệ thống tự động xử lý truy vấn quy định trên AWS bằng Amazon Bedrock, RAG với Knowledge Bases, và OpenSearch Serverless để lưu trữ vector. Hệ thống hỗ trợ đa định dạng tài liệu, giao diện chat thời gian thực bằng Claude Sonnet 4.5, quản lý trạng thái hội thoại trên DynamoDB, và mở rộng truy vấn bằng Claude 3.5 Haiku.

Nếu bạn là lập trình viên chuyên về hệ thống xử lý dữ liệu pháp lý hoặc FinTech, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách áp dụng AI sinh tạo và vector storage hiệu quả để tự động hóa xử lý yêu cầu tuân thủ quy định, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu lỗi trong ứng dụng thực tế.

How to Stream Octopus Audit Logs to Grafana Cloud With OpenTelemetry

Cách stream nhật ký kiểm toán (audit logs) của Octopus tới Grafana Cloud thông qua OpenTelemetry, truy vấn bằng LogQL và thiết lập cảnh báo Slack khi có sự kiện xóa xảy ra.

Lập trình viên phát triển phần mềm cần đọc bài này để tìm hiểu cách tích hợp OpenTelemetry và Grafana Cloud để theo dõi, phân tích và cảnh báo về các hoạt động xóa dữ liệu trong hệ thống Octopus, giúp giảm rủi ro mất dữ liệu và tối ưu hóa quản lý ứng dụng.

Metric cardinality limits in OpenTelemetry: a practical guide

OpenTelemetry giới hạn cardinality trong SDK metrics nhằm ngăn chặn tiêu thụ bộ nhớ vô hạn khi có quá nhiều kết hợp thuộc tính (attribute) độc nhất. Tuy bảo toàn giá trị tổng thể, việc tràn giới hạn này khiến các truy vấn lọc hoặc nhóm theo thuộc tính bị đếm thiếu, ảnh hưởng đến dashboards, SLOs và cảnh báo.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách OpenTelemetry xử lý giới hạn độ phân biệt (cardinality) trong metrics, giúp tránh lỗi khi dữ liệu bị overflow gây sai lệch trong báo cáo và cảnh báo sản phẩm.

The AI layer of observability: Making telemetry human-readable

Công cụ Red Hat OpenShift AI summarizer giúp giảm chi phí quan sát bằng cách tóm tắt dữ liệu telemetry, biến thông tin kỹ thuật thành dạng dễ đọc cho các kiến trúc cloud-native.

Một lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chi phí và cải thiện hiệu quả của hệ thống theo dõi bằng cách sử dụng công nghệ AI để chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành thông tin dễ hiểu, giúp phát hiện và giải quyết vấn đề nhanh chóng trong ứng dụng cloud-native.

Multi-agent observability: why one trace isn't enough

Hệ thống đa tác nhân thường gặp lỗi ngầm trong quá trình chuyển giao (handoffs) và trạng thái chia sẻ. Theo dõi đơn tác nhân không đủ để phát hiện vấn đề, nhưng việc sử dụng lớp trạng thái chia sẻ giúp tái hiện lỗi hiệu quả hơn.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách hệ thống nhiều agent (nhiều tiến trình/khách hàng) thường bị lỗi ẩn khi dữ liệu không được theo dõi liên tục, và cách giải quyết bằng cách tích hợp một lớp chia sẻ trạng thái để khôi phục trace đầy đủ.

OTel spans + Sentry errors: Connected in one trace

OTel Integration (OTel) kết nối spans từ OpenTelemetry (OTel) với lỗi từ Sentry, giúp hiển thị cả hai trên cùng một biểu đồ waterfall trace.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kết nối OTel (OpenTelemetry) với Sentry để theo dõi tất cả lỗi và trace trong một dòng thời gian duy nhất, giúp debug hiệu quả hơn bằng cách kết hợp thông tin lỗi với chuỗi gọi hàm chi tiết.

