OpenTelemetry
Back to glossaryOpenTelemetry : la norme ouverte pour une observabilité unifiée
A l’heure des environnements de plus en plus distribués, du cloud native et du pilotage par la performance, les équipes IT (ITOps, Infra, Tech Leads…) font face à un défi majeur : obtenir une visibilité complète et cohérente sur les systèmes, applications et infrastructures. L’observabilité devient alors un levier stratégique pour optimiser la disponibilité, réduire le MTTR et anticiper les dysfonctionnements.
OpenTelemetry, souvent abrégé Otel, s’impose aujourd’hui comme la norme ouverte incontournable pour collecter et standardiser les données de télémétrie : métriques, traces et logs. Soutenu par la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), ce projet open source permet une instrumentation homogène, quels que soient les langages, les frameworks ou les environnements utilisés.
Centreon s’inscrit pleinement dans cette dynamique en intégrant nativement OpenTelemetry à sa plateforme, offrant ainsi aux équipes IT une supervision enrichie et unifiée, sans rupture.
Qu’est-ce qu’OpenTelemetry ?
OpenTelemetry est à la fois une norme, une boîte à outils et un écosystème. Mais que recouvre exactement ce terme ?
Définition d’OpenTelemetry (Otel)
OpenTelemetry est un projet open source né de la fusion d’OpenTracing et OpenCensus, deux initiatives visant à faciliter l’observabilité des systèmes distribués. Depuis 2019, il est maintenu sous l’égide de la CNCF, à l’origine de Kubernetes, Prometheus ou Fluentd.
Sa mission : offrir un cadre unifié pour la collecte, le traitement et l’exportation des données de télémétrie (métriques, traces, logs), afin de permettre une analyse transverse et approfondie du comportement des applications.
OpenTelemetry se distingue par :
- Une approche standardisée, indépendante des fournisseurs,
- Une compatibilité multi-langages (Java, Python, .NET, Go, JavaScript…),
- Une extensibilité forte grâce à ses SDKs, collecteurs et exporters,
- Une communauté active et un fort taux d’adoption dans les environnements cloud native.
Qu’est-ce que la norme OpenTelemetry ?
OpenTelemetry est bien plus qu’un outil d’observabilité. C’est une norme ouverte.
Elle définit un standard industriel pour instrumenter, collecter, structurer et exporter les données de télémétrie (métriques, traces, logs) dans des systèmes distribués.
Concrètement, cela signifie qu’OpenTelemetry permet à toutes les solutions qui s’y conforment — qu’il s’agisse de bibliothèques, d’agents ou de plateformes de supervision — de parler un langage commun, quel que soit l’environnement ou le fournisseur.
En tant que norme, OpenTelemetry offre :
- Une interopérabilité complète entre outils (ex. : Prometheus, Jaeger, Grafana, Centreon…),
- Une pérennité technologique grâce à son adoption par la Cloud Native Computing Foundation (CNCF),
- Une neutralité vis-à-vis des fournisseurs (pas de vendor lock-in),
- Une communauté active qui contribue aux évolutions du standard.
Cela en fait aujourd’hui le référentiel reconnu dans l’écosystème cloud native pour fiabiliser et industrialiser l’observabilité dans les organisations de toute taille.
Pourquoi OpenTelemetry est une norme incontournable
L’enjeu central d’OpenTelemetry est de simplifier et normaliser l’instrumentation du code et des systèmes. Avant Otel, chaque solution d’APM ou de monitoring imposait sa propre méthode d’instrumentation. Résultat : des doublons, des incompatibilités, une charge opérationnelle accrue pour les équipes.
Avec OpenTelemetry :
- Les développeurs instrumentent une fois pour toutes leurs applications,
- Les données collectées peuvent être exportées vers n’importe quel backend compatible (Prometheus, Jaeger, Centreon, Elastic, etc.),
- La standardisation facilite l’interopérabilité, essentielle dans les architectures multi-cloud ou microservices.
OpenTelemetry s’intègre aussi dans des initiatives modernes telles que l’eBPF (Extended Berkeley Packet Filter), ou encore dans des outils comme Grafana et Application Insights.
C’est aujourd’hui la norme de référence pour bâtir une stratégie d’observabilité pérenne.
À quoi sert OpenTelemetry ?
OpenTelemetry répond à un objectif clair : donner de la visibilité sur le comportement d’un système dans son ensemble. Il permet de :
- Tracer les appels distribués dans une architecture microservices,
- Mesurer la performance d’une API, d’un composant ou d’un service métier,
- Analyser des logs contextuels pour comprendre la cause d’une erreur,
- Corréler les données de télémétrie pour un diagnostic rapide,
- Réduire le temps de résolution des incidents (MTTR),
- Automatiser la détection des anomalies dans des environnements dynamiques.
OpenTelemetry est ainsi un pilier essentiel de toute stratégie d’observabilité. Il complète les outils de monitoring traditionnels en apportant une granularité et une contextualisation précieuses. OpenTelemetry permet aussi de détecter et analyser les problèmes de performances, qu’ils soient liés à une surconsommation de ressources, une latence excessive, ou une saturation réseau, en fournissant des signaux corrélés et contextualisés.
La télémétrie, socle de l’observabilité moderne
La télémétrie désigne l’ensemble des données générées par les applications, services et systèmes, permettant de comprendre leur fonctionnement, leur état de santé et leur performance.
En contexte IT, il s’agit de traces d’exécution, de métriques système, et de logs applicatifs, qui doivent être collectés, transportés, structurés et analysés.
OpenTelemetry a été conçu pour devenir la norme unifiée de collecte de ces données de télémétrie dans les environnements IT modernes. Il fournit des outils pour :
- Instrumenter les applications sans modifier leur logique métier,
- Transmettre les données de télémétrie via un pipeline standardisé,
- Exporter ces données vers des backends d’analyse ou de supervision (ex. Centreon, Prometheus, Elastic, etc.).
