Une observabilité efficace combine traces, métriques et logs (les 3 piliers), enrichis par une visibilité eBPF côté kernel. OpenTelemetry (OTel, CNCF graduated 2024) standardise la collecte et le transport des signaux, quel que soit l'outil d'analyse en aval (Prometheus, Grafana, Jaeger, Tempo, DataDog, etc.). eBPF (extended Berkeley Packet Filter) apporte une instrumentation non intrusive au niveau kernel Linux.
📊 Pourquoi OpenTelemetry + eBPF ?
- • OTel: standard vendor-neutral, SDK multi-langages, auto-instrumentation frameworks
- • eBPF: observabilité kernel sans overhead (< 1%), sécurité runtime, network insights
- • Combinaison: sémantique applicative (OTel) + faits bas-niveau (eBPF) pour diagnostic complet
- • Adoption: 70% des nouvelles apps cloud-native utilisent OTel (CNCF survey 2024)
1. Instrumentation avec OpenTelemetry
SDK et auto-instrumentation
- Initialisation SDK: configuration exporter OTLP (gRPC/HTTP), sampling, resource attributes
- Auto-instrumentation: bibliothèques HTTP (express, flask, ASP.NET), DB (pg, mongo), messaging (Kafka, RabbitMQ)
- Spans custom: instrumentation métier (functions business-critical), attributs enrichis
- Propagation contexte: W3C Trace Context (traceparent header) pour distributed tracing cross-service
🏷️ Resource attributes et semantic conventions
Métadonnées attachées à chaque signal pour filtrage/agrégation:
- • service.name, service.version, service.namespace
- • deployment.environment (prod, staging, dev)
- • cloud.provider, cloud.region, cloud.account_id
- • k8s.namespace, k8s.pod.name, k8s.deployment.name
- • Attributs custom: team, cost_center, product_line
Métriques et logs
- Métriques RED/USE: Rate (trafic), Errors (taux erreur), Duration (latence); Utilization, Saturation, Errors
- Logs structurés: JSON, corrélation trace_id/span_id, niveaux (ERROR, WARN, INFO), sampling intelligent
- Exemplars: lien métriques → traces pour investigation rapide
2. Visibilité eBPF
🔍 Qu'apporte eBPF ?
- Capture non intrusive: pas de modification code; overhead < 1–2%
- Visibilité kernel: syscalls, network packets, I/O disque, scheduler
- Sécurité runtime: détection processus suspects, connexions anormales, modifications fichiers critiques
- Network observability: latence TCP, retransmissions, MTU, golden signals réseau
Outils eBPF principaux
Observability
- • Cilium Hubble: network flows, service map
- • Pixie (New Relic): auto-telemetry K8s
- • Parca: profiling continu CPU
Security
- • Tetragon (Cilium): runtime enforcement
- • Falco: détection intrusions, policies
- • Tracee: forensics, audit trail
3. Pipeline d'observabilité
Collector OTel
Agent/daemonset qui reçoit, traite et exporte les signaux OTel.
- Receivers: OTLP (gRPC/HTTP), Prometheus, Jaeger, logs
- Processors: batch (réduction requêtes), tail-sampling (garder traces erreur/lentes), attributs enrichis
- Exporters: Prometheus, Tempo, Jaeger, Elasticsearch, DataDog, cloud natifs
🎯 Stratégies de sampling
- Head sampling: décision initiale (ex: 10% aléatoire); simple mais peut rater erreurs rares
- Tail sampling: décision après span complet; garder erreurs, latences > p95, critères métier
- Sampling adaptatif: taux ajusté dynamiquement selon volume/budget
4. SLO et exploitation
Service Level Objectives
- SLI (indicators): disponibilité, latence p95/p99, taux erreur
- SLO (objectives): ex: disponibilité ≥ 99.9%, p95 latence < 200ms
- Error budget: marge d'erreur tolérée; si épuisé → freeze features, focus fiabilité
- Burn rate alerts: détection rapide consommation anormale du budget (fenêtres 1h/6h)
🔧 Runbooks et post-mortems
- Runbooks automatisés (liens Grafana → PagerDuty → procédures), playbooks incidents
- Post-mortems blameless: chronologie, root cause, actions correctives, suivi
- Boucle d'amélioration: insights → backlog → déploiements → monitoring
Checklist observabilité production
- Propagation contexte activée (W3C Trace Context); resource attributes cohérents et exhaustifs
- Auto-instrumentation frameworks + spans métier custom pour business flows
- Collector OTel déployé (daemonset K8s), sampling configuré, exporters vers backends
- Dashboards RED/USE par service; traces corrélées aux logs et métriques
- SLI/SLO définis, error budgets calculés, alertes burn rate actives
- eBPF déployé sur environnements critiques (Cilium Hubble, Pixie, Falco); sécurité et overhead contrôlés
🔭 Déployez une observabilité complète avec ModalB
Nos experts SRE conçoivent et opèrent votre stack d'observabilité: OpenTelemetry, eBPF, dashboards SLO, alerting intelligent. De l'instrumentation au diagnostic, visibilité totale pour des systèmes fiables.