OpenTelemetry (também conhecido como OTel) é uma coleção de ferramentas, APIs e SDKs usados ​​para instrumentar, gerar, coletar e exportar dados de telemetria (métricas, logs e rastreamentos) para análise. A Cloud Native Computing Foundation (CNCF) gerencia esta plataforma de observabilidade de código aberto, que visa fornecer todos os componentes necessários para observar seus serviços de maneira neutra em relação ao fornecedor.

OpenTelemetry permite que os desenvolvedores criem pipelines de coleta de dados de telemetria padronizados e interoperáveis ​​em uma ampla variedade de setores. Isso torna mais fácil para os desenvolvedores instrumentarem seu software com dados de telemetria, estejam eles trabalhando em um projeto interno pequeno ou em um sistema distribuído de grande escala.

A observabilidade está se tornando um foco importante do desenvolvimento de software em muitas áreas, mas especialmente na indústria da Internet das Coisas (IoT). As implantações de IoT são hiperdistribuídas, com até milhões de dispositivos conectados.

Como os dispositivos IoT têm capacidades computacionais limitadas, pode não ser possível monitorá-los usando ferramentas tradicionais. É aqui que entra o OpenTelemetry, fornecendo maneiras flexíveis de coletar telemetria de dispositivos IoT e obter observabilidade mesmo para os ambientes IoT mais complexos.

Apresentaremos os fundamentos do OpenTelemetry e depois explicaremos como ele pode ajudar a monitorar e gerenciar as comunicações IoT, em particular usando o protocolo MQTT.

3 conceitos básicos de OpenTelemetry

Nº 1: Métricas

Métricas no OpenTelemetry são representações numéricas de dados medidos em intervalos de tempo. Podem ser medidas de propriedades do sistema, como uso de CPU e consumo de memória, ou métricas de negócios personalizadas, como o número de itens em um carrinho de compras.

As métricas ajudam os desenvolvedores a monitorar a integridade de seus aplicativos e a tomar decisões informadas sobre alocação de recursos, ajuste de desempenho e muitos outros aspectos do desenvolvimento e manutenção de aplicativos.

Nº 2: registros

No OpenTelemetry, os logs são registros com carimbo de data e hora de eventos discretos. Esses eventos podem ser qualquer coisa, desde um erro ou exceção em seu código, um evento do sistema ou uma operação do usuário.

Os logs são cruciais para compreender o comportamento de um aplicativo e para fins de depuração. Eles fornecem uma visão granular dos eventos que ocorrem em um aplicativo, facilitando a identificação e a correção de problemas.

Nº 3: Rastreamento

Um dos principais conceitos do OpenTelemetry é o rastreamento. Um rastreamento no OpenTelemetry é definido como a representação de uma série de eventos causalmente relacionados em um sistema.

Esses eventos podem ser qualquer coisa, desde o início e o fim de uma solicitação, uma consulta ao banco de dados ou uma chamada para um serviço externo. O rastreamento ajuda os desenvolvedores a compreender a sequência de eventos que levaram a um resultado específico, facilitando a depuração e a otimização de seus aplicativos.

Componentes do OpenTelemetry

Vamos analisar os componentes do OpenTelemetry. O diagrama abaixo ilustra como eles funcionam juntos.

Coletor OpenTelemetry

O OpenTelemetry Collector atua como uma ponte independente de fornecedor entre seus aplicativos e os back-ends que processam os dados. O Coletor pode ingerir, processar e exportar dados de telemetria.

Ele atua como um intermediário, permitindo reduzir o número de pontos de contato que suas aplicações precisam fazer com seu backend de telemetria. Ele também padroniza seus dados para que possam ser lidos por diferentes back-ends de telemetria.

SDKs de linguagem

OpenTelemetry fornece SDKs de linguagem em diversas linguagens como Java, Python e Go, entre outras. Os SDKs são necessários para que os desenvolvedores instrumentem seu código para capturar dados de telemetria.

Eles fornecem APIs para instrumentação manual e também incluem bibliotecas de instrumentação automática. Os SDKs também lidam com lógica de lotes e novas tentativas, tornando mais fácil para os desenvolvedores garantir a entrega confiável de dados.

Agentes e Instrumentação

Agentes são os componentes que você instala em seus serviços para gerar dados de telemetria. Eles instrumentam automaticamente seu código, adicionando rastreamento e coleta de dados métricos com alterações mínimas de código.

Instrumentação é o código inserido em seus aplicativos para coletar os dados. Pode ser manual, onde os desenvolvedores o adicionam ao seu código, ou automático, fornecido pelos agentes.

Exportadores

Os exportadores são os componentes que transmitem os dados de telemetria dos seus serviços para os backends. Eles transformam os dados em um formato que seu back-end possa entender. OpenTelemetry fornece vários exportadores para backends comuns como Jaeger e Prometheus, mas você também pode escrever seus exportadores personalizados.

