Formation OpenTelemetry | Observabilité avec OpenTelemetry

• Comprendre les concepts fondamentaux de l’observabilité : logs, métriques et traces.
• Découvrir les principes et l’architecture d’OpenTelemetry.
• Configurer et utiliser OpenTelemetry pour collecter des données.
• Comprendre comment exporter les données OpenTelemetry vers différents
  backends d’observabilité.
• Construire un stack de monitoring à l’aide de Grafana LGMT comme
  exemple.
• Appliquer la supervision d’applications via des exercices pratiques.

• Ingénieurs DevOps et SRE (Site Reliability Engineers).
• Développeurs ayant des besoins de supervision applicative.
• Architectes système et solution.
• Administrateurs système responsables de la supervision et du monitoring.

• Connaissances de base en administration système et réseau.
• Expérience préalable avec des applications distribuées ou des architectures
  basées sur les microservices.
• Connaissances de base d’au moins un langage de programmation (ex :
  Python, Java, ou Node.js).

Cette formation OpenTelemetry | Observabilité avec OpenTelemetry est conçue pour permettre aux participants de maîtriser OpenTelemetry et son rôle essentiel dans la collecte et l’exportation des données d’observabilité. Une introduction approfondie à la théorie et aux concepts d’observabilité sera dispensée, incluant les logs, métriques et traces, pour fournir une base solide.

Lors de la formation OpenTelemetry | Observabilité avec OpenTelemetry, les participants apprendront à configurer et utiliser OpenTelemetry pour superviser des applications modernes, avec une brève intégration de la stack Grafana LGMT pour illustrer la visualisation des données.

Concepts fondamentaux de l’observabilité et Introduction à OpenTelemetry

Module 1 : Introduction à l’observabilité

• Introduction générale
  • Définition de l’observabilité.
  • Pourquoi les systèmes modernes nécessitent l’observabilité (ex : microservices, cloud).
  • Différences entre monitoring et observabilité.
  • Les trois piliers : logs, métriques, traces.

• Les piliers de l’observabilité
  • Logs : nature, utilité, formats courants (JSON, texte).
  • Métriques : définition, mesures de performances, agrégation.
  • Traces distribuées : suivi d’une requête de bout en bout.
• Atelier pratique n°1 : Exploration des logs, métriques et traces dans
  une application de base.
  • Application d’exemple avec problèmes simulés pour comprendre les données
    d’observabilité.

Module 2 : Introduction à OpenTelemetry

• Présentation générale d’OpenTelemetry
  • Qu’est-ce qu’OpenTelemetry et pourquoi l’utiliser ?
  • Historique : fusion de OpenTracing et OpenCensus.
  • Cas d’utilisation typiques.
• Composants clés d’OpenTelemetry
  • SDK et API d’instrumentation.
  • Collecteurs : collecte et exportation des données.
  • Exportateurs vers des backends externes
• OpenTelemetry dans les langages courants
  • Java, Python, Node.js : exemples d’instrumentation automatique.
    Atelier pratique n°2 : Installation et configuration de base
    d’OpenTelemetry
  • Installation de l’OpenTelemetry Collector.
  • Instrumentation automatique d’une application simple en Python.

Pratique avec OpenTelemetry et le stack Grafana LGMT comme exemple de backend

Module 3 : Comprendre le stack Grafana LGMT comme exemple de backend d’observabilité

• Présentation des composants LGMT
  • Grafana : visualisation des données.
  • Loki : gestion centralisée des logs.
  • Mimir : stockage des métriques haute performance.
  • Tempo : gestion des traces distribuées.
• Architecture d’intégration avec OpenTelemetry
  • Vue d’ensemble de la collecte et de l’exportation des données.
  • Pipeline de données entre Op

Module 4 : Exportation des données OpenTelemetry vers différents backends

• Collecte des données de télémétrie avec OpenTelemetry
  • Configurer l’exportation des logs vers Loki (exemple).
  • Configurer les métriques vers Mimir (exemple).
  • Configurer les traces vers Tempo (exemple).
• Autres options de backend d’observabilité
  • Prometheus, Elasticsearch, Jaeger : alternatives possibles.
  • Configuration des exportateurs adaptés.
• Atelier pratique n°4 : Exportation des données vers plusieurs backends
  • Exportation des logs vers Loki.
  • Exportation des métriques vers Prometheus.
  • Exportation des traces vers Tempo.

Module 5 : Bonnes pratiques et ressources complémentaires

• Bonnes pratiques d’observabilité avec OpenTelemetry (Half Page
• Slide)
  • Ne pas collecter trop de données (impact sur les performances).
  • Standardisation des formats de logs et de traces.
  • Optimisation des pipelines de collecte.
• Ressources et documentation officielle (Half Page Slide)
  • Documentation OpenTelemetry.
  • Tutoriels Grafana LGMT.
  • Documentation des autres backends (Prometheus, Jaeger, Elasticsearch).

Un équilibre pédagogique alliant 50 % théorie et 50 % pratique.

Un questionnaire de positionnement est mis en place en amont de la formation.

L’émargement est réalisé de manière dématérialisée, via une signature numérique.

À l’issue de la formation, chaque participant reçoit l’ensemble des supports pédagogiques, incluant des vidéos et des ressources complémentaires pour approfondir les acquis.

Formation à distance :
Les sessions se déroulent en classe virtuelle via Microsoft Teams. Elles nécessitent un ordinateur équipé d’une caméra, d’un micro, de haut-parleurs ainsi qu’une connexion internet haut débit.

Le lien de connexion est transmis quelques jours avant le début de la formation.

Formation dans nos locaux et assistance disponible : 

Pour toute complication survenant avant, pendant ou après la formation, notre assistance est disponible à partir de 8h30 au +33 (0)6 47 45 07 82 .

Si vous ne parvenez pas à nous joindre par téléphone, merci de nous écrire à formation@neosoft.fr  en spécifiant en quelques mots la difficulté que vous avez rencontrée. Nous vous répondrons dans les plus brefs délais. 

En amont de la formation, un questionnaire de positionnement est adressé aux participants afin d’identifier précisément leurs besoins, leurs attentes et leur niveau de connaissances.

Le formateur évalue la progression pédagogique des participants tout au long de la formation, à travers des quiz, des mises en situation ou des travaux pratiques.

À l’issue de la formation, les participants sont invités à évaluer leur niveau de satisfaction concernant la formation suivie.

Néosoft Training s’appuie sur un processus qualité visant à analyser les éventuels dysfonctionnements remontés par les participants. Cette démarche permet de mettre en œuvre des actions correctives adaptées, tant sur le contenu pédagogique que sur les conditions de déroulement de la formation.