[TP] Installation d'un pipeline OTel complet
Ce que vous allez apprendre dans ce TP :
- Cloner le dépôt de configuration
- Démarrer l'infrastructure via Docker Compose
- Valider l'accès aux outils de visualisation
- Déployer le composant OTel Collector
- Configurer l'ingestion, le traitement et l'exportation
- Télécharger l'agent Java OpenTelemetry
- Lancer l'application avec les paramètres d'exportation
- Explorer les logs applicatifs
- Visualiser les métriques de performance
- Analyser une trace distribuée
- Créer un premier tableau de bord d'observabilité
Prérequis
Utilisation de l'environnement basé sur Docker.-
Déploiement du Collector
Création du fichier config.yaml pour le collecteur. -
Instrumentation d'une application Go/Python
Configuration des variables d'environnement OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT.
Mise en place d'un backend de test
Ce que vous allez apprendre dans cette section :Ce backend sera déployé via Docker pour centraliser et visualiser les données de télémétrie (Mimir, Loki, Tempo, Grafana).
- Cloner le dépôt de configuration
- Démarrer l'infrastructure via Docker Compose
- Valider l'accès aux outils de visualisation
-
Récupérer le repo
Récupérez les fichiers de configuration nécessaires pour le déploiement du backend. -
Déployer le backend via Docker Compose
Lancez le déploiement des services de la stack LGTM (Mimir pour les métriques, Loki pour les logs, Tempo pour les traces et Grafana pour la visualisation). -
Vérifier l'accès et le bon fonctionnement de Grafana
Assurez-vous que l'interface est accessible et que les sources de données sont prêtes.
Mise en place du collecteur
Ce que vous allez apprendre dans cette section :Configuration pas à pas du pipeline de traitement des données de télémétrie.
- Déployer le composant OTel Collector
- Configurer l'ingestion, le traitement et l'exportation
-
Installation
Démarrez l'instance du collecteur à l'aide de Docker. -
Configuration Receiver
Configurez le collecteur pour écouter les flux OTLP (gRPC et HTTP). -
Processeurs
Ajoutez un processeur de 'batch' pour optimiser l'envoi des données vers le backend. -
Exporteur
Configurez l'exportation vers les services Mimir, Loki et Tempo déployés précédemment.
Instrumentation d'une application Java
Ce que vous allez apprendre dans cette section :Utilisation de l'agent d'auto-instrumentation pour collecter les traces d'une JVM sans modifier le code.
- Télécharger l'agent Java OpenTelemetry
- Lancer l'application avec les paramètres d'exportation
-
Téléchargement de l'agent
Récupérez le JAR de l'agent d'instrumentation universel. -
Lancement avec l'agent
Exécutez votre application Java en spécifiant l'agent et l'endpoint du collecteur.
Analyse et visualisation des données dans le backend
Ce que vous allez apprendre dans cette section :Exploration des signaux collectés dans Grafana à l'aide des sources de données Mimir, Loki et Tempo.
- Explorer les logs applicatifs
- Visualiser les métriques de performance
- Analyser une trace distribuée
- Créer un premier tableau de bord d'observabilité
-
Logs
Visualisez les logs envoyés par votre application Java dans Loki. -
Métriques
Consultez les métriques de performance collectées dans Mimir. -
Traces
Suivez le cheminement des requêtes distribuées dans Tempo. -
Tableau de bord
Regroupez vos visualisations clés pour un suivi permanent.
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