OpenTelemetry (OTel とも呼ばれる) は、分析用のテレメトリ データ (メトリクス、ログ、トレース) の計測、生成、収集、エクスポートに使用されるツール、API、および SDK のコレクションです。 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) は、このオープンソースの可観測性プラットフォームを管理しており、ベンダー中立的な方法でサービスを監視するために必要なすべてのコンポーネントを提供することを目的としています。

OpenTelemetry を使用すると、開発者は幅広い業界にわたって標準化された相互運用可能なテレメトリ データ収集パイプラインを構築できます。 これにより、開発者が小規模な社内プロジェクトで作業している場合でも、大規模な分散システムで作業している場合でも、テレメトリ データを使用してソフトウェアを簡単に計測できるようになります。

可観測性は多くの分野、特にモノのインターネット (IoT) 業界でソフトウェア開発の主要な焦点になりつつあります。 IoT の導入は超分散化されており、数百万ものデバイスが接続されています。

IoT デバイスのコンピューティング能力には限界があるため、従来のツールを使用して監視することができない場合があります。 ここで OpenTelemetry が登場し、IoT デバイスからテレメトリを収集し、最も複雑な IoT 環境であっても可観測性を実現する柔軟な方法を提供します。

OpenTelemetry の基本を紹介し、それが特に を使用した IoT 通信の監視と管理にどのように役立つかを説明します。 MQTT プロトコル.

OpenTelemetry の 3 つの中心概念

#1: メトリクス

OpenTelemetry のメトリクスは、一定の時間間隔で測定されたデータの数値表現です。 これらは、CPU 使用率やメモリ消費量などのシステム プロパティの測定値、またはショッピング カート内の商品数などのカスタム ビジネス メトリクスである可能性があります。

メトリクスは、開発者がアプリケーションの健全性を監視し、リソースの割り当て、パフォーマンスの調整、およびアプリケーションの開発とメンテナンスのその他の多くの側面について情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

#2: ログ

OpenTelemetry では、ログは個別のイベントのタイムスタンプ付き記録です。 これらのイベントには、コード内のエラーや例外、システム イベント、ユーザー操作などが考えられます。

ログは、アプリケーションの動作を理解し、デバッグするために非常に重要です。 これらは、アプリケーション内で発生するイベントの詳細なビューを提供し、問題の特定と修正を容易にします。

#3: トレース

OpenTelemetry の中核概念の XNUMX つはトレースです。 OpenTelemetry のトレースは、システム内の因果関係のある一連のイベントの表現として定義されます。

これらのイベントには、リクエスト、データベース クエリ、外部サービスの呼び出しの開始と終了に至るまで、あらゆるものが含まれます。 トレースは、開発者が特定の結果をもたらした一連のイベントを理解するのに役立ち、アプリケーションのデバッグと最適化が容易になります。

OpenTelemetry のコンポーネント

OpenTelemetry のコンポーネントを分解してみましょう。 以下の図は、これらがどのように連携するかを示しています。

OpenTelemetryコレクター

OpenTelemetry Collector は、アプリケーションとデータを処理するバックエンド間のベンダーに依存しないブリッジとして機能します。 コレクターはテレメトリ データを取り込み、処理し、エクスポートできます。

これは仲介者として機能するため、アプリケーションがテレメトリ バックエンドと行う必要がある接続ポイントの数を減らすことができます。 また、データを標準化して、さまざまなテレメトリ バックエンドで読み取れるようにします。

言語SDK

OpenTelemetry は、Java、Python、Go などのいくつかの言語で言語 SDK を提供します。 SDK は、開発者がテレメトリ データをキャプチャするコードを実装するために必要です。

これらは手動インストルメンテーション用の API を提供しており、自動インスツルメンテーション ライブラリも含まれています。 SDK はバッチ処理や再試行ロジックも処理するため、開発者は信頼性の高いデータ配信を容易に行うことができます。

エージェントとインストルメンテーション

エージェントは、テレメトリ データを生成するためにサービスにインストールするコンポーネントです。 コードを自動的にインストルメントし、最小限のコード変更でトレースおよびメトリック データの収集を追加します。

インストルメンテーションは、データを収集するためにアプリケーションに挿入されるコードです。 これは、開発者がコードに追加する手動の場合もあれば、エージェントによって提供される自動の場合もあります。

輸出業者

エクスポーターは、テレメトリ データをサービスからバックエンドに送信するコンポーネントです。 データをバックエンドが理解できる形式に変換します。 OpenTelemetry は、Jaeger や Prometheus などの一般的なバックエンド用にいくつかのエクスポーターを提供しますが、カスタム エクスポーターを作成することもできます。

IoT 導入における OpenTelemetry の利点

OpenTelemetry は、IoT 環境での可観測性をサポートするために使用されることが増えています。 この多用途プラットフォームが大規模な IoT 導入を管理する組織にメリットをもたらすいくつかの方法を次に示します。

