Les outils de surveillance traditionnels sont inadaptés aux systèmes modernes et distribués
Les applications d’aujourd’hui ne s’exécutent pas en un seul endroit. Elles se déplacent, à travers les clouds, les conteneurs, les régions et les services. L’ensemble de l’environnement est plus fragmenté et évolue plus rapidement. La surveillance traditionnelle n’a pas été conçue pour cela. Elle est optimisée pour les systèmes statiques pour lesquels vous savez à l’avance ce qu’il faut rechercher. Dans ce monde, ce n’est pas le cas.
Vous pouvez avoir tous les tableaux de bord que vous voulez, mais si les outils ne sont conçus que pour suivre des modèles de défaillance prédéfinis, ce que nous appelons les « inconnues connues », vous passerez à côté de tout le reste. Plus votre système est complexe, plus il est probable que la prochaine panne ne provienne pas d’un élément prévisible, mais d’un élément totalement inattendu. Telle est la réalité de l’architecture distribuée. Vous ne vous contentez pas de dépanner les pièces cassées, vous étudiez des comportements imprévisibles qui ne se répètent pas.
Certaines équipes, pensant qu’un plus grand nombre de mesures les aiderait, sont passées de quelques centaines de séries de données à des dizaines de millions. Cela ne fonctionne pas. Vos ingénieurs sont submergés par le bruit. Plus le flot de données est important, plus il est difficile de trouver ce qui est réellement important.
Et voici le changement critique : 96 % des organisations utilisent ou explorent activement Kubernetes. Il ne s’agit plus d’une infrastructure de niche. C’est la nouvelle référence. Les systèmes sont éphémères. Ils sont décentralisés. La surveillance traditionnelle n’a jamais été conçue pour cela.
Pour rester fiable à grande échelle, vous avez besoin d’un système capable de faire apparaître ce que vous ne savez pas encore chercher.
Le cadre MELT permet une observabilité plus complète
L’observabilité n’est plus une supposition. Il s’agit d’une pratique structurée qui s’articule autour de composants connus, les métriques, les événements, les journaux et les traces. C’est ce que l’on appelle MELT. Beaucoup d’entreprises prétendent avoir une observabilité en poussant des logs dans un backend et en espérant que cela soit clair. Cela ne fonctionne pas non plus, pas à grande échelle. MELT existe parce qu’aucun signal unique n’est suffisant.
Voici comment cela se passe :
- Les indicateurs vous donnent des tendances dans le temps. Rapide à vérifier. Facile à alerter. Mais seulement si vous connaissez déjà les questions.
- Les événements marquent les changements critiques du système. Ils sont importants pour déterminer quand quelque chose a changé.
- Les journaux décrivent en détail le comportement de l’exécution. Ils sont utiles, mais difficiles à parcourir dans des environnements à fort volume sans structure.
- Les traces relient tout. Elles vous permettent de suivre ce qui s’est passé tout au long du cycle de vie de la demande entre les services.
Utilisé conjointement, MELT vous donne une carte complète. Non seulement ce qui s’est cassé, mais aussi où, pourquoi et comment cela s’est répercuté sur l’ensemble du système.
Cette question est plus importante que jamais. 71 % des entreprises font état d’une forte croissance des données d’observabilité. Une telle croissance, si elle n’est pas gérée, se transforme en chaos. MELT vous permet de le gérer. Il donne à vos équipes la capacité d’agir avec rapidité et confiance. Il donne également aux dirigeants la visibilité nécessaire pour relier le temps de fonctionnement et la fiabilité à des résultats concrets, tels que l’impact sur le chiffre d’affaires, la conformité réglementaire et la fidélisation de la clientèle.
Si vous voulez un système qui fonctionne sous charge, dans l’incertitude et à grande échelle, vous ne devez pas vous contenter de surveiller. Vous devez observer. Et MELT vous permet de le faire efficacement.
