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    Application Real-Time Monitoring Service:OpenTelemetry 連携

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    Application Real-Time Monitoring Service:OpenTelemetry 連携

    最終更新日:Jul 11, 2026

    Managed Service for OpenTelemetry は、アプリケーションからトレース、メトリクス、ログデータを受信できます。データは直接レポートするか、OpenTelemetry Collector 経由で転送できます。

    事前準備

    • ログデータをレポートするには、まず Simple Log Service (SLS) を有効化し、プロジェクトと Logstore を作成し、ログデータレポート用の AccessKey ペアを作成する必要があります。

    • 必要なエンドポイントと認証情報を取得してください。次の表は、本トピックで使用されるすべての設定変数の一覧です。データタイプとレポート方法に応じて値を準備してください。詳細については、「事前準備」をご参照ください。

      ユースケース

      パラメーター

      説明

      例

      トレースとメトリクスデータのレポート

      gRPC 経由でのデータレポート

      ${GRPC_ENDPOINT}

      Managed Service for OpenTelemetry の gRPC エンドポイントです。トレースとメトリクスデータのレポートに使用します。

      サービスが Managed Service for OpenTelemetry と同じリージョンの Alibaba Cloud にデプロイされている場合は、内部エンドポイントの使用を推奨します。それ以外の場合は、パブリックエンドポイントを使用してください。

      • 内部エンドポイント：http://tracing-analysis-dc-hz-internal.aliyuncs.com:8090

      • パブリックエンドポイント：http://tracing-analysis-dc-hz.aliyuncs.com:8090

      ${GRPC_AUTHENTICATION_TOKEN}

      gRPC 経由で Managed Service for OpenTelemetry にデータをレポートするために必要な認証トークンです。トークンの取得方法については、「事前準備」をご参照ください。

      abcdef1234@abcdef****56789_abcdef1234@abcdef****56789

      HTTP 経由でのデータレポート

      ${HTTP_TRACES_ENDPOINT}

      Managed Service for OpenTelemetry の HTTP エンドポイントです。トレースデータのレポートに使用します。

      サービスが Managed Service for OpenTelemetry と同じリージョンの Alibaba Cloud にデプロイされている場合は、内部エンドポイントの使用を推奨します。それ以外の場合は、パブリックエンドポイントを使用してください。

      • 内部エンドポイント：http://tracing-analysis-dc-hz-internal.aliyuncs.com/adapt_***_***/api/otlp/traces

      • パブリックエンドポイント：http://tracing-analysis-dc-hz.aliyuncs.com/adapt_***_***/api/otlp/traces

      ${HTTP_METRICS_ENDPOINT}

      Managed Service for OpenTelemetry の HTTP エンドポイントです。メトリクスデータのレポートに使用します。

      サービスが Managed Service for OpenTelemetry と同じリージョンの Alibaba Cloud にデプロイされている場合は、内部エンドポイントの使用を推奨します。それ以外の場合は、パブリックエンドポイントを使用してください。

      • 内部エンドポイント：http://tracing-analysis-dc-hz-internal.aliyuncs.com/adapt_***_***/api/otlp/metrics

      • パブリックエンドポイント：http://tracing-analysis-dc-hz.aliyuncs.com/adapt_***_***/api/otlp/metrics

      ログデータのレポート

      ${SLS_ENDPOINT}

      Simple Log Service (SLS) プロジェクトのエンドポイントです。ログデータをレポートする場合にのみ必要です。エンドポイントの取得方法については、「サービスエンドポイント」をご参照ください。

      test-project.cn-hangzhou.log.aliyuncs.com

      ${SLS_PROJECT}

      Simple Log Service (SLS) プロジェクトの名前です。ログデータをレポートする場合にのみ必要です。

      test-project

      ${SLS_LOGSTORE}

      Simple Log Service (SLS) Logstore の名前です。ログデータをレポートする場合にのみ必要です。

      test-logstore

      ${ALIYUN_ACCESS_KEY_ID}

      Alibaba Cloud アカウントの AccessKey ID です。ログデータをレポートする場合にのみ必要です。

      Simple Log Service (SLS) プロジェクトへの書き込み権限のみを持つ RAM ユーザーの AccessKey ペアの使用を推奨します。AccessKey ペアは、AccessKey ID と AccessKey シークレットで構成されています。特定のプロジェクトへのデータ書き込み権限を RAM ユーザーに付与する方法については、「RAM カスタムポリシーの例」をご参照ください。AccessKey ペアの取得方法については、「AccessKey ペア」をご参照ください。

