5 raisons pour lesquelles 2025 sera l'année d'OpenTelemetry

Certains projets open source, comme Linux ou Kubernetes, connaissent un succès spectaculaire et font désormais partie des composants standard de l'infrastructure IT. D'autres tombent dans l'oubli (qui se souvient d’Ubuntu Phone ?) alors que d’autres gagnent en popularité. C’est le cas du projet OpenTelemetry de la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), en passe de devenir une autre réussite open source. OpenTelemetry, ou OTel, répond à un problème majeur des gestionnaires de réseau qui doivent prévenir les pannes réseau et maintenir des niveaux élevés de performance des applications dans des environnements multicloud de plus en plus complexes et opaques. « Jusque-là, le marché de l'observabilité a été dominé par les opérateurs historiques avec des formats de données propriétaires. Cette situation de verrouillage a obligé les entreprises à intégrer et à administrer un univers complexe de solutions de surveillance disjointes », a expliqué Casber Wang, partenaire de la société de capital-risque Sapphire Ventures. « Au fil du temps, la communauté a reconnu les limites des formats de données propriétaires et a commencé à collaborer sur des normes ouvertes, et le projet OpenTelemetry est le plus important d’entre eux. »

OTel propose une option neutre de collecter trois types d'informations télémétriques de base : les journaux, les mesures et les traces. Les journaux sont des horodatages d'événements. L'analyse des journaux peut révéler des erreurs ou des comportements imprévisibles. Les métriques fournissent des mesures numériques sur l'utilisation des ressources et des performances des applications afin que les gestionnaires de réseau puissent prendre des mesures préventives pour éviter un problème. Enfin, les traces fournissent une visibilité sur les performances de la couche applicative dans les environnements cloud distribués. OTel regroupe ces données en une source de vérité unique et neutre. Comme OpenTelemetry ne stocke pas les données et ne permet pas de les analyser, de les interroger ou de les présenter, la télémétrie collectée est ensuite exportée vers un système de backend qui assure l'observabilité, la surveillance du réseau ou la gestion des performances des applications.

Les 5 raisons qui font de 2025 l'année d'OpenTelemetry

1. Une large adoption par les fournisseurs de plateformes d'observabilité. Le simple fait que pratiquement tous les principaux fournisseurs de solutions d'observabilité offrent une prise en charge intégrée de la norme open source prouve l'utilité d’OpenTelemetry. Selon le Magic Quadrant d'août 2024 de Gartner pour les plateformes d'observabilité, les principaux fournisseurs comme Chronosphere, New Relic, Datadog, Dynatrace, ServiceNow, Splunk et SumoLogic prennent en charge OTel. En fait, Gartner retire des points à Microsoft, car, selon le rapport, Azure Monitor de Microsoft ne prend pas encore en charge l'ingestion automatisée des données OTel directement via une interface de collecteur et qu’il a besoin d’un outil d'exportation supplémentaire.

2. La certification en plus de la validation. Les programmes de certification sont importants parce qu'ils offrent à l’IT un processus formalisé pour acquérir de nouvelles compétences (et gagner plus d'argent). Par ailleurs, comme de plus en plus de gestionnaires de réseau ont des compétences OpenTelemetry, celui-ci devient un élément standard de leur boîte à outils. La Cloud Native Computing Foundation (CNCF) et la Linux Foundation ont annoncé une certification OpenTelemetry validant les compétences nécessaires à l'utilisation d’OTel afin d'obtenir une visibilité sur les systèmes distribués. L'OpenTelemetry Certified Associate (OTCA) s'adresse aux ingénieurs d'application, aux ingénieurs DevOps, aux ingénieurs de fiabilité des systèmes, aux ingénieurs de plateforme ou aux professionnels de l’IT qui cherchent à accroître leurs capacités à exploiter les données de télémétrie à travers les systèmes distribués d'applications cloud-natives et basées sur les microservices. « L'obtention de l'OTCA donne un coup de pouce à une carrière en dotant les professionnels de compétences recherchées pour les opérations informatiques modernes », a justifié Clyde Seepersad, vice-président senior et directeur général de la Fondation Linux pour l'éducation. « Ces compétences les positionnent en tant que professionnel proactif, capable de résoudre les problèmes pour les systèmes complexes et distribués actuels ». L’examen, ouvert à partir de janvier 2025 également France, coûte 250 $ par candidat.

