{"id":41479,"date":"2026-04-28T21:03:10","date_gmt":"2026-04-28T18:03:10","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/"},"modified":"2026-04-28T21:03:10","modified_gmt":"2026-04-28T18:03:10","slug":"opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/","title":{"rendered":"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar"},"content":{"rendered":"<pre><code class=\"language-html\"><body>\n\n    <h2>OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar<\/h2>\n\n    <p>\n        Modern yaz\u0131l\u0131m sistemleri giderek karma\u015f\u0131kla\u015ft\u0131k\u00e7a, performans sorunlar\u0131n\u0131 te\u015fhis etmek ve kullan\u0131c\u0131 deneyimini optimize etmek b\u00fcy\u00fck bir zorluk haline geliyor. Peki, bu karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131n i\u00e7inde kaybolmadan sisteminizin sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 nas\u0131l takip edebilirsiniz? OpenTelemetry, da\u011f\u0131t\u0131k sistemlerinizi anlamak i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunuyor. Bu makalede, OpenTelemetry'nin temelini olu\u015fturan izler (traces) ve ba\u011flam (context) kavramlar\u0131n\u0131 derinlemesine inceleyecek, \u00fcretim ortam\u0131nda bu ara\u00e7lar\u0131 etkili bir \u015fekilde nas\u0131l kullanabilece\u011finizi ve ger\u00e7ekten neyin \u00f6nemli oldu\u011funu ke\u015ffedece\u011fiz.\n    <\/p>\n\n    <h2>Neden Da\u011f\u0131t\u0131k Sistemlerde \u0130zleme Bu Kadar Kritik?<\/h2>\n\n    <p>\n        G\u00fcn\u00fcm\u00fcz\u00fcn yaz\u0131l\u0131m d\u00fcnyas\u0131nda, tek bir monolitik uygulama yerine birbirine ba\u011fl\u0131, mikroservis tabanl\u0131 mimariler olduk\u00e7a yayg\u0131n. Bu da\u011f\u0131t\u0131k yap\u0131, esneklik, \u00f6l\u00e7eklenebilirlik ve ba\u011f\u0131ms\u0131z geli\u015ftirme gibi bir\u00e7ok avantaj sunsa da, operasyonel karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 da beraberinde getiriyor. Bir iste\u011fin kullan\u0131c\u0131dan ba\u015flay\u0131p, birden fazla servisi dola\u015f\u0131p nihai cevaba ula\u015fmas\u0131 s\u00fcrecinde, herhangi bir noktada bir aksakl\u0131k ya\u015fanabilir. Bu aksakl\u0131\u011f\u0131n nerede oldu\u011funu, hangi servisin sorumlu oldu\u011funu ve sorunun nedenini anlamak, geleneksel loglama y\u00f6ntemleriyle \u00e7o\u011fu zaman imkans\u0131z hale gelir. \u0130\u015fte tam bu noktada, da\u011f\u0131t\u0131k izleme (distributed tracing) devreye giriyor.\n    <\/p>\n\n    <p>\n        Bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n web sitenizde ya\u015fad\u0131\u011f\u0131 yava\u015fl\u0131\u011f\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. Bu yava\u015fl\u0131k, \u00f6n u\u00e7tan kaynaklanan bir JavaScript sorunu mu, yoksa arka u\u00e7taki bir veritaban\u0131 sorgusunun yava\u015flamas\u0131 m\u0131? Belki de bir mikroservis di\u011fer servise yapt\u0131\u011f\u0131 API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131nda gecikme ya\u015f\u0131yordur. Geleneksel loglar, her servisin kendi i\u00e7indeki olaylar\u0131 kaydeder, ancak bu olaylar\u0131n farkl\u0131 servislerdeki kar\u015f\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 ve aralar\u0131ndaki ili\u015fkiyi kurmak zordur. Da\u011f\u0131t\u0131k izleme ise, bir iste\u011fin t\u00fcm yolculu\u011funu bir b\u00fct\u00fcn olarak g\u00f6rmemizi sa\u011flar. Her bir servisteki i\u015flemleri, bu i\u015flemlerin ne kadar s\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc ve aralar\u0131ndaki ba\u011flant\u0131y\u0131 detayl\u0131 bir \u015fekilde g\u00f6stererek, sorunun k\u00f6k nedenini h\u0131zla bulmam\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur. Bu, hem geli\u015ftirme ekiplerinin hata ay\u0131klama (debugging) s\u00fcre\u00e7lerini h\u0131zland\u0131r\u0131r hem de operasyon ekiplerinin sistemin genel sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 daha iyi anlamas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Sonu\u00e7 olarak, daha iyi bir kullan\u0131c\u0131 deneyimi ve daha kararl\u0131 bir sistem elde edilir. Bu nedenle, OpenTelemetry gibi standartla\u015fm\u0131\u015f izleme ara\u00e7lar\u0131n\u0131n benimsenmesi, modern yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme ve operasyonlar\u0131 i\u00e7in vazge\u00e7ilmez hale gelmi\u015ftir. Bu makalede, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc arac\u0131n nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve \u00fcretim ortam\u0131nda nas\u0131l etkili bir \u015fekilde kullan\u0131labilece\u011fini ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz.\n    <\/p>\n\n    <h2>OpenTelemetry Nedir ve Neden \u00d6nemlidir?<\/h2>\n\n    <p>\n        OpenTelemetry, CNCF (Cloud Native Computing Foundation) \u00e7at\u0131s\u0131 alt\u0131nda geli\u015ftirilen, a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir g\u00f6zlemlenebilirlik (observability) \u00e7er\u00e7evesidir. Temel amac\u0131, uygulamalardan ve altyap\u0131dan gelen telemetri verilerini (izler, metrikler ve loglar) tutarl\u0131 ve standart bir \u015fekilde toplamak, i\u015flemek ve iletmektir. Eskiden farkl\u0131 ara\u00e7lar ve standartlar vard\u0131 (\u00f6rne\u011fin, OpenTracing ve OpenCensus), ancak OpenTelemetry bu iki projeyi birle\u015ftirerek daha kapsaml\u0131 ve birle\u015fik bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar. Bu birle\u015fme, geli\u015ftiricilerin farkl\u0131 ara\u00e7lar aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapma ihtiyac\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131r ve telemetri verilerini daha kolay bir \u015fekilde analiz etmelerini sa\u011flar.\n    <\/p>\n\n    <p>\n        OpenTelemetry'nin en b\u00fcy\u00fck g\u00fcc\u00fc, sundu\u011fu standartla\u015fmad\u0131r. Farkl\u0131 programlama dilleri ve framework'ler i\u00e7in SDK'lar (Software Development Kit) sunar. Bu, geli\u015ftiricilerin uygulamalar\u0131na kolayca OpenTelemetry entegrasyonu ekleyebilecekleri anlam\u0131na gelir. Ayr\u0131ca, toplad\u0131\u011f\u0131 telemetri verilerini \u00e7e\u015fitli arka u\u00e7 sistemlerine (\u00f6rne\u011fin, Jaeger, Prometheus, Datadog, New Relic gibi) g\u00f6nderebilen bir Collector bile\u015feni bulunur. Bu esneklik, mevcut g\u00f6zlemlenebilirlik ara\u00e7lar\u0131n\u0131zla sorunsuz bir entegrasyon sa\u011flar ve belirli bir sat\u0131c\u0131ya kilitlenmenizi engeller. \u00dcretim ortam\u0131nda, sisteminizin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 artt\u0131k\u00e7a, bu standartla\u015fm\u0131\u015f yakla\u015f\u0131m, verilerin tutarl\u0131 bir \u015fekilde toplanmas\u0131n\u0131 ve analiz edilmesini kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. Hata ay\u0131klama, performans optimizasyonu ve g\u00fcvenlik denetimi gibi kritik operasyonel g\u00f6revler i\u00e7in gerekli olan g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fc sa\u011flar. Bu nedenle, OpenTelemetry, modern bulut yerel (cloud-native) uygulamalar\u0131n vazge\u00e7ilmez bir bile\u015feni haline gelmi\u015ftir.\n    <\/p>\n\n    <h3>\u0130zler (Traces): Bir \u0130ste\u011fin Yolculu\u011funu Anlamak<\/h3>\n\n    <p>\n        Da\u011f\u0131t\u0131k sistemlerdeki bir iste\u011fin u\u00e7tan uca nas\u0131l i\u015flendi\u011fini anlamak i\u00e7in izler (traces) kullan\u0131l\u0131r. Bir iz, bir iste\u011fin bir sistemdeki t\u00fcm i\u015flemlerini temsil eden bir dizi zamana ba\u011fl\u0131 olayd\u0131r. Bu olaylara \"span\" ad\u0131 verilir. Bir span, belirli bir operasyonu (\u00f6rne\u011fin, bir HTTP iste\u011fini i\u015fleme, bir veritaban\u0131 sorgusu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma, bir mesaj kuyru\u011funa g\u00f6nderme) temsil eder. Her span'\u0131n bir ba\u015flang\u0131\u00e7 zaman\u0131, bir biti\u015f zaman\u0131, bir ad\u0131 ve istekle ilgili ek meta veriler (attribute'lar) bulunur.\n    <\/p>\n\n    <p>\n        Bir iste\u011fin birden fazla servisi dola\u015ft\u0131\u011f\u0131 durumlarda, her servis kendi span'\u0131n\u0131 olu\u015fturur. Bu span'lar, bir \"parent-child\" ili\u015fkisiyle birbirine ba\u011flan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir web sunucusunun gelen bir iste\u011fi i\u015flemesi bir span ise, bu iste\u011fi ba\u015fka bir mikroservise y\u00f6nlendirmesi de ayr\u0131 bir span olur ve bu ikinci span, ilk span'\u0131n \u00e7ocu\u011fu olarak kabul edilir. Bu hiyerar\u015fik yap\u0131, iste\u011fin hangi serviste ne kadar zaman harcad\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve hangi servislerin birbirini \u00e7a\u011f\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131 net bir \u015fekilde g\u00f6sterir. \u0130zler, hatalar\u0131n kayna\u011f\u0131n\u0131 bulmak i\u00e7in inan\u0131lmaz derecede de\u011ferlidir. \u00d6rne\u011fin, bir iste\u011fin yan\u0131t s\u00fcresi beklenenden uzunsa, iz, hangi span'\u0131n en \u00e7ok zaman ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stererek sorunun nerede oldu\u011funu i\u015faret eder. Bu, geli\u015ftiricilerin darbo\u011fazlar\u0131 (bottlenecks) belirlemesine ve performans\u0131 optimize etmesine yard\u0131mc\u0131 olur.