Манкипатчинг еще ведет к такой особенности, что подключать автоинструментарий надо раньше чем весь остальной код приложения.

Рекомендуемый подход - создать отдельный файл с интеграцией автоинструментария, запустить его до сервера:

node --require ./instrumentation.js app.js

Что тоже мне не хотелось бы заставлять делать пользователей фреймворка.
При этом у нас уже есть манкипатчинг некоторых модулей для серверных метрик, и все работает без таких приседаний.

В итоге я пришел к нескольких принципам при создании интеграции:
- хочу отдельный модуль, который работает при подключении без дополнительных действий
- модуль не использует автоинструментарий, самостоятельно покрываю базовый функционал телеметрией по Semantic Conventions
- делаю удобный трейсер, его и всю конфигурацию храню в DI контейнере

Сделать кастомный Tracer оказалось не сложно, есть отличный пример у Next.js которые в свою очередь подсмотрели у Datadog:
- https://github.com/DataDog/dd-trace-js/blob/59e9a2a75f4256755b4e6c9951a0bdf8d39b4015/index.d.ts#L9
- https://github.com/vercel/next.js/blob/9a1cd356dbafbfcf23d1b9ec05f772f766d05580/packages/next/src/server/lib/trace/tracer.ts#L74

API трейсера получилось такого вида, и инкапсулирует очень бойлерплейтный код Opentelemetry:

tracer.trace('trace-name', { ...spanParameters }, async (span) => { ... });

Ключевой момент, что любую операцию надо обернуть в этот асинхронный коллбэк, для поддержки вложенного контекста (который как раз реализован через Async Local Storage), что бы каждый новый span получал родительский спан из контекста выше, и они автоматически будут выстроены в цепочку при анализе трейсов:

root span
  - child span
    - nested child span