OpenTelemetry vs agenti APM proprietari: cosa scegliere

Quale problema stai cercando di risolvere con l'APM

Le squadre di solito adottano un APM perché qualcosa già fa male: pagine lente, errori casuali o outage che richiedono troppo tempo per essere capiti. La prima settimana può sembrare una vittoria. Vedi finalmente tracce, qualche grafico e una bella schermata di “health” del servizio. Poi arriva il prossimo incidente e ci vogliono ancora ore, gli alert scattano per “niente” e la gente smette di fidarsi delle dashboard.

Un'osservabilità utile non riguarda la raccolta di più dati. Riguarda ottenere risposte velocemente, con sufficiente contesto per agire. Una buona configurazione ti aiuta a trovare la richiesta che fallisce, vedere cosa è cambiato e confermare se gli utenti sono impattati. Riduce anche i falsi allarmi così il team risponde quando conta.

La maggior parte del tempo non è spesa a installare un agente. È spesa a trasformare segnali grezzi in qualcosa di affidabile: scegliere cosa strumentare (e cosa è rumore), aggiungere tag coerenti come ambiente e versione, costruire dashboard che rispecchino il modo di pensare del team, tarare gli alert e insegnare alla gente cosa significa “buono”.

È qui che la scelta tra OpenTelemetry e agenti APM proprietari diventa concreta. Un agente proprietario può portarti al “primo dato” velocemente, ma spesso tende a spingerti verso il naming, il campionamento e il packaging del vendor. Dopo mesi, quando aggiungi un nuovo backend, cambi cloud o modifichi come gestisci i log, potresti scoprire che dashboard e alert dipendono da comportamenti specifici del vendor.

Un esempio semplice: costruisci uno strumento admin interno e un portale clienti. All'inizio ti serve visibilità su errori e endpoint lenti. Più avanti servono viste a livello business come i fallimenti del checkout o i problemi di login per regione. Se la tua configurazione non può evolvere senza rifare l'instrumentazione e reimparare le query, pagherai quel costo più e più volte.

L'obiettivo non è scegliere lo “strumento migliore”. È scegliere un approccio che mantenga il debug veloce, gli alert calmi e i cambi futuri sostenibili.

Definizioni rapide: OpenTelemetry e agenti proprietari

Quando le persone confrontano OpenTelemetry vs agenti APM proprietari, paragonano due idee diverse: uno standard condiviso per raccogliere dati di osservabilità contro uno stack di monitoraggio confezionato e posseduto dal vendor.

OpenTelemetry (spesso abbreviato in OTel) è uno standard aperto e un insieme di strumenti per produrre e inviare dati di telemetria. Copre i tre segnali principali: trace (cosa è successo tra i servizi), metriche (come si comporta il sistema nel tempo) e log (cosa ha detto il sistema in un momento). Il punto chiave è che OpenTelemetry non è un singolo vendor di monitoring. È un modo comune per generare e muovere segnali così puoi scegliere dove finiscono.

Un agente APM proprietario è una libreria o un processo specifico del vendor che installi nella tua app (o sull'host). Raccoglie dati nel formato che il vendor si aspetta e di solito funziona meglio se usi anche il backend, le dashboard e l'alerting di quel vendor.

Collector, gateway e backend (in termini semplici)

La maggior parte delle pipeline di telemetria ha tre parti:

• Instrumentation: codice o un agente che crea trace, metriche e log.
• Collector (o gateway): un servizio intermedio che riceve segnali, li batcha, li filtra e li inoltra.
• Backend: dove i dati sono memorizzati, interrogati e trasformati in dashboard e alert.

Con OpenTelemetry, il collector è comune perché ti permette di cambiare backend più tardi senza cambiare il codice dell'app. Con agenti proprietari, il ruolo del collector può essere incluso nell'agente, o i dati possono andare direttamente al backend del vendor.

Cosa significa davvero "instrumentation"

L'instrumentation è come il tuo software riporta cosa sta facendo.

Per i servizi backend, di solito significa abilitare un SDK o l'auto-instrumentation e dare nomi chiave agli span (come “checkout” o “login”). Per le web app può includere caricamenti di pagina, richieste frontend e azioni utente (gestite con attenzione per la privacy). Per le app mobili spesso significa schermi lenti, chiamate di rete e crash.

Se costruisci app con una piattaforma come AppMaster (che genera backend in Go, app web in Vue3 e app mobili in Kotlin/SwiftUI), le stesse decisioni si applicano. Passerai meno tempo sull'infrastruttura e più tempo ad accordarti su naming coerenti, scegliere quali eventi contano e instradare i dati al backend che preferisci.

