Automated testing to validate user experiences across real devices, networks, and channels.
OpenTelemetry, communément appelé OTel, se positionne comme un standard open source entièrement dédié à l'observabilité des systèmes informatiques. Sa mission principale consiste à standardiser la collecte, le traitement et l'exportation des données de télémétrie que sont les logs, les métriques et les traces, le tout dans un format unifié et interopérable. Cette approche permet aux organisations de disposer d'une visibilité complète sur le comportement de leurs applications et infrastructures.
Développé sous l'égide de la Cloud Native Computing Foundation, OpenTelemetry s'impose progressivement comme la référence incontournable pour la télémétrie dans les environnements cloud-native. Le projet fournit des SDK, des APIs et des outils neutres vis-à-vis des fournisseurs, garantissant que vos données peuvent être acheminées vers n'importe quelle solution d'observabilité compatible. Pour les organisations modernes, adopter OpenTelemetry représente un choix stratégique qui évite la dépendance à un fournisseur unique tout en anticipant les besoins futurs sans se heurter aux limites technologiques.
Summary
1.
Comprendre les données de télémétrie
2.
Brève histoire d'OpenTelemetry
3.
Fonctionnement d'OpenTelemetry
4.
Principaux composants d'OpenTelemetry
5.
Avantages de l’OpenTelemetry
6.
Cas d'utilisation de l'observabilité CI/CD
7.
Glossaire des termes OpenTelemetry
8
OpenTelemetry est-il une norme ?
9.
Exemples de données télémétriques
10.
Qu'est-ce que le protocole OTLP et pourquoi est-il important ?
Les données de télémétrie forment le socle de l'observabilité moderne en offrant trois perspectives complémentaires sur vos systèmes. Chacun de ces trois piliers apporte un éclairage spécifique qui, combiné aux autres, permet une compréhension approfondie du comportement, des performances et de la santé globale de votre infrastructure.
Les logs constituent des enregistrements textuels capturant des événements discrets survenant à des moments précis. Un log typique pourrait enregistrer une tentative de connexion avec son horodatage, l'identifiant utilisateur et l'adresse IP d'origine. Ces traces écrites s'avèrent idéales pour le dépannage approfondi, le débogage méticuleux et la vérification de l'exécution correcte du code applicatif.
Les métriques adoptent une approche différente en proposant des mesures numériques évoluant dans le temps sous forme de séries chronologiques qui reflètent les performances système. Par exemple, un taux d'utilisation du CPU à 85% ou un débit de requêtes HTTP à 1 200 par seconde représentent des métriques essentielles. Elles excellent pour la surveillance en temps réel, le déclenchement d'alertes automatiques et l'analyse des tendances à long terme.
Les traces permettent quant à elles de suivre le parcours complet d'une requête ou d'une transaction à travers les multiples composants d'un système, chaque segment étant représenté par un span. Imaginez le suivi d'un processus de paiement se répartissant entre plusieurs microservices d'une plateforme e-commerce : la trace révèle précisément où se situent les goulots d'étranglement de performance et comment les flux de requêtes circulent dans les architectures distribuées complexes.
Avant l'avènement d'OpenTelemetry, l'industrie s'appuyait sur deux projets distincts qui poursuivaient des objectifs similaires mais avec des implémentations radicalement différentes. OpenTracing proposait des APIs neutres pour l'envoi de données de télémétrie, privilégiant l'abstraction et la portabilité. De son côté, OpenCensus fournissait des bibliothèques spécifiques à chaque langue pour la collecte de métriques et de traces, offrant une solution plus complète mais plus complexe.
Cette fragmentation posait problème. Pour éviter la dispersion des efforts et unifier l'écosystème, la CNCF a pris la décision stratégique de fusionner ces deux projets en un seul et même cadre : OpenTelemetry. Le résultat de cette fusion va bien au-delà d'une simple addition : OTel réunit harmonieusement les APIs, les SDKs, les options d'instrumentation et un service de collecte performant. OpenTelemetry est ainsi né avec l'ambition affichée de créer une norme mondiale, unique et ouverte, devenant le standard de facto pour l'observabilité moderne.
OpenTelemetry établit un pipeline standardisé pour orchestrer la collecte des données de télémétrie, que vous pouvez ensuite diriger vers le backend d'observabilité de votre choix. Son architecture se veut délibérément indépendante des fournisseurs et extensible pour s'adapter à tous les contextes.
