Introduction à la télémétrie

À retenir

• Définition et importance de la télémétrie : la télémétrie consiste à collecter et à analyser les données de sources distantes afin d’obtenir des informations sur les performances d’un système. Elle joue un rôle clé dans de nombreux secteurs, dont l’informatique, la santé et l’agriculture, et aide les équipes à prendre des décisions éclairées pour améliorer leurs produits et leurs services.
• Faire la différence entre supervision et télémétrie : les deux termes sont souvent employés de manière interchangeable, mais la supervision est en réalité un sous-domaine de la télémétrie. La supervision a pour objet de détecter les problèmes potentiels dans un cadre plus étroit, comme la consommation de ressources d’une application. La télémétrie, quant à elle, collecte et analyse un éventail de données plus large pour comprendre le comportement de l’utilisateur, évaluer les performances du système et identifier les domaines à améliorer.
• Les défis de la mise en œuvre de la télémétrie : les entreprises désireuses d’exploiter la télémétrie rencontrent plusieurs difficultés : questions de confidentialité, volume des données, latence du réseau et problèmes d’intégrité des données. Elles doivent impérativement relever ces défis pour faire un usage efficace des données de télémétrie et obtenir des informations utiles pour améliorer les performances des systèmes et l’expérience des utilisateurs.

Il est essentiel de comprendre les performances des systèmes pour acquérir un avantage concurrentiel. La télémétrie offre des informations détaillées sur les systèmes pour aider les dirigeants d’entreprise à prendre de meilleures décisions.

Cet article offre un aperçu complet de ce qu’est la télémétrie. Nous allons nous intéresser à ses fonctions et aux différents types de données. Nous verrons également dans quels domaines elle est la plus utile, et les difficultés que les entreprises pourraient rencontrer dans la mise en place des systèmes de télémétrie.

Qu’est-ce que la télémétrie ?

Commençons par une définition : la télémétrie collecte et analyse des données provenant de sources distantes pour en extraire des informations sur les performances d’un système, afin d’identifier les domaines à améliorer.

Courante dans de nombreux secteurs, la télémétrie apporte un appui parfois stratégique dans les domaines du développement logiciel et de l’informatique, de l’agriculture, de la santé, des prévisions météorologiques et de la recherche de terrain. Pour prendre un exemple crucial, la télémétrie suit les signes vitaux des patients, comme la tension artérielle et la fréquence cardiaque.

La télémétrie dans l’informatique

Dans l’industrie des technologies et du logiciel, qui sont au cœur de notre article, la télémétrie désigne le processus qui collecte automatiquement des données auprès de nombreux produits logiciels. Elle fournit des informations détaillées sur votre produit pour orienter et éclairer les décisions d’amélioration.

Par exemple, de nombreux systèmes logiciels utilisent la télémétrie pour suivre les interactions des utilisateurs avec vos produits. Pour cela, vous allez suivre des indicateurs comme :

• le nombre de pages vues,
• le parcours de l’utilisateur dans l’application,
• les événements et les erreurs,
• les appareils et les systèmes d’exploitation utilisés.

(Découvrez MELT : métriques, événements, logs et traces.)

Supervision et télémétrie

Les deux termes sont souvent employés de manière interchangeable. Ces processus se recoupent mais il faut noter quelques différences :

• Le champ de la supervision est plus étroit : elle a pour principal objectif de détecter les problèmes potentiels et d’orienter l’action pour éviter l’apparition ou l’aggravation de tout incident pouvant affecter les clients. La supervision s’intéresse généralement à des indicateurs comme la consommation de ressources des applications et l’activité du réseau.
• La télémétrie peut collecter et analyser des données à des fins très diverses : pour résoudre des problèmes, comprendre le comportement de l’utilisateur ou évaluer les performances du système, par exemple. Elle emploie également un éventail plus large de métriques que la supervision.

On peut donc dire que la supervision est un sous-domaine de la télémétrie. La télémétrie offre des outils de supervision plus approfondis et une image complète du système.

(À lire également : Qu’est-ce que l’EBPF ? et Télémétrie, supervision et observabilité).

Types de télémétrie

Les entreprises collectent et supervisent différents types de données télémétriques selon leurs besoins.

Données télémétriques des infrastructures informatiques

Une infrastructure informatique produit un large éventail de télémétrie : taux de transaction et d’erreur, temps de réponse, utilisation du CPU et de la mémoire, E/S disque et débit du réseau.

Données télémétriques des utilisateurs

Les données sont collectées lorsque l’utilisateur interagit avec des fonctionnalités du produit. Par exemple, lorsqu’il clique sur un bouton, se connecte au système, consulte une page spécifique ou rencontre une erreur particulière.

Données télémétriques du réseau

On supervise des indicateurs spécifiques tels que la capacité de la bande passante, certains ports réseau et les solutions de stockage. De plus, les données de télémétrie réseau peuvent inclure des indicateurs de l’état des périphériques réseau : consommation de CPU et de mémoire des routeurs et des switches, disponibilité des périphériques, température.