      N/A

      ${ALIYUN_ACCESS_KEY_SECRET}

      Alibaba Cloud アカウントの AccessKey シークレットです。ログデータをレポートする場合にのみ必要です。

      RAM ユーザーの AccessKey ペアの使用を推奨します。

      N/A

    直接レポート

    OpenTelemetry エージェントまたは SDK でエンドポイントと認証情報を設定することで、トレースとメトリクスデータを Managed Service for OpenTelemetry に直接レポートします。

    オプション 1：コードで設定する

    次の Java の例では、HTTP または gRPC 経由でデータをレポートするための Managed Service for OpenTelemetry のエンドポイントを設定します。完全な連携コードとデモについては、Integration Center にアクセスするか、「OpenTelemetry を使用した Java アプリケーションからのデータレポート」をご参照ください。

    HTTP レポート

    ...

// トレースデータのレポート
SdkTracerProvider sdkTracerProvider = SdkTracerProvider.builder()
        .addSpanProcessor(BatchSpanProcessor.builder(OtlpHttpSpanExporter.builder()
                .setEndpoint("${HTTP_TRACES_ENDPOINT}") // Managed Service for OpenTelemetry にトレースデータをレポートするための HTTP トレースエンドポイントを設定します。
                .build()).build())
        .build();

// メトリクスデータのレポート
SdkMeterProvider sdkMeterProvider = SdkMeterProvider.builder()
    .registerMetricReader(PeriodicMetricReader.builder(OtlpHttpMetricExporter.builder()
        .setEndpoint("${HTTP_METRICS_ENDPOINT}")  // Managed Service for OpenTelemetry にメトリクスデータをレポートするための HTTP メトリクスエンドポイントを設定します。
        .build()).build())
    .build();

...

    gRPC レポート

    ...

// トレースデータのレポート
SdkTracerProvider sdkTracerProvider = SdkTracerProvider.builder()
        .addSpanProcessor(BatchSpanProcessor.builder(OtlpGrpcSpanExporter.builder()
                .setEndpoint("${GRPC_ENDPOINT}") // Managed Service for OpenTelemetry にトレースデータをレポートするための gRPC エンドポイントを設定します。
                .addHeader("Authentication","${GRPC_AUTHENTICATION_TOKEN}") // Managed Service for OpenTelemetry の認証トークンを設定します。
                .build()).build())
        .setResource(resource)
        .build();

// メトリクスデータのレポート
SdkMeterProvider sdkMeterProvider = SdkMeterProvider.builder()
    .registerMetricReader(PeriodicMetricReader.builder(OtlpGrpcMetricExporter.builder()
        .setEndpoint("${GRPC_ENDPOINT}")  // Managed Service for OpenTelemetry にメトリクスデータをレポートするための gRPC エンドポイントを設定します。
        .addHeader("Authentication", "${GRPC_AUTHENTICATION_TOKEN}")  // Managed Service for OpenTelemetry の認証トークンを設定します。
        .build()).build())
    .setResource(resource)
    .build();

...