La télémétrie est essentielle pour :
- Réduire le temps moyen de résolution des incidents (MTTR),
- Détecter les dégradations de performance,
- Fournir une analyse de cause racine (RCA) plus rapide et plus fiable,
- Répondre aux exigences de service level agreements (SLAs).
Dans une approche moderne de supervision, la télémétrie n’est plus un flux secondaire : elle devient la matière première sur laquelle repose toute capacité d’observation, d’analyse et d’optimisation.
Avec Centreon, les données de télémétrie collectées via OpenTelemetry sont corrélées et visualisées dans un environnement centralisé, aux côtés des autres indicateurs critiques de l’infrastructure.
Architecture et principaux composants d’OpenTelemetry
Pour intégrer efficacement OpenTelemetry dans un environnement IT, il est essentiel de comprendre son architecture modulaire et ses composants fondamentaux. Cette compréhension permet aux équipes techniques – en particulier aux Tech Leads comme Tim – de tirer le meilleur parti du standard, que ce soit dans des projets cloud native, hybrides ou traditionnels.
Les composants clés
OpenTelemetry repose sur une architecture décomposée en modules indépendants, ce qui facilite son adoption progressive et son intégration dans différents contextes techniques.
Voici les principaux composants à connaître :
- API OpenTelemetry : Fournit les interfaces nécessaires à l’instrumentation du code applicatif, sans dépendance au backend cible.
- SDK OpenTelemetry : Implémente les API et permet de personnaliser la manière dont les données sont traitées, enrichies ou filtrées avant export.
- Instrumentation : OpenTelemetry offre des bibliothèques d’auto-instrumentation pour de nombreux frameworks et langages (Java, Python, .NET…), simplifiant ainsi la collecte de données sans modifier le code métier.
- Collector OpenTelemetry : Un service en charge de recevoir, transformer et exporter les données vers une ou plusieurs solutions de stockage et visualisation.
- Exporters : Modules de sortie qui permettent d’envoyer les données vers des backends d’observabilité tels que Centreon, Jaeger, Prometheus, Elastic ou d’autres APM.
- Processors et Samplers : Composants optionnels utilisés pour enrichir, filtrer ou échantillonner les données de télémétrie.
Cette architecture modulaire permet à OpenTelemetry de s’intégrer dans n’importe quel pipeline de supervision ou d’observabilité, tout en laissant une grande liberté de personnalisation.
Comment fonctionne le Collecteur OpenTelemetry
Le Collecteur (OpenTelemetry Collector) est une pièce maîtresse du dispositif Otel. Il fonctionne comme un intermédiaire intelligent entre les sources de données (applications instrumentées, agents, SDK) et les systèmes d’observabilité.
Il peut être déployé localement sur un hôte (agent), ou de manière centralisée (gateway). Il est conçu pour :
- Réceptionner les données issues de différents protocoles (OTLP, Jaeger, Prometheus, etc.),
- Transformer les données grâce à des processeurs (ajout de métadonnées, conversion de formats…),
- Router les flux vers un ou plusieurs backends d’analyse.
Son principal avantage est d’abstraire les contraintes d’export, ce qui simplifie la gestion des données de télémétrie à grande échelle.
Le Collecteur peut fonctionner de concert avec des solutions comme Centreon, qui exploite les flux Otel via ses agents (Centreon Monitoring Agent, Telegraf Agent) pour enrichir la supervision existante avec une vision orientée observabilité.
Intégration avec Jaeger, Prometheus et autres systèmes
OpenTelemetry n’est pas un backend de stockage ou de visualisation : c’est une couche de collecte et de standardisation. Son rôle est de fournir les données brutes, que d’autres outils vont consommer.
C’est pourquoi OpenTelemetry est compatible avec de nombreux outils :
- Jaeger : pour la visualisation des traces distribuées,
- Prometheus : pour la collecte et l’analyse des métriques,
- Elastic (ELK) : pour l’indexation et la recherche dans les logs,
- Grafana : pour la création de dashboards à partir de multiples sources Otel,
- Application Insights : pour les environnements Microsoft Azure,
- Centreon : pour une supervision enrichie et contextuelle, avec visualisation unifiée des données traditionnelles et des flux Otel.
Cette ouverture technologique permet de bâtir une chaîne d’observabilité sur-mesure, sans se retrouver captif d’un éditeur.
Les trois piliers de l’observabilité avec OpenTelemetry
Une stratégie d’observabilité efficace repose sur trois types de données complémentaires : les traces, les métriques et les logs. OpenTelemetry fournit une norme unique pour collecter, structurer et corréler ces données dans un seul pipeline.
En combinant ces trois piliers, les équipes IT peuvent passer d’une supervision passive à une analyse proactive et contextuelle du comportement des systèmes.
Traces distribuées
Les traces permettent de suivre le parcours complet d’une requête au sein d’une application distribuée. Chaque appel, chaque microservice ou fonction appelée génère un segment, et l’ensemble de ces segments constitue une trace.
OpenTelemetry facilite le traçage grâce à :
- Des bibliothèques d’instrumentation automatique,
- Un contexte de traçage partagé entre les services (via propagation d’identifiants),
- Une compatibilité avec des outils comme Jaeger ou Grafana Tempo.
Les traces aident à :
- Identifier les goulets d’étranglement dans une chaîne d’appels,
- Comprendre les dépendances interservices,
- Analyser les erreurs ou ralentissements perçus par les utilisateurs finaux.
Dans une architecture microservices, c’est un levier indispensable pour diagnostiquer rapidement les problèmes complexes.
Métriques
Les métriques sont des valeurs numériques agrégées mesurées à des intervalles de temps réguliers : taux de requêtes, temps de réponse, utilisation CPU, files d’attente, nombre d’erreurs, etc.
