What is telemetry data?

Les données télémétriques fournissent des informations exploitables sur les performances de vos systèmes. Elles sont essentielles à la résolution proactive des problèmes et à la prise de décisions informées. Toutefois, dans cette optique, vous ne pouvez pas vous reposer uniquement sur des données brutes : vous devez avoir accès en temps réel à des informations exploitables. Voilà ce que les données télémétriques vous apportent.

La télémétrie désigne le processus de collecte, de transmission et d'analyse des données provenant de sources distantes, comme les serveurs, les applications et les périphériques de monitoring. Ce processus peut comprendre les étapes suivantes.

1. Collecte de données : les capteurs, les logiciels et d'autres outils de monitoring rassemblent des données, comme le comportement des utilisateurs, les indicateurs de performance et les conditions ambiantes.
2. Transmission de données : les informations recueillies sont envoyées à un système central.
3. Analyse et monitoring : une fois les données reçues, elles sont ensuite traitées, analysées et affichées afin de fournir des informations exploitables sur l'état, les performances et le comportement des systèmes monitorés.

Pour atteindre cet objectif, vous devez disposer des données télémétriques adéquates. Il s'agit de toutes les données brutes, comme les logs, les indicateurs, les événements et toute autre trace que les systèmes, les applications ou les appareils ont générées. Sans ces données brutes, l'analyse et le monitoring ne seront pas aussi utiles ou précis.

Logs

Les logs sont des listes d'enregistrements textuels qui consignent les événements discrets survenant dans un système ou une application. Les enregistrements sont tous dotés d'un horodatage et fournissent des informations détaillées à des fins de débogage et d'analyse. Ils sont essentiels au débogage, à la résolution de problèmes, à la rédaction de rapports de conformité, à la compréhension des comportements des utilisateurs et à différents types d'audit.

Il existe plusieurs types de logs, notamment d'applications, de systèmes, de réseaux et d'accès. Tous constituent de précieuses données télémétriques qui peuvent être utilisées pour dessiner une image précise des événements, du moment de leur apparition et des personnes (ou éléments) impliqués.

Traces

Une trace est comme un fil d'Ariane laissé par une requête lorsqu'elle passe dans un système. Elle consiste en un enregistrement du chemin d'une requête qui indique le flux et l'horaire précis au sein de plusieurs services. Il s'agit notamment de traces d'applications distribuées et de traces de requêtes de bout en bout dans les architectures de microservices.

En tant que données télémétriques, ces traces fournissent de précieuses informations qui facilitent l'optimisation des performances, la compréhension des dépendances des systèmes, l'analyse des causes premières et l'identification des goulets d'étranglement.

Indicateurs

Les indicateurs sont les mesures numériques d'un système, d'un logiciel ou d'une application qui ont été capturées au moment de l'exécution. Ils facilitent l'analyse quantitative des performances au fil du temps et comprennent différents éléments, comme l'utilisation du processeur, le nombre de requêtes, le taux d'erreurs, le temps de réponse et la consommation de la mémoire.

Dans le domaine de la télémétrie, ces indicateurs jouent un rôle important dans la génération d'une visibilité de l'état, des performances et du comportement des systèmes, entre autres. Cette visibilité peut fournir des informations exploitables pour un ensemble d'outils, depuis le monitoring des performances et la détection des anomalies jusqu'à la planification des capacités et au monitoring de la conformité des accords de niveau de service.

Événements

Les événements sont des enregistrements d'importantes occurrences ou de changements de comportement majeurs au sein de votre système. Ils capturent d'importants moments ou changements influant sur le système ou l'entreprise. Ils diffèrent des logs en incluant souvent des informations supplémentaires sur le contexte. Ces événements comprendront des éléments, comme les actions des utilisateurs (connexions et achats, par exemple), les évolutions de l'état des systèmes et les événements spécifiques survenant au sein de l'entreprise.

À cause des données contractuelles supplémentaires, les événements sont essentiels à l'informatique décisionnelle, au monitoring de l'état des systèmes, aux audits de conformité et au déclenchement des automatisations. Ils sont également parfaits pour l'analyse des comportements des utilisateurs, car vous pouvez voir exactement ce qu'ils ont fait et quand.

1^re étape : définition de vos objectifs

La première étape de configuration de vos données télémétriques consiste à déterminer exactement les résultats que vous souhaitez obtenir. Vous devez identifier les objectifs spécifiques de la collecte de vos données télémétriques, comme l'amélioration des performances des systèmes, le renforcement de l'utilisation de vos utilisateurs, voire l'identification des menaces de sécurité. Pour y arriver, une méthode efficace est l'alignement de vos objectifs télémétriques avec les objectifs existants de votre entreprise.

