Jaeger vs Tempo: diferencias técnicas para arquitectos en Distributed Tracing
Jaeger es una plataforma de código abierto para monitorear y solucionar problemas de transacciones distribuidas. Tempo es un backend de almacenamiento de trazas distribuido, diseñado para integrarse con Grafana y Prometheus.
Herramienta A
Jaeger
Herramienta B
Grafana Tempo
Diferencias técnicas clave
Jaeger
Soporta múltiples backends como Cassandra, Elasticsearch, Kafka. Requiere un backend de almacenamiento externo.
Grafana Tempo
Almacena trazas directamente en object storage (S3, GCS, Azure Blob) o en bloques locales. No requiere base de datos externa.
Jaeger
Utiliza un agente (Agent) para recolectar y enviar trazas al Colector. El Colector procesa y escribe al almacenamiento.
Grafana Tempo
Ingesta trazas directamente a través de un distribuidor (Distributor) que las sharda y escribe a object storage.
Jaeger
Se integra con Prometheus para métricas y Loki para logs, pero requiere configuración manual.
Grafana Tempo
Diseñado para ser parte del stack de Grafana, con integración nativa con Grafana, Prometheus y Loki (exemplars).
Jaeger
La escalabilidad depende del backend de almacenamiento elegido y su configuración. Mayor complejidad operativa.
Grafana Tempo
Escalabilidad horizontal inherente al uso de object storage. Menor complejidad operativa al no gestionar una DB.
Jaeger
Soporta OpenTracing y OpenTelemetry. Agente flexible para diferentes entornos.
Grafana Tempo
Principalmente OpenTelemetry. Puede aceptar otros formatos vía OpenTelemetry Collector.
Cuándo usar Jaeger
- → Cuando ya se tiene una infraestructura de base de datos (Cassandra, Elasticsearch) y se desea reutilizarla.
- → Para equipos que requieren un control granular sobre el almacenamiento y la persistencia de las trazas.
- → En entornos donde se prefiere una solución con un ecosistema maduro y una comunidad activa independiente.
Cuándo usar Grafana Tempo
- → Para equipos que ya utilizan Grafana y el stack de observabilidad de Grafana Labs (Loki, Prometheus).
- → Cuando se busca una solución de almacenamiento de trazas de bajo costo y alta escalabilidad basada en object storage.
- → En entornos donde la simplicidad operativa y la reducción de la gestión de bases de datos son prioritarias.
- → Para implementaciones que adoptan OpenTelemetry como estándar principal para la instrumentación.
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