> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://clickhouse.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Gere dados sintéticos do OpenTelemetry com telemetrygen > Use o telemetrygen para enviar logs, traces e métricas sintéticos para um collector OpenTelemetry do ClickStack [`telemetrygen`](https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/tree/main/cmd/telemetrygen) é o gerador de dados do OpenTelemetry Collector Contrib. Ele emite logs, traces e métricas OTLP sintéticos e expõe flags que permitem definir o formato dos dados: vários serviços, severidades de log, status de span e spans filhos, além de diferentes tipos de métrica. Use-o para confirmar que um collector OpenTelemetry do ClickStack está aceitando dados e que eventos variados e realistas aparecem na ClickStack UI. Este guia pressupõe que o collector já esteja em execução com endpoints OTLP nas portas `4317` (gRPC) e `4318` (HTTP). Este guia pressupõe que você tenha concluído o [Guia de primeiros passos do Managed ClickStack](/docs/pt-BR/clickstack/deployment/managed) e esteja com um coletor OpenTelemetry em execução, com os endpoints OTLP gRPC (`4317`) e HTTP (`4318`) acessíveis a partir da máquina em que você executa o `telemetrygen`. Se você [protegeu o coletor](/docs/pt-BR/clickstack/ingesting-data/collector#securing-the-collector) com um `OTLP_AUTH_TOKEN`, mantenha esse valor em mãos. Execute o `telemetrygen` a partir da sua imagem Docker (não é necessário instalar). Defina um pequeno wrapper para manter os comandos abaixo legíveis; `--add-host` permite que o contêiner acesse um collector em execução no host: ```shell theme={null} telemetrygen() { docker run --rm --add-host=host.docker.internal:host-gateway \ ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/telemetrygen:latest "$@" } export OTEL_ENDPOINT=host.docker.internal:4317 ``` Ou instale o binário com Go e aponte para `localhost`: ```shell theme={null} go install github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/cmd/telemetrygen@latest export OTEL_ENDPOINT=localhost:4317 ``` Exporte o token de autenticação se o collector estiver protegido: ```shell theme={null} export OTLP_AUTH_TOKEN= ``` **Collector sem autenticação** O ClickStack OpenTelemetry collector não exige autenticação por padrão. Se você não seguiu [Como proteger o collector](/docs/pt-BR/clickstack/ingesting-data/collector#securing-the-collector) para definir um `OTLP_AUTH_TOKEN`, remova a linha `--otlp-header` do helper abaixo. Defina um pequeno helper `tg` para que cada comando especifique apenas o que muda (serviço, severidade, status, atributos): ```shell theme={null} tg() { local signal=$1; shift; telemetrygen "$signal" \ --otlp-endpoint ${OTEL_ENDPOINT} --otlp-insecure \ --otlp-header "authorization=\"${OTLP_AUTH_TOKEN}\"" \ --rate 5 --duration 30s "$@"; } ``` Envie logs com uma combinação realista de níveis de severidade entre os serviços, em sua maioria informativos, com um aviso e um erro, em vez de um único fluxo uniforme: ```shell theme={null} tg logs --service frontend --severity-text Info --severity-number 9 --body "GET /api/products 200" \ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \ --telemetry-attributes 'http.method="GET"' --telemetry-attributes 'http.status_code="200"' tg logs --service checkout --severity-text Warn --severity-number 13 --body "retrying payment authorization" \ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \ --telemetry-attributes 'http.method="POST"' tg logs --service payment --severity-text Error --severity-number 17 --body "payment gateway timeout" \ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \ --telemetry-attributes 'http.status_code="500"' ``` As flags de log mais úteis: * `--service` define `service.name` para que os eventos possam ser atribuídos a um serviço. * `--severity-text` e `--severity-number` definem o nível (`severity-number` varia de 1 a 24). * `--body` define a mensagem de log. * `--otlp-attributes` define atributos em nível de recurso (`key="value"`, `key=true`, ou `key=`). * `--telemetry-attributes` define atributos por registro. Envie traces com vários spans de diversos serviços saudáveis, além de uma dependência com falha. Isso dá ao Service Map uma configuração realista, majoritariamente saudável, com um serviço apresentando erros, e preenche as visualizações de erro: ```shell theme={null} # Healthy services: the bulk of the traffic, all spans Ok for svc in frontend checkout cart; do tg traces --service "$svc" --child-spans 3 --span-duration 80ms --status-code Ok \ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \ --telemetry-attributes "http.route=\"/$svc\"" done # One slow dependency returning errors tg traces --service payment --child-spans 3 --span-duration 450ms --span-links 1 --status-code Error \ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \ --telemetry-attributes 'http.route="/charge"' ``` As flags de trace mais úteis: * `--child-spans` gera esse número de spans filhos em cada trace, dando profundidade real a cada trace. * `--span-duration` define quanto tempo cada span dura (por exemplo, `120ms`, `2s`). * `--status-code` pode ser `Unset`, `Error`, `Ok` (ou `0`, `1`, `2`). Use `Error` para testar as visualizações de erro. * `--span-links` adiciona links entre spans. * `--workers` executa vários geradores em paralelo para gerar um volume maior e mais variado. Envie os três tipos comuns de métricas para que os painéis tenham contadores, gauges e uma distribuição. Ao contrário de alguns