(Lisez notre guide de la télémétrie du réseau.)

Données télémétriques de l’infrastructure d’applications

Les applications génèrent un grand volume de données de télémétrie. La collecte de ces données permet de superviser la latence, le nombre de transactions par seconde, les accès aux bases de données, les requêtes aux bases de données, les erreurs générées par l’application et des activités propres au déploiement (déroulement et topologie).

De plus, les personnes responsables d’une application peuvent obtenir des informations sur les systèmes d’exploitation et les navigateurs (type et version) les plus utilisés, ainsi que des détails sur les appareils.

(En savoir plus sur la supervision des performances des applications, ou APM.)

Données de télémétrie dans les environnements cloud

Les entreprises peuvent également collecter des données de télémétrie propres au cloud : décisions de routage, modifications de configuration, changement de groupe de sécurité et autres.

Usages de la télémétrie

La télémétrie offre de nombreuses possibilités à qui sait s’en servir. Voici quelques pistes.

Hiérarchisation du développement de fonctionnalités

Les données de télémétrie peuvent mettre en évidence les fonctions les plus sollicitées et les moins utilisées. Ces informations aident les équipes produit à hiérarchiser l’amélioration des fonctionnalités, voire à mettre fin au développement de fonctionnalités qui n’intéressent pas les utilisateurs.

Identification des problèmes dans le produit

Les données de télémétrie font la lumière sur les domaines et les fonctionnalités des logiciels ou plateforme où les erreurs et les ralentissements sont les plus fréquents. Grâce à ces révélations, les équipes peuvent cibler les aspects problématiques et les corriger avant que la situation ne s’aggrave.

Optimisation des performances

Les données télémétriques mettent en évidence les bottlenecks des produits, et notamment les pages et les composants qui mettent trop de temps à se charger. Ces informations orientent l’intervention des développeurs pour améliorer les performances des produits.

Validation des modifications et des améliorations

En cas de modification ou d’enrichissement d’une fonctionnalité, les données de télémétrie permettent de vérifier si le changement :

• améliore l’engagement des utilisateurs,
• réduit le taux d’erreur,
• accroît l’utilisation de la fonctionnalité.

Améliorez la sécurité

Les données de télémétrie peuvent révéler des activités suspectes et des modèles d’utilisation malveillants. En examinant l’historique de la télémétrie, les équipes de sécurité comprennent mieux les incidents de sécurité et leurs causes possibles. La télémétrie offre également un moyen simple de détecter les versions obsolètes des logiciels, afin d’appliquer rapidement les correctifs de sécurité.

Vidéo : OpenTelemetry améliore l’observabilité et la supervision (présenté par Splunk)

Fonctionnement de la télémétrie : extraire de la valeur des données de télémétrie

Pour profiter de la valeur de votre télémétrie, il ne suffit pas de collecter les données. Il y a plusieurs activités à réaliser, que je décompose en cinq étapes ci-dessous.

Étape 1 : Identifier les besoins en télémétrie.

Commencez par identifier vos besoins en télémétrie et une approche pour la collecte des données. À quelles questions souhaitez-vous répondre ? Sur quels sujets voulez-vous obtenir des informations ? Vous allez également déterminer :

• les métriques à utiliser,
• la méthode de transmission des données.

Il faut, par exemple, définir le schéma des messages de télémétrie du système cible. Si la télémétrie concerne plusieurs systèmes, pensez à définir des formats de message communs.

Étape 2 : Mettre en place l’instrumentation.

Lors de cette étape, on intègre la télémétrie au système cible qui envoie les données au système distant. Par exemple, dans le cas de la télémétrie des utilisateurs ou d’une application, c’est l’application qui va devoir envoyer les données selon le schéma défini, lors d’événements spécifiques.

Il y aura également des configurations à établir si le système doit envoyer des données via une file d’attente. Les données doivent être correctement validées. Évitez ou protégez les informations sensibles, conformément aux politiques de confidentialité et de sécurité de votre entreprise.

(Découvrez comment fonctionne la corrélation des événements.)

Étape 3 : Transmettre la télémétrie.

La troisième étape consiste à transmettre la télémétrie du système cible au stockage distant en temps réel ou à des intervalles définis. La transmission peut se faire à l’aide de différents protocoles et méthodes en fonction du système et des types de données. On peut notamment utiliser des files d’attente de messages spécifiques pour envoyer les données à destination.

De plus, les systèmes cibles devront peut-être répondre à des besoins spécifiques en fonction de la configuration de la télémétrie. Vous pouvez, par exemple, utiliser une méthode d’échantillonnage pour contrôler le volume de données et ajuster le débit de transmission.

Étape 4 : Stocker les données de télémétrie.