\n    <\/p>\n\n    <p>\n        Bir vaka analizi d\u00fc\u015f\u00fcnelim: Bir e-ticaret uygulamas\u0131nda kullan\u0131c\u0131lar \u00f6deme yaparken sorun ya\u015f\u0131yor. Geleneksel loglar, her servisin kendi i\u00e7inde hata olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir, ancak \u00f6deme i\u015fleminin hangi ad\u0131mlar\u0131n\u0131n ba\u015far\u0131s\u0131z oldu\u011funu veya yava\u015flad\u0131\u011f\u0131n\u0131 net olarak ortaya koymaz. OpenTelemetry ile toplanan izler, iste\u011fin \u00f6deme servisine ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131, oradan stok servisine, sonra veritaban\u0131na ve son olarak bir \u00f6deme a\u011f ge\u00e7idine gitti\u011fini g\u00f6sterir. \u0130z analizi, \u00f6deme a\u011f ge\u00e7idiyle yap\u0131lan API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131n\u0131n s\u00fcrekli olarak zaman a\u015f\u0131m\u0131na u\u011frad\u0131\u011f\u0131n\u0131 ortaya \u00e7\u0131karabilir. Bu bilgi, sorunun do\u011frudan \u00f6deme a\u011f ge\u00e7idi entegrasyonunda oldu\u011funu g\u00f6sterir ve geli\u015ftiricilerin bu spesifik alana odaklanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bu sayede, sorunun \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc haftalar yerine saatler i\u00e7inde ger\u00e7ekle\u015febilir. Bu, izlerin \u00fcretim ortam\u0131nda ne kadar kritik bir rol oynad\u0131\u011f\u0131n\u0131n sadece bir \u00f6rne\u011fidir.\n    <\/p>\n\n    <h3>Ba\u011flam (Context): \u0130zleri Birbirine Ba\u011flayan Yap\u0131\u015ft\u0131r\u0131c\u0131<\/h3>\n\n    <p>\n        \u0130zlerin (traces) anlaml\u0131 olabilmesi i\u00e7in, farkl\u0131 servislerdeki span'lar\u0131n birbirine do\u011fru \u015fekilde ba\u011flanmas\u0131 gerekir. \u0130\u015fte burada ba\u011flam (context) devreye girer. Bir ba\u011flam, bir iste\u011fin ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fc boyunca ta\u015f\u0131nan ve istekle ilgili bilgileri i\u00e7eren bir yap\u0131d\u0131r. Bu bilgiler genellikle bir iste\u011fin benzersiz kimli\u011fini (trace ID) ve o iste\u011fin belirli bir span'\u0131n\u0131n benzersiz kimli\u011fini (span ID) i\u00e7erir.\n    <\/p>\n\n    <p>\n        Bir istek bir servisten di\u011ferine ge\u00e7ti\u011finde, ilk servisin ba\u011flam\u0131 (trace ID ve parent span ID'si) yeni servise iletilir. Yeni servis, bu ba\u011flam\u0131 kullanarak kendi span'\u0131n\u0131 olu\u015fturur ve bu span, gelen ba\u011flamdaki trace ID'yi ve parent span ID'sini kullanarak mevcut izle ili\u015fkilendirilir. Bu aktar\u0131m genellikle HTTP ba\u015fl\u0131klar\u0131 (headers), mesaj kuyru\u011fu meta verileri veya gRPC meta verileri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla yap\u0131l\u0131r. OpenTelemetry, bu ba\u011flam yay\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 (context propagation) otomatik olarak y\u00f6netmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli mekanizmalar sunar. Bu, geli\u015ftiricilerin her istek i\u00e7in manuel olarak ba\u011flam\u0131 ta\u015f\u0131makla u\u011fra\u015fmak zorunda kalmayaca\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir.\n    <\/p>\n\n    <p>\n        Ba\u011flam\u0131n do\u011fru bir \u015fekilde y\u00f6netilmesi, izlerin tutarl\u0131 ve tam olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. E\u011fer ba\u011flam do\u011fru iletilmezse, bir iste\u011fin farkl\u0131 servislerdeki operasyonlar\u0131 birbirinden ba\u011f\u0131ms\u0131zm\u0131\u015f gibi g\u00f6r\u00fcnebilir ve da\u011f\u0131t\u0131k bir iz olu\u015fturmak imkans\u0131z hale gelir. Bu, \u00f6zellikle mikroservis mimarilerinde, iste\u011fin bir\u00e7ok farkl\u0131 servis aras\u0131nda dola\u015ft\u0131\u011f\u0131 durumlarda kritik \u00f6neme sahiptir. \u00d6rne\u011fin, bir kullan\u0131c\u0131 bir sipari\u015f verdi\u011finde, bu istek s\u0131ras\u0131yla sipari\u015f servisi, envanter servisi, \u00f6deme servisi ve bildirim servisini ziyaret edebilir. Bu servislerin her biri kendi span'\u0131n\u0131 olu\u015fturacak ve bu span'lar, do\u011fru ba\u011flam yay\u0131l\u0131m\u0131 sayesinde tek bir iz alt\u0131nda birle\u015ftirilecektir. E\u011fer bir servis, gelen iste\u011fin ba\u011flam\u0131n\u0131 do\u011fru bir \u015fekilde iletemezse, o servisteki operasyonlar izden kopuk kal\u0131r ve iste\u011fin tamam\u0131n\u0131 anlamak m\u00fcmk\u00fcn olmaz. Bu, sorunun kayna\u011f\u0131n\u0131 bulmay\u0131 zorla\u015ft\u0131r\u0131r. OpenTelemetry'nin sundu\u011fu otomatik ba\u011flam yay\u0131l\u0131m\u0131 \u00f6zellikleri, bu karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r.