RousselTMLEARNING

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 #

Injection par l'Operator
Après une modification de la ressource Instrumentation, redémarrez les pods.
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 →

Mon suivi

  • ⏱ Durée estimée : ≈ 9 min

Connectez-vous pour suivre votre progression et prendre des notes. Se connecter

✉️ Poser une question

Articles recommandés

Les logs avec OpenTelemetry : modèle de données, appenders, corrélation et collecte

Maîtriser le signal log : modèle de données LogRecord, Logs Bridge API et appenders (Logback, Log...

Instrumenter ses applications pour Jaeger avec OpenTelemetry

Envoyer des traces à Jaeger avec OpenTelemetry : auto-instrumentation (Java, Python, Node.js), SD...

Instrumenter sans code avec Grafana Beyla (OpenTelemetry eBPF Instrumentation)

Obtenir métriques RED et traces HTTP/gRPC de n'importe quelle application sans la modifier : Graf...

Envoyer des traces vers Tempo : instrumentation OpenTelemetry et Alloy

Produire et acheminer des traces vers Tempo : auto-instrumentation Python/Java/Node, SDK manuel, ...

OpenTelemetry Collector : les Exporters (envoyer la télémétrie vers les backends)

Configurer les exporters du Collector OpenTelemetry : OTLP gRPC/HTTP, Prometheus, prometheusremot...

Les profils, le quatrième signal d'OpenTelemetry : profilage continu et corrélation avec les traces

Comprendre le nouveau signal profile d'OpenTelemetry : profilage continu, flame graphs, modèle de...

Grafana Alloy : Déploiement Avancé et Clustering

Maîtrisez le déploiement avancé de Grafana Alloy en mode clustering. Comprenez ses avantages pour...

Déployer et exploiter Pyroscope sur Kubernetes

Installer Pyroscope avec Helm, collecter les profils du cluster avec Alloy (annotations et eBPF),...

Déployer Thanos sur Kubernetes (kube-prometheus-stack, Helm et Operator)

Installer Thanos sur Kubernetes : sidecar via kube-prometheus-stack, secret objstore, Bitnami/kub...

Soutenir

♥ SOUTENIR

Soutenez RousselTM Learning

Les formations, articles, TP et attestations restent gratuits et sans publicité intrusive. Une contribution libre, du montant de votre choix, finance l’hébergement, les environnements de TP et l’écriture de nouveaux contenus.

Contribuer avec PayPal Montant libre · carte bancaire ou compte PayPalEn savoir plus
QR code PayPal
Ou scannez ce QR code avec votre téléphone

Merci, chaque contribution compte !