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Temporal 平台中的 OpenMetrics 支持目前处于公开预览阶段。更多信息请参考Temporal 官方文档。

Temporal 提供了一种抽象，用于构建简单、精巧且具备高弹性的应用程序。

使用 ClickStack 监控 Temporal Cloud 指标

摘要

本指南演示如何通过配置 OpenTelemetry collector 的 Prometheus receiver，使用 ClickStack 监控 Temporal Cloud。您将学习如何：

配置 OTel collector 以收集 Temporal Cloud 指标
使用自定义配置部署 ClickStack
使用预构建仪表板可视化 Temporal Cloud 性能（未完成工作流数、每秒操作次数、活动命名空间、任务积压情况）

所需时间：5–10 分钟

与现有 Temporal Cloud 的集成

本节说明如何通过为 ClickStack 的 OTel collector 配置 Prometheus receiver 来配置 ClickStack。

前提条件

正在运行的 ClickStack 实例
现有的 Temporal Cloud 账户
从 ClickStack 到 Temporal Cloud 的 HTTP 网络连通性

创建 Temporal Cloud 密钥

确保您已拥有 Temporal Cloud API 密钥。您可以参照 Temporal 文档中的身份验证指南来创建该密钥。

密钥文件

确保将这些凭据存储在名为 temporal.key 的文件中，该文件应与下方创建的配置文件位于同一目录下。此密钥应以纯文本形式存储，前后不能有空格。

创建自定义 OTel collector 配置

ClickStack 允许您通过挂载自定义配置文件并设置环境变量来扩展基础 OpenTelemetry 收集器配置。自定义配置会与 HyperDX 通过 OpAMP 管理的基础配置进行合并。

创建名为 temporal-metrics.yaml 的文件,包含以下配置:

receivers:
  prometheus/temporal:
    config:
      scrape_configs:
      - job_name: 'temporal-cloud'
        scrape_interval: 60s
        scrape_timeout: 30s
        honor_timestamps: true
        scheme: https
        authorization:
          type: Bearer
          credentials_file: /etc/otelcol-contrib/temporal.key
        static_configs:
          - targets: ['metrics.temporal.io']
        metrics_path: '/v1/metrics'

processors:
  resource:
    attributes:
      - key: service.name
        value: "temporal"
        action: upsert

service:
  pipelines:
    metrics/temporal:
      receivers: [prometheus/temporal]
      processors:
        - resource
        - memory_limiter
        - batch
      exporters:
        - clickhouse

此配置：

连接到 Temporal Cloud 的 metrics.temporal.io 端点
每 60 秒采集一次指标
收集关键性能指标
按照 OpenTelemetry 语义约定设置必需的 service.name 资源属性
通过专用的 pipeline 将指标转发到 ClickHouse exporter

注意

只需在自定义配置中定义新的 receiver、processor 和 pipeline 即可
memory_limiter 和 batch 处理器以及 clickhouse exporter 已在基础 ClickStack 配置中定义完毕——只需按名称引用它们即可
resource 处理器按照 OpenTelemetry 语义约定设置必需的 service.name 属性
对于存在多个 Temporal Cloud 账户的情况，请自定义 service.name 以区分不同账户（例如 "temporal-prod"、"temporal-dev"）

配置 ClickStack 加载自定义配置

要在现有的 ClickStack 部署中启用自定义采集器配置,您必须:

将自定义配置文件挂载至 /etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml
设置环境变量 CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILE=/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml
将 temporal.key 文件挂载到 /etc/otelcol-contrib/temporal.key 路径下
确保 ClickStack 与 Temporal 之间的网络连通性

所有命令均假定在存放 temporal-metrics.yaml 和 temporal.key 文件的示例目录下执行。

选项 1：Docker Compose

更新您的 ClickStack 部署配置：

services:
  clickstack:
    # ... existing configuration ...
    environment:
      - CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILE=/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml
    volumes:
      - ./temporal-metrics.yaml:/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml:ro
      - ./temporal.key:/etc/otelcol-contrib/temporal.key:ro
      # ... other volumes ...