OpenTelemetry standardise la façon dont ces métriques sont :
- Collectées (via des API et SDKs adaptés à chaque langage),
- Structurées (dimensions, unités, attributs),
- Exportées (vers Prometheus, Elastic, Centreon, etc.).
La mesure continue des métriques permet :
- Une surveillance en temps réel,
- La détection d’anomalies (pics, baisses, changements brusques),
- Le calcul d’indicateurs clés comme la disponibilité, la latence ou le taux d’erreur.
Couplées aux traces, les métriques apportent une lecture quantitative et temporelle du comportement d’un système. Les métriques permettent aussi de construire des indicateurs clés de performance (KPI) alignés avec les objectifs métiers ou IT : disponibilité, taux d’erreur, latence, débit, etc. Ces indicateurs sont mesurés à des intervalles de temps réguliers, ce qui permet d’identifier rapidement des dérives ou des comportements anormaux.
Les indicateurs de performance, construits à partir des métriques collectées, jouent un rôle central dans l’observabilité moderne. Ils permettent aux équipes IT de mesurer précisément la santé des systèmes : disponibilité, charge, erreurs, consommation de ressources, temps de réponse… Chaque indicateur est calculé à partir de données recueillies à des intervalles de temps définis, ce qui facilite l’analyse des tendances, la détection des anomalies et l’anticipation des incidents.
OpenTelemetry facilite cette approche en normalisant la manière dont ces indicateurs sont exposés, enrichis et exportés. Dans Centreon, ces indicateurs corrélés aux autres signaux techniques sont visualisés dans des tableaux de bord dynamiques, offrant une lecture opérationnelle complète de l’état du système.
Logs
Les logs contiennent des messages générés par les applications, systèmes d’exploitation ou middlewares. Ils sont souvent produits sous forme de texte brut, parfois enrichi de métadonnées structurées (timestamp, niveau de sévérité, identifiants de trace…).
Avec OpenTelemetry, les logs peuvent être :
- Collectés depuis différentes sources, comme
journald
sur Linux ou des agents Telegraf, - Corrélés automatiquement aux traces existantes via des identifiants communs,
- Exportés vers un backend comme Elastic, Fluentd ou CentreonCentreon_Persona_Tim_Te….
Les logs permettent de contextualiser un événement système ou applicatif, qu’il s’agisse d’une erreur, d’un redémarrage, d’une action utilisateur ou d’un changement de configuration.
Ces événements peuvent ensuite être analysés et corrélés aux traces et métriques collectées par OpenTelemetry pour identifier leur impact réel sur la performance ou la stabilité du système.
Ils servent à :
- Comprendre le contexte d’un incident,
- Identifier les messages d’erreur ou exceptions non gérés,
- Compléter l’analyse des métriques et traces avec une dimension narrative.
L’approche OpenTelemetry permet de réconcilier ces trois types de données au sein d’un pipeline unifié, offrant ainsi une vision complète et corrélée du comportement applicatif et de l’état des systèmes.
Pourquoi les entreprises adoptent OpenTelemetry ?
L’adoption croissante d’OpenTelemetry s’explique par sa capacité à répondre aux enjeux critiques des équipes IT modernes : complexité des environnements, besoin de standardisation, réduction du MTTR, anticipation des incidents, ou encore transformation cloud native. De plus en plus d’entreprises de toutes tailles et secteurs — de l’industrie au retail en passant par les services — adoptent OpenTelemetry pour structurer leur démarche d’observabilité, rationaliser leurs outils et renforcer leur résilience opérationnelle.
OpenTelemetry s’impose ainsi comme un accélérateur d’observabilité, mais aussi comme un outil de rationalisation technologique.
Avantages pour les équipes DevOps & Tech Leads
Pour un Tech Lead comme Tim, en charge de la supervision d’environnements complexes et en quête de visibilité totale, OpenTelemetry offre plusieurs bénéfices majeurs :
- Standardisation de l’instrumentation : plus besoin d’outils spécifiques par langage ou environnement ; une seule norme permet de superviser tout le périmètre.
- Flexibilité des déploiements : compatible avec les déploiements sur site, hybrides ou 100 % cloud.
- Support natif multi-langages : Java, Python, .NET 8, Go, JavaScript, C++, PHP…
- Visibilité unifiée : collecte centralisée des données de logs, traces et métriques.
- Réduction du MTTR : grâce à la corrélation des signaux, les équipes localisent plus vite la source d’un incident.
- Interopérabilité : les données collectées peuvent être envoyées vers plusieurs outils en parallèle (Prometheus, Grafana, Centreon…).
Les équipes DevOps tirent un bénéfice direct de la standardisation proposée par OpenTelemetry, qui facilite la collaboration entre développeurs, administrateurs systèmes et responsables supervision. Pour les équipes DevOps, cela se traduit par une meilleure efficacité opérationnelle, une réduction de la charge cognitive et une capacité accrue à diagnostiquer proactivement les défaillances.
Un standard pour les architectures Cloud Native
Les environnements modernes sont dynamiques, éphémères, containerisés. Le monitoring traditionnel n’est plus suffisant pour comprendre ce qu’il se passe à l’intérieur des services ou dans les maillages de dépendances.
OpenTelemetry est nativement pensé pour ces environnements, et devient un socle incontournable dans toute stack cloud native :
- Intégration fluide dans Kubernetes : instrumentation automatique des pods, collecte d’événements via eBPF.
- Support des outils CNCF : Jaeger, Prometheus, Tempo, Fluentd, OpenMetrics…
- Compatibilité avec les plateformes de visualisation modernes comme Grafana, Elastic, ou des services cloud comme Azure Monitor / Application Insights.
- Support de l’instrumentation automatisée dans les microservices, sans refonte applicative.
