Node.js

5分未満でアプリのテレメトリーを取得しましょう!

このページでは、Node.jsでOpenTelemetryを開始する方法を説明します。

トレースメトリクスの両方を計装し、コンソールにログ出力する方法を学びます。

前提条件

以下がローカルにインストールされていることを確認してください。

サンプルアプリケーション

以下の例では、基本的なExpressアプリケーションを使用します。 Expressを使用していない場合でも問題ありません。 OpenTelemetry JavaScriptは、KoaやNest.JSなどの他のWebフレームワークでも使用できます。 サポートされているフレームワークのライブラリの完全なリストについては、レジストリを参照してください。

より詳細な例については、を参照してください。

依存関係

まず、新しいディレクトリに空のpackage.jsonを設定します。

npm init -y

次に、Expressの依存関係をインストールします。

npm install express @types/express
npm install -D tsx  # TypeScript (.ts)ファイルをnodeで直接実行するためのツール
npm install express

HTTPサーバーの作成と起動

app.ts(TypeScriptを使用しない場合はapp.js)という名前のファイルを作成し、以下のコードを追加します。

/*app.ts*/
import express, { Express } from 'express';

const PORT: number = parseInt(process.env.PORT || '8080');
const app: Express = express();

function getRandomNumber(min: number, max: number) {
  return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1) + min);
}

app.get('/rolldice', (req, res) => {
  res.send(getRandomNumber(1, 6).toString());
});

app.listen(PORT, () => {
  console.log(`Listening for requests on http://localhost:${PORT}`);
});
/*app.js*/
const express = require('express');

const PORT = parseInt(process.env.PORT || '8080');
const app = express();

function getRandomNumber(min, max) {
  return Math.floor(Math.random() * (max - min + 1) + min);
}

app.get('/rolldice', (req, res) => {
  res.send(getRandomNumber(1, 6).toString());
});

app.listen(PORT, () => {
  console.log(`Listening for requests on http://localhost:${PORT}`);
});

以下のコマンドでアプリケーションを実行し、Webブラウザでhttp://localhost:8080/rolldiceを開いて動作を確認します。

$ npx tsx app.ts
Listening for requests on http://localhost:8080
$ node app.js
Listening for requests on http://localhost:8080

計装

以下では、OpenTelemetryで計装されたアプリケーションのインストール、初期化、実行方法を示します。

追加の依存関係

まず、Node SDKと自動計装パッケージをインストールします。

Node SDKを使用すると、多くのユースケースで正しいいくつかの設定デフォルトでOpenTelemetryを初期化できます。

auto-instrumentations-nodeパッケージは、ライブラリで呼び出されたコードに対応するスパンを自動的に作成する計装ライブラリをインストールします。 この場合、Expressの計装を提供し、サンプルアプリが各受信リクエストに対して自動的にスパンを作成可能にします。

npm install @opentelemetry/sdk-node \
  @opentelemetry/api \
  @opentelemetry/auto-instrumentations-node \
  @opentelemetry/sdk-metrics \
  @opentelemetry/sdk-trace-node

すべての自動計装モジュールを見つけるには、レジストリを参照してください。

セットアップ

計装のセットアップと構成は、アプリケーションコードの 前に 実行する必要があります。 このタスクによく使用されるツールの1つは、–importフラグです。

計装セットアップコードを含むinstrumentation.ts(TypeScriptを使用しない場合はinstrumentation.mjs)という名前のファイルを作成します。

/*instrumentation.ts*/
import { NodeSDK } from '@opentelemetry/sdk-node';
import { ConsoleSpanExporter } from '@opentelemetry/sdk-trace-node';
import { getNodeAutoInstrumentations } from '@opentelemetry/auto-instrumentations-node';
import {
  PeriodicExportingMetricReader,
  ConsoleMetricExporter,
} from '@opentelemetry/sdk-metrics';

const sdk = new NodeSDK({
  traceExporter: new ConsoleSpanExporter(),
  metricReader: new PeriodicExportingMetricReader({
    exporter: new ConsoleMetricExporter(),
  }),
  instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations()],
});

sdk.start();
/*instrumentation.mjs*/
import { NodeSDK } from '@opentelemetry/sdk-node';
import { ConsoleSpanExporter } from '@opentelemetry/sdk-trace-node';
import { getNodeAutoInstrumentations } from '@opentelemetry/auto-instrumentations-node';
import {
  PeriodicExportingMetricReader,
  ConsoleMetricExporter,
} from '@opentelemetry/sdk-metrics';

const sdk = new NodeSDK({
  traceExporter: new ConsoleSpanExporter(),
  metricReader: new PeriodicExportingMetricReader({
    exporter: new ConsoleMetricExporter(),
  }),
  instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations()],
});

sdk.start();