选项 2：Docker run（一体化镜像）

如果使用 docker run 运行一体化镜像：

docker run --name clickstack \
  -p 8080:8080 -p 4317:4317 -p 4318:4318 \
  -e CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILE=/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml \
  -v "$(pwd)/temporal-metrics.yaml:/etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml:ro" \
  -v "$(pwd)/temporal.key:/etc/otelcol-contrib/temporal.key:ro" \
  clickhouse/clickstack-all-in-one:latest

在 HyperDX 中验证指标

配置完成后,登录 HyperDX 并验证指标数据是否正常流入:

进入 Metrics Explorer
搜索以 temporal 开头的指标（例如 temporal_cloud_v1_workflow_success_count、temporal_cloud_v1_poll_timeout_count）
你应该会看到指标数据点按照你配置的采集间隔陆续出现

仪表板和可视化

为帮助您开始使用 ClickStack 监控 Temporal Cloud，我们提供了一些 Temporal 指标的可视化示例。

下载仪表板配置

导入预构建的仪表板

打开 HyperDX 并进入 Dashboards 页面
点击右上角省略号下方的 Import Dashboard

上传 temporal-metrics-dashboard.json 文件并点击 Finish Import

查看仪表板

仪表板会被创建，并预先配置好所有可视化组件：

故障排查

自定义配置未生效

请确认环境变量 CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILE 设置正确：

docker exec <container-name> printenv CUSTOM_OTELCOL_CONFIG_FILE

检查自定义配置文件是否挂载在 /etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml：

docker exec <container-name> ls -lh /etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml
# usually, docker exec clickstack ls -lh /etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml

查看自定义配置内容，确认其可读：

docker exec <container-name> cat /etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml
# usually, docker exec clickstack cat /etc/otelcol-contrib/custom.config.yaml

确认 temporal.key 已挂载到容器中：

docker exec <container-name> cat /etc/otelcol-contrib/temporal.key
# usually, docker exec clickstack cat /etc/otelcol-contrib/temporal.key
# This should output your temporal.key

在 HyperDX 中未显示任何指标

确认 collector 可以访问 Temporal Cloud：

# From the ClickStack container
docker exec <container-name> curl -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" https://metrics.temporal.io/v1/metrics

你应该会看到输出一系列 Prometheus 指标，例如：

temporal_cloud_v1_workflow_success_count{operation="CompletionStats",region="aws-us-east-2",temporal_account="l2c4n",temporal_namespace="clickpipes-aws-prd-apps-us-east-2.l2c4n",temporal_task_queue="clickpipes-svc-dc118d12-b397-4975-a33e-c2888ac12ac4-peer-flow-task-queue",temporal_workflow_type="QRepPartitionWorkflow"} 0.067 1765894320

确认有效配置中包含你的 Prometheus 接收器：

docker exec <container> cat /etc/otel/supervisor-data/effective.yaml | grep -A 10 "Prometheus:"
## usually, docker exec clickstack cat /etc/otel/supervisor-data/effective.yaml | grep -A 10 "prometheus:"

检查 collector agent 的日志是否有报错：

docker exec <container> cat /etc/otel/supervisor-data/agent.log | grep -i Prometheus
# Look for connection errors or authentication failures
# docker exec clickstack cat /etc/otel/supervisor-data/agent.log | grep -i Prometheus

查看采集器日志：

docker exec <container> cat /var/log/otel-collector.log | grep -i error
# Look for config parsing errors - early supervisor.opamp-client can be ignored 
# docker exec clickstack cat /var/log/otel-collector.log | grep -i error

身份验证错误

如果在日志中看到身份验证错误，请检查您的 API 密钥。

网络连接问题

如果 ClickStack 无法访问 Temporal Cloud，请确保 Docker Compose 文件或 docker run 命令已启用对外网络访问。

后续步骤

如果希望进一步探索，可以尝试如下方式来扩展和优化监控：

为关键指标（内存使用阈值、连接数上限、缓存命中率下降）配置告警
针对特定用例（复制延迟、持久化性能）创建更多仪表板
通过复制接收端配置并使用不同的 endpoint 和服务名，监控多个 Temporal Cloud 账户

与现有 Temporal Cloud 的集成​

前提条件​

创建 Temporal Cloud 密钥​

创建自定义 OTel collector 配置​

配置 ClickStack 加载自定义配置​

选项 1：Docker Compose​

选项 2：Docker run（一体化镜像）​

在 HyperDX 中验证指标​

仪表板和可视化​

下载 仪表板配置​

导入预构建的仪表板​

查看仪表板​

故障排查​

自定义配置未生效​

在 HyperDX 中未显示任何指标​

身份验证错误​

网络连接问题​

后续步骤​