Jaeger正在重建核心架构以集成OpenTelemetry，适应AI应用的复杂性。通过采用模型上下文协议（MCP）和代理客户端协议（ACP），Jaeger促进工程师与AI代理的协作，优化数据收集和追踪功能。新版本支持自然语言查询，提升故障分析效率，确保开发与生产环境的一致性。

本文介绍了如何使用Jaeger v2和OpenTelemetry为Claude Forge多智能体系统设置分布式追踪。通过追踪智能体操作，可以识别问题、优化性能。Jaeger v2提供更好的配置和存储选项，并支持Docker快速部署，帮助开发者了解工作流程，提高效率。

可观察性日源于2022年KubeCon欧洲大会，旨在汇聚Fluentd、Jaeger等项目的维护者与用户，探讨可观察性的未来。2025年活动将侧重于社区驱动的内容，分享实际经验与最佳实践，促进项目间的合作。

Jaeger项目庆祝十周年，经历了从分散到统一的转变，全面支持OpenTelemetry。新版本Jaeger v2简化了架构，提升了性能和灵活性，支持多种后端。社区贡献显著，未来将继续发展，降低用户门槛。

随着软件系统复杂性增加，开发和运维团队面临理解应用行为的挑战。端到端可观察性超越传统监控，利用OpenTelemetry和Jaeger，开发者能够主动识别性能问题，提升可靠性并减少停机时间。这些技术在Docker环境中结合使用，显著增强了可观察性，促进故障排除和性能优化。

本集介绍如何将OpenTelemetry与ASP.NET最小API集成，追踪数据库调用和缓存命中，并在Jaeger中可视化。通过分布式追踪，监控请求流动、服务性能和调试问题。包括设置OpenTelemetry Collector和Jaeger、添加必要包、修改代码以实现追踪、验证缓存行为和优化数据库操作，最终实现全面可观察性。

本文介绍了如何通过Docker安装Jaeger UI，使用命令`docker pull jaegertracing/all-in-one`和`docker run`来运行Jaeger，并提到可以在Node.js中通过opentracing库进行测试。

分布式系统复杂，调试困难。使用OpenTelemetry和Jaeger等分布式追踪工具可以可视化请求流动，帮助识别性能瓶颈。本文介绍如何为Python应用配置OpenTelemetry并将数据发送至Jaeger，以实现有效的调试和优化。

本文介绍了分布式追踪和OpenTelemetry的概念，强调通过追踪请求路径识别系统中的错误和瓶颈。利用OpenTelemetry收集遥测数据，并通过Jaeger可视化追踪信息，帮助开发者监控微服务架构的性能。

本文介绍了如何在分布式系统中使用追踪系统进行调试，记录请求的每个步骤以识别性能瓶颈。内容包括项目设置、依赖安装、CRUD接口创建及Jaeger配置，强调可观察性的重要性，以便更好地理解和解决系统问题。

Jaeger 2.0发布，整合至OpenTelemetry框架，采用单一二进制文件，支持原生OTLP格式和尾部采样，提升存储灵活性和生态接入。新版本兼容旧版，配置简化，社区反响积极。

Jaeger v2是一个开源分布式追踪平台，基于OpenTelemetry Collector框架，提供灵活的架构和功能。新版本支持OTLP数据格式、批量处理和统一开发体验，增强了采样能力和存储兼容性。未来将继续提升性能和用户体验。

分布式追踪在微服务架构中，通过跟踪请求在各服务间的路径和时间，帮助开发者识别延迟和错误。它明确延迟来源、理解服务间依赖关系，并追踪错误。实施追踪需对代码进行仪器化，并部署追踪基础设施，如Jaeger，提升系统可观察性，优化用户体验，便于根本原因分析。