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In previous posts,[1] I mentioned that in Rust, tracing is often used alongside opentelemetry to build a local-cluster model. In this setup, tracing is responsible for generating and structuring local spans, while opentelemetry takes care of propagating context across service boundaries. However, I’ve come to realize that this
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相信日志，即 Logging，对于大多数开发人员是不陌生的。 日志是一种记录应用程序运行状态的重要手段，它可以帮助我们了解应用程序的运行情况，排查问题，甚至是监控应用程序的性能。在 Web 后端应用程序中，日志是不可或缺的一部分，它可以记录用户请求、应用程序的错误、警告等信息，帮助我们更好地了解应用程序的运行情况。 但它真的不可或缺吗？读完这篇文章后我想我给你的答案是：不是。日志的形式很单一，只是文本，这注定了它很冗杂的特点，我们很难从中提取我们需要的信息。即使你使用 AI 如 ChatGPT，也并不一定可以得到一个有建设性的答案。对于自己构建的应用程序，ChatGPT 既不了解也不可能去真的全部了解你的代码，这就带来了问题。 为什么日志不是不可或缺的 日志的形式单一，以纯文本呈现，信息常常显得冗余且难以提取。即便是使用 AI 进行分析，也不一定能提供清晰的洞见。日志的主要问题在于： * 冗余性和庞大的数据量：日志往往包含大量无用信息，查找特定问题的关键信息耗时。 * 缺乏上下文关联：单条日志难以呈现多个服务之间的调用关系和上下文，尤其是在微服务架构中