OpenTelemetry devient ainsi le langage commun de l’observabilité cloud native, unifiant les signaux techniques pour toutes les équipes concernées (dev, ops, SRE).
OpenTelemetry et Centreon : une intégration native puissante
Dans le contexte d’un SI hybride et distribué, collecter les bons signaux ne suffit pas : encore faut-il les corréler, les visualiser et les exploiter efficacement. C’est là qu’intervient la complémentarité stratégique entre OpenTelemetry et Centreon.
Centreon a intégré nativement OpenTelemetry à sa plateforme de supervision, dans le but d’offrir aux équipes IT une observabilité augmentée et centralisée, tout en préservant la robustesse de la supervision traditionnelle.
🔗 Lire l’annonce officielle : Centreon se renforce dans l’observabilité avec l’intégration native d’OpenTelemetry
Ce que permet l’intégration native
Grâce à cette intégration, Centreon permet de :
- Collecter automatiquement les données de télémétrie Otel à l’aide de ses agents :
- Centreon Monitoring Agent
- Telegraf Agent
- Corréler les flux Otel avec la supervision traditionnelle : hôtes, services, équipements réseau, etc.
- Disposer d’une visualisation unifiée dans une seule console : plus besoin de jongler entre les outils.
- Configurer les collecteurs et exporters Otel en quelques clics, via des packs prêts à l’emploi dans la bibliothèque de Plugin Packs Centreon.
- Supporter les architectures modernes et anciennes au sein d’un même environnement.
Avec Centreon, OpenTelemetry devient plus accessible aux équipes IT : pas besoin d’être développeur ou SRE pour en tirer parti.
Cas d’usage avec Centreon
Voici quelques scénarios typiques dans lesquels Centreon + OpenTelemetry font la différence :
- Supervision enrichie de services critiques : suivi des temps de réponse, erreurs, charge applicative, trafic réseau – le tout corrélé avec l’état des équipements.
- Détection proactive des incidents dans les microservices : grâce à l’observation des appels distribués, des logs structurés et des métriques.
- Optimisation du MTTR : les incidents sont détectés plus rapidement et traités plus efficacement grâce à une meilleure contextualisation.
- Réduction des angles morts : l’association des données Otel avec les données de supervision classiques garantit une couverture complète de l’environnement IT.
- Pilotage depuis une console unique : les données collectées par OpenTelemetry sont présentées dans l’interface Centreon, avec dashboards, alertes, vues contextuelles.
Cette intégration n’est pas un simple connecteur, c’est une brique structurante pour faire évoluer la supervision vers une véritable observabilité, sans repartir de zéro.
Cas d’utilisation d’OpenTelemetry par langage et environnement
L’un des grands atouts d’OpenTelemetry est sa prise en charge multi-langages et sa capacité à s’adapter à des systèmes d’exploitation hétérogènes. Cette flexibilité en fait un outil incontournable pour les Tech Leads comme Tim, qui doivent superviser des environnements complexes et hybrides tout en garantissant un faible taux d’incidents et un MTTR optimisé.
OpenTelemetry pour .NET 8, Java, Python
OpenTelemetry propose des SDKs dédiés pour les principaux langages de programmation, permettant une instrumentation fine et adaptée à chaque contexte.
.NET 8
- Prise en charge complète des frameworks ASP.NET Core,
- Intégration avec Application Insights, Jaeger ou Grafana,
- Instrumentation automatique avec
OpenTelemetry.Instrumentation.AspNetCore
, - Support du W3C Trace Context pour la propagation des identifiants de trace.
Java
- Bibliothèque mature et stable, compatible avec Spring Boot,
- Instrumentation automatique via l’agent
opentelemetry-javaagent
, - Intégration native avec les librairies populaires : JDBC, Kafka, HTTP clients…
Python
- Support pour Flask, Django, FastAPI,
- SDK léger et flexible,
- Intégration avec les outils DevOps comme Prometheus, Zipkin ou Jaeger,
- Possibilité d’ajouter des attributs personnalisés pour enrichir les traces.
Ces SDKs facilitent le déploiement d’une instrumentation homogène dans tout le code applicatif, sans nécessiter de refonte, tout en respectant les bonnes pratiques de chaque écosystème.
OpenTelemetry dans des environnements Linux & Windows
OpenTelemetry n’est pas réservé aux développeurs. Grâce aux intégrations natives de Centreon, il devient aussi un outil puissant pour superviser les systèmes d’exploitation, qu’ils soient Linux ou Windows.
Journald et logs système
- Collecte des logs système via journald (Linux),
- Corrélation avec des traces d’applications ou des métriques système,
- Enrichissement possible des logs avec des identifiants de trace ou des métadonnées.
Centreon Monitoring Agent & Telegraf
Centreon propose des connecteurs prêts à l’emploi (anciennement nommés plugin packs) pour connecter les agents à OpenTelemetry :
- Centreon Monitoring Agent – Linux,
- Centreon Monitoring Agent – Windows,
- Telegraf Agent – Linux,
- Telegraf Agent – Windows.
Ces agents permettent :
- La collecte automatique de métriques système,
- L’export des données en format OTLP vers le backend Centreon ou tout autre outil compatible,
- La configuration simple via interfaces Centreon, sans ligne de commande complexe,
- Une intégration rapide avec les autres flux supervisés.
Grâce à cette approche, l’ensemble des données système peut être intégré dans le pipeline d’observabilité, enrichi et corrélé avec les données applicatives.
OpenTelemetry dans une stratégie d’observabilité moderne
L’observabilité ne se résume pas à collecter des données techniques. Elle vise à comprendre, diagnostiquer et améliorer le comportement des systèmes complexes dans des contextes de production réelle. OpenTelemetry, de par son architecture ouverte et standardisée, devient un levier structurant pour bâtir une observabilité efficace, scalable et pérenne.