Le système repose sur des APIs spécifiques à chaque langage qui coordonnent la génération des données télémétriques et instrumentent votre code. Les SDKs implémentent concrètement ces APIs et prennent en charge le traitement approfondi des données : regroupement par lots pour optimiser les performances réseau, échantillonnage intelligent et export vers les destinations configurées.
L'instrumentation peut s'effectuer de deux manières : automatiquement sans toucher au code source, ou manuellement pour capturer des métriques et événements personnalisés adaptés à votre contexte métier. Enfin, les exportateurs transmettent les données traitées vers une ou plusieurs destinations en utilisant des protocoles standards comme OTLP (OpenTelemetry Protocol), garantissant l'interopérabilité entre tous les composants de l'écosystème.
La richesse d'OpenTelemetry réside dans ses composants modulaires qui s'assemblent pour créer une infrastructure d'observabilité complète. Chaque élément joue un rôle spécifique dans la chaîne de valeur de la télémétrie.
Le Collecteur fonctionne comme un hub central capable d'ingérer des données provenant de sources variées, de les normaliser selon vos règles métier et de les distribuer vers plusieurs plateformes simultanément. Dans un environnement conteneurisé moderne, il peut centraliser toute la télémétrie générée par vos pods et la préparer pour l'analyse.
Les SDKs par langage constituent la couche d'implémentation technique qui traduit les appels d'API en opérations concrètes de collecte et de traitement. Choisir le SDK Python, Java ou Go dépend naturellement de votre stack technologique existante.
Les modules d'instrumentation apportent une couverture immédiate pour les technologies populaires, vous évitant de réinventer la roue en générant automatiquement la télémétrie pour des frameworks comme Spring Boot ou Express.
L'instrumentation automatique pousse cette logique encore plus loin en permettant d'observer des applications sans modification de code, particulièrement utile pour les systèmes legacy ou les microservices JVM.
Les exportateurs assurent la livraison finale des données vers vos outils d'analyse, qu'il s'agisse de systèmes de traçage comme Jaeger ou de plateformes de métriques comme Prometheus, offrant une flexibilité totale dans le choix de vos backends.
Cette architecture modulaire garantit une séparation claire des responsabilités où chaque composant peut évoluer indépendamment tout en maintenant l'interopérabilité globale du système. Vous pouvez ainsi adapter votre infrastructure d'observabilité progressivement sans tout reconstruire à chaque évolution.
L'adoption d'OpenTelemetry procure des bénéfices tangibles qui se traduisent par une meilleure observabilité, une efficacité accrue et une réduction significative des coûts opérationnels. La normalisation des données et la flexibilité durable constituent les piliers de cette proposition de valeur.
La standardisation représente le premier avantage majeur : vous utilisez une méthode unique de collecte compatible avec de multiples backends comme Prometheus, Jaeger, Grafana ou tout autre système supportant OTLP. Cette approche réduit drastiquement la complexité des pipelines en consolidant les logs, métriques et traces dans un framework extensible unifié. La neutralité du fournisseur transforme votre relation avec les outils d'observabilité : vous pouvez changer de backend sans avoir à réinstrumenter vos applications, facilitant l'adoption de nouveaux outils sans tout reconstruire.
Cette flexibilité s'accroît à mesure que votre stack technologique évolue, protégeant vos investissements dans le temps. Les données cohérentes simplifient considérablement le traitement et l'analyse grâce à un schéma commun unifié. Vous pouvez exécuter des analyses complexes, des requêtes sophistiquées ou des traitements avancés, y compris du machine learning, au niveau des backends d’observabilité, à partir de données issues de différentes sources, le tout dans un format homogène.
Grâce à OpenTelemetry, vous bénéficiez d'une scalabilité naturelle pour accompagner la croissance de vos systèmes, d'une compatibilité étendue entre les plateformes et d'une intégration fluide avec vos outils de monitoring et d'observabilité existants. Cette approche pérenne garantit que votre stratégie d'observabilité reste pertinente face aux évolutions technologiques futures.
Les pipelines CI/CD peuvent également tirer parti d’OpenTelemetry, notamment pour collecter des données de télémétrie sur certaines étapes clés du cycle de build et de déploiement. Dans certains contextes, des outils comme Jenkins ou des scripts de build peuvent être enrichis ou encapsulés afin d’émettre des métriques, traces ou logs exploitables via OpenTelemetry.