The Telemetry Debt Crisis: Why Cloud-Native Teams are Optimizing the Wrong Metric

Các đội phát triển cloud-native đang đối mặt với "telemetry debt" - gánh nặng từ cảnh báo nhiễu, dashboard không dùng tới và chi phí quan sát tăng vọt do tối ưu sai metric.

Lập trình viên phát triển ứng dụng cloud-native nên đọc bài này để hiểu cách quản lý và tối ưu hóa telemetry không chỉ để giảm chi phí mà còn để tránh rắc rối về hiệu suất và quyết định đúng những chỉ số quan trọng thực sự ảnh hưởng đến chất lượng và hiệu suất hệ thống.

wide_events/docs/production-example.md at main · adammiribyan/wide_events

Bài viết giới thiệu wide_events, một thư viện telemetry dành cho Rails giúp theo dõi hoạt động của ứng dụng và con người thông qua cơ sở dữ liệu do bạn sở hữu.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng Rails và muốn tối ưu hóa hiệu suất, bảo mật, cũng như quản lý dữ liệu theo dõi tự động mà không phụ thuộc vào bên thứ ba, thì đây là ví dụ thực tế về cách sử dụng Wide Events để tích hợp telemetry hiệu quả trong môi trường sản xuất của bạn.

One Rails request, one event: production context for coding agents

Gem Rails "Wide Events" cung cấp toàn bộ ngữ cảnh sản xuất cần thiết cho coding agent chỉ trong một request.

Một lập trình viên Ruby/Rails nên đọc bài này để khám phá cách Wide Events giúp tối ưu hóa cách xử lý sự kiện trong ứng dụng sản xuất bằng cách tập trung toàn bộ ngữ cảnh sản xuất vào một gói đơn giản, giúp phát triển và debug nhanh hơn trong môi trường thực tế.

GitHub - adammiribyan/wide_events: Rails telemetry for agents and humans, in a database you own

Thư viện wide_events dành cho Rails giúp thu thập telemetry (số liệu giám sát) cho cả tác nhân tự động (agents) và người dùng (humans), lưu trữ trực tiếp vào cơ sở dữ liệu do bạn quản lý.

Là người phát triển Rails, bạn nên tìm hiểu Wide Events để tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng và quản lý dữ liệu theo dõi một cách độc lập, an toàn và linh hoạt, thay vì phụ thuộc vào dịch vụ bên ngoài.

Your agent can now debug Workers with local tracing

Giờ đây, wrangler dev tạo ra các traces có cấu trúc cho mọi yêu cầu local. Agent lập trình của bạn chỉ cần gọi một API duy nhất để xác định chính xác lỗi và nguyên nhân, không cần triển khai.

Lập trình viên phát triển ứng dụng Cloudflare Workers sẽ tìm hiểu cách sử dụng tracing local để debug nhanh chóng và hiệu quả, tránh mất thời gian phải deploy lại để xác định lỗi trong code, đặc biệt khi cần giải quyết vấn đề ở môi trường phát triển.

Introducing: Cloudflare Agents

Cloudflare Agents hợp nhất tất cả các phiên agent đã triển khai vào một giao diện duy nhất, cung cấp thông tin và insights quan trọng về hiệu suất hoạt động của agent ở quy mô lớn.

Lập trình viên phát triển ứng dụng cần đọc để khám phá cách Cloudflare Agents tối ưu hóa quản lý và phân tích hiệu suất các ứng dụng chạy trên cloud, giúp tiết kiệm thời gian debug và nâng cao hiệu suất khi triển khai quy mô lớn.

The Agent Development Lifecycle has arrived on Cloudflare

Cloudflare giới thiệu Agent Development Lifecycle, giải pháp giúp tự động hóa quy trình viết, xem xét, triển khai và bảo trì code thông qua các nguyên tố (primitives) nền tảng của họ.

Là lập trình viên muốn tự động hóa phát triển ứng dụng với tốc độ cao và giảm thiểu công việc quản lý thủ công, bài này sẽ giới thiệu cách sử dụng Agent Development Lifecycle của Cloudflare để tối ưu hóa quy trình viết, kiểm thử và triển khai code một cách hiệu quả.