    オプション 2：環境変数で設定する

    環境変数を使用してデータレポートエンドポイントを設定することもできます。次の表は、Managed Service for OpenTelemetry にデータをレポートするために必要な変数の一覧です。詳細については、「OTLP Exporter Configuration」をご参照ください。

    環境変数

    説明

    例

    OTEL_SERVICE_NAME

    アプリケーション名です。

    export OTEL_SERVICE_NAME=opentelemetry-demo-service

    OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL

    データをレポートするためのプロトコルです。

    トレースは、grpc、http/protobuf、または http/json 経由でレポートできます。

    メトリクスは、grpc または http/protobuf 経由でレポートできます。

    gRPC エンドポイントを選択した場合は、この変数を grpc に設定します。それ以外の場合は、http/protobuf または http/json を使用してください。

    export OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL=grpc

    OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT

    トレースをレポートするためのエンドポイントです。HTTP と gRPC の両方のエンドポイントをサポートしています。

    「事前準備」セクションの ${GRPC_ENDPOINT} または ${HTTP_TRACES_ENDPOINT} の値を使用してください。

    • HTTP 経由でのレポート：

    export OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT=http://tracing-analysis-dc-hz-internal.aliyuncs.com/adapt_***_***/api/otlp/traces

    • gRPC 経由でのレポート：

    export OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT=http://tracing-analysis-dc-hz-internal.aliyuncs.com:8090

    OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT

    メトリクスをレポートするためのエンドポイントです。HTTP と gRPC の両方のエンドポイントをサポートしています。

    「事前準備」セクションの ${GRPC_ENDPOINT} または ${HTTP_METRICS_ENDPOINT} の値を使用してください。

    • HTTP 経由でのレポート：

    export OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT=http://tracing-analysis-dc-hz-internal.aliyuncs.com/adapt_***_***/api/otlp/metrics

    • gRPC 経由でのレポート：

    export OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT=http://tracing-analysis-dc-hz-internal.aliyuncs.com:8090

    OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS

    gRPC レポートのリクエストヘッダーです。主に認証に使用します。

    Authentication=${GRPC_AUTHENTICATION_TOKEN} の形式を使用してください。${GRPC_AUTHENTICATION_TOKEN} は、「事前準備」セクションで取得した認証トークンです。

    export OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS=Authentication=abcdef1234@abcdef****56789_abcdef1234@abcdef****56789

    OpenTelemetry Collector 経由でのデータ転送

    Collector のエディション

    • OpenTelemetry Collector (Core)：トレースとメトリクスデータをレポートします。

    • OpenTelemetry Collector (Contrib)：トレース、メトリクス、ログデータをレポートします。

    オプション 1: ACK マーケットプレイスからデプロイする

    重要

    ACK マーケットプレイスでは、OpenTelemetry Collector (Core) エディションのみを提供しており、Contrib エディションは提供していません。ログデータを収集する必要がある場合は、別のデプロイ方法を使用してください。

    ステップ 1：Collector をデプロイする

    1. ACKコンソールにログインします。 左側のナビゲーションウィンドウで、[Marketplace] > [Marketplace] を選択します。

    2. Marketplace で opentelemetry-collector を検索してクリックし、ページの右上隅にある [Deploy] をクリックします。

    3. 作成 ページで、opentelemetry-collector をデプロイする クラスターと名前空間を選択し、次へ をクリックします。デフォルトの名前空間は otel-collector です。

    4. パラメーター設定 ページで、mode パラメーターを deployment または DaemonSet に設定し、OK をクリックします。

    ステップ 2：Collector のパラメーターを設定する

    1. クラスターリスト ページで、対象のクラスターをクリックします。

    2. 左側メニューで、設定の管理 > 設定項目を選択します。

    3. opentelemetry-collector が配置されている名前空間を選択します。デフォルトは otel-collector です。

    4. 設定項目 ページで、opentelemetry-collector を見つけて YAML 編集 をクリックします。

    5. 次の YAML の例に示すように、exporters、processors、receivers、service セクションを設定し、OK をクリックします。

      gRPC レポート

      exporters:
  otlp:
    endpoint: "${GRPC_ENDPOINT}"
    headers:
      Authentication: "${GRPC_AUTHENTICATION_TOKEN}"
    tls:
      insecure: true

processors:
  batch: {}
  memory_limiter:
    check_interval: 5s # メモリ使用量をチェックする間隔です。必要に応じて値を変更できます。
    limit_percentage: 80 # パーセンテージとしての最大メモリ使用量です。必要に応じて値を変更できます。
    spike_limit_percentage: 25 # スパイク時に許容される追加メモリのパーセンテージです。必要に応じて値を変更できます。

