TP : Instrumenter une application et propager le contexte

Ce que vous allez apprendre dans ce TP

• Auto-instrumenter deux services
• Vérifier une trace distribuée unique
• Comprendre le rôle de traceparent

Deux services, une trace #

Ce que vous allez apprendre dans cette section

• Auto-instrumenter deux services
• Vérifier une trace distribuée unique
• Comprendre le rôle de traceparent

Contexte. Un utilisateur voit une commande lente, mais la requête traverse un front et un backend : sans propagation de contexte, vous obtenez deux traces disjointes et aucune vue d'ensemble. Vous instrumentez deux services puis cassez volontairement la propagation pour en comprendre l'effet.

Prérequis : TP précédent (Collector), Python 3  ·  Durée estimée : 45 min

Frontend appelle backend.

1. 1. Écrire les services

   Pourquoi ? Deux services qui s'appellent reproduisent le cas réel d'une architecture distribuée, sans la complexité d'une vraie application.

   Deux petites applications Flask : front appelle back.

2. 2. Auto-instrumenter

   Pourquoi ? L'auto-instrumentation injecte et extrait automatiquement le contexte dans les appels HTTP, sans modifier le code.

   Lancez les deux services avec opentelemetry-instrument vers votre Collector.

3. 3. Vérifier la trace unique

   Pourquoi ? Un même Trace ID dans les deux services prouve que le contexte a bien été propagé : c'est ce qui permet de voir la trace complète.

   Dans les logs du Collector, retrouvez le même Trace ID pour les deux services.

4. 4. Casser la propagation

   Pourquoi ? Casser la propagation montre la conséquence concrète : traces coupées en deux, et c'est le premier symptôme à reconnaître en production.

   Démarrez back avec OTEL_PROPAGATORS=none : que devient la trace ?

Niveau de difficulté : ●●●○○ (3/5)