Vendor lock-in: come si presenta nella pratica

Il lock-in di solito non riguarda se puoi disinstallare un agente. Riguarda tutto quello che hai costruito attorno ad esso: dashboard, alert, regole di naming e il modo in cui il tuo team indaga sugli incidenti.

Dove il lock-in appare nella vita quotidiana

La prima trappola è la portabilità dei dati. Anche se puoi esportare log o trace grezzi, spostare mesi di storia e mantenere dashboard utilizzabili è difficile. Gli strumenti proprietari spesso memorizzano i dati in un modello personalizzato e le dashboard dipendono da linguaggi di query del vendor, widget o campi “magici”. Potresti conservare screenshot, ma perdi dashboard vive e utilizzabili.

La seconda trappola è il coupling nel codice e nella configurazione. OpenTelemetry può comunque creare accoppiamenti se fai affidamento su exporter specifici del vendor e metadati, ma gli agenti proprietari spesso vanno oltre con API personalizzate per errori, sessioni utente, RUM o “extra” database. Più il tuo codice invoca quelle API, più cambiare dopo diventa un refactor.

Anche il prezzo può creare lock-in. Cambi di packaging, pricing per alta cardinalità o tariffe diverse per trace rispetto ai log possono aumentare i costi proprio mentre l'uso cresce. Se la risposta agli incidenti dipende dall'UI del vendor, negoziare diventa più difficile.

Compliance e governance contano anche. Ti servono risposte chiare su dove vanno i dati, per quanto tempo sono conservati e come sono trattati i campi sensibili. Questo diventa urgente con setup multi-cloud o requisiti regionali stringenti.

Segnali che stai restando bloccato:

• Dashboard e alert non possono essere esportati in un formato riutilizzabile
• Il codice dell'app usa chiamate SDK solo del vendor per workflow core
• Il team si affida a campi proprietari che non puoi ricreare altrove
• I costi schizzano quando aggiungi servizi o cresce il traffico
• Le opzioni di residenza dei dati non corrispondono alle esigenze di governance

Una strategia di uscita è per lo più documentazione anticipata. Registra i tuoi SLO chiave, convenzioni di naming e soglie di alert. Tieni una mappa breve di quali segnali alimentano quali alert. Se mai te ne andrai, vuoi ricostruire le viste, non riscrivere il sistema.

Qualità del segnale: confronto tra log, metriche e tracce

La qualità del segnale dipende meno dallo strumento e più dalla coerenza. La differenza pratica è chi imposta le regole: un agente vendor può dare default “abbastanza buoni”, mentre OpenTelemetry ti dà controllo ma si aspetta che tu definisca convenzioni.

Log: struttura e contesto

I log reggono la pressione solo se sono strutturati e portano contesto coerente. Gli agenti proprietari a volte arricchiscono automaticamente i log (nome servizio, ambiente, request ID) se usi la loro configurazione di logging. OpenTelemetry può fare lo stesso, ma devi standardizzare i campi tra i servizi.

Una buona baseline: ogni riga di log include un trace ID (e lo span ID quando possibile), più identificatori utente o tenant quando appropriato. Se un servizio scrive log JSON e un altro scrive testo semplice, la correlazione diventa gioco d'indovinare.

Metriche: naming e cardinalità

Le metriche falliscono silenziosamente. Puoi avere tanti grafici e comunque perdere la dimensione che ti serve durante un incidente. Gli agenti vendor spesso forniscono metriche preconfezionate con nomi stabili ed etichette sensate. Con OpenTelemetry puoi raggiungere la stessa qualità, ma devi far rispettare naming e etichette tra i team.

Due trappole comuni:

• Etichette ad alta cardinalità (ID utente completi, email, percorsi con ID incorporati) che esplodono i costi e rendono le query lente.
• Dimensioni mancanti, come tracciare la latenza senza scomporla per endpoint o dipendenza.

Tracce: copertura, campionamento e completezza

La qualità del tracing dipende dalla copertura degli span. L'auto-instrumentation (spesso forte negli agenti proprietari) può catturare molto rapidamente: richieste web, chiamate DB, framework comuni. L'auto-instrumentation OpenTelemetry può essere altrettanto valida, ma potresti comunque aver bisogno di span manuali per catturare passaggi business.