Complémentarité avec l’APM, les SIEM et les outils ITSM
OpenTelemetry ne remplace pas les outils d’APM (Application Performance Monitoring), de sécurité ou de gestion des incidents – il les complète.
En tant que couche d’instrumentation universelle, Otel permet à ces outils de travailler avec une source de données commune, standardisée et enrichie, réduisant les silos entre équipes.
- Avec un APM, Otel alimente l’analyse de performance applicative sans lock-in éditeur.
- Avec un SIEM, il fournit des logs contextualisés et des traces utiles à la détection d’incidents de sécurité.
- Avec un outil ITSM, les alertes issues des métriques Otel peuvent être corrélées à des tickets, accélérant la résolution des incidents.
Les données collectées sont plus fiables, plus uniformes et plus corrélées, ce qui permet une vision transverse et unifiée.
Vers une supervision augmentée avec Centreon
Dans une stratégie de monitoring moderne, OpenTelemetry enrichit la supervision existante sans la remplacer. Avec Centreon, cette cohabitation devient une synergie :
- Les données Otel (métriques, logs, traces) sont intégrées dans la console Centreon, aux côtés des services, hôtes et équipements réseau.
- Les vues métiers de Centreon gagnent en précision grâce aux données applicatives temps réel.
- Les alertes peuvent être corrélées avec des traces et logs, facilitant l’analyse RCA (Root Cause Analysis).
- La supervision devient plus contextuelle, proactive et précise, réduisant les faux positifs et alertes isolées.
C’est cette approche hybride et unifiée – supervision + observabilité – qui répond pleinement aux besoins des Tech Leads et des ITOps Managers, en leur fournissant un cockpit unique pour piloter l’état de santé de leur IT.
Comment implémenter OpenTelemetry dans votre organisation ?
Adopter OpenTelemetry dans un environnement IT nécessite une approche progressive et structurée. Grâce à sa modularité et aux nombreuses intégrations disponibles, sa mise en œuvre peut s’adapter à la maturité de votre système d’information, à vos priorités métiers et à votre stack technologique existante.
Voici un guide des étapes clés, bonnes pratiques et outils à mobiliser pour réussir votre déploiement.
Étapes clés
1. Identifier les périmètres critiques à instrumenter
- Applications métier critiques (e-commerce, ERP, API externes…)
- Microservices ou services cloud à forte exposition
- Éléments d’infrastructure sensibles (base de données, service de cache…)
- Systèmes ou environnements présentant une visibilité limitée actuellement
2. Sélectionner les agents et SDK adaptés
- Choisir les SDK Otel correspondant aux langages utilisés (Java, .NET 8, Python…)
- Installer les agents d’instrumentation Telegraf ou Centreon Monitoring Agent pour collecter les métriques système et logs sur les hôtesCentreon_Persona_Tim_Te…
- Évaluer les capacités d’auto-instrumentation des frameworks utilisés (ex. Spring Boot, ASP.NET Core…)
3. Déployer et configurer le Collecteur Otel
- Utiliser un collector standalone ou en mode gateway, selon votre architecture
- Paramétrer les pipelines de données : réception, traitement, export
- Intégrer le collecteur avec le backend cible (Centreon, Prometheus, Jaeger, etc.)
4. Corréler les données dans votre solution de supervision
- Configurer Centreon pour recevoir les données Otel
- Créer des dashboards unifiés et contextuels dans la console Centreon
- Définir des règles d’alerte prenant en compte les signaux Otel et les données classiques
5. Monitorer et ajuster
- Valider la qualité des données et leur fraîcheur
- Ajuster le sampling, le niveau de détail ou le filtrage si besoin
- Étendre progressivement la couverture à d’autres services ou équipes
Bonnes pratiques
- Commencer petit : un périmètre limité bien instrumenté vaut mieux qu’une couverture large mais inexploitée.
- Impliquer les développeurs et les Ops dès les premières étapes : l’observabilité est une démarche transverse.
- Automatiser l’instrumentation quand c’est possible (agent Otel, injection dans CI/CD…).
- Documenter les conventions d’instrumentation (attributs utilisés, nomenclature, niveaux de logs…).
- Tester la corrélation des signaux : un incident détecté par une alerte doit pouvoir être retracé dans les logs et les traces.
- Exploiter la documentation Centreon pour configurer les agents et collecteurs facilement :
L’implémentation réussie d’OpenTelemetry repose avant tout sur une vision claire des objectifs (visibilité, performance, MTTR), une coordination inter-équipes, et des outils simples à intégrer comme Centreon pour valoriser la donnée collectée.
Pour aller plus loin avec l’observabilité Centreon
OpenTelemetry est une brique essentielle d’une stratégie d’observabilité moderne. Grâce à son intégration native dans la plateforme Centreon, vous pouvez combiner la puissance d’un standard ouvert avec la fiabilité d’une supervision éprouvée.
Vous souhaitez aller plus loin, mettre en œuvre un projet concret ou explorer comment OpenTelemetry peut enrichir votre supervision actuelle ? Voici plusieurs ressources à découvrir :
Consultez notre guide sur l’observabilité
Découvrez comment transformer vos données de télémétrie en valeur métier, maîtriser votre MTTR et rendre vos systèmes toujours disponibles.
👉 https://www-ppd.apps.centreon.com/fr/cas-d-usage/observabilite/
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Consultez la documentation technique
Explorez nos guides pas à pas pour instrumenter vos hôtes, configurer les collecteurs et exporter les données Otel vers Centreon.
👉 https://docs.centreon.com/fr/pp/integrations/plugin-packs/getting-started/how-to-guides/cma/#introduction
Parlez à un expert Centreon
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FAQ OpenTelemetry
Cette section répond de manière concise et ciblée aux questions les plus fréquentes autour d’OpenTelemetry. Elle est conçue pour répondre aux intentions de recherche formulées directement sous forme de questions sur Google.