\n    <\/p>\n\n    <h3>\u00dcretimde OpenTelemetry \u0130zlerini Nas\u0131l Kurar\u0131z?<\/h3>\n\n    <p>\n        OpenTelemetry'yi \u00fcretim ortam\u0131na entegre etmek, birka\u00e7 ad\u0131mdan olu\u015fan planl\u0131 bir s\u00fcre\u00e7 gerektirir. \u0130lk ad\u0131m, uygulamalar\u0131n\u0131zda OpenTelemetry SDK'lar\u0131n\u0131 kullanarak izlemeyi etkinle\u015ftirmektir. Bu, genellikle uygulaman\u0131z\u0131n ba\u015flatma (startup) a\u015famas\u0131nda yap\u0131l\u0131r. Se\u00e7ti\u011finiz programlama diline uygun OpenTelemetry SDK's\u0131n\u0131 projenize eklemeniz ve bir \"Tracer Provider\" yap\u0131land\u0131rman\u0131z gerekir. Bu provider, span'lar\u0131n olu\u015fturulmas\u0131ndan sorumludur.\n    <\/p>\n\n    <p>\n        Ard\u0131ndan, olu\u015fturulan span'lar\u0131 bir yere g\u00f6ndermeniz gerekir. \u0130\u015fte burada OpenTelemetry Collector devreye girer. Collector, uygulamalar\u0131n\u0131zdan gelen telemetri verilerini toplamak, i\u015flemek (\u00f6rne\u011fin, gereksiz verileri filtrelemek, meta verileri zenginle\u015ftirmek) ve bunlar\u0131 \u00e7e\u015fitli arka u\u00e7 sistemlerine (\u00f6rne\u011fin, Jaeger, Prometheus, Zipkin) iletmek i\u00e7in kullan\u0131lan ba\u011f\u0131ms\u0131z bir bile\u015fendir. Collector'\u0131 bir servis olarak kurabilir ve uygulamalar\u0131n\u0131zdan gelen verileri HTTP veya gRPC \u00fczerinden almas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilirsiniz. Collector'\u0131n yap\u0131land\u0131rmas\u0131, hangi al\u0131c\u0131lara (receivers) veri g\u00f6nderece\u011fini ve hangi i\u015flemcileri (processors) kullanaca\u011f\u0131n\u0131 belirler. \u00d6rne\u011fin, bir Jaeger al\u0131c\u0131s\u0131 yap\u0131land\u0131rarak, toplad\u0131\u011f\u0131n\u0131z izleri Jaeger'a g\u00f6nderebilirsiniz.\n    <\/p>\n\n    <p>\n        Kod \u00f6rne\u011fi olarak, basit bir Node.js uygulamas\u0131nda OpenTelemetry'yi nas\u0131l ba\u015flatabilece\u011fimize bakal\u0131m:\n    <\/p>\n\n    <pre><code>\n    \/\/ Gerekli paketleri y\u00fckleyin\n    \/\/ npm install @opentelemetry\/sdk-node @opentelemetry\/auto-instrumentations-node\n\n    const { NodeSDK } = require('@opentelemetry\/sdk-node');\n    const { getNodeAutoInstrumentations } = require('@opentelemetry\/auto-instrumentations-node');\n    const { OTLPTraceExporter } = require('@opentelemetry\/exporter-trace-otlp-http'); \/\/ Veya OTLPTraceExporter\n\n    const sdk = new NodeSDK({\n      traceExporter: new OTLPTraceExporter({\n        url: 'http:\/\/localhost:4318\/v1\/traces', \/\/ OpenTelemetry Collector adresiniz\n      }),\n      instrumentations: [\n        getNodeAutoInstrumentations(),\n      ],\n    });\n\n    sdk.start();\n\n    console.log(\"OpenTelemetry izleme ba\u015flat\u0131ld\u0131.\");\n\n    \/\/ Uygulaman\u0131z\u0131n geri kalan\u0131 buraya gelir...\n    <\/code><\/pre>\n<p>\n        Yukar\u0131daki kodda, <code>NodeSDK<\/code> uygulamam\u0131z\u0131n OpenTelemetry SDK's\u0131n\u0131 ba\u015flat\u0131r. <code>OTLPTraceExporter<\/code>, olu\u015fturulan izleri OTLP (OpenTelemetry Protocol) \u00fczerinden belirtilen Collector adresine g\u00f6nderir. <code>getNodeAutoInstrumentations()<\/code> ise, pop\u00fcler Node.js k\u00fct\u00fcphaneleri (\u00f6rne\u011fin, Express, http, pg) i\u00e7in otomatik enstr\u00fcmantasyon sa\u011flar, yani bu k\u00fct\u00fcphanelerdeki operasyonlar i\u00e7in otomatik olarak span'lar olu\u015fturulur. Collector taraf\u0131nda ise, veriyi al\u0131p bir izleme arac\u0131na (\u00f6rne\u011fin, Jaeger) g\u00f6nderecek \u015fekilde yap\u0131land\u0131r\u0131l\u0131r. Bu ad\u0131mlar\u0131 tamamlad\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, uygulaman\u0131zdan gelen iz verilerini g\u00f6rselle\u015ftirebilir ve analiz edebilirsiniz.