計装されたアプリを実行

これで、通常どおりアプリケーションを実行できますが、--importフラグを使用してアプリケーションコードの前に計装をロードできます。 NODE_OPTIONS環境変数に--require @opentelemetry/auto-instrumentations-node/registerなどの競合する--importまたは--requireフラグがないことを確認してください。

$ npx tsx --import ./instrumentation.ts app.ts
Listening for requests on http://localhost:8080
$ node --import ./instrumentation.mjs app.js
Listening for requests on http://localhost:8080

Webブラウザでhttp://localhost:8080/rolldiceを開き、ページを数回リロードします。 しばらくすると、ConsoleSpanExporterによってコンソールにスパンが出力されるのが表示されるはずです。

出力例を表示
{
  resource: {
    attributes: {
      'host.arch': 'arm64',
      'host.id': '8FEBBC33-D6DA-57FC-8EF0-1A9C14B919F8',
      'process.pid': 12460,
      // ... 一部のリソース属性は省略 ...
      'process.runtime.version': '22.17.1',
      'process.runtime.name': 'nodejs',
      'process.runtime.description': 'Node.js',
      'telemetry.sdk.language': 'nodejs',
      'telemetry.sdk.name': 'opentelemetry',
      'telemetry.sdk.version': '2.0.1'
    }
  },
  instrumentationScope: {
    name: '@opentelemetry/instrumentation-express',
    version: '0.52.0',
    schemaUrl: undefined
  },
  traceId: '61e8960c349ca2a3a51289e050fd3b82',
  parentSpanContext: {
    traceId: '61e8960c349ca2a3a51289e050fd3b82',
    spanId: '631b666604f933bc',
    traceFlags: 1,
    traceState: undefined
  },
  traceState: undefined,
  name: 'request handler - /rolldice',
  id: 'd8fcc05ac4f60c99',
  kind: 0,
  timestamp: 1755719307779000,
  duration: 2801.5,
  attributes: {
    'http.route': '/rolldice',
    'express.name': '/rolldice',
    'express.type': 'request_handler'
  },
  status: { code: 0 },
  events: [],
  links: []
}
{
  resource: {
    attributes: {
      'host.arch': 'arm64',
      'host.id': '8FEBBC33-D6DA-57FC-8EF0-1A9C14B919F8',
      'process.pid': 12460,
      // ... 一部のリソース属性は省略 ...
      'process.runtime.version': '22.17.1',
      'process.runtime.name': 'nodejs',
      'process.runtime.description': 'Node.js',
      'telemetry.sdk.language': 'nodejs',
      'telemetry.sdk.name': 'opentelemetry',
      'telemetry.sdk.version': '2.0.1'
    }
  },
  instrumentationScope: {
    name: '@opentelemetry/instrumentation-http',
    version: '0.203.0',
    schemaUrl: undefined
  },
  traceId: '61e8960c349ca2a3a51289e050fd3b82',
  parentSpanContext: undefined,
  traceState: undefined,
  name: 'GET /rolldice',
  id: '631b666604f933bc',
  kind: 1,
  timestamp: 1755719307777000,
  duration: 4705.75,
  attributes: {
    'http.url': 'http://localhost:8080/rolldice',
    'http.host': 'localhost:8080',
    'net.host.name': 'localhost',
    'http.method': 'GET',
    'http.scheme': 'http',
    'http.target': '/rolldice',
    'http.user_agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.15; rv:141.0) Gecko/20100101 Firefox/141.0',
    'http.flavor': '1.1',
    'net.transport': 'ip_tcp',
    'net.host.ip': '::ffff:127.0.0.1',
    'net.host.port': 8080,
    'net.peer.ip': '::ffff:127.0.0.1',
    'net.peer.port': 63067,
    'http.status_code': 200,
    'http.status_text': 'OK',
    'http.route': '/rolldice'
  },
  status: { code: 0 },
  events: [],
  links: []
}