Qu’est-ce qu’OpenTelemetry ?
OpenTelemetry est une norme ouverte développée par la CNCF (Cloud Native Computing Foundation). Elle définit un cadre standardisé pour l’instrumentation, la collecte, le traitement et l’exportation des données de télémétrie : traces, métriques et logs.
L’objectif principal d’OpenTelemetry est de fournir une méthode unifiée et interopérable pour comprendre le comportement des systèmes informatiques, quelle que soit la technologie utilisée. OpenTelemetry s’impose aujourd’hui comme le standard de référence en matière d’observabilité dans les environnements modernes, cloud-native ou hybrides.
OpenTelemetry se compose :
-
D’une collection d’APIs et de SDK pour les principaux langages de programmation,
-
D’un collecteur extensible pour centraliser les signaux,
-
D’exportateurs vers des plateformes comme Centreon, Prometheus, Jaeger, ou Elastic.
Cette norme permet aux entreprises de sortir des dépendances éditeurs (vendor lock-in), d’uniformiser l’instrumentation dans leurs applications, et d’améliorer la visibilité sur la santé des systèmes à tous les niveaux.
OpenTelemetry est donc bien plus qu’un outil : c’est une fondation technique pour bâtir une stratégie d’observabilité fiable, scalable et pérenne.
Quels sont les concepts clés d’OpenTelemetry ? (OpenTelemetry concepts)
OpenTelemetry repose sur trois concepts fondamentaux :
- Instrumenter : ajouter des points de collecte dans le code ou le système pour générer des données de télémétrie.
- Collecter : via un agent ou un collecteur, les signaux (traces, logs, métriques) sont centralisés.
- Exporter : les données sont envoyées vers une ou plusieurs plateformes d’observabilité pour être analysées ou visualisées.
À ces briques s’ajoutent les notions d’auto-instrumentation, de sampler (échantillonnage de traces), et de propagation de contexte entre services. Ces concepts permettent à OpenTelemetry de standardiser la chaîne complète de l’observabilité, de la source à l’analyse.
Quel est le format d’OpenTelemetry ?
Le format standard d’OpenTelemetry pour l’exportation des données est le protocole OTLP (OpenTelemetry Protocol). Il permet de transmettre les traces, métriques et logs de manière unifiée, via HTTP ou gRPC, vers des backends compatibles.
Les données Otel sont généralement structurées en JSON ou Protobuf selon le contexte, et suivent un schéma formel permettant :
- La portabilité des données entre outils,
- Une interopérabilité forte,
- Une efficacité de transmission optimisée pour les environnements distribués.
Le choix du format OTLP permet à OpenTelemetry d’être facilement adopté dans des pipelines DevOps modernes, tout en assurant la compatibilité avec des plateformes comme Prometheus, Jaeger, Grafana, Centreon ou Elastic.
Qu’est-ce qu’un collecteur OpenTelemetry ?
Le collecteur OpenTelemetry (OpenTelemetry Collector) est un composant central de la stack Otel. Il permet de recevoir, transformer et exporter les données de télémétrie (traces, logs, métriques) vers des outils de monitoring ou d’observabilité.
Il peut fonctionner de manière locale (agent sur hôte) ou centralisée (gateway). Il prend en charge plusieurs protocoles (OTLP, Prometheus, Jaeger…) et facilite l’intégration avec des solutions comme Centreon.
Quelle est la différence entre traces, logs et métriques ?
- Traces : Représentent le parcours complet d’une requête dans une application distribuée. Elles permettent d’analyser les performances et les dépendances.
- Métriques : Données numériques collectées à intervalles réguliers (ex. : latence, taux d’erreurs, usage CPU). Utiles pour la supervision en temps réel.
- Logs : Messages textuels produits par les applications ou systèmes. Ils documentent les événements, erreurs ou étapes d’exécution.
Ces trois types de données sont complémentaires et doivent être corrélés pour une observabilité complète.
Qu’est-ce que le traçage distribué avec OpenTelemetry ?
Le traçage est une technique qui permet de suivre le parcours complet d’une requête à travers les différents services d’un système distribué. Avec OpenTelemetry, chaque appel est instrumenté et corrélé dans une trace unique, facilitant l’analyse des dépendances et des points de friction.
Le traçage distribué est particulièrement utile dans les environnements microservices ou cloud native, où les parcours sont fragmentés entre de nombreux composants.
OpenTelemetry est-il compatible avec Grafana ?
Oui, OpenTelemetry est nativement compatible avec Grafana. Les données Otel peuvent être visualisées dans Grafana via plusieurs backends compatibles :
- Prometheus pour les métriques,
- Jaeger ou Tempo pour les traces,
- Loki ou Elastic pour les logs.
Grafana permet de créer des dashboards unifiés à partir des données Otel, facilitant l’observation transversale des systèmes.
Quelle est la relation entre OpenTelemetry, OpenTracing et OpenCensus ?
OpenTelemetry est le successeur officiel de OpenTracing et OpenCensus.
Ces deux projets proposaient chacun une approche d’instrumentation :
- OpenTracing : centrée sur les traces distribuées,
- OpenCensus : orientée métriques et intégration cloud.
Pour éviter la fragmentation, la CNCF a fusionné les deux projets en 2019 pour créer OpenTelemetry, avec l’objectif d’offrir une seule norme cohérente couvrant l’ensemble des signaux de télémétrie.
Quels types d’indicateurs peut-on construire avec OpenTelemetry ?
OpenTelemetry permet de collecter des données techniques brutes (métriques, traces, logs), à partir desquelles il est possible de construire des indicateurs opérationnels ou métiers.
Ces indicateurs sont essentiels pour les équipes IT : ils offrent une lecture simplifiée et exploitable de la performance, de la disponibilité, de la latence ou du taux d’erreurs.