\n    <\/p>\n<h2>Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olan Ne? \u0130zleme Stratejinizi Belirlemek<\/h2>\n<p>\n        OpenTelemetry'nin g\u00fcc\u00fc, sundu\u011fu detayl\u0131 izleme yetenekleridir. Ancak, \u00fcretim ortam\u0131nda her \u015feyi izlemek hem kaynak t\u00fcketimi a\u00e7\u0131s\u0131ndan maliyetli olabilir hem de gereksiz veri karma\u015fas\u0131na yol a\u00e7abilir. Bu nedenle, etkili bir izleme stratejisi belirlemek kritik \u00f6neme sahiptir. \u00d6ncelikle, hangi metriklerin ve izlerin i\u015finiz i\u00e7in en de\u011ferli oldu\u011funu tan\u0131mlaman\u0131z gerekir. Bu, uygulaman\u0131z\u0131n kritik kullan\u0131c\u0131 ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131 (critical user journeys), performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 ve potansiyel hata noktalar\u0131n\u0131 anlamakla ba\u015flar.\n    <\/p>\n<p>\n        Genellikle, a\u015fa\u011f\u0131daki alanlara odaklanmak faydal\u0131d\u0131r:\n    <\/p>\n<ul>\n<li><strong>Kritik Kullan\u0131c\u0131 Ak\u0131\u015flar\u0131:<\/strong> Kullan\u0131c\u0131lar\u0131n en s\u0131k kulland\u0131\u011f\u0131 ve i\u015finiz i\u00e7in en \u00f6nemli olan ak\u0131\u015flar\u0131 izleyin. \u00d6rne\u011fin, bir e-ticaret sitesinde \u00fcr\u00fcn arama, sepete ekleme ve \u00f6deme i\u015flemleri. Bu ak\u0131\u015flardaki herhangi bir yava\u015fl\u0131k veya hata do\u011frudan kullan\u0131c\u0131 deneyimini etkiler.<\/li>\n<li><strong>Servisler Aras\u0131 Etkile\u015fimler:<\/strong> Mikroservis mimarilerinde, servisler aras\u0131ndaki API \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131 ve mesajla\u015fmalar\u0131 izlemek, sistemin genel sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamak i\u00e7in hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Hangi servisin di\u011ferini yava\u015flatt\u0131\u011f\u0131n\u0131 veya hangi \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n ba\u015far\u0131s\u0131z oldu\u011funu belirlemek, sorunlar\u0131 h\u0131zl\u0131ca te\u015fhis etmenize yard\u0131mc\u0131 olur.<\/li>\n<li><strong>D\u0131\u015f Sistem Entegrasyonlar\u0131:<\/strong> \u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraf API'lerine veya harici servislere yap\u0131lan \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131 izlemek de \u00f6nemlidir. Bu entegrasyonlardaki gecikmeler veya hatalar, uygulaman\u0131z\u0131n performans\u0131n\u0131 olumsuz etkileyebilir.<\/li>\n<li><strong>Veritaban\u0131 Sorgular\u0131:<\/strong> Yava\u015f veritaban\u0131 sorgular\u0131, uygulamalar\u0131n performans\u0131n\u0131 ciddi \u015fekilde d\u00fc\u015f\u00fcrebilir. Veritaban\u0131 \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131 izlemek ve en \u00e7ok zaman alan sorgular\u0131 belirlemek, optimizasyon i\u00e7in \u00f6nemli bir f\u0131rsatt\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Hata Oranlar\u0131:<\/strong> Belirli operasyonlardaki hata oranlar\u0131n\u0131 izlemek, potansiyel sorunlar\u0131 erken tespit etmenize yard\u0131mc\u0131 olur. \u00d6rne\u011fin, bir servisteki isteklerin y\u00fczde ka\u00e7\u0131n\u0131n hata d\u00f6nd\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc takip etmek.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n        Bu odak noktalar\u0131n\u0131 belirledikten sonra, izleme stratejinizi buna g\u00f6re ayarlayabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, \u00fcretim ortam\u0131nda t\u00fcm isteklere ait detayl\u0131 izler toplamak yerine, yaln\u0131zca belirli bir \u00f6rnekleme oran\u0131yla (sampling rate) iz toplamak, kaynak kullan\u0131m\u0131n\u0131 azalt\u0131rken yine de anlaml\u0131 veriler elde etmenizi sa\u011flar. OpenTelemetry Collector, bu \u00f6rnekleme (sampling) kurallar\u0131n\u0131 yap\u0131land\u0131rmak i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc yetenekler sunar. Ayr\u0131ca, span'lara eklenen meta verileri (attributes) dikkatli se\u00e7mek \u00f6nemlidir. Bu meta veriler, izleri filtrelemek, grupland\u0131rmak ve analiz etmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir iste\u011fin kullan\u0131c\u0131 ID'si, iste\u011fin t\u00fcr\u00fc veya belirli bir konfig\u00fcrasyon parametresi gibi bilgiler, izleri daha anlaml\u0131 hale getirebilir. Sonu\u00e7 olarak, izleme stratejinizi i\u015f hedeflerinizle uyumlu hale getirmek, OpenTelemetry'nin ger\u00e7ek de\u011ferini ortaya \u00e7\u0131karacakt\u0131r.