L’observabilité est désormais un impératif stratégique pour les entreprises
L’observabilité était autrefois une préoccupation pour les équipes chargées de l’infrastructure. Ce n’est plus le cas. On attend désormais d’elle qu’elle soutienne directement les performances de l’entreprise. Les entreprises modernes ne peuvent pas se permettre de détecter des bogues, des ralentissements ou des pannes sans comprendre leur impact sur l’activité. Les dirigeants veulent savoir comment le comportement du système est lié à l’expérience de l’utilisateur et au chiffre d’affaires, sans couches intermédiaires d’abstraction.
98 % des technologues s’accordent à dire qu’il n’est pas négociable aujourd’hui de pouvoir relier les performances du système aux résultats de l’entreprise. Il s’agit d’une fonction de premier plan. Si vous ne mesurez pas comment vos investissements technologiques contribuent au temps de fonctionnement, à la fidélisation de la clientèle et à la rapidité de livraison, vous laissez les performances et les bénéfices sur la table.
Les entreprises qui sont à la pointe de l’observabilité ne se contentent pas de trouver les problèmes plus rapidement. Elles réalisent de véritables gains de productivité et de croissance. Les données sont claires. Les leaders détectent les problèmes 2,8 fois plus vite que les organisations réactives. Ils enregistrent un retour sur investissement de 2,6 fois pour l’observabilité. Et leurs équipes fonctionnent avec une fatigue d’alerte beaucoup plus faible, 80 % des alertes sont exploitables, contre seulement 54 % dans les configurations moins matures. Cela permet aux développeurs de mieux se concentrer et à l’exécution opérationnelle d’être plus précise.
Cela a un impact direct sur l’allocation du temps. Les dirigeants veulent que les équipes d’ingénieurs résolvent les problèmes qui ont un impact sur la feuille de route, et non qu’elles courent après une télémétrie bruyante. Dans les organisations matures, les équipes de développement consacrent 38 % de temps en plus aux nouvelles fonctionnalités plutôt qu’à la lutte contre les incendies. C’est un avantage concurrentiel qui vaut la peine d’être investi.
OpenTelemetry standardise la collecte de données télémétriques entre les systèmes et les outils
Les systèmes modernes exigent une collecte de données télémétriques cohérente, flexible et rentable. Tout ce qui ne l’est pas introduit des angles morts. OpenTelemetry, communément abrégé en OTel, résout ce problème à grande échelle. Il ne s’agit pas d’un simple outil de surveillance. Il s’agit d’un cadre qui définit comment générer, collecter et exporter des données de télémétrie, sans nécessiter de dépendance à l’égard d’un fournisseur ou d’une plateforme.
OpenTelemetry collecte les traces, les métriques et les logs de manière standardisée, quel que soit le langage ou l’infrastructure, que vous fonctionniez sur du bare metal, du cloud, des conteneurs ou un hybride. Il ne stocke pas les données. Il ne les interprète pas pour vous. Il gère le pipeline, de votre application à votre backend de destination, avec cohérence.
Cette séparation des préoccupations est délibérée. En se concentrant entièrement sur la préparation des données d’observabilité plutôt que de les enfermer dans un seul outil d’analyse, OpenTelemetry donne de la flexibilité aux organisations. Vous pouvez changer de fournisseur. Vous pouvez passer d’un backend à un autre. Et vous n’avez pas besoin de changer la façon dont vos systèmes sont instrumentés.
Il simplifie également la collaboration entre les équipes. Qu’il s’agisse de DevOps, de fiabilité des sites ou d’ingénierie de la sécurité, chaque équipe peut s’appuyer sur les mêmes signaux de télémétrie, normalisés par les API et les protocoles OpenTelemetry. Cela améliore la visibilité à tous les niveaux. Et au fur et à mesure que les systèmes se développent, l’avantage s’accroît. La télémétrie normalisée signifie moins de points d’arrêt, une mise à l’échelle plus fluide et des délais de déploiement plus courts.
