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Article · Opentelemetry : de la découverte à l'expertise

OpenTelemetry sur Kubernetes

1. Modes de déploiement du Collector #

Agent, gateway, sidecar.

Choisir #

Architecture OpenTelemetry sur Kubernetes
L'agent par nœud collecte et enrichit ; la gateway échantillonne, route et exporte.
ModeUsage typique
DaemonSet (agent)un Collector par nœud : réception OTLP locale, logs des pods, métriques kubelet et hôte, ajout des métadonnées Kubernetes
Deployment (gateway)point central : tail sampling, routage, authentification, export vers les backends
StatefulSetscraping Prometheus réparti avec le Target Allocator
Sidecarun Collector dans chaque pod : isolation forte, mais coûteux

2. L'OpenTelemetry Operator #

Gérer collecteurs et instrumentation par CRD.

Installer #

kubectl apply -f https://github.com/cert-manager/cert-manager/releases/download/v1.16.2/cert-manager.yaml
kubectl apply -f https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-operator/releases/latest/download/opentelemetry-operator.yaml
# ou : helm install opentelemetry-operator open-telemetry/opentelemetry-operator -n opentelemetry-operator-system --create-namespace

Un Collector #

apiVersion: opentelemetry.io/v1beta1
kind: OpenTelemetryCollector
metadata: { name: agent, namespace: observability }
spec:
  mode: daemonset
  config:
    receivers:
      otlp: { protocols: { grpc: { endpoint: 0.0.0.0:4317 }, http: { endpoint: 0.0.0.0:4318 } } }
    processors:
      memory_limiter: { check_interval: 1s, limit_percentage: 80, spike_limit_percentage: 25 }
      k8sattributes: {}
      batch: {}
    exporters:
      otlp: { endpoint: gateway-collector.observability:4317, tls: { insecure: true } }
    service:
      pipelines:
        traces: { receivers: [otlp], processors: [memory_limiter, k8sattributes, batch], exporters: [otlp] }

Auto-instrumentation #

apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: Instrumentation
metadata: { name: defaut, namespace: shop }
spec:
  exporter: { endpoint: http://agent-collector.observability:4318 }
  propagators: [tracecontext, baggage]
  sampler: { type: parentbased_traceidratio, argument: "0.25" }
  resource: { addK8sUIDAttributes: true }
# puis, dans le template du pod :
metadata:
  annotations:
    instrumentation.opentelemetry.io/inject-java: "true"     # ou -python, -nodejs, -dotnet, -go

Au démarrage du pod, l'Operator ajoute un init container qui copie l'agent du langage, et positionne les variables OTEL_* (nom du service déduit du déploiement, attributs Kubernetes). Aucune modification de l'image n'est nécessaire.

Erreur Courante : L'injection n'a lieu qu'à la création du pod : après avoir ajouté l'annotation ou modifié la ressource Instrumentation, redémarrez les déploiements (kubectl rollout restart).

3. Métadonnées et métriques Kubernetes #

Enrichir et compléter.

k8sattributes et récepteurs #

ComposantApport
processeur k8sattributesajoute k8s.pod.name, k8s.namespace.name, k8s.deployment.name, k8s.node.name, labels et annotations à toutes les données
receiver kubeletstatsCPU, mémoire, réseau, volumes par pod et conteneur
receiver k8s_clusterétat des objets (déploiements, pods en échec, nœuds)
receiver k8sobjectsévénements Kubernetes sous forme de logs
Target Allocatorrépartit les cibles Prometheus entre plusieurs Collectors
Bonne Pratique : Le processeur k8sattributes a besoin de droits RBAC en lecture sur les pods, namespaces et ReplicaSets : l'Operator et le chart Helm les créent, une installation manuelle doit les ajouter.

Charts Helm #

helm repo add open-telemetry https://open-telemetry.github.io/opentelemetry-helm-charts
helm install agent open-telemetry/opentelemetry-collector -n observability --create-namespace \
  --set mode=daemonset --set image.repository=otel/opentelemetry-collector-k8s \
  --set presets.kubernetesAttributes.enabled=true \
  --set presets.logsCollection.enabled=true \
  --set presets.kubeletMetrics.enabled=true

4. Exploiter en production #

Les points de vigilance.

Check-list #

  • memory_limiter en premier processeur et limites de ressources sur chaque Collector.
  • Gateway en plusieurs réplicas avec loadbalancing par TraceID si tail sampling.
  • Télémétrie interne des Collectors supervisée (refus, échecs d'envoi, file d'attente).
  • Versions de l'Operator, du Collector et des agents alignées et mises à jour ensemble.
  • Ressources Instrumentation par namespace pour adapter l'échantillonnage à chaque équipe.

📄 OpenTelemetry sur Kubernetes : Operator, auto-instrumentation et Collector →

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