Par exemple, à partir de données OpenTelemetry, on peut calculer :
- Un taux de succès des appels API sur les 15 dernières minutes,
- Le temps moyen de réponse d’un service critique,
- Le pourcentage d’erreurs 5xx dans un parcours utilisateur,
- Ou encore la charge CPU moyenne d’un cluster applicatif.
Dans Centreon, ces indicateurs issus de la télémétrie sont corrélés aux éléments de supervision classique pour produire des dashboards décisionnels riches et contextualisés.
Quels sont les avantages d’OpenTelemetry pour les Entreprises IT ?
OpenTelemetry présente plusieurs avantages clés pour les entreprises :
- Standardisation de l’instrumentation,
- Interopérabilité avec tous les outils majeurs,
- Collecte unifiée des données de télémétrie (traces, logs, métriques),
- Réduction du MTTR par meilleure corrélation des signaux,
- Adaptabilité aux architectures cloud native, hybrides ou traditionnelles,
- Neutralité technologique, sans dépendance à un fournisseur unique.
Ces avantages en font un choix stratégique pour les entreprises souhaitant professionnaliser leur approche de l’observabilité.
Quelle est la différence entre OpenTelemetry et un outil de monitoring traditionnel ?
OpenTelemetry n’est pas un outil de monitoring à proprement parler. C’est une norme ouverte d’instrumentation et de collecte. Il ne stocke ni visualise directement les données, mais alimente les outils de supervision ou d’observabilité.
Un outil comme Centreon exploite les données Otel pour offrir :
- Une visualisation temps réel,
- Des alertes contextualisées,
- Une corrélation entre la télémétrie et les composants supervisés.
OpenTelemetry est donc complémentaire aux solutions de monitoring : il leur fournit un langage commun et des données enrichies, tout en assurant l’interopérabilité entre les couches d’observabilité.
Comment utiliser OpenTelemetry pour superviser l’infrastructure ?
OpenTelemetry permet de superviser l’infrastructure IT, en complément de la supervision classique, grâce à la collecte de :
- Métriques système (CPU, mémoire, I/O…),
- Logs système (ex : journald sous Linux),
- Traces réseau ou applicatives liées à des composants d’infrastructure.
Centreon propose une intégration native d’OpenTelemetry pour superviser les environnements Linux et Windows via ses agents (Centreon Monitoring Agent, Telegraf), et ainsi corréler les signaux issus de l’infrastructure avec les services métiers supervisés.
OpenTelemetry est-il compatible avec Microsoft Azure ?
Oui, OpenTelemetry est pleinement compatible avec Microsoft Azure. Il peut être utilisé pour :
- Instrumenter des applications déployées dans Azure App Services ou Functions,
- Collecter des métriques et logs via Azure Monitor ou Application Insights,
- Exporter les données via le protocole OTLP vers des backends tiers (Grafana, Centreon, Elastic…).
Microsoft propose même des SDKs Otel compatibles avec l’écosystème .NET et des extensions pour faciliter l’auto-instrumentation dans Azure. Cela permet de standardiser la collecte, y compris dans des environnements hybrides ou multi-cloud.
Que sont les exportateurs OpenTelemetry et à quoi servent-ils ?
Les exportateurs OpenTelemetry sont des composants essentiels du pipeline Otel. Ils servent à transmettre les données de télémétrie (traces, métriques, logs) collectées par OpenTelemetry vers des outils d’analyse, de monitoring ou d’observabilité.
Chaque exportateur définit un format et une destination spécifiques. Par exemple :
- L’exportateur OTLP envoie les données via le protocole natif d’OpenTelemetry,
- L’exportateur Prometheus transforme les métriques en exposition HTTP scrapeable,
- Les exportateurs Jaeger, Zipkin, Elastic permettent une compatibilité directe avec ces outils.
OpenTelemetry propose plusieurs exportateurs natifs et des extensions via des intégrations tierces, permettant d’envoyer les données vers des plateformes comme Centreon, Grafana, Datadog ou Azure Monitor.
Les exportateurs OpenTelemetry assurent ainsi une interopérabilité complète, une flexibilité d’intégration, et permettent de construire des pipelines de supervision sur mesure.
Comment OpenTelemetry s’intègre-t-il dans une organisation IT ?
OpenTelemetry peut être intégré de façon progressive et modulaire dans toute organisation IT. Il s’adapte aux processus DevOps existants, sans remettre en cause les outils en place.
En définissant des rôles clairs entre équipes (développeurs, SRE, supervision), et en centralisant les signaux dans un pipeline standardisé, il favorise une collaboration transverse et améliore la résilience globale du système d’information.
Quels types de problèmes OpenTelemetry permet-il d’identifier ?
OpenTelemetry aide à détecter des problèmes de performances, de latence, de surcharge, de bugs applicatifs ou de ruptures réseau.
Grâce à la corrélation entre traces, logs et métriques, les équipes peuvent isoler rapidement la cause racine d’un incident, réduire leur MTTR et améliorer l’expérience utilisateur final.
OpenTelemetry est-il un projet open source ?
Oui, OpenTelemetry est un projet open source maintenu par la Cloud Native Computing Foundation (CNCF). Il réunit des contributeurs issus de grands éditeurs (Microsoft, Google, Red Hat…) et de la communauté.
Sa licence ouverte garantit transparence, pérennité et absence de dépendance propriétaire — un atout majeur pour les organisations qui souhaitent garder le contrôle de leur observabilité.
En quoi OpenTelemetry améliore-t-il la visibilité complète du système IT ?
OpenTelemetry permet de collecter et de corréler des signaux de tous types (applicatifs, système, réseau), sur tous les environnements (cloud, on-prem, hybride).