Pour les dirigeants, il s’agit de se prémunir contre l’avenir. Vous faites l’effort une fois pour toutes et vous évitez de retravailler ou de réécrire les contrats avec les fournisseurs à chaque fois que votre architecture évolue ou que la stratégie de vos fournisseurs change. Ce n’est pas seulement efficace, c’est stratégique.
OpenTelemetry est né de la fusion d’OpenTracing et d’OpenCensus afin de créer un standard unifié.
Avant OpenTelemetry, deux initiatives majeures ont tenté de relever le même défi, OpenTracing et OpenCensus. Tous deux visaient à donner aux développeurs un meilleur moyen d’instrumenter leurs systèmes pour la visibilité. Mais ils allaient dans des directions différentes. Cela a créé des frictions, des doublons et de la confusion dans l’écosystème. Les développeurs ont dû choisir entre des outils qui offraient des fonctionnalités qui se chevauchaient sans qu’il y ait de norme commune.
Cela a changé en 2019 lorsque les équipes derrière les deux projets les ont fusionnés en une seule initiative open-source : OpenTelemetry. L’objectif était simple, construire une spécification commune et prête pour l’avenir qui remplaçait la fragmentation par l’alignement. Dès le premier jour, la feuille de route d’OpenTelemetry s’est concentrée sur la compatibilité ascendante, la prise en charge de plusieurs langages de programmation et l’accélération de l’adoption.
Cela a fonctionné. En juillet 2023, OpenTelemetry a atteint la parité avec OpenCensus dans des langages tels que Go, Java, C++, .NET, JavaScript, PHP et Python. À ce moment-là, les référentiels OpenCensus ont été officiellement archivés, cimentant OpenTelemetry en tant que cadre dominant pour la collecte de données télémétriques.
Pour les dirigeants, cette évolution est un signe de maturité. Le paysage s’est consolidé. La communauté s’est ralliée à une norme universelle. Et cette norme est désormais intégrée dans les outils que les équipes utilisent déjà. Cela garantit l’extensibilité future sans le fardeau d’intégrations ou de réécritures fragmentées.
OpenTelemetry n’est pas le fruit du hasard. Il s’est produit parce que l’industrie a atteint un point où travailler ensemble était la seule voie logique à suivre.
OpenTelemetry permet une observation transparente des systèmes distribués
Les systèmes distribués ne sont pas près de disparaître. La complexité des services, des régions et des technologies ne fera qu’augmenter. Vous devez savoir ce que fait chaque partie et comment elle est connectée à toutes les autres. Cela implique une visibilité à travers toutes les couches. Sans normalisation, c’est inefficace. OpenTelemetry résout ce problème en offrant une observabilité de bout en bout qui fonctionne à travers la pile sans dépendre d’un fournisseur ou d’une plateforme spécifique.
Il collecte trois types de télémétrie clés, les traces, les mesures et les journaux, et les aligne par le biais d’API et de formats de données cohérents. Il est ainsi plus facile pour les équipes d’obtenir une vue unifiée des performances, que le backend soit personnalisé, prêt à l’emploi, hébergé ou déployé dans plusieurs environnements.
Cette capacité est évolutive. Les équipes DevOps travaillant dans des environnements multilingues ou des infrastructures hybrides peuvent adopter OpenTelemetry sans avoir à réécrire l’instrumentation pour l’adapter à chaque outil. Une fois en place, la télémétrie circule de manière transparente depuis les applications vers les plateformes les mieux adaptées à l’analyse, qu’il s’agisse d’un tableau de bord d’entreprise ou d’un agrégateur open-source.
Il prend également en charge l’automatisation et la personnalisation. Pour les équipes qui ont besoin de gains rapides, l’instrumentation automatique capture les opérations standard à travers les frameworks avec zéro changement de code. Pour les flux de travail plus complexes, les équipes peuvent personnaliser ce qui est suivi, ce qui leur donne un contrôle total sur la précision de l’observabilité.
