OpenTelemetry (även känd som OTel) är en samling verktyg, API:er och SDK:er som används för att instrumentera, generera, samla in och exportera telemetridata (mått, loggar och spår) för analys. Cloud Native Computing Foundation (CNCF) hanterar denna observerbarhetsplattform med öppen källkod, som syftar till att tillhandahålla alla nödvändiga komponenter för att observera dina tjänster på ett leverantörsneutralt sätt.

OpenTelemetry gör det möjligt för utvecklare att bygga standardiserade och interoperabla pipelines för telemetridatainsamling över ett brett spektrum av industrier. Det gör det enkelt för utvecklare att instrumentera sin programvara med telemetridata, oavsett om de arbetar med ett litet, internt projekt eller ett storskaligt distribuerat system.

Observerbarhet håller på att bli ett stort fokus för mjukvaruutveckling inom många områden, men särskilt inom Internet of Things (IoT)-branschen. IoT-distributioner är hyperdistribuerade, med så många som miljontals anslutna enheter.

Eftersom IoT-enheter har begränsade beräkningsmöjligheter, kanske det inte går att övervaka dem med traditionella verktyg. Det är här OpenTelemetry kommer in, vilket ger flexibla sätt att samla in telemetri från IoT-enheter och uppnå observerbarhet även för de mest komplexa IoT-miljöerna.

Vi kommer att introducera grunderna i OpenTelemetry och sedan förklara hur det kan hjälpa till att övervaka och hantera IoT-kommunikation, särskilt med hjälp av MQTT-protokoll.

3 kärnkoncept för OpenTelemetry

#1: Mätvärden

Mätvärden i OpenTelemetry är numeriska representationer av data mätt över tidsintervall. Dessa kan vara mätningar av systemegenskaper som CPU-användning och minnesförbrukning, eller anpassade affärsmått som antalet varor i en kundvagn.

Mätvärden hjälper utvecklare att övervaka tillståndet för sina applikationer och fatta välgrundade beslut om resursallokering, prestandajustering och många andra aspekter av applikationsutveckling och underhåll.

#2: Loggar

I OpenTelemetry är loggar tidsstämplade poster över diskreta händelser. Dessa händelser kan vara allt från ett fel eller undantag i din kod, en systemhändelse eller en användaroperation.

Loggar är avgörande för att förstå ett programs beteende och för felsökningsändamål. De ger en detaljerad bild av de händelser som inträffar i en applikation, vilket gör det lättare att identifiera och åtgärda problem.

#3: Spårning

Ett av kärnkoncepten för OpenTelemetry är spårning. Ett spår i OpenTelemetry definieras som representationen av en serie kausalt relaterade händelser i ett system.

Dessa händelser kan vara allt från början och slutet av en begäran, en databasfråga eller ett anrop till en extern tjänst. Spårning hjälper utvecklare att förstå händelseförloppet som ledde till ett visst resultat, vilket gör det lättare att felsöka och optimera sina applikationer.

Komponenter i OpenTelemetry

Låt oss bryta ner komponenterna i OpenTelemetry. Diagrammet nedan visar hur de fungerar tillsammans.

OpenTelemetry Collector

OpenTelemetry Collector fungerar som en leverantörs-agnostisk brygga mellan dina applikationer och backends som bearbetar data. Samlaren kan mata in, bearbeta och exportera telemetridata.

Den fungerar som en mellanhand, vilket gör att du kan minska antalet kontaktpunkter som dina applikationer behöver göra med din telemetribackend. Den standardiserar också din data så att den kan läsas av olika telemetribackends.

Språk-SDK:er

OpenTelemetry tillhandahåller språk-SDK:er på flera språk som Java, Python och Go, bland andra. SDK:erna är nödvändiga för utvecklare att instrumentera sin kod för att fånga telemetridata.

De tillhandahåller API:er för manuell instrumentering och inkluderar även automatiska instrumenteringsbibliotek. SDK:erna hanterar även batchning och försök igen, vilket gör det lättare för utvecklare att säkerställa tillförlitlig dataleverans.

Agenter och instrumentering

Agenter är de komponenter som du installerar i dina tjänster för att generera telemetridata. De instrumenterar automatiskt din kod och lägger till spårning och metrisk datainsamling med minimala kodändringar.

Instrumentation är koden som infogas i dina applikationer för att samla in data. Det kan vara manuellt, där utvecklare lägger till det i sin kod, eller automatiskt, tillhandahållet av agenterna.

exportörer

Exportörer är komponenterna som överför telemetridata från dina tjänster till backends. De omvandlar data till ett format som din backend kan förstå. OpenTelemetry tillhandahåller flera exportörer för vanliga backends som Jaeger och Prometheus, men du kan också skriva dina anpassade exportörer.

Fördelar med OpenTelemetry för IoT-distributioner

OpenTelemetry används alltmer för att stödja observerbarhet i IoT-miljöer. Här är flera sätt som denna mångsidiga plattform kan gynna organisationer som hanterar storskaliga IoT-distributioner:

• Förbättrad observerbarhet: Genom att integrera Internet of Things (IoT)-system med OpenTelemetry kan du samla in data från olika källor, inklusive anslutna enheter, för att få en helhetsbild av systemets funktionalitet. Denna omfattande översikt är ovärderlig för att identifiera flaskhalsar, potentiella misslyckanden och områden för optimering.
• Förbättrad felsökning: OpenTelemetry hjälper också till med felsökning genom att ge detaljerade insikter i systemets verksamhet. När problem uppstår kan det vara svårt att identifiera grundorsaken, särskilt i distribuerade system. Däremot kan OpenTelemetrys spårnings- och loggdata hjälpa till att lokalisera punkten för fel och upprätthålla systemets drifttid.
• Prestandaövervakning: Prestandaövervakning är en annan betydande fördel med att använda OpenTelemetry. Det tillåter utvecklare att spåra prestandan för sina applikationer i realtid, vilket säkerställer att de uppfyller de önskade prestandastandarderna. Om prestandan sjunker kan utvecklare använda de detaljerade mätvärdena från OpenTelemetry för att identifiera orsaken och implementera nödvändiga optimeringar.
• Säkerhetsinsikter: OpenTelemetry ger värdefulla säkerhetsinsikter när den används för att spåra säkerhetsrelaterade händelser som inloggningsförsök. Att få synlighet över säkerhetsmått och att analysera dem kan hjälpa till att identifiera säkerhetsöverträdelser eller sårbarheter, svara på dem och säkra IoT-system.
• Underlätta distribuerad spårning: OpenTelemetry underlättar distribuerad spårning, en avgörande funktion i mikrotjänsters arkitektur. Distribuerad spårning hjälper utvecklare att förstå resan för en förfrågan när den färdas genom olika mikrotjänster. Detta är avgörande för att diagnostisera problem och optimera tjänsteinteraktion i IoT-miljöer.

Använder OpenTelemetry med MQTT

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) är ett populärt lättviktigt meddelandeprotokoll som används flitigt i IoT-distributioner. MQTT:s styrka ligger i dess enkelhet och effektivitet, vilket gör den väl lämpad för scenarier där nätverkets bandbredd är högst.

I kombination med OpenTelemetry får MQTT kraften i ett omfattande observerbarhetsramverk. Så här kompletterar OpenTelemetry MQTT:

• Databerikning: OpenTelemetry kan berika datapaketen som överförs via MQTT med ytterligare metadata. Detta kan inkludera information som enhetsidentifierare, platstaggar och mer. Denna berikade data ger en mer kontextualiserad bild av verksamheten, vilket gör det lättare att dra meningsfulla insikter.
• Centraliserad datainsamling: OpenTelemetry kan samla in data från flera MQTT-mäklare och aggregera den till ett centraliserat datalager. Detta är särskilt användbart för storskaliga IoT-distributioner som involverar flera mäklare som sprider meddelanden till många enheter.
• Realtidsövervakning: Med hjälp av OpenTelemetry kan organisationer möjliggöra realtidsövervakning av MQTT-meddelanden. Den här funktionen hjälper till att identifiera eventuella förseningar eller flaskhalsar i meddelandeleverans, vilket är avgörande för verksamhetskritiska IoT-applikationer där latens kan ha betydande återverkningar.
• Dataexportflexibilitet: Med OpenTelemetrys olika exportörer kan du skicka din telemetridata till en mängd olika databackends för vidare analys. Du kan till exempel exportera data från MQTT till molnbaserade lösningar som Azure Monitor eller en lokal installation som Grafana.
• Analyser och insikter: Genom att kombinera MQTT:s lätta dataöverföringsmöjligheter med OpenTelemetrys robusta analys, kan organisationer göra djupdykning i sin data. Denna sammankoppling gör det möjligt att optimera enhetens prestanda, utföra prediktivt underhåll och till och med identifiera marknadstrender baserat på användarbeteende.

MQTT med OpenTelemetry: Nyckelmått att övervaka

OpenTelemetry kan ge värdefulla insikter i en MQTT-miljös prestanda. Låt oss titta på nyckelmåtten att övervaka.

Klientstatistik

Kundmätningar är avgörande eftersom de ger insikter om hur varje MQTT-klient presterar. Dessa inkluderar mätvärden som antalet publicerade meddelanden, antalet mottagna meddelanden och antalet aktiva anslutningar. Att övervaka dessa mätvärden kan hjälpa dig att identifiera alla klienter som underpresterar eller orsakar problem i ditt system.

Meddelandestatistik

Meddelandemått ger dig en överblick över det övergripande meddelandeflödet i ditt system. Dessa inkluderar mätvärden som det totala antalet skickade och mottagna meddelanden och storleken på meddelandena.

Genom att övervaka dessa mätvärden kan du få insikter om belastningen på ditt system och identifiera eventuella flaskhalsar eller problem.

Mäklarmått

Mäklarstatistik ger insikter om din MQTT-mäklares prestanda. Dessa inkluderar mätvärden som antalet anslutna klienter, antalet prenumerationer och mäklarens minnesanvändning.

Att övervaka dessa mätvärden kan hjälpa dig att säkerställa att din mäklare presterar optimalt och identifiera eventuella problem tidigt.

Latensstatistik

Latensmått är avgörande för att förstå prestandan hos ditt system. Dessa inkluderar mätvärden som fördröjning från slut till ände och fördröjning för enskilda operationer. Hög latens kan påverka ditt systems prestanda och tillförlitlighet, så att övervaka dessa mätvärden kan hjälpa dig att identifiera och åtgärda eventuella problem tidigt.

Fel- och felmått

Fel- och felmätningar är viktiga för att förstå tillförlitligheten hos ditt system. Dessa inkluderar mätvärden som antalet tappade meddelanden, antalet avbrott och antalet fel som dina klienter eller mäklare kastar.

Att övervaka dessa mätvärden kan hjälpa dig att upptäcka och åtgärda problem tidigt, vilket minskar effekten på ditt systems prestanda och tillförlitlighet.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.iotforall.com/the-benefits-of-opentelemetry-for-mqtt-and-iot-observability