Les données de télémétrie sont accumulées dans une base de données centrale ou un data lake. Le système de stockage sera choisi de manière à accueillir une grande quantité de données. Il doit également se prêter aux analyses historiques et en temps réel afin d’aider les équipes à identifier les tendances, les anomalies et les modèles au fil du temps.

Étape 5 : Analyser et visualiser les données pour en tirer des informations.

Une fois les données collectées et stockées, elles sont analysées à l’aide de différents outils. Ces données peuvent révéler des informations qui vont faciliter l’identification et la correction des bugs, améliorer l’expérience utilisateur et soutenir la prise de décisions éclairées sur le développement des fonctionnalités.

Il s’agit de représenter visuellement les données et les informations répondant précisément aux besoins des parties prenantes, pour que celles-ci puissent identifier facilement les tendances et les modèles.

Les défis de la télémétrie

Abordons maintenant les difficultés propres aux données de télémétrie. La télémétrie permet de répondre à des questions stratégiques pour améliorer les performances des systèmes. Mais elle crée également de nombreux défis qu’il faut surmonter pour profiter pleinement de ses avantages.

Confidentialité des données

Certaines entreprises peuvent envoyer des informations utilisateur sensibles, dont des noms d’utilisateur et des adresses IP, parce qu’elles sont essentielles pour obtenir de précieuses informations. Il reste que cela soulève de graves questions de confidentialité.

Les entreprises doivent respecter les réglementations sur la protection de la vie privée comme le RGPD et la CCPA, et donc protéger les informations personnelles et sensibles. Certains utilisateurs préfèrent désactiver des fonctions de télémétrie pour des raisons de confidentialité, mais cela peut créer des lacunes ou des biais dans les données.

Volume des données

La télémétrie produit un volume considérable de données. C’est particulièrement le cas si le système de télémétrie est intégré à un grand nombre de produits et de systèmes, ou que les pics d’utilisation augmentent encore la génération de données. Le stockage de ces volumes croissants de données peut devenir problématique et coûteux. Il faut donc privilégier des solutions fiables, évolutives et économiques.

(En savoir plus sur l’analyse des big data.)

Problèmes de latence et de bande passante

La latence réseau peut dégrader l’analyse des données en temps réel. Ajoutons à cela que la transmission de grandes quantités de données de télémétrie peut consommer une grande part de bande passante et augmenter les coûts d’exploitation.

Problèmes d’intégrité des données et d’interopérabilité

Si le système de télémétrie est intégré à de nombreux clients et systèmes, les dysfonctionnements des appareils, les bugs logiciels et les erreurs de transmission peuvent provoquer des incohérences. Ces problèmes d’intégrité nuisent à la précision des données. Il faut aussi tenir compte de la diversité des systèmes et des piles technologiques qui entravent les communications et le partage de données avec le système de télémétrie.

(Découvrez comment OpenTelemetry résout le problème posé par la segmentation des données.)

Les défis de l’analyse des données

Quand les volumes de données sont très importants, l’analyse peut devenir longue et pénible. Il faut donc des outils et des techniques efficaces pour traiter, analyser et extraire des informations utiles de ces données.

La télémétrie vous dit tout

Aujourd’hui, les systèmes de télémétrie sont essentiels pour améliorer les performances des systèmes et offrir la meilleure expérience utilisateur. Comme nous l’avons vu dans cet article, la télémétrie offre sur les systèmes des informations plus précises que la supervision classique. Les systèmes de télémétrie actuels suivent différents types de données.

La télémétrie a plusieurs avantages : elle permet de hiérarchiser le développement des fonctionnalités, d’améliorer la sécurité et de valider les améliorations. Comme l’explique l’article, la télémétrie présente également son lot de difficultés et il faut les surmonter pour profiter pleinement de son potentiel.

Lectures et ressources complémentaires

Si vous voulez en savoir plus sur la télémétrie, nous avons dressé une liste de ressources et de lectures intéressantes :

• Quality Experience Telemetry: How to Effectively Use Telemetry for Improved Customer Success (Télémétrie de l’expérience client : comment mettre la télémétrie au service de l’amélioration de la réussite client) par Alka Jarvis, Luis Morales, Johnson Jose
• Software Telemetry: Reliable logging and monitoring (Télémétrie logicielle : une méthode fiable de logging et de supervision) par Jamie Riedesel
• Practical OpenTelemetry: Adopting Open Observability Standards Across Your Organization (Guide pratique d’OpenTelemetry : adopter les normes ouvertes d’observabilité dans toute votre organisation) par Daniel Gomez Blanco
• Learning OpenTelemetry (Se former à OpenTelemetry) par Ted Young, Austin Parker
• VS Code - What’s the deal with the telemetry? (VS Code – Quel est l’intérêt de la télémétrie ?) par Rob O’Leary
• Telemetry in the Go toolchain (La télémétrie dans la chaîne d’outils Go)
• Transparent Telemetry for Open-Source Projects (Une télémétrie transparente pour les projets open source)