Il campionamento è dove i team si sorprendono. Campionare pesantemente risparmia costi ma crea storie spezzate dove la richiesta importante manca. Un approccio pratico è campionare il traffico “normale” mantenendo errori e richieste lente a una frequenza più alta.

La correlazione cross-service è la vera prova: puoi passare da un alert alla traccia esatta e ai log della stessa richiesta? Questo funziona solo quando gli header di propagazione sono coerenti e ogni servizio li rispetta.

Se vuoi segnali migliori, inizia con convenzioni migliori:

• Campi log standard (trace_id, service, env, request_id)
• Nomi delle metriche e etichette consentite (più una lista di etichette ad alta cardinalità proibite)
• Una policy minima di tracing (cosa deve essere tracciato e come cambia il campionamento per gli errori)
• Naming coerente dei servizi tra gli ambienti
• Un piano per span manuali nei workflow business chiave

Sforzo e manutenzione: la parte nascosta della decisione

I team spesso confrontano prima le feature, poi sentono il costo reale mesi dopo: chi mantiene l'instrumentazione pulita, chi sistema dashboard rotte e quanto velocemente ottieni risposte dopo che il sistema cambia.

Il tempo per il primo valore favorisce spesso gli agenti proprietari. Installi un agente e ottieni dashboard e alert pronti che sembrano utili dal giorno zero. OpenTelemetry può essere altrettanto potente, ma il successo iniziale dipende dall'avere un backend per memorizzare e visualizzare la telemetria, più default sensati per naming e tag.

L'instrumentation raramente è 100% automatica in entrambi gli approcci. L'auto-instrumentation copre framework comuni, ma emergono gap: code interne, middleware custom, job in background e passaggi business-specifici. La telemetria più utile di solito deriva da un piccolo lavoro manuale: aggiungere span intorno a workflow chiave (checkout, creazione ticket, generazione report) e registrare gli attributi giusti.

Il naming dei servizi e gli attributi decidono se le dashboard sono utilizzabili. Se un servizio è api, un altro è api-service e un terzo è backend-prod, ogni grafico diventa un puzzle. Lo stesso problema appare con tag di ambiente, regione e versione.

Una baseline pratica per i nomi:

• Scegliere un nome di servizio stabile per ogni unità deployabile
• Standardizzare environment (prod, staging, dev) e version
• Tenere fuori dalle etichette metriche valori ad alta cardinalità (come user ID)
• Usare campi errore coerenti (type, message, status)

Anche l'overhead operativo varia. OpenTelemetry spesso significa eseguire e aggiornare collector, tarare il campionamento e risolvere telemetry persa. Gli agenti proprietari riducono parte di quell'installazione, ma devi comunque gestire aggiornamenti dell'agente, overhead di performance e peculiarità della piattaforma.

Pianifica anche il turnover del team. La scelta migliore è quella che il team può mantenere dopo che il proprietario originale se n'è andato. Se costruisci app su una piattaforma come AppMaster, aiuta documentare un modo standard per strumentare i servizi così ogni nuova app segue le stesse convenzioni.

Passo dopo passo: come valutare entrambe le opzioni nel tuo sistema

Non strumentare tutto subito. Affogherai nei dati prima di imparare qualcosa. Un confronto equo inizia con una fetta piccola e reale del sistema che rispecchia come gli utenti sperimentano i problemi.

Scegli uno o due percorsi utente critici che contano per il business e sono facili da riconoscere quando si rompono, come “l'utente effettua il login e carica la dashboard” o “checkout completato e inviata email di ricevuta”. Questi flussi attraversano più servizi e creano segnali di successo e fallimento chiari.

Prima di raccogliere più dati, mettetevi d'accordo su una mappa base dei servizi e regole di naming. Decidete cosa conta come servizio, come nominarlo (nomi leggibili e stabili) e come separare gli ambienti (prod vs staging). Questa disciplina una tantum evita che la stessa cosa compaia sotto cinque nomi diversi.

Usa un set minimo di attributi così puoi filtrare e collegare eventi senza gonfiare i costi: env, version, tenant (se multi-tenant) e un request ID (o trace ID) che puoi copiare da un errore e seguire end-to-end.

Un piano pilota pratico (1-2 settimane)

• Strumenta end-to-end 1-2 journey (frontend, API, database e 1-2 integrazioni chiave).
• Applica regole di naming per nomi di servizio, endpoint e operazioni chiave.
• Parti con gli attributi minimi: env, version, tenant e request o trace ID.
• Imposta un piano di campionamento: tieni errori e richieste lente a una frequenza più alta; campiona il traffico normale.
• Misura due cose: tempo di diagnosi e rumore degli alert (alert non azionabili).