Cette instrumentation permet de consolider les données issues des pipelines avec celles des applications et de l’infrastructure, offrant une vision plus globale du cycle de vie du logiciel. Les données collectées peuvent ensuite être analysées dans des backends d’observabilité afin de suivre la durée des builds, identifier des goulets d’étranglement, corréler des échecs de tests avec des métriques d’infrastructure ou détecter des comportements anormaux. Les équipes DevOps disposent ainsi d’éléments factuels pour optimiser leurs pipelines, réduire les temps de cycle et améliorer la fiabilité des déploiements.
Le protocole OpenTelemetry (OTLP) constitue le protocole standard indépendant des fournisseurs utilisé pour transmettre les données entre les composants OpenTelemetry et les backends d'observabilité. Sa conception optimisée garantit une transmission efficace des trois types de télémétrie dans un format cohérent.
Une API (Application Programming Interface) représente l'interface dédiée à la génération ou à la corrélation des données de télémétrie, définissant le contrat entre votre code et le système d'observabilité.
Le Collecteur fonctionne comme un processeur et exportateur neutre pour les données de télémétrie, capable de les recevoir, transformer et router selon vos besoins.
Le traçage distribué permet le suivi des requêtes à travers plusieurs services dans une architecture distribuée.
L'instrumentation désigne l'ajout d'outils ou de code pour générer des données de télémétrie, que ce soit automatiquement ou manuellement.
Un span représente une opération unique à l'intérieur d'une trace, capturant son début, sa fin et son contexte.
Les logs sont des enregistrements d’événements horodatés, généralement structurés, décrivant des faits ou des états observés dans un système.
Une trace complète regroupe l'ensemble des spans représentant le parcours intégral d'une requête dans un système distribué.
Oui, OpenTelemetry est un projet open source qui fait aujourd’hui office de standard unifié pour la collecte des logs, des traces et des métriques.
Porté par la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), il bénéficie d’une gouvernance ouverte et neutre qui garantit son évolution en fonction des besoins de l’industrie plutôt que des intérêts d’un acteur commercial isolé.
Ce statut de standard de facto facilite son adoption à grande échelle et assure sa pérennité. Les organisations peuvent investir en toute confiance dans l’instrumentation OpenTelemetry, en s’appuyant sur un écosystème mature et un support communautaire solide, alimenté par les contributions des principaux acteurs technologiques.
Les données télémétriques se manifestent sous diverses formes concrètes dans les systèmes réels. Les logs capturent par exemple les tentatives de connexion échouées avec leurs détails contextuels, les exceptions levées par le code applicatif avec leurs stack traces complètes, ou encore les transactions métier importantes pour l'audit.
Les métriques quantifient des aspects mesurables comme un taux d'utilisation du CPU atteignant 85%, un débit de requêtes HTTP culminant à 1 200 par seconde lors des pics de charge, ou une latence moyenne de réponse de 150 millisecondes.
Les traces illustrent des parcours complets comme celui d'un utilisateur ajoutant un article à son panier, déclenchant des appels successifs au service d'authentification, au catalogue produits, au gestionnaire de panier, au calculateur de prix et au service de recommandations. Chacune de ces interactions génère un span dans la trace globale, permettant de visualiser précisément où le temps est consommé et où se situent les éventuels problèmes.
OpenTelemetry et Jaeger occupent des rôles complémentaires dans l'écosystème de l'observabilité plutôt que d'être des alternatives concurrentes. OpenTelemetry fournit un ensemble complet d'API, de SDK et d'outils pour générer et gérer des données télémétriques à la source, c'est-à-dire dans vos applications. Il permet de traiter et d'exporter ces données vers différents backends open source et commerciaux.
Jaeger, quant à lui, se positionne comme un backend d'observabilité spécialisé dans le traçage distribué. C'est un outil open source que les équipes informatiques utilisent pour monitorer et dépanner les applications basées sur une architecture de microservices. Contrairement à OpenTelemetry qui gère les trois piliers de la télémétrie, Jaeger se concentre exclusivement sur les traces et ne prend pas en charge les logs ni les métriques. Dans une architecture typique, OpenTelemetry instrumente vos applications et exporte les traces vers Jaeger qui les stocke, les indexe et fournit une interface de visualisation pour leur exploration et analyse.
Les APIs OpenTelemetry définissent les interfaces de programmation utilisées pour instrumenter votre code applicatif et générer des données de télémétrie de manière standardisée. Étant spécifiques à chaque langage, elles s’intègrent naturellement dans votre environnement de développement et assurent une cohérence d’instrumentation quel que soit le langage utilisé.
