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Observabilité · Formations

Opentelemetry : de la découverte à l’expertise

Maîtrisez le standard de l’observabilité. Apprenez à instrumenter vos applications, collecter et exporter vos traces, métriques et logs avec OpenTelemetry.

7 chapitres16 leçonsFR
À votre rythme, par la pratique.

À l’issue de cette formation, vous saurez

  • Instrumenter une application (auto et manuel) avec les SDK OpenTelemetry
  • Configurer un Collector avec receivers, processors et exporters
  • Propager le contexte entre services pour obtenir une trace complète
  • Déployer un pipeline d'observabilité complet

🎯 Niveau : Intermédiaire👥 Public visé : Développeurs et SRE qui instrumentent des applications distribuées

LEARNING PATH

Programme de la formation

0Vue d'ensemble du cours1 leçon
  1. OpenTelemetry : de la découverte à l'expertiseQCM · ⏱ 10 min
1Introduction1 leçon
  1. Pourquoi OpenTelemetry ?Cours
2L'architecture OpenTelemetry2 leçons

Comprendre les composants clés : API, SDK et le protocole OTLP.

  1. Le protocole OTLP et les spécificationsCours
  2. Les 3 niveaux d'architecture OpenTelemetryArticle · ⏱ 8 min
3Le Collector OpenTelemetry4 leçons

Le cerveau de votre pipeline d'observabilité : configuration des receivers, processors et exporters.

  1. Le rôle du Collector et l'architecture du pipelineArticle · ⏱ 8 min
  2. Les Receivers : Collecter la donnée de télémétrieArticle · ⏱ 14 min
  3. Les Processors : Transformer et filtrer les signauxArticle · ⏱ 13 min
  4. Les Exporters : Router la donnée vers les backendsArticle · ⏱ 11 min
4Instrumentation des applications3 leçons

Apprendre à générer de la donnée avec l'auto-instrumentation et l'instrumentation manuelle (SDK).

  1. Auto-instrumentation (Java, Python, Node.js)Article · ⏱ 5 min
  2. Instrumentation manuelle avec le SDKArticle · ⏱ 15 min
  3. Propagation de contexteCours
5Les signaux : Traces, Métriques et Logs1 leçon

Détails sur la manipulation et la corrélation des trois piliers de l'observabilité.

  1. Tracing distribué et contexte de propagationArticle · ⏱ 8 min
6Déploiement et Cas Pratiques4 leçons

Mise en situation réelle avec Docker et Kubernetes.

  1. Déployer un pipeline d'observabilité complet avec Agent et GatewayTravaux pratiques · ⏱ 2 h 34 · Niveau 3/5
  2. Bonnes pratiques OpenTelemetryArticle · ⏱ 26 min
  3. TP : Configurer un Collector OpenTelemetry (receivers, processors, exporters)Travaux pratiques · ⏱ 40 min · Niveau 2/5
  4. TP : Instrumenter une application et propager le contexteTravaux pratiques · ⏱ 45 min · Niveau 3/5

LEARN BY DOING

Cas concrets & applications

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.

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

Docker : de la découverte à l'expertise

Et ensuite ?

Grafana Tempo : de la découverte à l'expertiseAlloy : de la découverte à l'expertiseGrafana : de la découverte à l'expertise

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'.