OpenTelemetry (auch bekannt als OTel) ist eine Sammlung von Tools, APIs und SDKs, die zum Instrumentieren, Generieren, Sammeln und Exportieren von Telemetriedaten (Metriken, Protokolle und Traces) zur Analyse verwendet werden. Die Cloud Native Computing Foundation (CNCF) verwaltet diese Open-Source-Observability-Plattform, deren Ziel es ist, alle notwendigen Komponenten bereitzustellen, um Ihre Dienste herstellerneutral zu beobachten.

OpenTelemetry ermöglicht Entwicklern den Aufbau standardisierter und interoperabler Pipelines zur Erfassung von Telemetriedaten in einer Vielzahl von Branchen. Es erleichtert Entwicklern die Instrumentierung ihrer Software mit Telemetriedaten, unabhängig davon, ob sie an einem kleinen, internen Projekt oder einem großen verteilten System arbeiten.

Beobachtbarkeit wird in vielen Bereichen zu einem wichtigen Schwerpunkt der Softwareentwicklung, insbesondere aber in der Internet-of-Things-Branche (IoT). IoT-Bereitstellungen sind hyperverteilt und umfassen bis zu Millionen verbundener Geräte.

Da IoT-Geräte über begrenzte Rechenkapazitäten verfügen, ist es möglicherweise nicht möglich, sie mit herkömmlichen Tools zu überwachen. Hier kommt OpenTelemetry ins Spiel und bietet flexible Möglichkeiten, Telemetriedaten von IoT-Geräten zu sammeln und selbst für die komplexesten IoT-Umgebungen Beobachtbarkeit zu erreichen.

Wir stellen die Grundlagen von OpenTelemetry vor und erklären dann, wie es bei der Überwachung und Verwaltung der IoT-Kommunikation helfen kann, insbesondere mithilfe von MQTT-Protokoll.

3 Kernkonzepte von OpenTelemetry

#1: Metriken

Metriken in OpenTelemetry sind numerische Darstellungen von Daten, die über Zeitintervalle gemessen wurden. Dies können Messungen von Systemeigenschaften wie CPU-Auslastung und Speicherverbrauch oder benutzerdefinierte Geschäftsmetriken wie die Anzahl der Artikel in einem Warenkorb sein.

Mithilfe von Metriken können Entwickler den Zustand ihrer Anwendungen überwachen und fundierte Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung, Leistungsoptimierung und viele andere Aspekte der Anwendungsentwicklung und -wartung treffen.

#2: Protokolle

In OpenTelemetry sind Protokolle zeitgestempelte Aufzeichnungen diskreter Ereignisse. Bei diesen Ereignissen kann es sich um einen Fehler oder eine Ausnahme in Ihrem Code, ein Systemereignis oder eine Benutzeroperation handeln.

Protokolle sind für das Verständnis des Verhaltens einer Anwendung und für Debugging-Zwecke von entscheidender Bedeutung. Sie bieten eine detaillierte Ansicht der Ereignisse, die innerhalb einer Anwendung auftreten, und erleichtern so die Identifizierung und Behebung von Problemen.

#3: Nachverfolgung

Eines der Kernkonzepte von OpenTelemetry ist die Rückverfolgung. Ein Trace wird in OpenTelemetry als Darstellung einer Reihe kausal zusammenhängender Ereignisse in einem System definiert.

Diese Ereignisse können alles Mögliche sein, vom Anfang und Ende einer Anfrage über eine Datenbankabfrage bis hin zu einem Aufruf an einen externen Dienst. Die Ablaufverfolgung hilft Entwicklern, die Abfolge von Ereignissen zu verstehen, die zu einem bestimmten Ergebnis geführt haben, und erleichtert so das Debuggen und Optimieren ihrer Anwendungen.

Komponenten von OpenTelemetry

Lassen Sie uns die Komponenten von OpenTelemetry aufschlüsseln. Das folgende Diagramm veranschaulicht, wie sie zusammenarbeiten.

OpenTelemetry-Kollektor

Der OpenTelemetry Collector fungiert als herstellerunabhängige Brücke zwischen Ihren Anwendungen und den Backends, die die Daten verarbeiten. Der Collector kann Telemetriedaten aufnehmen, verarbeiten und exportieren.

Es fungiert als Vermittler und ermöglicht es Ihnen, die Anzahl der Kontaktpunkte zu reduzieren, die Ihre Anwendungen mit Ihrem Telemetrie-Backend herstellen müssen. Außerdem werden Ihre Daten standardisiert, sodass sie von verschiedenen Telemetrie-Backends gelesen werden können.