\n    <\/p>\n<h2>Vaka Analizi: Bir Finansal Uygulamada Performans Sorununu \u00c7\u00f6zmek<\/h2>\n<p>\n        Bir finansal teknoloji (fintech) \u015firketi, mobil uygulamalar\u0131nda kullan\u0131c\u0131lar\u0131n fon transferi yaparken ya\u015fad\u0131\u011f\u0131 gecikmelerle ilgili \u015fikayetler al\u0131yordu. Geleneksel loglar, her servisin kendi i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 ancak gecikmenin tam olarak nerede olu\u015ftu\u011funu net olarak g\u00f6stermiyordu. Bu durum, geli\u015ftirme ekiplerinin sorunu te\u015fhis etmesini zorla\u015ft\u0131r\u0131yordu. \u015eirket, OpenTelemetry'yi kullanarak da\u011f\u0131t\u0131k izlemeyi hayata ge\u00e7irmeye karar verdi.\n    <\/p>\n<p>\n        \u0130lk ad\u0131m olarak, mobil uygulama istemcisinden ba\u015flayarak arka u\u00e7 servislerine kadar olan t\u00fcm bile\u015fenlerde OpenTelemetry SDK'lar\u0131 entegre edildi. Mikroservisler aras\u0131ndaki HTTP \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131, veritaban\u0131 sorgular\u0131 ve mesaj kuyru\u011fu i\u015flemleri otomatik olarak enstr\u00fcmante edildi. OpenTelemetry Collector, bu telemetri verilerini toplamak ve Jaeger'a g\u00f6ndermek \u00fczere yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131.\n    <\/p>\n<p>\n        Jaeger aray\u00fcz\u00fcnde fon transferi i\u015flemlerinin izleri incelendi\u011finde, ilgin\u00e7 bir desen ortaya \u00e7\u0131kt\u0131. Bir\u00e7ok transfer i\u015flemi, \"Hesap Bilgisi Servisi\"ne yap\u0131lan bir \u00e7a\u011fr\u0131 s\u0131ras\u0131nda \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde gecikiyordu. Bu servis, kullan\u0131c\u0131n\u0131n hesap bilgilerini ve bakiyesini \u00e7eker. Detayl\u0131 inceleme sonucunda, bu servisin arka planda, her istek i\u00e7in b\u00fcy\u00fck miktarda veriyi getiren karma\u015f\u0131k bir SQL sorgusu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rd\u0131\u011f\u0131 anla\u015f\u0131ld\u0131. Bu sorgu, belirli ko\u015fullar alt\u0131nda optimize edilmemi\u015fti ve bazen saniyeler s\u00fcrebiliyordu.\n    <\/p>\n<p>\n        OpenTelemetry izleri, bu performans\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcren sorguyu net bir \u015fekilde i\u015faret etti. Geli\u015ftirme ekibi, bu sorguyu optimize etmek i\u00e7in veritaban\u0131 indekslerini g\u00f6zden ge\u00e7irdi ve sorgunun yap\u0131s\u0131n\u0131 iyile\u015ftirdi. Ayr\u0131ca, s\u0131k\u00e7a kullan\u0131lan hesap bilgileri i\u00e7in bir \u00f6nbellekleme (caching) mekanizmas\u0131 eklendi. Bu optimizasyonlar sonras\u0131nda, fon transferi i\u015flemlerindeki gecikmeler b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde azald\u0131 ve kullan\u0131c\u0131 \u015fikayetleri sona erdi. Bu vaka analizi, OpenTelemetry'nin da\u011f\u0131t\u0131k sistemlerdeki karma\u015f\u0131k performans sorunlar\u0131n\u0131 nas\u0131l h\u0131zla ortaya \u00e7\u0131kar\u0131p \u00e7\u00f6zebilece\u011finin somut bir \u00f6rne\u011fidir. \u0130zler, sadece hatalar\u0131 bulmakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda sistemin neresinde iyile\u015ftirme yap\u0131labilece\u011fini de g\u00f6sterir.\n    <\/p>\n<h2>\u0130leri D\u00fczey \u0130pu\u00e7lar\u0131 ve En \u0130yi Uygulamalar<\/h2>\n<p>\n        OpenTelemetry'yi \u00fcretim ortam\u0131nda daha etkin kullanmak i\u00e7in baz\u0131 ileri d\u00fczey teknikler ve en iyi uygulamalar bulunmaktad\u0131r. Bunlardan biri, \"sampling\" (\u00f6rnekleme) stratejilerini do\u011fru belirlemektir. Her iste\u011fi izlemek, \u00f6zellikle y\u00fcksek trafikli sistemlerde maliyetli olabilir. Bu nedenle, sadece belirli bir oranda iste\u011fi izlemek (\u00f6rne\u011fin, %1 veya %5) veya yaln\u0131zca hatal\u0131 istekleri izlemek gibi stratejiler kullan\u0131labilir. OpenTelemetry Collector, bu \u00f6rnekleme kurallar\u0131n\u0131 dinamik olarak y\u00f6netmek i\u00e7in \"ProbabilisticSampler\" veya \"RateLimitingSampler\" gibi se\u00e7enekler sunar. Bu, sisteminizin performans\u0131n\u0131 etkilemeden anlaml\u0131 veriler toplaman\u0131z\u0131 sa\u011flar.