分布式追踪（Distributed Tracing）是一种用于监控和诊断分布式系统性能的技术，它通过记录一个请求在跨多个服务和组件中的完整传播路径来实现。具体而言，每个请求被赋予一个唯一的跟踪标识（trace ID），并在系统中生成一系列跨度（span），每个跨度代表一个操作或调用，记录其开始时间、结束时间和元数据，从而帮助开发人员可视化请求流、识别延迟瓶颈、错误根源和资源消耗点。这一技术在现代分布式架构中至关重要，尤其是在涉及微服务、云原生应用和复杂数据流的环境中。
在AI产品开发的实际落地中，分布式追踪发挥着关键作用，因为AI系统往往构建在分布式架构上，如模型服务、数据流水线和API网关。产品经理可以利用它监控端到端延迟、优化模型推理性能、确保服务级别协议（SLA）的遵守，并快速诊断故障。例如，在推荐系统或自然语言处理应用中，追踪用户请求从入口网关到模型预测的路径，能帮助识别数据预处理或模型加载的瓶颈，提升整体用户体验和系统可靠性。
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