Tracing distribué dans les microservices
Suivre une requête de bout en bout à travers plusieurs services pour identifier les goulots d'étranglement et comprendre les dépendances.
Observabilité · Formations
Opentelemetry : de la découverte à l’expertise
Formation OpenTelemetry complète et gratuite : concepts, OTLP, Collector (connecteurs, extensions), instrumentation, conventions sémantiques, traces distribuées, métriques, logs, profils, corrélation des signaux et déploiement sur Kubernetes avec l’Operator.
À votre rythme, par la pratique.À l’issue de cette formation, vous saurez
- Expliquer les concepts d'OpenTelemetry : signaux, API, SDK, ressource, contexte et maturité
- Configurer un Collector avec receivers, processors, exporters, connecteurs et extensions, et le superviser
- Instrumenter une application (auto et manuel) en respectant les conventions sémantiques
- Maîtriser les traces distribuées : spans, statuts, liens, propagation et échantillonnage
- Produire des métriques justes (instruments, temporalité, histogrammes, cardinalité) et des logs corrélés
- Comprendre le nouveau signal profile et relier un span à son profil
- Corréler les quatre signaux et déployer OpenTelemetry sur Kubernetes avec l'Operator
LEARNING PATH
Programme de la formation
0Vue d'ensemble du cours1 leçon
1Introduction et concepts2 leçons
Pourquoi OpenTelemetry, les quatre signaux, API, SDK, ressource et maturité.
2L'architecture OpenTelemetry2 leçons
Comprendre les composants clés : API, SDK et le protocole OTLP.
3Le Collector OpenTelemetry6 leçons
Receivers, processors, exporters, connecteurs, extensions et télémétrie du Collector.
- Le rôle du Collector et l'architecture du pipelineArticle · ⏱ 8 min
- Les Receivers : Collecter la donnée de télémétrieArticle · ⏱ 14 min
- Les Processors : Transformer et filtrer les signauxArticle · ⏱ 13 min
- Les Exporters : Router la donnée vers les backendsArticle · ⏱ 11 min
- Connecteurs, extensions et observabilité du CollectorArticle · ⏱ 8 min
- TP : Configurer un Collector OpenTelemetry (receivers, processors, exporters)Travaux pratiques · ⏱ 40 min · Niveau 2/5
4Instrumentation des applications5 leçons
Auto-instrumentation, instrumentation manuelle et propagation de contexte.
- Auto-instrumentation (Java, Python, Node.js)Article · ⏱ 5 min
- Instrumentation manuelle avec le SDKArticle · ⏱ 15 min
- Propagation de contexteCours · ⏱ 17 min
- TP : Instrumenter une application et propager le contexteTravaux pratiques · ⏱ 45 min · Niveau 3/5
- OpenInference : tracer les applications d'IAArticle · ⏱ 12 min
12Conventions sémantiques et ressources1 leçon
Nommer la télémétrie de façon standard : semconv, stabilité et migration.
5Les traces3 leçons
Traces distribuées en profondeur : spans, statuts, événements, liens, propagation et échantillonnage.
7Les métriques2 leçons
Instruments, temporalité, histogrammes, vues, cardinalité et exemplars.
8Les logs2 leçons
Modèle de données, appenders, corrélation avec les traces et collecte de fichiers.
9Les profils, le nouveau signal2 leçons
Profilage continu, flame graphs, profileur eBPF et lien entre spans et profils.
10Corrélation des signaux2 leçons
Passer d'une alerte à la trace, aux logs et au profil en quelques clics.
6Déploiement, Kubernetes et cas pratiques7 leçons
Agent et gateway, Operator Kubernetes, projet fil rouge et bonnes pratiques.
- Déployer un pipeline d'observabilité complet avec Agent et GatewayTravaux pratiques · ⏱ 2 h 34 · Niveau 3/5
- OpenTelemetry sur KubernetesArticle · ⏱ 9 min
- TP : OpenTelemetry Operator et auto-instrumentation sur KubernetesTravaux pratiques · ⏱ 50 min · Niveau 3/5
- Projet fil rouge : les quatre signauxArticle · ⏱ 7 min
- TP fil rouge : diagnostiquer l'OpenTelemetry Demo avec les quatre signauxTravaux pratiques · ⏱ 1 h 30 · Niveau 3/5
- OpenTelemetry Collector, Grafana Alloy et BindplaneArticle · ⏱ 9 min
- Bonnes pratiques OpenTelemetryArticle · ⏱ 27 min
90Préparer la certification4 leçons
Parcours de préparation aux certifications officielles de l'éditeur : examens blancs illimités, tableau de bord et verdict de préparation.
LEARN BY DOING
Cas concrets & applications
Standardisation de la collecte de logs
Utiliser un format de log unifié pour toutes les applications, quel que soit leur langage, et l'enrichir automatiquement avec le contexte des traces.
Métriques applicatives personnalisées
Créer des métriques métiers (ex: nombre de paniers abandonnés, chiffre d'affaires par minute) et les exporter vers un système comme Prometheus ou Mimir.
Prérequis conseillés
Et ensuite ?
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'OpenTelemetry ?
C'est un standard et un ensemble d'outils open-source (API, SDK, Collector) pour l'instrumentation, la génération, la collecte et l'exportation de données de télémétrie (traces, métriques, logs).
OTLP, c'est quoi ?
C'est le protocole natif d'OpenTelemetry (OpenTelemetry Protocol) pour transporter les données de télémétrie de manière efficace et standardisée entre les différents composants.
Dois-je changer mon backend si j'utilise OpenTelemetry ?
Non, c'est l'un des avantages majeurs. OTel est agnostique et peut envoyer des données à de nombreux backends (Jaeger, Prometheus, Dynatrace, Datadog, etc.) via des exportateurs, vous évitant le 'vendor lock-in'.
Qu'est-ce que les conventions sémantiques (semconv) ?
Ce sont les noms standard des attributs, spans et métriques (par exemple http.request.method ou service.name). Elles rendent la télémétrie compréhensible par tous les outils ; un chapitre entier leur est consacré.
Les profils sont-ils un signal OpenTelemetry ?
Oui, c'est le quatrième signal, encore en développement : OTLP le transporte et un profileur eBPF a été donné au projet. Le chapitre « Les profils » explique l'état actuel et comment relier un span à son profil dès aujourd'hui.
À quoi correspondent les ports 4317 et 4318 ?
Ce sont les ports par défaut du protocole OTLP : 4317 pour OTLP/gRPC et 4318 pour OTLP/HTTP (chemins /v1/traces, /v1/metrics et /v1/logs).
Qu'est-ce qu'OTLP ?
OpenTelemetry Protocol, le protocole standard d'échange des traces, métriques et journaux entre SDK, Collector et back-ends (Tempo, Jaeger, Elastic, Datadog…).