\n    <\/p>\n<p>\n        Bir di\u011fer \u00f6nemli konu, span'lara eklenen meta verilerin (attributes) do\u011fru ve tutarl\u0131 bir \u015fekilde kullan\u0131lmas\u0131d\u0131r. Span'lara eklenen bilgiler, izleri filtrelemek, grupland\u0131rmak ve analiz etmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. \u00d6rne\u011fin, her span'a <code>service.name<\/code>, <code>http.method<\/code>, <code>http.url<\/code>, <code>db.system<\/code>, <code>db.statement<\/code> gibi standartla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f OTel semantik konvention'lar\u0131na uygun meta veriler eklemek, farkl\u0131 ara\u00e7larda tutarl\u0131 bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fck sa\u011flar. Ayr\u0131ca, \u00f6zel i\u015f mant\u0131\u011f\u0131na \u00f6zg\u00fc meta veriler de ekleyebilirsiniz. Ancak, gereksiz yere \u00e7ok fazla veri eklemekten ka\u00e7\u0131n\u0131n, \u00e7\u00fcnk\u00fc bu hem depolama maliyetlerini art\u0131r\u0131r hem de analizleri zorla\u015ft\u0131rabilir.\n    <\/p>\n<p>\n        \"Context Propagation\" (ba\u011flam yay\u0131l\u0131m\u0131) konusunda da dikkatli olmak \u00f6nemlidir. Farkl\u0131 protokoller ve teknolojiler aras\u0131nda ba\u011flam\u0131n do\u011fru bir \u015fekilde yay\u0131lmas\u0131, da\u011f\u0131t\u0131k izlemenin temelidir. OpenTelemetry, HTTP ba\u015fl\u0131klar\u0131, gRPC meta verileri ve mesaj kuyru\u011fu \u00f6zellikleri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla ba\u011flam yay\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 destekler. E\u011fer \u00f6zel bir ileti\u015fim protokol\u00fc kullan\u0131yorsan\u0131z, bu protokol i\u00e7in \u00f6zel bir ba\u011flam yay\u0131l\u0131m\u0131 mekanizmas\u0131 uygulaman\u0131z gerekebilir.\n    <\/p>\n<p>\n        Son olarak, OpenTelemetry'yi metrikler ve loglarla birle\u015ftirmek, tam bir g\u00f6zlemlenebilirlik (observability) \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc olu\u015fturman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur. \u0130zler, bir iste\u011fin yolculu\u011funu ve performans\u0131n\u0131 anlamak i\u00e7in harikayken, metrikler sistemin genel sa\u011fl\u0131\u011f\u0131 hakk\u0131nda toplu bilgiler sa\u011flar (\u00f6rne\u011fin, CPU kullan\u0131m\u0131, bellek kullan\u0131m\u0131, istek say\u0131s\u0131). Loglar ise, belirli olaylar\u0131n detayl\u0131 kay\u0131tlar\u0131n\u0131 tutar. OpenTelemetry, bu \u00fc\u00e7 telemetri t\u00fcr\u00fcn\u00fc de toplama ve iletme yetene\u011fine sahiptir. Bu \u00fc\u00e7\u00fcn\u00fc bir arada kullanarak, sisteminiz hakk\u0131nda daha derinlemesine anlay\u0131\u015fa sahip olabilirsiniz.\n    <\/p>\n<h2>Sonu\u00e7: \u00dcretimde G\u00f6zlemlenebilirlik \u0130\u00e7in OpenTelemetry<\/h2>\n<p>\n        Bu makalede, OpenTelemetry'nin \u00fcretim ortam\u0131ndaki \u00f6nemini, izler (traces) ve ba\u011flam (context) gibi temel kavramlar\u0131n\u0131, nas\u0131l kurulaca\u011f\u0131n\u0131 ve ger\u00e7ekten neyin \u00f6nemli oldu\u011funu ele ald\u0131k. Da\u011f\u0131t\u0131k sistemlerin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 artt\u0131k\u00e7a, OpenTelemetry gibi standartla\u015fm\u0131\u015f g\u00f6zlemlenebilirlik ara\u00e7lar\u0131, sistemlerimizin sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamak, sorunlar\u0131 h\u0131zla te\u015fhis etmek ve kullan\u0131c\u0131 deneyimini optimize etmek i\u00e7in vazge\u00e7ilmez hale gelmi\u015ftir. \u0130zler, bir iste\u011fin t\u00fcm yolculu\u011funu g\u00f6rselle\u015ftirerek darbo\u011fazlar\u0131 ve hatalar\u0131 ortaya \u00e7\u0131kar\u0131rken, ba\u011flam, bu izlerin tutarl\u0131 ve anlaml\u0131 olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Etkili bir izleme stratejisi belirlemek, do\u011fru meta verileri kullanmak ve OpenTelemetry'yi metrikler ve loglarla entegre etmek, tam bir g\u00f6zlemlenebilirlik \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc olu\u015fturman\u0131n anahtar\u0131d\u0131r.\n    <\/p>\n<h3>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (SSS)<\/h3>\n<ul>\n<li>\n            <strong>OpenTelemetry'yi \u00fcretim ortam\u0131na entegre etmek zor mu?<\/strong><\/p>\n<p>\n                OpenTelemetry'yi entegre etmek, uygulaman\u0131z\u0131n karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na ve mevcut altyap\u0131n\u0131za ba\u011fl\u0131 olarak de\u011fi\u015fir. Otomatik enstr\u00fcmantasyon \u00f6zellikleri, entegrasyonu b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. Ancak, \u00f6zel senaryolar i\u00e7in manuel enstr\u00fcmantasyon veya \u00f6zel Collector yap\u0131land\u0131rmalar\u0131 gerekebilir. Ad\u0131m ad\u0131m ilerleyerek ve dok\u00fcmantasyonu takip ederek bu s\u00fcreci ba\u015far\u0131yla y\u00f6netebilirsiniz.\n            <\/p>\n<\/li>\n<li>\n            <strong>OpenTelemetry'nin performans \u00fczerindeki etkisi nedir?