• 可観測性の向上: モノのインターネット (IoT) システムを OpenTelemetry と統合することにより、接続されたデバイスを含むさまざまなソースからデータを収集し、システムの機能の全体像を得ることができます。 この包括的なビューは、ボトルネック、潜在的な障害、最適化の領域を特定するのに非常に役立ちます。
• 改善されたトラブルシューティング: OpenTelemetry は、システムの動作に関する詳細な洞察を提供することで、トラブルシューティングにも役立ちます。 問題が発生した場合、特に分散システムでは、根本原因を特定することが困難になることがあります。 ただし、OpenTelemetry のトレース データとログ データは、障害点を特定し、システムの稼働時間を維持するのに役立ちます。
• パフォーマンス監視： パフォーマンスの監視も、OpenTelemetry を使用することの大きな利点です。 これにより、開発者はアプリケーションのパフォーマンスをリアルタイムで追跡し、アプリケーションが望ましいパフォーマンス基準を満たしていることを確認できます。 パフォーマンスが低下した場合、開発者は OpenTelemetry が提供する詳細なメトリクスを使用して原因を特定し、必要な最適化を実装できます。
• セキュリティに関する洞察: OpenTelemetry は、ログイン試行などのセキュリティ関連のイベントを追跡するために使用すると、貴重なセキュリティに関する洞察を提供します。 可視性の向上 セキュリティ メトリック それらを分析することは、セキュリティ侵害や脆弱性を特定し、それらに対応し、IoT システムを保護するのに役立ちます。
• 分散トレースを促進します。 OpenTelemetry は、マイクロサービス アーキテクチャの重要な機能である分散トレースを容易にします。 分散トレースは、開発者がさまざまなマイクロサービスを通過するリクエストの流れを理解するのに役立ちます。 これは、問題を診断し、IoT 環境でのサービス インタラクションを最適化するのに役立ちます。

MQTT での OpenTelemetry の使用

MQTT (メッセージ キューイング テレメトリ トランスポート) は、IoT 展開で広く使用されている人気の軽量メッセージング プロトコルです。 MQTT の強みはそのシンプルさと効率性にあり、ネットワーク帯域幅が重視されるシナリオに最適です。

MQTT を OpenTelemetry と組み合わせると、包括的な可観測性フレームワークの力が得られます。 OpenTelemetry が MQTT を補完する方法は次のとおりです。

• データの強化: OpenTelemetry は、MQTT 経由で送信されるデータ パケットを追加のメタデータで強化できます。 これには、デバイス識別子、位置タグなどの情報が含まれる場合があります。 この充実したデータにより、運用をよりコンテキスト化したビューが提供されるため、有意義な洞察を容易に得ることができます。
• 一元的なデータ収集: OpenTelemetry は、複数の MQTT ブローカーからデータを収集し、一元化されたデータ ストアに集約できます。 これは、複数のブローカーが多数のデバイスにメッセージを配布するような大規模な IoT 展開に特に役立ちます。
• リアルタイム監視: OpenTelemetry を使用すると、組織は MQTT メッセージのリアルタイム監視を有効にすることができます。 この機能は、メッセージ配信の遅延やボトルネックを特定するのに役立ちます。これは、遅延が重大な影響を与える可能性があるミッションクリティカルな IoT アプリケーションにとって不可欠です。
• データエクスポートの柔軟性: OpenTelemetry のさまざまなエクスポーターを使用すると、テレメトリ データをさまざまなデータ バックエンドにプッシュしてさらに分析できます。 たとえば、MQTT から Azure Monitor などのクラウドベースのソリューションや Grafana などのオンプレミス セットアップにデータをエクスポートできます。
• 分析と洞察： MQTT の軽量データ送信機能と OpenTelemetry の堅牢な分析を組み合わせることで、組織はデータを深く掘り下げることができます。 この組み合わせにより、デバイスのパフォーマンスの最適化、予知保全の実行、さらにはユーザーの行動に基づいた市場トレンドの特定も可能になります。

OpenTelemetry を使用した MQTT: 監視すべき主要なメトリクス

OpenTelemetry は、MQTT 環境のパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供します。 監視すべき主要な指標を見てみましょう。

クライアントの指標

クライアント メトリックは、各 MQTT クライアントのパフォーマンスに関する洞察を与えるため、非常に重要です。 これらには、パブリッシュされたメッセージの数、受信されたメッセージの数、アクティブな接続の数などのメトリクスが含まれます。 これらのメトリクスを監視すると、システムでパフォーマンスが低下しているクライアントや問題を引き起こしているクライアントを特定するのに役立ちます。

メッセージメトリクス

メッセージ メトリックは、システム内のメッセージ フロー全体の概要を示します。 これらには、送受信されたメッセージの合計数やメッセージのサイズなどのメトリクスが含まれます。

これらのメトリクスを監視することで、システムの負荷を把握し、潜在的なボトルネックや問題を特定できます。

ブローカーのメトリクス

ブローカー メトリクスは、MQTT ブローカーのパフォーマンスに関する洞察を提供します。 これらには、接続されたクライアントの数、サブスクリプションの数、ブローカーのメモリ使用量などのメトリクスが含まれます。

これらのメトリクスを監視することは、ブローカーが最適に実行されていることを確認し、潜在的な問題を早期に特定するのに役立ちます。

レイテンシのメトリクス

レイテンシーのメトリクスは、システムのパフォーマンスを理解するために非常に重要です。 これらには、エンドツーエンドの遅延や個々の操作の遅延などのメトリクスが含まれます。 待ち時間が長いとシステムのパフォーマンスと信頼性に影響を与える可能性があるため、これらのメトリクスを監視することは、問題を早期に特定して対処するのに役立ちます。

エラーと障害のメトリクス

エラーと障害のメトリックは、システムの信頼性を理解するために不可欠です。 これらには、ドロップされたメッセージの数、切断の数、クライアントまたはブローカーによってスローされたエラーの数などのメトリクスが含まれます。

これらのメトリクスを監視すると、問題を早期に検出して修正し、システムのパフォーマンスと信頼性への影響を軽減できます。

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