背景

为有效监控无服务器架构的业务性能，我们需要将AWS Lambda函数的全链路数据接入观测云进行统一可观测性分析。由于Lambda环境的特殊性，最佳实践是构建一个集成了OpenTelemetry的官方Layer。该Layer能自动捕获函数调用链与性能指标，并通过标准OTLP协议上报。为确保数据传输的高效性与前瞻性，我们特别将社区常见的JSON格式调整为Protobuf编码，以适配观测云后端的技术演进，为函数性能优化与故障诊断提供坚实的数据基础。

前提

运行时：NodeJS 22

安装Datakit并配置采集器

进入观测云控制台-「集成」-「Datakit」-「Linux」复制命令安装Datakit

进入 /usr/local/datakit/conf.d/samples ，将 opentelemetry.conf.sample 复制到上级目录 /conf.d 中，并修改文件后缀为 conf

cp opentelemetry.conf.sample ../opentelemetry.conf

编辑 opentelemetry 配置文件，修改如下部分，添加 enable = true ，然后保存

执行以下命令重启 Datakit

datakit service -R

准备一个lambda函数

以下 demo 脚本调用了一个 Java 服务 52.83.66.70:8090/user：

const http = require('http');

exports.handler = async (event, context) => {
    console.log('=== 开始调用Java服务验证TraceID ===');
    try {
        console.log('准备调用Java服务: 52.83.66.70:8090/user');
        // 调用您的Java服务
        const javaServiceResult = await callJavaService();
        console.log('Java服务调用成功');
        return {
            statusCode: 200,
            body: JSON.stringify({
                success: true,
                message: 'Java服务调用完成',
                javaServiceResponse: javaServiceResult,
                requestId: context.awsRequestId,
                timestamp: new Date().toISOString()
            })
        };
    } catch (error) {
        console.error('调用Java服务失败:', error);
        return {
            statusCode: 500,
            body: JSON.stringify({
                success: false,
                message: 'Java服务调用失败',
                error: error.message
            })
        };
    }
};

function callJavaService() {
    return new Promise((resolve, reject) => {
        console.log('开始发起HTTP请求到Java服务...');
        const options = {
            hostname: '52.83.66.70',
            port: 8090,
            path: '/user',
            method: 'GET',
            timeout: 5000,  // 5秒超时
            headers: {
                'User-Agent': 'Lambda-OTEL-Test/1.0',
                'Accept': 'application/json'
            }
        };
        const req = http.request(options, (res) => {
            console.log(Java服务响应状态码: ${res.statusCode});
            console.log('响应头:', JSON.stringify(res.headers));
            let data = '';
            res.on('data', (chunk) => {
                data += chunk;
            });
            res.on('end', () => {
                console.log('Java服务响应数据长度:', data.length);
                console.log('原始响应:', data);
                try {
                    // 尝试解析JSON响应
                    const parsedData = data ? JSON.parse(data) : {};
                    resolve({
                        statusCode: res.statusCode,
                        data: parsedData,
                        headers: res.headers,
                        rawResponse: data
                    });
                } catch (e) {
                    // 如果JSON解析失败，返回原始数据
                    console.log('响应不是JSON格式，返回原始数据');
                    resolve({
                        statusCode: res.statusCode,
                        data: data,
                        headers: res.headers,
                        isJson: false
                    });
                }
            });
        });
        req.on('error', (error) => {
            console.error('请求Java服务错误:', error.message);
            reject(error);
        });
        req.on('timeout', () => {
            console.error('请求Java服务超时');
            req.destroy();
            reject(new Error('请求Java服务超时'));
        });
        // 发送请求
        req.end();
        console.log('HTTP请求已发送到Java服务');
    });
}

测试事件：

构建layer

构建官方的layer做导出器，通过 Layer 集成，无侵入式地自动捕获 Lambda 函数执行的链路数据可以自动采集lambda函数的链路数据，将采集的数据转换为 OpenTelemetry（OTel）标准格式，确保与观测后端平台的兼容性。

注意：Node.js 社区提供的默认 OpenTelemetry 导出器通常使用 HTTP/JSON 方式发送数据，需要将默认的导出协议从 HTTP/JSON 改为 HTTP/PROTOBUF，Datakit后续可能考虑废弃HTTP/JSON方式。Protobuf 编码具有更高的序列化/反序列化效率，能显著降低传输数据大小和网络开销，尤其适用于 Lambda 的短时执行环境。

具体可以参考 Opentelemetry 的社区：https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-lambda/tree/main/nodejs

克隆仓库

git clone https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-lambda

修改协议

进入项目目录，将相关文件的 @opentelemetry/exporter-trace-otlp-http 改成@opentelemetry/exporter-trace-otlp-proto，一共需要修改3个文件。

cd opentelemetry-lambda/nodejs

./packages/layer/src/wrapper.ts

./nodejs/packages/layer/package.json

./nodejs/packages/layer/test/wrapper.spec.ts

安装依赖

npm  install

构建项目

npm run build

在./nodejs/packages/layer/build/会有一个layer.zip文件

添加Layer

创建 Layer

在 AWS 控制台 Lambda进入「layer」，新建一个layer，选择上传.zip文件方式上传刚才生成的layer.zip文件，架构选择x86、运行时选择nodejs。创建好后复制ARN

添加 Layer

在 Demo 函数中添加 Layer，选择指定一个 ARN ，将刚才的 ARN 复制进去，点击「添加」

配置环境变量

配置lambda环境变量，选择「配置」-「环境变量」

添加如下变量：

Key	VALUE
AWS_LAMBDA_EXEC_WRAPPER	/opt/otel-handler
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT	http://<datakit主机地址>:9529/otel
OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_PROTOCOL	http/protobuf
OTEL_NODE_ENABLED_INSTRUMENTATIONS	aws-lambda,aws-sdk,http,https,pg,mysql,redis
OTEL_SERVICE_NAME	服务名称
OTEL_TRACES_SAMPLER	always_on

测试函数

回到函数点击测试

观测云效果

链路上报效果如下：