Du point de vue des dirigeants, la valeur est évidente. Une infrastructure d’observabilité normalisée signifie moins de problèmes en aval, une efficacité accrue de l’équipe et une résolution plus rapide des pannes. L’architecture reste flexible et évolutive sans compromettre la visibilité. C’est essentiel lorsque la vitesse, le temps de fonctionnement et l’itération rapide sont au cœur de la réussite opérationnelle.
L’architecture d’OpenTelemetry repose sur des composants modulaires et interopérables
OpenTelemetry a été délibérément conçu comme un cadre modulaire. Chaque partie de son architecture sert un objectif précis, et les composants peuvent fonctionner indépendamment ou comme un système cohésif. C’est la clé pour les organisations qui gèrent des applications diverses à travers des piles, des langages et des environnements.
L’architecture commence par les API, qui définissent les interfaces standard que vos applications utilisent pour générer des signaux de télémétrie tels que des traces, des journaux ou des mesures. Elles sont spécifiques à un langage, mais sont alignées sur une spécification unique. Ensuite, il y a les SDK, qui sont les implémentations réelles qui gèrent la collecte, le traitement et l’exportation des données. Cette division entre API et SDK donne de la flexibilité aux équipes. Vous pouvez instrumenter vos applications avec les API d’OpenTelemetry même si vos SDK évoluent par la suite.
Le collecteur OpenTelemetry est au cœur du pipeline de données. C’est là que les données de télémétrie sont reçues, traitées, transformées et expédiées. De par sa conception, il est indépendant de tout fournisseur. Grâce à des pipelines évolutifs, vous pouvez ingérer des données à l’aide de récepteurs, les améliorer ou les filtrer à l’aide de processeurs et les transmettre à n’importe quel backend à l’aide d’exportateurs. Tout cela passe par le protocole OpenTelemetry Protocol (OTLP), qui garantit que les données sont structurées, transportables et compatibles, quelle que soit leur origine ou leur destination.
OpenTelemetry ne s’arrête pas à la structure des données. Il applique des conventions sémantiques, un nommage standard pour les attributs, les opérations et les ressources. Les attributs de ressources tels que service.name, service.version, host.name, ou telemetry.sdk.language fournissent des métadonnées qui ajoutent de la clarté et du contexte, ce qui est essentiel pour l’interrogation, la corrélation des problèmes ou la découverte automatisée.
Pour les responsables qui gèrent des systèmes à grande échelle, cette structure modulaire réduit les risques. Vous pouvez faire évoluer certaines parties de la pile d’observabilité sans casser tout le reste. L’architecture prend également en charge un déploiement contrôlé et progressif, permettant aux équipes de mettre en œuvre la télémétrie de manière incrémentale plutôt que d’un seul coup.
L’instrumentation dans OpenTelemetry est flexible, elle supporte des options automatiques, programmatiques et manuelles.
La visibilité commence par l’instrumentation, c’est-à-dire la manière dont la télémétrie est générée. OpenTelemetry prend en charge trois formes d’instrumentation : automatique, programmatique et manuelle. Chacune d’entre elles répond à des besoins opérationnels différents, ce qui rend le cadre adaptable.
L’instrumentation automatique est le point d’entrée le plus rapide. Elle utilise des agents ou des opérateurs pour s’attacher aux applications en cours d’exécution et produire des données télémétriques sans modifier le code. Elle est utile lorsque les équipes ont besoin d’une observabilité rapide et qu’elles ne peuvent pas se permettre de remanier ou de toucher aux éléments internes de l’application. Il est déjà disponible pour les principaux langages tels que Java, Python, Go, .NET, etc. L’opérateur OpenTelemetry pour Kubernetes gère même l’injection au niveau du conteneur, ce qui permet un déploiement sans friction.
