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Monitoramento de aplicações C# (.NET): Guia completo sobre OpenTelemetry e Prometheus

Aplicações .NET modernas exigem observação constante de desempenho, erros e estado. Sem monitoramento, você corre o risco de perder o controle sobre a produção. Neste artigo, vamos abordar como configurar um monitoramento eficaz de aplicações C# (.NET) usando a combinação de OpenTelemetry (coleta de telemetria) e Prometheus + Grafana (visualização e alertas).

Por que OpenTelemetry?

OpenTelemetry (OTel) é o padrão da indústria para coleta de métricas, traces (rastreamento) e logs. Para .NET, ele fornece SDKs oficiais e instrumentação automática de bibliotecas populares (ASP.NET Core, gRPC, Entity Framework).

Instalação e configuração do OpenTelemetry no projeto C#

Adicione os pacotes NuGet ao seu projeto:

dotnet add package OpenTelemetrydotnet add package OpenTelemetry.Extensions.Hostingdotnet add package OpenTelemetry.Instrumentation.AspNetCoredotnet add package OpenTelemetry.Exporter.Prometheus.AspNetCore

Configuração básica no Program.cs

Configure a coleta de métricas e exportação para 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();

// Endpoint para Prometheus (padrão /metrics)app.MapPrometheusScrapingEndpoint();

app.Run();

Criação de métricas personalizadas

Você pode adicionar seus próprios contadores, histogramas e medidores:

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: "Quantidade de pedidos criados");        _orderProcessingTime = meter.CreateHistogram<double>("orders.processing_time", unit: "ms");    }

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

Rastreamento de requisições (Distributed Tracing)

Para rastrear cadeias de chamadas, adicione tracing:

using OpenTelemetry.Trace;

builder.Services.AddOpenTelemetry()    .WithTracing(tracing => tracing        .AddAspNetCoreInstrumentation()        .AddHttpClientInstrumentation()        .AddEntityFrameworkCoreInstrumentation()        .AddConsoleExporter());  // Para depuração, em produção — Jaeger ou Zipkin

Registro de logs via OpenTelemetry

Conecte o logger ao OTel:

using OpenTelemetry.Logs;

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

Configuração do Prometheus para coleta de métricas

No arquivo prometheus.yml, especifique seu endpoint:

scrape_configs:  - job_name: 'dotnet-app'    scrape_interval: 5s    static_configs:      - targets: ['localhost:5000']  # Porta da sua aplicação

Visualização no Grafana

Após conectar o Prometheus ao Grafana, crie um dashboard com as métricas principais:

http_server_duration_ms — tempo de resposta do servidor
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