<\/strong><\/p>\n<p>\n                OpenTelemetry'nin performans \u00fczerindeki etkisi genellikle d\u00fc\u015f\u00fckt\u00fcr, \u00f6zellikle do\u011fru \u015fekilde yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda. Otomatik enstr\u00fcmantasyon ve dikkatli \u00f6rnekleme stratejileri kullanmak, ek y\u00fck\u00fc minimize etmeye yard\u0131mc\u0131 olur. \u00dcretim ortam\u0131nda herhangi bir de\u011fi\u015fiklik yapmadan \u00f6nce k\u00fc\u00e7\u00fck \u00f6l\u00e7ekte testler yapmak her zaman iyi bir fikirdir.\n            <\/p>\n<\/li>\n<li>\n            <strong>Hangi izleme ara\u00e7lar\u0131yla (backend) OpenTelemetry uyumludur?<\/strong><\/p>\n<p>\n                OpenTelemetry, \u00e7ok say\u0131da pop\u00fcler izleme arac\u0131yla uyumludur. Jaeger, Zipkin, Prometheus, Datadog, New Relic ve Dynatrace gibi ara\u00e7larla entegre olabilir. OpenTelemetry Collector, bu ara\u00e7lara veri g\u00f6ndermek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli al\u0131c\u0131lar (exporters) sunar.\n            <\/p>\n<\/li>\n<li>\n            <strong>OpenTelemetry sadece izleme mi sa\u011flar, yoksa metrik ve loglar\u0131 da destekler mi?<\/strong><\/p>\n<p>\n                OpenTelemetry, sadece izleme (traces) de\u011fil, ayn\u0131 zamanda metrikler (metrics) ve loglar (logs) i\u00e7in de standartla\u015fm\u0131\u015f bir telemetri toplama ve iletim \u00e7er\u00e7evesi sunar. Bu \u00fc\u00e7 telemetri t\u00fcr\u00fcn\u00fc bir arada toplama yetene\u011fi, tam bir g\u00f6zlemlenebilirlik \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc i\u00e7in \u00f6nemlidir.\n            <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>#OpenTelemetry #Da\u011f\u0131t\u0131k\u0130zleme #G\u00f6zlemlenebilirlik #Mikroservisler #Yaz\u0131l\u0131mGeli\u015ftirme<\/p>\n<p><\/body><\/code><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar Modern yaz\u0131l\u0131m sistemleri giderek karma\u015f\u0131kla\u015ft\u0131k\u00e7a, performans sorunlar\u0131n\u0131 te\u015fhis etmek ve kullan\u0131c\u0131 deneyimini optimize etmek b\u00fcy\u00fck bir zorluk haline geliyor.","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-41479","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v25.3.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar Modern yaz\u0131l\u0131m sistemleri giderek karma\u015f\u0131kla\u015ft\u0131k\u00e7a, performans sorunlar\u0131n\u0131 te\u015fhis etmek ve kullan\u0131c\u0131 deneyimini optimize etmek b\u00fcy\u00fck bir zorluk haline geliyor.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-04-28T18:03:10+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"17 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar\",\"datePublished\":\"2026-04-28T18:03:10+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/\"},\"wordCount\":1683,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/\",\"name\":\"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-04-28T18:03:10+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar","og_description":"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar Modern yaz\u0131l\u0131m sistemleri giderek karma\u015f\u0131kla\u015ft\u0131k\u00e7a, performans sorunlar\u0131n\u0131 te\u015fhis etmek ve kullan\u0131c\u0131 deneyimini optimize etmek b\u00fcy\u00fck bir zorluk haline geliyor.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-04-28T18:03:10+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"17 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar","datePublished":"2026-04-28T18:03:10+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/"},"wordCount":1683,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/","name":"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-04-28T18:03:10+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/opentelemetry-ile-uretimde-izleme-traces-context-ve-gercekten-onemli-olanlar\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"OpenTelemetry ile \u00dcretimde \u0130zleme: Traces, Context ve Ger\u00e7ekten \u00d6nemli Olanlar"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41479","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=41479"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41479\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=41479"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=41479"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=41479"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}