Se esporti ed esegui codice generato (per esempio un backend Go e una web app da AppMaster), trattalo come qualsiasi altra app nel pilota. L'obiettivo non è la copertura perfetta. L'obiettivo è imparare quale approccio ti porta da “qualcosa non va” a “ecco il passo che fallisce” con il minor lavoro continuativo.

Ottenere dashboard e alert utili (senza aggiustamenti infiniti)

Le dashboard e gli alert falliscono quando non rispondono alle domande che le persone si pongono durante un incidente. Parti con un piccolo set di segnali legati al dolore dell'utente, non alla trivia infrastrutturale.

Un set pratico iniziale è latenza, errori e saturazione. Se vedi p95 di latenza per endpoint, tasso di errori per servizio e un segnale di saturazione (profondità delle code, connessioni DB o utilizzo worker), di solito trovi il problema rapidamente.

Per evitare di ricostruire pannelli per ogni nuovo servizio, sii rigoroso su naming ed etichette. Usa attributi coerenti come service.name, deployment.environment, http.route e status_code. Qui molti team notano la differenza: OpenTelemetry incoraggia una forma standard, mentre gli agenti proprietari possono aggiungere extra utili, a volte in campi specifici del vendor.

Mantieni le dashboard piccole e ripetibili. Una “Service overview” dovrebbe funzionare per ogni API se tutti i servizi emettono le stesse metriche core e tag.

Alert che indicano impatto utente

Gli alert dovrebbero scattare quando gli utenti se ne accorgono, non quando un server sembra occupato. Default solidi includono tassi di errore elevati su endpoint chiave, p95 di latenza oltre una soglia concordata per 5-10 minuti e saturazione che predice un fallimento a breve (crescita code, esaurimento pool DB). Includi anche un alert per “telemetria mancante” così noti quando un servizio smette di riportare.

Quando un alert scatta, aggiungi una o due note di runbook nella descrizione: quale dashboard aprire prima, quale deploy recente verificare e quali campi di log filtrare. Pianifica la proprietà, inoltre. Metti una breve review mensile in calendario. Una persona rimuove alert rumorosi, unisce duplicati e aggiusta soglie. È anche il momento per assicurarsi che i nuovi servizi seguano gli stessi tag così le dashboard esistenti continuano a funzionare.

Errori comuni che sprecano tempo e budget

Il modo più rapido per bruciare soldi sull'osservabilità è accendere tutto insieme. I team abilitano ogni opzione di auto-instrumentation e poi si chiedono perché le bollette salgono, le query rallentano e la gente smette di fidarsi delle dashboard.

L'alta cardinalità è spesso la colpevole. Mettere user ID, URL completi o body di richieste grezze in label e attributi può far esplodere le metriche e rendere costosi anche grafici semplici.

I problemi di naming sono un altro killer silenzioso. Se un servizio riporta http.server.duration e un altro request_time_ms, non puoi confrontarli e ogni dashboard diventa lavoro custom. Peggio quando nomi di span e template di rotta differiscono per lo stesso flusso utente.

I default degli strumenti possono sprecare settimane. Molti prodotti arrivano con alert pronti, ma spesso notificano su piccoli spike o restano silenziosi durante veri incidenti. Gli alert basati su medie perdono la latenza di coda dove i clienti percepiscono il problema.

La mancanza di contesto è il motivo per cui le indagini si allungano. Se non tagghi la telemetria con la versione (e spesso l'ambiente di deploy), non puoi legare errori e latenza a una release. Questo è ancora più importante per i team che rilasciano spesso o rigenerano codice.

Inoltre, le tracce non sostituiscono i log. Le tracce mostrano il percorso e i tempi, ma i log spesso contengono il dettaglio umano: fallimenti di validazione, risposte di terze parti e regole di business.

Rimedi rapidi che spesso ripagano subito:

• Parti con un piccolo set di endpoint e un percorso utente critico
• Mettetevi d'accordo su regole di naming per servizi, rotte, nomi di span e status code
• Aggiungi versione e ambiente su ogni segnale prima di costruire dashboard
• Tarate gli alert sui sintomi percepiti dagli utenti (tasso errori, p95 latenza), non su ogni metrica
• Tieni log e tracce connessi con un request o trace ID condiviso

Esempio: scegliere per un piccolo prodotto e uno strumento interno

Immagina un team di cinque che gestisce due cose: un API pubblica usata da clienti paganti e uno strumento admin interno usato da support e ops. L'API ha bisogno di risposta rapida agli incidenti. Lo strumento admin cambia ogni settimana mentre i workflow si spostano.