Sprach-SDKs

OpenTelemetry bietet Sprach-SDKs in mehreren Sprachen wie unter anderem Java, Python und Go. Die SDKs sind für Entwickler erforderlich, um ihren Code für die Erfassung von Telemetriedaten zu instrumentieren.

Sie stellen APIs für die manuelle Instrumentierung bereit und umfassen auch automatische Instrumentierungsbibliotheken. Die SDKs verwalten auch die Batch- und Wiederholungslogik, sodass Entwickler leichter eine zuverlässige Datenbereitstellung gewährleisten können.

Agenten und Instrumentierung

Agenten sind die Komponenten, die Sie in Ihre Dienste installieren, um Telemetriedaten zu generieren. Sie instrumentieren Ihren Code automatisch und fügen die Erfassung von Trace- und Metrikdaten mit minimalen Codeänderungen hinzu.

Instrumentierung ist der Code, der in Ihre Anwendungen eingefügt wird, um die Daten zu sammeln. Es kann manuell erfolgen, wenn Entwickler es zu ihrem Code hinzufügen, oder automatisch, indem es von den Agenten bereitgestellt wird.

Exporteure

Exporter sind die Komponenten, die die Telemetriedaten von Ihren Diensten an die Backends übertragen. Sie wandeln die Daten in ein Format um, das Ihr Backend verstehen kann. OpenTelemetry bietet mehrere Exporter für gängige Backends wie Jaeger und Prometheus, Sie können aber auch eigene benutzerdefinierte Exporter schreiben.

Vorteile von OpenTelemetry für IoT-Bereitstellungen

OpenTelemetry wird zunehmend zur Unterstützung der Observability in IoT-Umgebungen eingesetzt. Hier sind mehrere Möglichkeiten, wie diese vielseitige Plattform Unternehmen, die umfangreiche IoT-Implementierungen verwalten, von Nutzen sein kann:

• Verbesserte Beobachtbarkeit: Durch die Integration von Internet-of-Things-Systemen (IoT) mit OpenTelemetry können Sie Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich angeschlossener Geräte, sammeln, um einen ganzheitlichen Überblick über die Funktionalität des Systems zu erhalten. Diese umfassende Sicht ist von unschätzbarem Wert bei der Identifizierung von Engpässen, potenziellen Ausfällen und Optimierungspotenzialen.
• Verbesserte Fehlerbehebung: OpenTelemetry hilft auch bei der Fehlerbehebung, indem es detaillierte Einblicke in den Systembetrieb bietet. Wenn Probleme auftreten, kann es schwierig sein, die Grundursache zu identifizieren, insbesondere in verteilten Systemen. Die Trace- und Protokolldaten von OpenTelemetry können jedoch dabei helfen, den Fehlerort zu lokalisieren und die Systemverfügbarkeit aufrechtzuerhalten.
• Leistungsüberwachung: Die Leistungsüberwachung ist ein weiterer wesentlicher Vorteil der Verwendung von OpenTelemetry. Damit können Entwickler die Leistung ihrer Anwendungen in Echtzeit verfolgen und so sicherstellen, dass sie die gewünschten Leistungsstandards erfüllen. Bei Leistungseinbußen können Entwickler mithilfe der detaillierten Metriken von OpenTelemetry die Ursache ermitteln und notwendige Optimierungen umsetzen.
• Sicherheitseinblicke: OpenTelemetry liefert wertvolle Sicherheitseinblicke, wenn es zur Verfolgung sicherheitsrelevanter Ereignisse wie Anmeldeversuche verwendet wird. Sichtbarkeit gewinnen Sicherheitskennzahlen Ihre Analyse kann dazu beitragen, Sicherheitsverstöße oder Schwachstellen zu erkennen, darauf zu reagieren und IoT-Systeme zu sichern.
• Erleichtern Sie die verteilte Ablaufverfolgung: OpenTelemetry erleichtert die verteilte Ablaufverfolgung, eine entscheidende Funktion in der Microservices-Architektur. Die verteilte Ablaufverfolgung hilft Entwicklern, den Weg einer Anfrage auf ihrem Weg durch verschiedene Microservices zu verstehen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Diagnose von Problemen und die Optimierung der Serviceinteraktion in IoT-Umgebungen.

Verwendung von OpenTelemetry mit MQTT

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) ist ein beliebtes, leichtgewichtiges Messaging-Protokoll, das in IoT-Bereitstellungen weit verbreitet ist. Die Stärke von MQTT liegt in seiner Einfachheit und Effizienz, wodurch es sich gut für Szenarien eignet, in denen die Netzwerkbandbreite knapp ist.