Pour les scénarios qui exigent de la précision, les équipes peuvent utiliser l’instrumentation programmatique. Dans ce cas, les développeurs définissent les configurations à l’aide des SDK OpenTelemetry. Ils configurent les processeurs span, les fournisseurs de traces et les exportateurs via le code. Cela permet un contrôle granulaire des signaux capturés et de la manière dont ils sont traités. Elle est également bien adaptée à l’ajout d’instrumentation à des frameworks ou à des services pour lesquels le support prêt à l’emploi peut s’avérer insuffisant.
Il y a ensuite l’instrumentation manuelle, la méthode la plus pratique. Les développeurs intègrent la télémétrie directement dans le code pour capturer des événements commerciaux très spécifiques, comme les transactions de paiement ou les taux de réussite de l’API. Cette méthode nécessite un investissement technique plus important mais offre le plus haut niveau de précision d’observation, en particulier pour le suivi des mesures de succès non techniques liées au comportement des clients ou à l’impact sur le chiffre d’affaires.
La plupart des équipes combinent ces approches. L’instrumentation automatique permet d’obtenir rapidement des résultats sur les composants de l’infrastructure. L’instrumentation manuelle et programmatique est superposée pour capturer le comportement spécifique à un cas d’utilisation. Cette combinaison permet une flexibilité totale, une rapidité là où c’est nécessaire et une précision là où c’est important.
D’un point de vue exécutif, il s’agit d’une mise en œuvre rentable. Il n’est pas nécessaire de tout remanier. Vous commencez là où vous obtenez le plus de valeur et vous élargissez au fur et à mesure que les objectifs ou la complexité du système évoluent. Cette approche donne à vos équipes un retour sur effort mesurable, sans dette technique inutile.
OpenTelemetry apporte des avantages stratégiques, mais présente aussi des limites spécifiques
OpenTelemetry donne aux organisations un réel avantage. Il débloque la neutralité vis-à-vis des fournisseurs, s’adapte à tous les environnements et permet une observabilité cohérente dans tous les domaines, des monolithes aux microservices. Il s’agit là d’une position stratégique forte. Vous investissez une fois dans l’instrumentation et restez flexible au fur et à mesure que les plateformes backend et les besoins d’observabilité évoluent.
Le cadre fonctionne particulièrement bien à l’échelle. Le collecteur OpenTelemetry peut traiter de grands volumes de données télémétriques en utilisant diverses stratégies de mise à l’échelle, une mise à l’échelle horizontale grâce à des collecteurs à charge équilibrée, une mise à l’échelle verticale grâce à l’allocation de ressources, et un routage des données grâce à la mise en commun et à la mise en mémoire tampon. Le système reste ainsi stable lorsque le trafic et les volumes de données télémétriques augmentent. Les environnements d’entreprise bénéficient considérablement de cette flexibilité, OpenTelemetry ne limite pas les performances lorsque les demandes augmentent.
Toutefois, il existe des limites qu’il convient de comprendre. Toutes ces données télémétriques ont un coût. La consommation de l’unité centrale, de la mémoire et du stockage augmente, en particulier lorsque les données télémétriques sont collectées à un niveau de granularité élevé. Dans les environnements où les ressources sont limitées, cela introduit des frictions. Les équipes peuvent être confrontées à des compromis de performance si les frais généraux de l’infrastructure ne sont pas gérés correctement.
Une autre limite est la profondeur des signaux de sécurité. OpenTelemetry se concentre sur l’observabilité des performances, les signaux qui décrivent le comportement et la santé du système. Il ne capture pas de données détaillées au niveau des requêtes, comme les charges utiles complètes, les traces d’authentification ou les schémas d’attaque. Si votre équipe a besoin de visibilité sur les menaces de la couche applicative ou les incidents de sécurité, vous aurez besoin d’une solution d’observabilité de la sécurité dédiée pour combler cette lacune.
