企业落地 OpenTelemetry 有哪些坑

OpenTelemetry 落地涉及技术、成本与组织多个层面，实践中存在若干常见问题。

1. 数据量与成本失控：全量采集链路与日志会带来高昂的存储与传输成本。应尽早规划采样策略，对高流量系统优先采用头部采样降低进入管道的数据量。
2. Collector 运维复杂度：Collector 虽强大，但引入了额外的部署与配置维护工作。官方调研显示，相当比例的团队运行着超过 10 个 Collector 实例，配置管理是普遍痛点。使用托管采集能力可有效缓解这一问题。
3. 语义约定不统一：不同团队、不同服务若各自定义属性命名，会导致数据难以聚合分析。应遵循 OpenTelemetry 官方语义约定（Semantic Conventions），统一字段命名。
4. 尾部采样运维门槛：尾部采样组件是有状态服务，需要充足资源并持续监控，否则可能因处理不过来而退化为更简单的采样方式。
5. 版本与组件差异：三大信号虽已 GA，但各语言 SDK 在自动插桩库覆盖范围、Collector 组件支持度上仍存在差异。落地前应确认所用语言的特性状态，避免依赖尚未稳定的能力。