In quella situazione, la scelta migliore spesso dipende meno dalla tecnologia e più da chi gestirà le operazioni quotidiane.

Opzione A: partire con un agente proprietario (velocità ora)

Questa è la via più rapida per “vedere errori e endpoint lenti oggi.” Installi l'agente, auto-detecta i framework comuni e ottieni dashboard e alert base in fretta.

Quello che tende a diventare più difficile dopo è il cambio. Dashboard, soglie di alert e comportamento di campionamento possono essere legati a quel vendor. Man mano che lo strumento admin cambia (nuovi endpoint, job in background), potresti continuare a ritoccare impostazioni specifiche del vendor e pagare per più ingestion.

Dopo 2 settimane di solito hai mappe dei servizi, top error e qualche alert utile.

Dopo 2 mesi il lock-in spesso emerge attorno a dashboard, linguaggio di query e instrumentazione custom.

Opzione B: partire con OpenTelemetry (flessibilità dopo)

Questo richiede più lavoro iniziale perché scegli un exporter e definisci cosa significa “buono” per log, metriche e tracce. Potresti aver bisogno di più naming manuale e attributi così le dashboard siano comprensibili.

Il guadagno è la portabilità. Puoi instradare gli stessi segnali a backend diversi, mantenere convenzioni coerenti tra API e admin tool e evitare di riscrivere l'instrumentazione quando i requisiti cambiano.

Dopo 2 settimane potresti avere meno dashboard rifinite ma una struttura di trace e naming più pulita.

Dopo 2 mesi è più probabile che tu abbia convenzioni stabili, alert riutilizzabili e cambi di strumento più semplici.

Una regola semplice:

• Se gli ingegneri di support hanno bisogno di risposte questa settimana, un proprietario può essere la scelta giusta.
• Se il prodotto cambia ogni settimana e prevedi di cambiare vendor, inizia con OpenTelemetry.
• Se una persona gestisce le operazioni part-time, privilegia default veloci.
• Se un team gestisce le operazioni, favorisci segnali portabili e convenzioni chiare.

Checklist rapida e prossimi passi

Se sei indeciso tra OpenTelemetry vs agenti APM proprietari, decidi in base a cosa userai day-to-day: portabilità, correlazione pulita tra segnali e alert che portano a fix rapidi.

Checklist:

• Portabilità: puoi cambiare backend senza riscrivere l'instrumentazione o perdere campi chiave?
• Correlazione: puoi passare da una richiesta lenta a trace, log e metriche correlate rapidamente?
• Copertura dei segnali: ottieni le basi (nomi rotte HTTP, tipi di errore, span DB) o ci sono gap?
• Utilità degli alert: gli alert dicono cosa è cambiato e dove, o sono solo soglie rumorose?
• Sforzo operativo: chi è responsabile di aggiornamenti, rollout agent, cambi SDK e campionamento, e quanto spesso succederà?

Il lock-in è spesso accettabile quando sei un piccolo team che vuole valore rapido e sei sicuro di restare con uno stack per anni. È più rischioso con più ambienti, stack tecnologici misti, vincoli di compliance o una reale possibilità di cambiare vendor dopo una revisione di budget.

Per evitare ritocchi infiniti, esegui un pilota breve e definisci prima gli output: tre dashboard e cinque alert che aiuterebbero davvero in una giornata nera. Poi amplia la copertura.

Mantieni il pilota concreto:

• Definisci 3 dashboard (service health, top endpoint, chiamate a DB ed esterne)
• Definisci 5 alert (tasso di errori, p95 latenza, saturazione, backlog delle code, job falliti)
• Scrivi le convenzioni di naming (nomi servizio, tag ambiente, pattern delle rotte)
• Congela un piccolo elenco di attributi (le tag su cui farai affidamento per filtrare e raggruppare)
• Concorda le regole di campionamento (cosa viene mantenuto, cosa è campionato e perché)

Se stai costruendo nuovi strumenti interni e portali clienti, AppMaster (appmaster.io) può aiutarti a creare applicazioni complete rapidamente. Questo ti lascia spazio per scegliere un approccio di osservabilità che si adatta, e poi applicarlo in modo coerente mentre distribuisci e iteri.