geradores, o `telemetrygen` respeita `--duration` para métricas, então não é preciso interromper manualmente: ```shell theme={null} tg metrics --service frontend --metric-type Sum --otlp-metric-name http.server.requests --aggregation-temporality cumulative tg metrics --service frontend --metric-type Gauge --otlp-metric-name system.memory.usage tg metrics --service payment --metric-type Histogram --otlp-metric-name http.server.duration ``` `--metric-type` aceita `Gauge`, `Sum`, `Histogram` ou `ExponentialHistogram`. `--otlp-metric-name` define o nome da série para que você possa encontrá-la na UI, e `--aggregation-temporality` é `delta` ou `cumulative`. Abra a UI do ClickStack no console do ClickHouse Cloud. Na visualização `Busca`, defina o intervalo de tempo como `Last 15 minutes` e alterne a origem entre `Logs` e `Traces`. Filtre por `ServiceName` para ver os serviços `frontend`, `checkout`, `cart` e `payment`, e por `SeverityText` para encontrar os logs de aviso e erro. Abra um trace de `payment` para ver os spans filhos e o status de erro. Abra o `Chart Explorer`, selecione `Metrics` e crie um gráfico para um dos nomes de métrica definidos acima (por exemplo, `http.server.requests`) para verificar a ingestão de métricas. Este guia parte do pressuposto de que você iniciou o Open Source ClickStack usando as [instruções para a imagem all-in-one](/docs/pt-BR/clickstack/getting-started/oss) e que os endpoints OTLP (`4317` gRPC e `4318` HTTP) estão acessíveis. Você também precisa da API key de ingestão na interface do HyperDX, em `Team Settings > API Keys`. Execute o `telemetrygen` a partir da sua imagem Docker (não é necessário instalar). Defina um pequeno wrapper para manter os comandos abaixo legíveis; `--add-host` permite que o contêiner acesse um collector em execução no host: ```shell theme={null} telemetrygen() { docker run --rm --add-host=host.docker.internal:host-gateway \ ghcr.io/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/telemetrygen:latest "$@" } export OTEL_ENDPOINT=host.docker.internal:4317 ``` Ou instale o binário com Go e aponte para `localhost`: ```shell theme={null} go install github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib/cmd/telemetrygen@latest export OTEL_ENDPOINT=localhost:4317 ``` Exporte a API key de ingestão: ```shell theme={null} export CLICKSTACK_API_KEY= ``` Defina um pequeno helper `tg` para que cada comando especifique apenas o que muda (serviço, severidade, status, atributos): ```shell theme={null} tg() { local signal=$1; shift; telemetrygen "$signal" \ --otlp-endpoint ${OTEL_ENDPOINT} --otlp-insecure \ --otlp-header "authorization=\"${CLICKSTACK_API_KEY}\"" \ --rate 5 --duration 30s "$@"; } ``` Envie logs com uma combinação realista de níveis de severidade entre os serviços, em sua maioria informativos, com um aviso e um erro, em vez de um único fluxo uniforme: ```shell theme={null} tg logs --service frontend --severity-text Info --severity-number 9 --body "GET /api/products 200" \ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \ --telemetry-attributes 'http.method="GET"' --telemetry-attributes 'http.status_code="200"' tg logs --service checkout --severity-text Warn --severity-number 13 --body "retrying payment authorization" \ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \ --telemetry-attributes 'http.method="POST"' tg logs --service payment --severity-text Error --severity-number 17 --body "payment gateway timeout" \ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \ --telemetry-attributes 'http.status_code="500"' ``` Envie traces com vários spans de diversos serviços saudáveis, além de uma dependência com falha. Isso dá ao Service Map uma configuração realista, majoritariamente saudável, com um serviço apresentando erros, e preenche as visualizações de erro: ```shell theme={null} # Healthy services: the bulk of the traffic, all spans Ok for svc in frontend checkout cart; do tg traces --service "$svc" --child-spans 3 --span-duration 80ms --status-code Ok \ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \ --telemetry-attributes "http.route=\"/$svc\"" done # One slow dependency returning errors tg traces --service payment --child-spans 3 --span-duration 450ms --span-links 1 --status-code Error \ --otlp-attributes 'deployment.environment="production"' \ --telemetry-attributes 'http.route="/charge"' ``` Envie os três tipos de métrica mais comuns para que os gráficos exibam um contador, um gauge e uma distribuição: ```shell theme={null} tg metrics --service frontend --metric-type Sum --otlp-metric-name http.server.requests --aggregation-temporality cumulative tg metrics --service frontend --metric-type Gauge --otlp-metric-name system.memory.usage tg metrics --service payment --metric-type Histogram --otlp-metric-name http.server.duration ``` `--metric-type` aceita `Gauge`, `Sum`, `Histogram` ou `ExponentialHistogram`. Acesse [http://localhost:8080](http://localhost:8080) para abrir a UI do ClickStack. Na visualização `Search`, defina o intervalo de tempo como `Last 15 minutes` e alterne a source entre `Logs` e `Traces`. Aplique um filtro em `ServiceName` para ver os serviços `frontend`, `checkout`, `cart` e `payment`, e em `SeverityText` para encontrar as linhas de log de aviso e erro. Abra um trace de `payment` para ver os spans filhos e o status de erro. Abra o `Chart Explorer`, selecione `Metrics` e crie um gráfico com um dos nomes de métricas definidos acima (por exemplo, `http.server.requests`) para verificar a ingestão de métricas.