Your Agents Aren’t Failing. They’re Not Running.

Trước khi đánh giá xem một agent có ảo giác, hiểu sai yêu cầu hay đưa ra quyết định tồi, hãy kiểm tra xem liệu tác vụ đó có được thực thi hay không.

Để tránh rơi vào nhầm lẫn giữa lỗi logic và vấn đề cơ bản là hệ thống không thực thi đúng yêu cầu, một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách phân tích vấn đề từ góc độ thực thi thực tế trước khi đi sâu vào phân tích sai sót trong xử lý dữ liệu hoặc quyết định.

Distributed Tracing Across .NET Services with OpenTelemetry: W3C Trace Context and Baggage

Bài viết hướng dẫn triển khai distributed tracing trong ứng dụng .NET sử dụng OpenTelemetry, tập trung vào W3C Trace Context, Baggage và traceparent headers để liên kết spans giữa các services, kèm theo ví dụ C#.

Một lập trình viên .NET nên đọc bài này để hiểu cách triển khai tracing phân tán hiệu quả bằng OpenTelemetry, từ cơ chế W3C Trace Context đến việc sử dụng Baggage, giúp theo dõi và debug các request xuyên suốt các service khác nhau với các ví dụ thực tế trong C#.

OpenTelemetry Exporters in .NET: OTLP, Prometheus, Jaeger, and Azure Monitor

Bài viết hướng dẫn cấu hình các OpenTelemetry exporters (OTLP, Prometheus, Jaeger, Azure Monitor) trong ứng dụng .NET bằng C# thực tế, đặc biệt dành cho ASP.NET Core.

Lập trình viên ASP.NET Core cần đọc bài này để hiểu cách triển khai và tích hợp các exporter OpenTelemetry như OTLP, Prometheus, Jaeger và Azure Monitor một cách hiệu quả với các ví dụ thực tế trong C#.

Amazon CloudWatch announces managed Prometheus collectors

Amazon CloudWatch vừa công bố tính năng thu thập dữ liệu tự động từ Prometheus, giúp quản lý giám sát hiệu quả hơn trên AWS.

Những lập trình viên quản lý hệ thống hoặc theo dõi hiệu suất ứng dụng sẽ tìm hiểu cách AWS tích hợp Prometheus vào CloudWatch để tự động hóa thu thập và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, giúp tối ưu hóa khả năng phản ứng và giảm chi phí vận hành.

Why Log Monitoring Is the Missing Link in Most Incident Response Workflows

Giám sát log giúp nhóm ứng phó sự cố giảm thời gian khắc phục trung bình (MTTR) bằng cách tương quan log, metrics và traces để đẩy nhanh quá trình chẩn đoán và khắc phục.

Một lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách log monitoring giúp nhanh chóng phát hiện và giải quyết vấn đề trong hệ thống, từ đó giảm thời gian khắc phục sai sót và nâng cao hiệu quả bảo trì hệ thống.

Why observability matters to frontend teams more than they think

Đội ngũ frontend cần chú trọng observability hơn họ nghĩ vì người dùng chỉ quan tâm trải nghiệm chứ không biết service nào chậm. Observability frontend giúp phát hiện và khắc phục vấn đề từ góc nhìn người dùng.

Là người phát triển frontend, bạn sẽ hiểu rõ hơn cách cải thiện trải nghiệm người dùng ngay từ những vấn đề nhỏ nhất, từ chậm chạp đến lỗi không được phát hiện sớm.

OpenTelemetry HttpClient Instrumentation in .NET: Tracing Outbound HTTP Calls

Hướng dẫn triển khai OpenTelemetry HttpClient trong .NET để theo dõi HTTP outbound: tạo spans tự động, truyền trace W3C, lọc request và enrich spans kèm ví dụ C#.

