安全监控
分布式追踪基准测试
对比不同 tracing 方案在代理网络中的延迟与内存开销，避免盲目上线。
这个案例能帮你做什么
- 对比 OpenTelemetry / Jaeger / 自定义 tracer 的真实开销。
- 用统一采样率矩阵评估 P99 延迟和吞吐影响。
- 用“延迟、内存、成本”三维指标给出可落地选型建议。
你需要的 Skills（按类型）
| 类型 | Skill | 用途 | 来源 |
|---|---|---|---|
| 内置 | system |
性能采样与统计 | OpenClaw Built-in |
| 内置 | docker |
隔离测试环境 | OpenClaw Built-in |
快速体验版（先跑一轮）
const configs = [
{ tracer: 'otlp', sampling: 1.0 },
{ tracer: 'jaeger', sampling: 0.1 },
{ tracer: 'custom', sampling: 0.5 }
];
先小规模跑完 3 组配置，确认指标采集链路可用。
稳定自动版（可长期运行）
1) 周度基准流程（原文）
Weekly benchmark:
1. Deploy test mesh with different tracers
2. Measure P99 latency at each sampling rate
3. Track memory overhead
4. Test throughput under load
5. Generate comparison report
2) 选型阈值（原文）
- Latency impact
<5ms优先 - Memory overhead
<10% - 成本与可观测价值匹配
成功标准
- 关键 tracer 方案都有统一基准数据。
- 延迟与内存开销数据可复现。
- 结果被落实为明确配置建议。