Мониторинг C# (.NET) приложений: инструменты OpenTelemetry…

Мониторинг приложений C# (.NET): Полный гайд по OpenTelemetry и Prometheus

Современные .NET-приложения требуют постоянного наблюдения за производительностью, ошибками и состоянием. Без мониторинга вы рискуете потерять контроль над продакшеном. В этой статье мы разберем, как настроить эффективный мониторинг C# (.NET) приложений с использованием связки OpenTelemetry (сбор телеметрии) и Prometheus + Grafana (визуализация и алертинг).

Почему именно OpenTelemetry?

OpenTelemetry (OTel) — это индустриальный стандарт для сбора метрик, трейсов (трассировок) и логов. Для .NET он предоставляет официальные SDK и автоматическую инструментацию популярных библиотек (ASP.NET Core, gRPC, Entity Framework).

Установка и настройка OpenTelemetry в проекте C#

Добавьте NuGet-пакеты в ваш проект:

dotnet add package OpenTelemetry
dotnet add package OpenTelemetry.Extensions.Hosting
dotnet add package OpenTelemetry.Instrumentation.AspNetCore
dotnet add package OpenTelemetry.Exporter.Prometheus.AspNetCore

Базовая конфигурация в Program.cs

Настройте сбор метрик и экспорт в Prometheus:

using OpenTelemetry.Metrics;
using OpenTelemetry.Resources;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

builder.Services.AddOpenTelemetry()
    .ConfigureResource(resource => resource
        .AddService("MyApp", serviceVersion: "1.0.0"))
    .WithMetrics(metrics => metrics
        .AddAspNetCoreInstrumentation()
        .AddHttpClientInstrumentation()
        .AddMeter("Microsoft.AspNetCore.Hosting")
        .AddMeter("Microsoft.AspNetCore.Server.Kestrel")
        .AddPrometheusExporter());

var app = builder.Build();

// Эндпоинт для Prometheus (по умолчанию /metrics)
app.MapPrometheusScrapingEndpoint();

app.Run();

Создание пользовательских метрик

Вы можете добавить свои счетчики, гистограммы и датчики:

using System.Diagnostics.Metrics;

public class OrderMetrics
{
    private readonly Counter<int> _ordersCreated;
    private readonly Histogram<double> _orderProcessingTime;

    public OrderMetrics(IMeterFactory meterFactory)
    {
        var meter = meterFactory.Create("MyApp.Orders");
        _ordersCreated = meter.CreateCounter<int>("orders.created", description: "Количество созданных заказов");
        _orderProcessingTime = meter.CreateHistogram<double>("orders.processing_time", unit: "ms");
    }

    public void RecordOrderCreated() => _ordersCreated.Add(1);
    public void RecordProcessingTime(double ms) => _orderProcessingTime.Record(ms);
}

Трассировка запросов (Distributed Tracing)

Для отслеживания цепочек вызовов добавьте трейсинг:

using OpenTelemetry.Trace;

builder.Services.AddOpenTelemetry()
    .WithTracing(tracing => tracing
        .AddAspNetCoreInstrumentation()
        .AddHttpClientInstrumentation()
        .AddEntityFrameworkCoreInstrumentation()
        .AddConsoleExporter());  // Для отладки, в продакшене — Jaeger или Zipkin

Логирование через OpenTelemetry

Подключите логгер к OTel:

using OpenTelemetry.Logs;

builder.Logging.AddOpenTelemetry(logging => logging
    .AddConsoleExporter()
    .AddOtlpExporter(options => options.Endpoint = new Uri("http://localhost:4317")));

Настройка Prometheus для сбора метрик

В файле prometheus.yml укажите ваш эндпоинт:

scrape_configs:
  - job_name: 'dotnet-app'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['localhost:5000']  # Порт вашего приложения

Визуализация в Grafana

После подключения Prometheus к Grafana создайте дашборд с ключевыми метриками:

http_server_duration_ms — время ответа сервера
process_cpu_seconds_total — загрузка CPU
dotnet_total_memory_bytes — потребление памяти
kestrel_active_connections — активные соединения

Алертинг и оповещения

Настройте правила в Prometheus для критических ситуаций:

groups:
  - name: dotnet-alerts
    rules:
      - alert: HighErrorRate
        expr: rate(http_requests_failed_total[5m]) > 0.05
        for: 2m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Высокий уровень ошибок ({{ $value }}%)"