In Verbindung mit OpenTelemetry erhält MQTT die Leistungsfähigkeit eines umfassenden Observability-Frameworks. So ergänzt OpenTelemetry MQTT:

• Datenanreicherung: OpenTelemetry kann die über MQTT übertragenen Datenpakete mit zusätzlichen Metadaten anreichern. Dazu können Informationen wie Gerätekennungen, Standort-Tags und mehr gehören. Diese angereicherten Daten bieten eine kontextualisiertere Sicht auf den Betrieb und erleichtern so die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse.
• Zentralisierte Datenerfassung: OpenTelemetry kann Daten von mehreren MQTT-Brokern sammeln und in einem zentralen Datenspeicher zusammenfassen. Dies ist besonders nützlich für groß angelegte IoT-Implementierungen, bei denen mehrere Broker Nachrichten an zahlreiche Geräte verteilen.
• Echtzeitüberwachung: Mithilfe von OpenTelemetry können Organisationen die Echtzeitüberwachung von MQTT-Nachrichten ermöglichen. Diese Funktion hilft bei der Identifizierung von Verzögerungen oder Engpässen bei der Nachrichtenzustellung, was für geschäftskritische IoT-Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist, bei denen Latenz erhebliche Auswirkungen haben kann.
• Flexibilität beim Datenexport: Mit den verschiedenen Exportprogrammen von OpenTelemetry können Sie Ihre Telemetriedaten zur weiteren Analyse an verschiedene Daten-Backends übertragen. Sie können beispielsweise Daten von MQTT in cloudbasierte Lösungen wie Azure Monitor oder ein lokales Setup wie Grafana exportieren.
• Analysen und Erkenntnisse: Durch die Kombination der einfachen Datenübertragungsfunktionen von MQTT mit den robusten Analysen von OpenTelemetry können Unternehmen tief in ihre Daten eintauchen. Durch diese Kopplung ist es möglich, die Geräteleistung zu optimieren, eine vorausschauende Wartung durchzuführen und sogar Markttrends anhand des Benutzerverhaltens zu erkennen.

MQTT mit OpenTelemetry: Zu überwachende Schlüsselmetriken

OpenTelemetry kann wertvolle Einblicke in die Leistung einer MQTT-Umgebung liefern. Schauen wir uns die wichtigsten zu überwachenden Kennzahlen an.

Kundenmesswerte

Kundenmetriken sind von entscheidender Bedeutung, da sie Einblicke in die Leistung jedes MQTT-Clients geben. Dazu gehören Kennzahlen wie die Anzahl der veröffentlichten Nachrichten, die Anzahl der empfangenen Nachrichten und die Anzahl der aktiven Verbindungen. Durch die Überwachung dieser Kennzahlen können Sie Clients identifizieren, die eine schlechte Leistung erbringen oder Probleme in Ihrem System verursachen.

Nachrichtenmetriken

Nachrichtenmetriken geben Ihnen einen Überblick über den gesamten Nachrichtenfluss in Ihrem System. Dazu gehören Kennzahlen wie die Gesamtzahl der gesendeten und empfangenen Nachrichten und die Größe der Nachrichten.

Durch die Überwachung dieser Kennzahlen können Sie Einblicke in die Auslastung Ihres Systems gewinnen und mögliche Engpässe oder Probleme identifizieren.

Broker-Kennzahlen

Broker-Metriken bieten Einblicke in die Leistung Ihres MQTT-Brokers. Dazu gehören Kennzahlen wie die Anzahl der verbundenen Clients, die Anzahl der Abonnements und die Speichernutzung des Brokers.

Durch die Überwachung dieser Kennzahlen können Sie sicherstellen, dass Ihr Broker optimal funktioniert, und potenzielle Probleme frühzeitig erkennen.

Latenzmetriken

Latenzmetriken sind entscheidend für das Verständnis der Leistung Ihres Systems. Dazu gehören Kennzahlen wie die End-to-End-Latenz und die Latenz einzelner Vorgänge. Eine hohe Latenz kann die Leistung und Zuverlässigkeit Ihres Systems beeinträchtigen. Daher kann die Überwachung dieser Metriken Ihnen dabei helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Fehler- und Fehlermetriken

Fehler- und Fehlermetriken sind für das Verständnis der Zuverlässigkeit Ihres Systems unerlässlich. Dazu gehören Kennzahlen wie die Anzahl der verworfenen Nachrichten, die Anzahl der Verbindungsabbrüche und die Anzahl der von Ihren Clients oder Brokern ausgegebenen Fehler.

Durch die Überwachung dieser Metriken können Sie Probleme frühzeitig erkennen und beheben und so die Auswirkungen auf die Leistung und Zuverlässigkeit Ihres Systems verringern.

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• Quelle: https://www.iotforall.com/the-benefits-of-opentelemetry-for-mqtt-and-iot-observability