ghcr.io/open-telemetry/demo:2.0.2-fraud-detection

ghcr.io/open-telemetry/demo 是 OpenTelemetry 官方提供的可观测性技术演示容器镜像，专为开发者和运维人员实践分布式系统遥测能力设计。它通过模拟真实业务场景，让用户直观理解追踪、指标、日志三类遥测数据的生成、采集与应用全流程。

该演示项目核心包含一个多语言微服务集群，涵盖 Java、Python、Node.js 等常见开发语言的服务实例，模拟电商场景中的商品浏览、订单支付、库存管理等典型业务链路。服务间通过 HTTP、gRPC 等协议通信，刻意设计了服务依赖、网络延迟、偶发故障等真实系统中常见的复杂性，甚至支持手动注入错误（如超时、异常返回），方便观察遥测数据如何反映系统异常。

镜像集成了主流可观测性后端工具链：追踪数据通过 Jaeger 存储与展示，可查看请求从入口到各服务的完整调用链；指标数据对接 Prometheus，配合 Grafana 面板实时展示服务吞吐量、响应时间、错误率等关键指标；日志则通过 Fluentd 收集，输出结构化日志便于问题定位。用户无需手动配置复杂环境，通过 Docker 或 Kubernetes 快速启动后，即可在本地访问前端控制台，实时操作服务并查看遥测数据变化。

作为学习工具，它的价值在于“边做边学”：开发者可查看各服务源码中的埋点实现（如 OpenTelemetry API 的使用方式），对比不同语言的集成差异；运维人员能通过调整服务参数，观察遥测数据如何随系统负载、故障模式变化，理解可观测性在问题排查中的实际作用。无论是高校教学、企业内部技术培训，还是个人验证可观测性方案，这个演示镜像都能大幅降低实践门槛，让抽象的遥测技术变得可触可感。