Lập trình viên cần đọc để hiểu cách tự động theo dõi các yêu cầu HTTP ra ngoài với OpenTelemetry trong .NET, giúp debug và tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng một cách hiệu quả.

Enabling the Application Insights Profiler

Hướng dẫn chi tiết cách kích hoạt Azure Monitor Application Insights Profiler cho ứng dụng .NET thông qua hai phương pháp: cấu hình không cần code (qua App Service portal hoặc CLI) hoặc cài đặt gói Azure Monitor OpenTelemetry Distro. Phương pháp không cần code chỉ hỗ trợ Windows App Service, trong khi gói cài đặt hoạt động trên Linux và container.

Lập trình viên cần đọc để hiểu cách tích hợp Application Insights Profiler vào ứng dụng .NET để tối ưu hóa hiệu năng bằng cách tự động phát hiện và khắc phục vấn đề CPU, bộ nhớ hoặc session bị chậm, đặc biệt khi triển khai trên Azure với các phương pháp đơn giản hoặc mở rộng cho Linux/container.

OpenTelemetry ASP.NET Core: Setup, Auto-Instrumentation, and Configuration

Bài viết hướng dẫn thiết lập OpenTelemetry cho ứng dụng ASP.NET Core bằng phương thức AddOpenTelemetry(), bao gồm auto-instrumentation, thu thập metrics, và ví dụ cấu hình thực tế dành cho .NET 10.

Những lập trình viên phát triển ứng dụng ASP.NET Core nên đọc bài này để hiểu cách tích hợp OpenTelemetry tự động theo dõi hiệu suất, lỗi và tra cứu vấn đề trong ứng dụng với ít code bổ sung, giúp tối ưu hóa và debug hiệu quả.

Instrumenting my espresso machine with OpenTelemetry

Gắn cảm biến vào máy pha cà phê Gaggia bằng ESP32, sử dụng OpenTelemetry để thu thập dữ liệu (như shot cà phê hay cảm biến toàn nhà) rồi đẩy lên ClickHouse Cloud, sau đó phân tích bằng ClickStack kết hợp agent LLM để truy vấn dữ liệu linh hoạt.

Lập trình viên muốn khám phá cách tích hợp OpenTelemetry vào thiết bị IoT (như ESP32) để theo dõi và phân tích dữ liệu thực thời từ thiết bị vật lý, từ đó nâng cao khả năng debug, tối ưu hóa và xây dựng hệ thống thông minh từ các thiết bị vật lý như máy espresso.

groundcover raises $100M to build observability for the AI era

groundcover huy động thành công 100 triệu USD trong vòng Series C do One Peak dẫn đầu, nâng tổng vốn lên 160 triệu USD, nhằm phát triển nền tảng observability (quan sát hệ thống) thân thiện với cloud riêng, phục vụ kỷ nguyên AI.

Những công cụ quan sát tự có sẵn trên cloud hiện nay không đủ để theo dõi và kiểm soát các ứng dụng AI phức tạp, đặc biệt khi chúng hoạt động với tốc độ và quy mô mới.

OpenTelemetry Logging .NET: ILogger Integration and Structured Log Export

Bài viết hướng dẫn tích hợp OpenTelemetry Logging trong .NET thông qua ILogger, bao gồm xuất log có cấu trúc, liên kết ngữ cảnh trace, xuất dữ liệu qua OTLP cùng ví dụ thực hành bằng C#.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách tích hợp OpenTelemetry với ILogger trong .NET để chuyển đổi các log thành dữ liệu cấu trúc hóa, theo dõi và liên kết trace hiệu quả, đồng thời áp dụng export qua gói OTLP để tối ưu hóa quản lý và phân tích logs trong ứng dụng hiện đại.

CNCF Announces Schedule for Debut Observability Summit Europe

Summit gathers practitioners, contributors and engineers to advance open observability standards and practices Key Highlights SAN FRANCISCO, July 28…

OpenTelemetry series: Understanding OTel traces and spans

Learn how OpenTelemetry traces and spans reveal request flows, latency, errors, and logs in distributed systems.