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: ${env:MY_POD_IP}:4317
      http:
        endpoint: ${env:MY_POD_IP}:4318

service:
  pipelines:
    traces:
      exporters: [otlp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]
    metrics:
      exporters: [otlp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]

      HTTP レポート

      exporters:
  otlphttp:
    traces_endpoint: "${HTTP_TRACES_ENDPOINT}"
    metrics_endpoint: "${HTTP_METRICS_ENDPOINT}"
    tls:
      insecure: true
    timeout: 5s # タイムアウト期間です。デフォルト値は 5s です。必要に応じて値を変更できます。

processors:
  batch: {}
  memory_limiter:
    check_interval: 5s # メモリ使用量をチェックする間隔です。必要に応じて値を変更できます。
    limit_percentage: 80 # パーセンテージとしての最大メモリ使用量です。必要に応じて値を変更できます。
    spike_limit_percentage: 25 # スパイク時に許容される追加メモリのパーセンテージです。必要に応じて値を変更できます。

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: ${env:MY_POD_IP}:4317
      http:
        endpoint: ${env:MY_POD_IP}:4318

service:
  pipelines:
    traces:
      exporters: [otlphttp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]
    metrics:
      exporters: [otlphttp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]

    6. 設定が完了したら、opentelemetry-collector Pod を手動で再起動してください。

    オプション 2: Docker でデプロイする

    ステップ 1：イメージをプルする

    OpenTelemetry Collector (Core)

    特定のイメージバージョンについては、https://hub.docker.com/r/otel/opentelemetry-collector/tags をご参照ください。

    docker pull otel/opentelemetry-collector:latest

    OpenTelemetry Collector (Contrib)

    特定のイメージバージョンについては、https://hub.docker.com/r/otel/opentelemetry-collector-contrib/tags をご参照ください。

    docker pull otel/opentelemetry-collector-contrib:latest
    ステップ 2：設定ファイルを準備する

    config.yaml ファイルを作成し、必要な設定を追加してください。

    gRPC レポート (Core)

    # config.yaml
exporters:
  otlp:
    endpoint: "${GRPC_ENDPOINT}"
    headers:
      Authentication: "${GRPC_AUTHENTICATION_TOKEN}"
    tls:
      insecure: true

processors:
  batch: {}
  memory_limiter:
    check_interval: 5s # メモリ使用量をチェックする間隔です。必要に応じて値を変更できます。
    limit_percentage: 80 # パーセンテージとしての最大メモリ使用量です。必要に応じて値を変更できます。
    spike_limit_percentage: 25 # スパイク時に許容される追加メモリのパーセンテージです。必要に応じて値を変更できます。

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317 # デフォルト値は localhost:4317 です。必要に応じて値を変更できます。
      http:
        endpoint: 0.0.0.0:4318 # デフォルト値は localhost:4318 です。必要に応じて値を変更できます。

service:
  pipelines:
    traces:
      exporters: [otlp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]
    metrics:
      exporters: [otlp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]

    HTTP レポート (Core)

    # config.yaml
exporters:
  otlphttp:
    traces_endpoint: "${HTTP_TRACES_ENDPOINT}"
    metrics_endpoint: "${HTTP_METRICS_ENDPOINT}"
    tls:
      insecure: true
    timeout: 5s # タイムアウト期間です。デフォルト値は 5s です。必要に応じて値を変更できます。

processors:
  batch: {}
  memory_limiter:
    check_interval: 5s # メモリ使用量をチェックする間隔です。必要に応じて値を変更できます。
    limit_percentage: 80 # パーセンテージとしての最大メモリ使用量です。必要に応じて値を変更できます。
    spike_limit_percentage: 25 # スパイク時に許容される追加メモリのパーセンテージです。必要に応じて値を変更できます。