Les SDKs OpenTelemetry, ou kits de développement logiciel, implémentent concrètement ces APIs et fournissent des bibliothèques complètes pour collecter, traiter et exporter les données vers un backend d’observabilité. Le SDK gère les aspects complexes comme la gestion de la mémoire tampon, l’échantillonnage intelligent, le batching des événements et la propagation du contexte à travers les frontières de services. Cette séparation claire entre API et SDK permet de maintenir une interface stable pour les développeurs tout en faisant évoluer l’implémentation sous-jacente pour améliorer les performances ou ajouter de nouvelles fonctionnalités.
OpenTelemetry a été développé sous l'égide de la Cloud Native Computing Foundation dans le but explicite de standardiser la collecte et l'export des données de télémétrie à l'échelle de l'industrie. Le projet est issu de la fusion stratégique des projets OpenTracing et OpenCensus, deux initiatives qui fragmentaient l'écosystème en proposant des approches concurrentes.
Cette consolidation visait à éliminer la fragmentation qui forçait les développeurs à choisir entre deux standards incompatibles et les fournisseurs d'outils à supporter plusieurs formats.
En unissant les forces, la CNCF a créé un projet unique bénéficiant de contributions provenant des plus grandes entreprises technologiques mondiales. Cette gouvernance collaborative garantit que OpenTelemetry évolue selon les besoins réels des utilisateurs plutôt que selon les intérêts commerciaux d'un acteur particulier, assurant ainsi sa neutralité et sa pérennité.
Le protocole OpenTelemetry (OTLP) représente le protocole par défaut utilisé par l'écosystème OpenTelemetry pour transporter les données de télémétrie. C'est un protocole neutre vis-à-vis des fournisseurs, spécialement conçu pour envoyer efficacement des données entre les composants OpenTelemetry et les backends d'observabilité de destination.
Son importance réside dans sa capacité à garantir que toutes les données, qu'il s'agisse de logs, de métriques ou de traces, sont transmises dans un format cohérent et standardisé. Cette uniformité facilite considérablement l'intégration entre les outils provenant de différents fournisseurs et améliore la fiabilité globale de la chaîne de télémétrie.
OTLP utilise un encodage binaire efficace basé sur Protocol Buffers, minimisant la bande passante consommée tout en préservant la richesse sémantique des données transportées. Le protocole supporte également plusieurs mécanismes de transport comme gRPC et HTTP, s'adaptant ainsi aux contraintes variées des différents environnements de déploiement.
Le Collecteur OpenTelemetry se présente comme un service autonome et neutre qui reçoit les données de télémétrie depuis de multiples sources, les traite selon des règles configurables, puis les exporte vers un ou plusieurs backends de destination. Sa polyvalence en fait un composant central de nombreuses architectures d'observabilité modernes.
Le collecteur excelle dans les opérations de traitement comme le filtrage pour éliminer les données sensibles ou non pertinentes, l'agrégation pour réduire le volume transmis, et la transformation pour enrichir les données avec du contexte additionnel. Il prend en charge simultanément plusieurs protocoles et formats au sein d'un même déploiement, ce qui le rend idéal pour unifier des systèmes hétérogènes.
Dans un cluster Kubernetes par exemple, un collecteur peut recevoir les traces au format OTLP de vos microservices, les métriques au format Prometheus de vos exportateurs, et les logs au format syslog de vos serveurs, pour ensuite les normaliser et les router vers vos plateformes d'analyse respectives.
L'intégration d'OpenTelemetry dans votre infrastructure suit généralement une approche progressive qui minimise les risques tout en maximisant la valeur dès les premières étapes. Vous commencez par sélectionner une application pilote représentative et installez le SDK approprié à son langage de programmation.
Activez ensuite l'instrumentation automatique qui génère immédiatement une télémétrie de base sans nécessiter de modifications du code source. Cette approche permet de valider rapidement la valeur apportée et de familiariser les équipes avec les concepts. Déployez un collecteur pour centraliser la réception des données, appliquer des transformations si nécessaire, et router les informations vers votre backend d'observabilité choisi.
Configurez les exportateurs pour transmettre les logs, métriques et traces vers les destinations appropriées. Une fois cette première phase validée, étendez progressivement l'instrumentation aux autres applications de votre parc, en ajoutant au fur et à mesure des métriques personnalisées et des spans manuels pour capturer les événements spécifiques à votre domaine métier. Cette stratégie itérative permet d'apprendre en marchant tout en construisant un système d'observabilité robuste et complet.
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