3. Une extension aux pipelines CI/CD. À l’origine, OpenTelemetry était destiné aux applications cloud-natives, mais avec la création d'un groupe d'intérêt spécial au sein d'OpenTelemetry axé sur le pipeline de développement d'applications d'intégration continue et de livraison continue (CI/CD), OTel devient un outil plus puissant et de bout en bout. « L'observabilité de l'intégration et de la livraison continues est essentielle pour garantir que les logiciels sont mis en production de manière efficace et fiable », a fait valoir Dotan Horovits, chef de projet, évangéliste technique et ambassadeur de la CNCF. « En intégrant l'observabilité dans les flux de travail CI/CD, les équipes peuvent surveiller la santé et la performance de leurs pipelines en temps réel, en obtenant des informations sur les goulots d'étranglement et les domaines qui nécessitent des améliorations. » Il ajoute que les normes ouvertes sont essentielles, car elles « créent un langage commun uniforme, indépendant des outils et des fournisseurs, ce qui permet une observabilité cohérente entre les différents outils et aux équipes de maintenir une vue claire et complète sur la performance de leur pipeline CI/CD. »

4. Une intégration aux données commerciales. La corrélation entre les données télémétriques brutes et les performances du réseau est importante, mais l'analyse des données OTel dans une optique commerciale est encore plus cruciale pour les entreprises. « Les outils de surveillance de l'expérience produit et de surveillance du système ont toujours fonctionné en vase clos », a regretté Casber Wang de Sapphire Ventures. « Plus récemment, nous avons constaté une tendance à faire converger ces domaines afin de mieux comprendre la corrélation entre les comportements des utilisateurs finaux et les signaux au niveau du système. C'est précisément ce que permet OTel aux entreprises. Par exemple, quand l'utilisation d'une application ou d'une fonction particulière diminue, on peut se demander si c’est-ce parce que les clients n'aiment pas cette fonction et qu'il faut la réorganiser, ou si les temps de réponse lents ou erratiques du réseau rebutent les clients ? Une récente enquête réalisée par New Relic auprès de 1 700 professionnels de la technologie a montré que 35 % des personnes interrogées avaient intégré au moins cinq types de données liées à l'entreprise à leurs données télémétriques. Les types de données les plus populaires sont les données clients, les données de production, les données de vente, les données d'inventaire, les données de marketing, les données logistiques et les données de ressources humaines.

5. L'effet « IA ». L'intérêt exponentiel pour l'intelligence artificielle, la GenAI et les grands modèles de langage (LLM) entraîne une explosion du volume de données générées, traitées et transmises sur les réseaux d'entreprise. Tout cela se traduit par une augmentation proportionnelle du volume de données télémétriques à collecter afin de s'assurer que les systèmes d'IA fonctionnent efficacement. L'émergence d'OTel en tant que norme indépendante des fournisseurs et applicable à l'ensemble du secteur est essentielle pour aider les entreprises à détecter les goulets d'étranglement ou autres problèmes de performance des applications associés aux applications d'IA en temps réel et à forte intensité de données, qui impliquent que les utilisateurs finaux interrogent la base de données et s'attendent à des résultats rapides. Le revers de cette équation est l'exploitation de la puissance de l'analyse de l'IA via l’AIOps, pour aider les gestionnaires de réseau à optimiser et à automatiser leurs opérations quotidiennes. Les données OTel sont un élément fondamental de l'AIOps, car elles fournissent un flux neutre de données télémétriques de base.