Ensuite, vous devez définir les indicateurs clés de performance et les indicateurs dont vous avez besoin pour effectuer un suivi. Par exemple, si votre objectif est d'optimiser les performances de vos systèmes, vous souhaiterez peut-être suivre des éléments, comme les temps de réponse, les taux d'erreur et l'utilisation des ressources. La confidentialité et la conformité sont d'autres éléments importants à prendre en compte lors de la définition de vos objectifs télémétriques. Vous devriez consulter les réglementations pertinentes (comme la loi CCPA et le RGPD) et définir les lignes directrices pour la collecte des données qui respecteront ces réglementations et respecteront la confidentialité des données des utilisateurs.

2^e étape : configuration de vos outils

La prochaine étape consiste à sélectionner et à configurer les outils appropriés correspondant à vos objectifs. Vous devriez choisir les outils de collecte télémétrique qui vous aideront à atteindre cet objectif et qui s'intègrent facilement à votre suite technologique existante. Il peut s'agir d'éléments, comme des outils de monitoring des performances applicatives (APM), des agrégateurs de logs ou des SDK personnalisés.

Vous devez mettre en œuvre des outils de collecte en intégrant des frameworks de logging ou des agents de monitoring à vos applications. OpenTelemetry pourrait constituer une bonne alternative compatible avec tous les fournisseurs à cette fin. Vous devrez probablement ajouter des outils de code ou configurer des systèmes existants afin de recevoir les données dont vous avez besoin.

Afin de configurer vos paramètres de collecte, vous devrez définir les spécificités de la collecte des données, notamment les taux d'échantillonnage, les types d'événements à capturer et le niveau de détails pour vos logs. Ensuite, vous devez configurer le filtrage des données afin d'exclure les informations sensibles et de les anonymiser en vue de vous conformer aux réglementations relatives à la confidentialité.

3^e étape : envoi de vos données

Ensuite, vous devrez envoyer vos données télémétriques. Pour commencer, vous devez mettre en œuvre des protocoles de transmission afin d'envoyer vos informations. Il peut s'agir de HTTPS (ou de HTTP) pour les applications web, de MQTT pour les appareils IoT, voire des protocoles spécialisés, comme OpenTelemetry (OTLP). Cela consiste notamment à garantir la sécurisation des envois par l'intermédiaire d'outils d'authentification et de cryptage.

Pour gérer les interruptions de réseau et assurer la fiabilité, vous devriez configurer la mémoire tampon locale des données et réessayez la logique. En outre, vous devrez équilibrer le volume et la fréquence de vos transmissions de données afin de réduire les conséquences éventuelles en matière de bande passante du réseau et de performances des applications.

4^e étape : stockage de vos données

Ensuite, vous devez choisir la solution de stockage la plus appropriée afin de recevoir vos données télémétriques. Vous devez configurer plusieurs stockages pour différents types de données. Une alternative plus simple est d'adopter une approche du stockage distribuée utilisant Elasticsearch, ainsi que sa recherche inter clusters et sa réplication afin de créer un maillage de données.

Puis, vous devez mettre en œuvre des politiques de conservation en définissant la durée du stockage des différents types de données. Pour déterminer ce paramètre, tenez compte des exigences d'analyse et de réglementation qui s'appliquent à ces informations. Souvent, les décisions relatives au stockage de vos données télémétriques nécessitent d'équilibrer le besoin en performances d'analyse avec le coût du stockage connexe.

Vous devez également tenir compte des partitions et de l'indexation en optimisant votre stockage pour améliorer les performances des requêtes à l'aide d'éléments, comme l'indexation et les partitions temporelles. Vous devez aussi mettre en place une sauvegarde et la reprise d'activité après sinistre afin de vous protéger des pertes de données et de vous assurer que vous avez un accès continu aux données télémétriques.

5^e étape : analyse de vos données télémétriques

Enfin, vous devez être en mesure d'analyser et de visualiser vos données télémétriques. Pour ce faire, il faut notamment développer des tableaux de bord et des visualisations afin de représenter les principaux indicateurs et tendances. En outre, vous devez mettre en œuvre des systèmes d'alerting afin de recevoir des notifications quand les indicateurs dépassent les seuils prédéfinis ou quand des anomalies sont détectées.

Pour tirer pleinement parti de vos données télémétriques, configurez une analyse avancée, notamment statistique, et le Machine Learning afin de mieux identifier les schémas et de prédire les futures tendances. Cela fonctionne particulièrement bien quand vous associez des informations exploitables provenant de différents types de données afin d'obtenir une vue complète de l'activité des systèmes et du comportement des utilisateurs.

Voici une liste des principaux avantages dont vous pouvez bénéficier quand vous développez des processus télémétriques efficaces à l'aide de vos données.