Benefícios do OpenTelemetry para implantações de IoT

OpenTelemetry está sendo cada vez mais usado para apoiar a observabilidade em ambientes IoT. Aqui estão várias maneiras pelas quais essa plataforma versátil pode beneficiar as organizações que gerenciam implantações de IoT em larga escala:

• Observabilidade aprimorada: Ao integrar sistemas de Internet das Coisas (IoT) com OpenTelemetry, você pode coletar dados de diversas fontes, incluindo dispositivos conectados, para obter uma visão holística da funcionalidade do sistema. Essa visão abrangente é inestimável na identificação de gargalos, falhas potenciais e áreas para otimização.
• Solução de problemas aprimorada: OpenTelemetry também auxilia na solução de problemas, fornecendo insights detalhados sobre as operações do sistema. Quando surgem problemas, pode ser difícil identificar a causa raiz, especialmente em sistemas distribuídos. No entanto, os dados de rastreamento e log do OpenTelemetry podem ajudar a identificar o ponto de falha e manter o tempo de atividade do sistema.
• Monitoramento de desempenho: O monitoramento de desempenho é outro benefício significativo do uso do OpenTelemetry. Ele permite que os desenvolvedores acompanhem o desempenho de seus aplicativos em tempo real, garantindo que atendam aos padrões de desempenho desejados. Se o desempenho cair, os desenvolvedores poderão usar as métricas detalhadas fornecidas pelo OpenTelemetry para identificar a causa e implementar as otimizações necessárias.
• Informações de segurança: OpenTelemetry fornece insights de segurança valiosos quando é usado para rastrear eventos relacionados à segurança, como tentativas de login. Ganhar visibilidade sobre métricas de segurança e analisá-los pode ajudar a identificar violações ou vulnerabilidades de segurança, responder a elas e proteger os sistemas IoT.
• Facilite o rastreamento distribuído: OpenTelemetry facilita o rastreamento distribuído, um recurso crucial na arquitetura de microsserviços. O rastreamento distribuído ajuda os desenvolvedores a entender a jornada de uma solicitação à medida que ela passa por vários microsserviços. Isso é fundamental para diagnosticar problemas e otimizar a interação de serviços em ambientes IoT.

Usando OpenTelemetry com MQTT

MQTT (transporte de telemetria de enfileiramento de mensagens) é um protocolo de mensagens leve e popular, amplamente utilizado em implantações de IoT. A força do MQTT reside na sua simplicidade e eficiência, tornando-o adequado para cenários onde a largura de banda da rede é escassa.

Quando acoplado ao OpenTelemetry, o MQTT ganha o poder de uma estrutura de observabilidade abrangente. Veja como o OpenTelemetry complementa o MQTT:

• Enriquecimento de dados: OpenTelemetry pode enriquecer os pacotes de dados transmitidos via MQTT com metadados adicionais. Isso pode incluir informações como identificadores de dispositivos, tags de localização e muito mais. Esses dados enriquecidos fornecem uma visão mais contextualizada das operações, facilitando assim a obtenção de insights significativos.
• Coleta centralizada de dados: OpenTelemetry pode coletar dados de vários corretores MQTT e agregá-los em um armazenamento de dados centralizado. Isto é particularmente útil para implantações de IoT em larga escala que envolvem vários corretores disseminando mensagens para vários dispositivos.
• Monitoramento em tempo real: Usando OpenTelemetry, as organizações podem permitir o monitoramento em tempo real de mensagens MQTT. Esse recurso ajuda a identificar quaisquer atrasos ou gargalos na entrega de mensagens, o que é vital para aplicações IoT de missão crítica, onde a latência pode ter repercussões significativas.
• Flexibilidade de exportação de dados: Com os vários exportadores do OpenTelemetry, você pode enviar seus dados de telemetria para uma variedade de back-ends de dados para análise posterior. Por exemplo, você pode exportar dados do MQTT para soluções baseadas em nuvem, como o Azure Monitor, ou uma configuração local, como o Grafana.
• Análise e insights: Ao combinar os recursos leves de transmissão de dados do MQTT com as análises robustas do OpenTelemetry, as organizações podem realizar análises profundas de seus dados. Esse emparelhamento permite otimizar o desempenho dos dispositivos, realizar manutenções preditivas e até identificar tendências de mercado com base no comportamento do usuário.

MQTT com OpenTelemetry: principais métricas a serem monitoradas

OpenTelemetry pode fornecer insights valiosos sobre o desempenho de um ambiente MQTT. Vejamos as principais métricas a serem monitoradas.

Métricas do cliente

As métricas do cliente são cruciais, pois fornecem insights sobre o desempenho de cada cliente MQTT. Isso inclui métricas como o número de mensagens publicadas, o número de mensagens recebidas e o número de conexões ativas. O monitoramento dessas métricas pode ajudá-lo a identificar quaisquer clientes com desempenho insatisfatório ou que estejam causando problemas em seu sistema.

Métricas de mensagens

As métricas de mensagens fornecem uma visão geral do fluxo geral de mensagens em seu sistema. Isso inclui métricas como o número total de mensagens enviadas e recebidas e o tamanho das mensagens.

Ao monitorar essas métricas, você pode obter insights sobre a carga do seu sistema e identificar possíveis gargalos ou problemas.

Métricas do Corretor

As métricas do corretor fornecem insights sobre o desempenho do seu corretor MQTT. Isso inclui métricas como o número de clientes conectados, o número de assinaturas e o uso de memória do corretor.

O monitoramento dessas métricas pode ajudá-lo a garantir que seu corretor tenha um desempenho ideal e a identificar antecipadamente quaisquer possíveis problemas.

Métricas de Latência

As métricas de latência são cruciais para compreender o desempenho do seu sistema. Isso inclui métricas como latência ponta a ponta e latência de operações individuais. A alta latência pode afetar o desempenho e a confiabilidade do seu sistema, portanto, o monitoramento dessas métricas pode ajudá-lo a identificar e resolver quaisquer problemas antecipadamente.

Métricas de erros e falhas

Métricas de erros e falhas são essenciais para compreender a confiabilidade do seu sistema. Isso inclui métricas como o número de mensagens descartadas, o número de desconexões e o número de erros gerados por seus clientes ou corretor.

O monitoramento dessas métricas pode ajudá-lo a detectar e corrigir problemas antecipadamente, reduzindo o impacto no desempenho e na confiabilidade do seu sistema.

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