En standardisant cette collecte, il offre une visibilité complète, transverse et contextualisée du système d’information, ce qui permet aux équipes de supervision de ne plus subir d’angles morts.
Comment instrumenter un bloc de code avec OpenTelemetry ?
Pour instrumenter un bloc de code avec OpenTelemetry, on utilise les API de trace ou de métriques du SDK correspondant au langage utilisé. Il suffit d’ouvrir un span ou d’enregistrer un compteur autour du bloc à observer (requête, fonction, transaction…).
Cela permet de mesurer précisément l’exécution, d’y associer des attributs métiers ou techniques, et de comprendre son impact global dans l’exécution de l’application.
Que signifie « collection of APIs » dans OpenTelemetry ?
Dans OpenTelemetry, la notion de collection of APIs désigne l’ensemble des interfaces de programmation (APIs) mises à disposition pour instrumenter les applications et collecter les signaux d’observabilité.
Cette collection d’APIs OpenTelemetry inclut :
- L’API de traces pour créer, gérer et propager des spans,
- L’API de métriques pour mesurer des indicateurs à intervalles réguliers,
- L’API de logs pour enregistrer des événements contextualisés.
Chaque API de cette collection d’APIs standardisées suit un schéma commun quel que soit le langage utilisé (Java, Python, .NET, etc.), facilitant ainsi l’instrumentation dans des environnements hétérogènes.
Grâce à cette collection of APIs OpenTelemetry, les développeurs peuvent uniformiser la télémétrie dans tout le système d’information, améliorer la portabilité du code, et garantir une compatibilité avec tous les backends d’observabilité compatibles OTLP.
OpenTelemetry peut-il enregistrer des logs en texte brut ?
Oui. Les logs collectés via OpenTelemetry peuvent être enregistrés en texte brut (plain text), JSON structuré ou tout autre format selon le backend cible.
Ils peuvent également être enrichis avec des métadonnées comme les identifiants de trace ou des balises personnalisées, ce qui améliore leur valeur d’analyse en contexte.
OpenTelemetry contribue-t-il à la fiabilité des sites web et applications ?
Absolument. En fournissant une visibilité en temps réel sur les comportements applicatifs et les performances système, OpenTelemetry permet aux équipes de prévenir les dégradations de service, de résoudre rapidement les incidents, et donc de renforcer la fiabilité globale des services numériques.
OpenTelemetry dépend-il d’un fournisseur particulier ?
Non, OpenTelemetry n’est pas lié à un fournisseur particulier. Il s’agit d’une norme ouverte développée sous l’égide de la CNCF (Cloud Native Computing Foundation), conçue pour être interopérable avec tous les environnements IT.
Que vous utilisiez AWS, Azure, GCP, un cloud privé ou une infrastructure on-premise, OpenTelemetry peut être déployé sans dépendance propriétaire. Il permet de collecter et d’exporter les données de télémétrie (traces, logs, métriques) vers n’importe quelle plateforme compatible, comme Centreon, Prometheus, Grafana ou Elastic.
Le fait qu’OpenTelemetry ne soit rattaché à aucun fournisseur particulier est un atout stratégique : cela garantit une flexibilité totale, évite le vendor lock-in, et permet aux organisations de construire leur propre pipeline d’observabilité selon leurs besoins.
Que signifie « IT to instrument » dans le contexte d’OpenTelemetry ?
« IT to instrument » désigne les éléments de votre SI que vous devez instrumenter avec OpenTelemetry pour obtenir des signaux pertinents :
- Services métiers critiques,
- Microservices applicatifs,
- Bases de données,
- Infrastructure système (Linux, Windows, conteneurs).
L’identification du périmètre IT à instrumenter est une étape essentielle pour structurer une stratégie d’observabilité efficace et prioriser les efforts.
Comment OpenTelemetry contribue-t-il à la fiabilité des sites web et applications ?
OpenTelemetry renforce la fiabilité des sites web et des applications en fournissant une visibilité temps réel sur leur comportement, leurs performances et leurs points de défaillance.
Grâce à la collecte structurée de traces, métriques et logs, les équipes IT peuvent détecter les anomalies, identifier la cause racine des erreurs, et intervenir rapidement pour éviter les interruptions de service.
En combinant OpenTelemetry avec une plateforme comme Centreon, il devient possible de superviser l’ensemble du parcours utilisateur, du front-end au back-end, et ainsi garantir une expérience continue, stable et fiable.
Qu’est-ce qu’une collection d’APIs dans OpenTelemetry ?
La collection d’APIs OpenTelemetry désigne l’ensemble des interfaces standardisées fournies par le projet pour permettre l’instrumentation du code et la génération de données de télémétrie.
OpenTelemetry propose :
- Une API de traçage pour créer et gérer des spans,
- Une API de métriques pour enregistrer des mesures chiffrées,
- Une API de logs pour émettre des événements textuels enrichis.
Chaque API est déclinée pour plusieurs langages (Java, Python, .NET, etc.) et conçue pour fonctionner indépendamment du backend de supervision. Cette collection d’APIs cohérente garantit une instrumentation homogène, portable et maintenable dans des environnements complexes.
OpenTelemetry permet-il l’enregistrement textuel des logs ?
Oui. OpenTelemetry prend en charge l’enregistrement textuel des logs produits par les applications ou les systèmes. Il peut capturer et transmettre des messages en texte brut (plain text), ou dans des formats structurés comme JSON, selon les besoins de l’organisation et le backend utilisé.
Cet enregistrement textuel permet de :
- Conserver des logs lisibles directement par les équipes,
- Faciliter l’indexation dans des outils comme Elastic,
- Associer les logs à des traces ou des métriques via des identifiants de corrélation.
Grâce à OpenTelemetry, l’enregistrement textuel devient une brique cohérente du pipeline de télémétrie, utile pour le diagnostic, l’analyse des événements critiques et la résolution rapide des incidents.
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