生成されたスパンは、/rolldiceルートへのリクエストの有効期間を追跡します。

エンドポイントにさらにいくつかリクエストを送信します。 しばらくすると、以下のようなメトリクスがコンソール出力に表示されます。

出力例を表示
{
  descriptor: {
    name: 'http.server.duration',
    type: 'HISTOGRAM',
    description: 'Measures the duration of inbound HTTP requests.',
    unit: 'ms',
    valueType: 1,
    advice: {}
  },
  dataPointType: 0,
  dataPoints: [
    {
      attributes: {
        'http.scheme': 'http',
        'http.method': 'GET',
        'net.host.name': 'localhost',
        'http.flavor': '1.1',
        'http.status_code': 200,
        'net.host.port': 8080,
        'http.route': '/rolldice'
      },
      startTime: [ 1755719307, 782000000 ],
      endTime: [ 1755719482, 940000000 ],
      value: {
        min: 1.439792,
        max: 5.775,
        sum: 15.370167,
        buckets: {
          boundaries: [
               0,    5,    10,   25,
              50,   75,   100,  250,
             500,  750,  1000, 2500,
            5000, 7500, 10000
          ],
          counts: [
            0, 5, 1, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0
          ]
        },
        count: 6
      }
    },
    {
      attributes: {
        'http.scheme': 'http',
        'http.method': 'GET',
        'net.host.name': 'localhost',
        'http.flavor': '1.1',
        'http.status_code': 304,
        'net.host.port': 8080,
        'http.route': '/rolldice'
      },
      startTime: [ 1755719433, 609000000 ],
      endTime: [ 1755719482, 940000000 ],
      value: {
        min: 1.39575,
        max: 1.39575,
        sum: 1.39575,
        buckets: {
          boundaries: [
               0,    5,    10,   25,
              50,   75,   100,  250,
             500,  750,  1000, 2500,
            5000, 7500, 10000
          ],
          counts: [
            0, 1, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0, 0, 0,
            0, 0, 0, 0
          ]
        },
        count: 1
      }
    }
  ]
}
{
  descriptor: {
    name: 'nodejs.eventloop.utilization',
    type: 'OBSERVABLE_GAUGE',
    description: 'Event loop utilization',
    unit: '1',
    valueType: 1,
    advice: {}
  },
  dataPointType: 2,
  dataPoints: [
    {
      attributes: {},
      startTime: [ 1755719362, 939000000 ],
      endTime: [ 1755719482, 940000000 ],
      value: 0.00843049454565211
    }
  ]
}
{
  descriptor: {
    name: 'v8js.gc.duration',
    type: 'HISTOGRAM',
    description: 'Garbage collection duration by kind, one of major, minor, incremental or weakcb.',
    unit: 's',
    valueType: 1,
    advice: { explicitBucketBoundaries: [ 0.01, 0.1, 1, 10 ] }
  },
  dataPointType: 0,
  dataPoints: [
    {
      attributes: { 'v8js.gc.type': 'minor' },
      startTime: [ 1755719303, 5000000 ],
      endTime: [ 1755719482, 940000000 ],
      value: {
        min: 0.0005120840072631835,
        max: 0.0022552499771118163,
        sum: 0.006526499509811401,
        buckets: { boundaries: [ 0.01, 0.1, 1, 10 ], counts: [ 6, 0, 0, 0, 0 ] },
        count: 6
      }
    },
    {
      attributes: { 'v8js.gc.type': 'incremental' },
      startTime: [ 1755719310, 812000000 ],
      endTime: [ 1755719482, 940000000 ],
      value: {
        min: 0.0003403329849243164,
        max: 0.0012867081165313721,
        sum: 0.0016270411014556885,
        buckets: { boundaries: [ 0.01, 0.1, 1, 10 ], counts: [ 2, 0, 0, 0, 0 ] },
        count: 2
      }
    },
    {
      attributes: { 'v8js.gc.type': 'major' },
      startTime: [ 1755719310, 830000000 ],
      endTime: [ 1755719482, 940000000 ],
      value: {
        min: 0.0025888750553131105,
        max: 0.005744750022888183,
        sum: 0.008333625078201293,
        buckets: { boundaries: [ 0.01, 0.1, 1, 10 ], counts: [ 2, 0, 0, 0, 0 ] },
        count: 2
      }
    }
  ]
}

次のステップ

自動的に生成された計装を、独自のコードベースの手動計装で充実させます。 これにより、カスタマイズされたオブザーバビリティデータが得られます。

また、テレメトリーデータをエクスポートするために、1つ以上のテレメトリーバックエンドに適切なエクスポーターを設定する必要があります。

より複雑な例を探索したい場合は、JavaScriptベースの支払いサービスとTypeScriptベースのフロントエンドサービスを含むOpenTelemetryデモをご覧ください。

トラブルシューティング

何か問題が発生しましたか? 診断ログを有効にして、OpenTelemetryが正しく初期化されているかを確認できます。

/*instrumentation.ts*/
import { diag, DiagConsoleLogger, DiagLogLevel } from '@opentelemetry/api';

// トラブルシューティングのために、ログレベルをDiagLogLevel.DEBUGに設定
diag.setLogger(new DiagConsoleLogger(), DiagLogLevel.INFO);

// const sdk = new NodeSDK({...
/*instrumentation.mjs*/
import { diag, DiagConsoleLogger, DiagLogLevel } from '@opentelemetry/api';

// トラブルシューティングのために、ログレベルをDiagLogLevel.DEBUGに設定
diag.setLogger(new DiagConsoleLogger(), DiagLogLevel.INFO);

// const sdk = new NodeSDK({...