Ce que vous allez apprendre dans ce TP
- Créer des spans avec le SDK
- Signaler erreurs, événements et liens
- Interroger avec TraceQL et échantillonner
Introduction #
Ce que vous allez apprendre dans cette section
- Créer des spans avec le SDK
- Signaler erreurs, événements et liens
- Interroger avec TraceQL et échantillonner
Contexte. Le service de commandes n'a aucune bibliothèque auto-instrumentée pour sa logique métier. Vous l'instrumentez à la main pour voir les étapes d'une commande, ses erreurs de paiement et ses traitements par lots.
Prérequis : Docker et Python 3.10 ou plus ; la pile grafana/otel-lgtm (Collector, Tempo, Loki, Prometheus, Pyroscope et Grafana dans un seul conteneur) · Durée estimée : 50 min
Mise en place #
Étapes guidées, avec leur correction.
1. Démarrer la pile d'observabilité
Pourquoi ? Une seule image fournit un Collector OTLP et tous les backends : on se concentre sur le signal.
Lancezgrafana/otel-lgtm, créez un environnement Python et pointez les exportateurs vers le port OTLP/HTTP 4318.2. Initialiser le SDK
Pourquoi ? Le TracerProvider porte la ressource et l'exportateur ; le BatchSpanProcessor envoie par lots.
Installez le SDK et l'exportateur OTLP/HTTP, puis écrivezotel_setup.pyqui configure la ressource (service.name,service.version,deployment.environment.name) et l'export.3. Créer une trace métier
Pourquoi ? Des spans nommés par étape, avec SpanKind et attributs conformes aux conventions, rendent la trace lisible par tous les outils.
Écrivezcommande.py: un span racinetraiter commandeet trois enfants (stock en CLIENT avec attributs de base de données, calcul, paiement), un événement, et une erreur de paiement une fois sur trois avecrecord_exceptionet statut ERROR.4. Explorer et interroger avec TraceQL
Pourquoi ? TraceQL filtre sur la structure et les attributs des spans : on trouve en une requête les traces qui comptent.
Dans Grafana, ouvrez Explore > Tempo. Exécutez les requêtes ci-dessous, ouvrez une trace en erreur et retrouvez l'événement et l'exception du spanpayer.5. Relier un traitement par lots avec des liens
Pourquoi ? Un lot qui traite des éléments venant de plusieurs traces ne peut pas avoir plusieurs parents : on utilise des liens.
Écrivezlot.py: trois traces « réception » indépendantes, puis un spanfacturer lotlié aux trois. Retrouvez les liens dans le détail du span.6. Échantillonner
Pourquoi ? L'échantillonnage par ratio réduit le volume ; parentbased garantit qu'une trace est gardée ou jetée en entier.
Relancezcommande.pyavec un échantillonnage à 20 % et comparez le nombre de traces reçues ; vérifiez qu'aucune trace n'est partielle. Expliquez pourquoi le tail sampling du Collector serait préférable pour garder toutes les erreurs.
Niveau de difficulté : ●●●○○ (3/5)
Mon suivi
Connectez-vous pour suivre votre progression et prendre des notes. Se connecter
Articles recommandés
Datasets, expériences et prompts avec Phoenix
Améliorer une application LLM avec méthode : construire des datasets à partir des traces, lancer ...
Arize en production : Phoenix auto-hébergé, Arize AX, sécurité, coûts et monitoring
Passer en production : Phoenix avec PostgreSQL et authentification, OpenTelemetry Collector devan...
Bonnes pratiques Arize et OpenInference
Check-list pour l'observabilité et l'évaluation des applications LLM : instrumentation OpenInfere...
Architecture de la plateforme Datadog : sites, organisations, clés et modèle de données
Comprendre l'architecture de Datadog : sources de données (agent, intégrations cloud, SDK, OpenTe...
Datadog sur Kubernetes : Operator, Cluster Agent et Autodiscovery
Superviser Kubernetes avec Datadog : Datadog Operator et ressource DatadogAgent, Cluster Agent, A...
Dashboards et notebooks Datadog : widgets, template variables et bonnes pratiques
Concevoir des dashboards Datadog utiles : types de widgets, template variables, groupes, Powerpac...
Métriques Datadog avancées : types, agrégations, cardinalité et Metrics without Limits
Maîtriser les métriques Datadog : types (count, rate, gauge, histogram, distribution), agrégation...
Logs Datadog avancés : index, filtres d'exclusion, Flex Logs, archives et Sensitive Data Scanner
Maîtriser coût et conformité des logs Datadog : pipelines et processeurs, index et rétention, fil...
APM Datadog avancé : échantillonnage, rétention, profiler et Software Catalog
Aller plus loin avec l'APM Datadog : contrôle d'ingestion et échantillonnage, filtres de rétentio...