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317 # デフォルト値は localhost:4317 です。必要に応じて値を変更できます。
      http:
        endpoint: 0.0.0.0:4318 # デフォルト値は localhost:4318 です。必要に応じて値を変更できます。

service:
  pipelines:
    traces:
      exporters: [otlphttp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]
    metrics:
      exporters: [otlphttp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]

    gRPC レポート (Contrib)

    # config.yaml
exporters:
  otlp:
    endpoint: "${GRPC_ENDPOINT}"
    headers:
      Authentication: "${GRPC_AUTHENTICATION_TOKEN}"
    tls:
      insecure: true
  # オプション: ログエクスポーターを設定します。
  alibabacloud_logservice/logs:
    endpoint: "${SLS_ENDPOINT}"
    project: "${SLS_PROJECT}"
    logstore: "${SLS_LOGSTORE}"
    access_key_id: "${ALIYUN_ACCESS_KEY_ID}"
    access_key_secret: "${ALIYUN_ACCESS_KEY_SECRET}"

processors:
  batch: {}
  memory_limiter:
    check_interval: 5s # メモリ使用量をチェックする間隔です。必要に応じて値を変更できます。
    limit_percentage: 80 # パーセンテージとしての最大メモリ使用量です。必要に応じて値を変更できます。
    spike_limit_percentage: 25 # スパイク時に許容される追加メモリのパーセンテージです。必要に応じて値を変更できます。

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317 # デフォルト値は localhost:4317 です。必要に応じて値を変更できます。
      http:
        endpoint: 0.0.0.0:4318 # デフォルト値は localhost:4318 です。必要に応じて値を変更できます。

service:
  pipelines:
    traces:
      exporters: [otlp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]
    metrics:
      exporters: [otlp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]
    # オプション: ログデータ処理パイプラインを設定します。
    logs:
      exporters: [alibabacloud_logservice/logs]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]

    HTTP レポート (Contrib)

    # config.yaml
exporters:
  otlphttp:
    traces_endpoint: "${HTTP_TRACES_ENDPOINT}"
    metrics_endpoint: "${HTTP_METRICS_ENDPOINT}"
    tls:
      insecure: true
    timeout: 5s # タイムアウト期間です。デフォルト値は 5s です。必要に応じて値を変更できます。
    
  # オプション: ログエクスポーターを設定します。
  alibabacloud_logservice/logs:
    endpoint: "${SLS_ENDPOINT}"
    project: "${SLS_PROJECT}"
    logstore: "${SLS_LOGSTORE}"
    access_key_id: "${ALIYUN_ACCESS_KEY_ID}"
    access_key_secret: "${ALIYUN_ACCESS_KEY_SECRET}"

processors:
  batch: {}
  memory_limiter:
    check_interval: 5s # メモリ使用量をチェックする間隔です。必要に応じて値を変更できます。
    limit_percentage: 80 # パーセンテージとしての最大メモリ使用量です。必要に応じて値を変更できます。
    spike_limit_percentage: 25 # スパイク時に許容される追加メモリのパーセンテージです。必要に応じて値を変更できます。

receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317 # デフォルト値は localhost:4317 です。必要に応じて値を変更できます。
      http:
        endpoint: 0.0.0.0:4318 # デフォルト値は localhost:4318 です。必要に応じて値を変更できます。

service:
  pipelines:
    traces:
      exporters: [otlphttp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]
    metrics:
      exporters: [otlphttp]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]
    # オプション: ログデータ処理パイプラインを設定します。
    logs:
      exporters: [alibabacloud_logservice/logs]
      processors: [memory_limiter, batch]
      receivers: [otlp]
    ステップ 3：設定ファイルのマウントと実行

    OpenTelemetry Collector (Core)

    docker run -v $(pwd)/config.yaml:/etc/otelcol/config.yaml otel/opentelemetry-collector:latest

    OpenTelemetry Collector (Contrib)

    docker run -v $(pwd)/config.yaml:/etc/otelcol-contrib/config.yaml otel/opentelemetry-collector-contrib:latest

    その他のデプロイ方法

    関連ドキュメント