Pour les dirigeants qui prennent des décisions en matière de plate-forme, le principal enseignement à tirer est le suivant : OpenTelemetry offre une flexibilité stratégique et une clarté technique, mais ce n’est pas une solution miracle. Vous devez évaluer le retour sur investissement en fonction des contraintes d’infrastructure et des exigences de sécurité. Dans les équipes bien dotées en ressources et gérant des architectures sophistiquées, les avantages l’emportent sur les frais généraux. Dans les environnements où les ressources sont très limitées, la mise en œuvre peut nécessiter un déploiement ciblé ou des outils complémentaires.
Traiter l’observabilité comme une initiative stratégique est essentiel pour le succès d’OpenTelemetry.
OpenTelemetry n’est pas une réussite en soi. Ce qui compte, c’est la manière dont il s’intègre dans la stratégie plus large d’observabilité. C’est pourquoi le leadership est important. Les organisations qui traitent l’observabilité comme une infrastructure critique, et non comme un simple outil, en tirent toute la valeur.
Les équipes de pointe ne se contentent pas de mesurer le temps de fonctionnement ou le nombre d’erreurs. Elles utilisent la télémétrie pour aligner les informations techniques sur l’activité de l’entreprise. Cela signifie qu’elles relient les performances du système à l’engagement des utilisateurs, à la vélocité du produit et à la stabilité des revenus. Il s’agit d’une boucle de rétroaction stratégique : la télémétrie éclaire les décisions, les décisions entraînent des changements et la visibilité garantit la responsabilité.
Lorsque OpenTelemetry est déployé avec cet objectif à l’esprit, l’adoption est rapide. Les développeurs font confiance aux données. Les équipes opérationnelles réagissent plus rapidement. Les parties prenantes de l’entreprise voient venir les problèmes avant qu’ils ne deviennent des coûts. Et surtout, les équipes passent plus de temps à construire. Les mesures le disent clairement : les organisations dotées de capacités d’observabilité matures détectent les problèmes 2,8 fois plus vite, obtiennent un retour sur investissement annuel de 2,6 fois et consacrent 38 % de temps d’ingénierie en plus à l’innovation.
Rien de tout cela n’est accidentel. Il est le fruit de l’engagement des dirigeants. L’alignement de la direction sur l’observabilité permet l’adoption interfonctionnelle, la clarté budgétaire et l’intégration à long terme. Il ne s’agit pas d’une question de préférence technologique, mais de prévisibilité des performances et de continuité de l’activité.
Les équipes qui investissent stratégiquement dans OpenTelemetry ne sont pas à la recherche d’incidents. Elles construisent des systèmes qui peuvent évoluer sans angles morts. C’est ainsi que vous gardez une longueur d’avance. C’est là que vous trouverez un véritable effet de levier.
Réflexions finales
Les systèmes modernes ne tombent pas en panne sans bruit. Ils tombent en panne rapidement et souvent sans avertissement. La différence entre réagir et prendre les devants est de savoir si vous les voyez venir. C’est ce qu’offre l’observabilité, non seulement la détection, mais aussi l’anticipation.
OpenTelemetry n’est pas seulement un outil d’ingénierie. C’est une capacité stratégique. Il donne à vos équipes des informations standardisées et évolutives sur tous les services que vous gérez. Il aligne la fiabilité technique sur les résultats commerciaux. Il réduit les conjectures, les angles morts et le temps passé à résoudre des problèmes qui auraient dû être détectés plus tôt.
Les avantages sont évidents. Résolution plus rapide. Moins de bruit. Plus de temps consacré à la construction, moins à la lutte contre les incendies. Et comme vous n’êtes pas lié à un fournisseur, c’est vous qui contrôlez la direction, et non les outils.
Si la fiabilité du système, l’évolutivité et la rapidité de livraison sont importantes pour votre entreprise, l’observabilité n’est pas facultative. Il s’agit d’une infrastructure de base. Et OpenTelemetry vous permet de la construire correctement.