• Visibilité en temps réel : en suivant et en analysant les logs et les indicateurs essentiels, vous obtenez des informations exploitables instantanées sur ce qui se passe bien et les domaines où il faut apporter des améliorations.
• Détection et résolution proactives des problèmes : vos données télémétriques facilitent l'identification des anomalies et des schémas qui pourraient indiquer la présence de problèmes éventuels, avant que la situation ne s'aggrave.
• Amélioration de l'efficacité opérationnelle : vous pouvez rationaliser vos workflows et augmenter la productivité en mettant en œuvre une collecte des données et un monitoring automatisés.
• Résolution des problèmes accélérée : grâce à vos données télémétriques détaillées, vous pouvez identifier rapidement la cause première d'un problème, ce qui réduit le temps moyen de résolution.
• Amélioration de la prise de décision : en ayant à votre disposition l'ensemble des données dont vous avez besoin, vous pouvez prendre des décisions en vous fondant sur les informations et faire des choix stratégiques informés quant à l'attribution des ressources, au développement de produits et aux améliorations de l'expérience des utilisateurs.

Il est essentiel d'utiliser une plateforme unifiée afin de bénéficier de tous les avantages fournis par vos données télémétriques et de consolider ces dernières. Ainsi, vous pouvez rassembler les informations provenant de différentes sources et diminuer la saisie manuelle.

Cette consolidation vous permet de bénéficier des avantages ci-dessus, mais aussi améliore la scalabilité et la rentabilité, tout en garantissant la cohérence tout au long du traitement de vos données. Voilà pourquoi les normes ouvertes, comme OpenTelementry Semantic Conventions (Otel SemConv), sont aussi importantes. Elles garantissent l'interopérabilité entre vos différents outils et plateformes.

À l'instar de toute technologie, l'utilisation des données télémétriques s'accompagne d'avantages et de défis. Pour relever ces derniers, il convient de les comprendre et de définir des étapes afin d'arriver à cette fin.

• Sécurité et confidentialité des données : la sécurité et la confidentialité des données de vos utilisateurs et de votre clientèle sont fondamentales. Il s'agit d'une bonne pratique qui peut avoir d'importantes répercussions sur le plan réglementaire et pour la réputation de l'entreprise. Afin de relever ces défis, vous devez mettre en œuvre de solides mesures de sécurité, comme le cryptage, le contrôle des accès et un logging exhaustif. En outre, vous devez protéger les informations sensibles et assurer un contrôle strict des accès à vos données.
• Intégration des logiciels existants : vous devez inclure la prise en charge d'un éventail de sources et de formats de données en appliquant une ingestion flexible des informations. Pour ce faire, vous devez intégrer des données télémétriques provenant de systèmes modernes et existants au sein d'une plateforme unifiée.
• Stockage rentable : à l'aide d'options de niveaux de stockage et de politiques de gestion du cycle de vie, vous pouvez optimiser vos frais de stockage tout en garantissant l'accessibilité des données. Une architecture hot‑warm‑cold peut également vous aider à équilibrer performance et rentabilité.
• Prise en charge des normes ouvertes : afin de garantir l'interopérabilité, utilisez des normes ouvertes, comme OpenTelemetry, le plus tôt possible. Ainsi, votre infrastructure télémétrique est parée pour le futur. En outre, vous pouvez facilement l'intégrer aux autres outils et plateformes.

Précédemment dans ce guide, nous avons évoqué OpenTelemetry, le framework d'observabilité open source qui unifie la collecte des informations et normalise les formats de données télémétriques. En outre, vous bénéficiez d'une approche de la télémétrie qui est compatible avec tous les fournisseurs, évite toute dépendance et est très scalable pour gérer d'importants volumes de données.

Cela correspond de très près à nos engagements envers les normes ouvertes au sein d'Elastic. C'est la raison pour laquelle nous avons contribué à notre spécification open source Elastic Common Schema (ECS) pour OpenTelemetry.

En outre, nous intégrons une ingestion fluide des données formatées pour OpenTelemetry dans Elasticsearch dans le cadre de notre fonction d'observabilité plus large. Ainsi, vous pouvez utiliser les fonctionnalités avancées d'analyse et de recherche d'Elasticsearch avec les données d'OpenTelemetry. Votre plateforme d'observabilité est parée pour le futur.

Cette association d'Elastic et d'OpenTelemetry relève de nombreux défis de taille qui se trouveront probablement sur votre chemin :

• consolidation des sources de données hétérogènes ;
• garantie de la sécurité et de la confidentialité des données ;
• gestion de l'intégration des logiciels existants ;
• optimisation des coûts de stockage ;
• gestion des divers types de données ;
• prise en charge des normes ouvertes à des fins d'interopérabilité.

• Guide sur OpenTelemetry
• APM et OpenTelemetry : la clé pour faire ressortir des informations de vos logs
• Intégration d'OpenTelemetry
• Éléments de base des données pour une solution d'observabilité