{"id":509586,"date":"2026-07-26T11:28:00","date_gmt":"2026-07-26T16:28:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.logicmonitor.com\/?p=509586"},"modified":"2026-09-14T12:08:19","modified_gmt":"2026-09-14T17:08:19","slug":"what-is-telemetry","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.logicmonitor.com\/fr\/blog\/what-is-telemetry","title":{"rendered":"Qu'est-ce que la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie ? Tout ce que vous devez savoir"},"content":{"rendered":"<?xml encoding=\"UTF-8\"><div class=\"rtc-text-content rtc-text-content__light bg-cool-grey-50\">\n      <span class=\"head-icon\"><svg class=\"\" width=\"50px\" height=\"50px\" style=\"fill: \">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-light-book-open\"><\/use>\n    <\/svg><\/span>\n  \n  <div class=\"rtc-text-content__wrapper\">\n          <h4 class=\"rtc-text-content__headline fs-sm-text-display-xxs fs-md-text-display-xs fs-lg-text-display-sm font-medium text-core-blue-900\">\n        Le t\u00e9l\u00e9chargement rapide      <\/h4>\n    \n          <div class=\"rtc-text-content__body fs-sm-text-md fs-md-text-lg fs-lg-text-lg text-core-blue-900\">\n        <p><strong>La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est la collecte et la transmission automatis\u00e9es de donn\u00e9es telles que des m\u00e9triques, des \u00e9v\u00e9nements, des journaux et des traces d'un syst\u00e8me vers un emplacement distant \u00e0 des fins de surveillance et d'analyse.<\/strong><\/p>\n      <\/div>\n    \n                  <ul class=\"rtc-text-content__bullet-list\">\n                      <li class=\"bullet-list-item\">\n              <span class=\"bullet-list-item__icon\">\n                <svg class=\"\" width=\"24px\" height=\"24px\" style=\"fill: \">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-check-mark\"><\/use>\n    <\/svg>              <\/span>\n              <div class=\"bullet-list-item__content\">\n                                  <span class=\"bullet-list-item__content-heading fs-sm-text-sm fs-md-text-md fs-lg-text-md text-midnight-blue-500\">\n                    <p><span style=\"font-weight: 400\">La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est la couche de donn\u00e9es brutes, la surveillance les compare \u00e0 des seuils connus, et l'observabilit\u00e9 permet aux \u00e9quipes d'enqu\u00eater sur ce qu'elles ne savaient pas d\u00e9j\u00e0 chercher.<\/span><\/p>\n                  <\/span>\n                              <\/div>\n            <\/li>\n                      <li class=\"bullet-list-item\">\n              <span class=\"bullet-list-item__icon\">\n                <svg class=\"\" width=\"24px\" height=\"24px\" style=\"fill: \">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-check-mark\"><\/use>\n    <\/svg>              <\/span>\n              <div class=\"bullet-list-item__content\">\n                                  <span class=\"bullet-list-item__content-heading fs-sm-text-sm fs-md-text-md fs-lg-text-md text-midnight-blue-500\">\n                    <p><span style=\"font-weight: 400\">Les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie sont g\u00e9n\u00e9ralement organis\u00e9es selon le cadre MELT (m\u00e9triques, \u00e9v\u00e9nements, journaux et traces) et par source, incluant la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie des utilisateurs, du r\u00e9seau, des applications et du cloud.<\/span><\/p>\n                  <\/span>\n                              <\/div>\n            <\/li>\n                      <li class=\"bullet-list-item\">\n              <span class=\"bullet-list-item__icon\">\n                <svg class=\"\" width=\"24px\" height=\"24px\" style=\"fill: \">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-check-mark\"><\/use>\n    <\/svg>              <\/span>\n              <div class=\"bullet-list-item__content\">\n                                  <span class=\"bullet-list-item__content-heading fs-sm-text-sm fs-md-text-md fs-lg-text-md text-midnight-blue-500\">\n                    <p><span style=\"font-weight: 400\">Les plus grands d\u00e9fis de mise en \u0153uvre sont la confidentialit\u00e9, le volume des donn\u00e9es, la coh\u00e9rence des formats entre les diff\u00e9rents outils, la latence et l'int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n                  <\/span>\n                              <\/div>\n            <\/li>\n                      <li class=\"bullet-list-item\">\n              <span class=\"bullet-list-item__icon\">\n                <svg class=\"\" width=\"24px\" height=\"24px\" style=\"fill: \">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-check-mark\"><\/use>\n    <\/svg>              <\/span>\n              <div class=\"bullet-list-item__content\">\n                                  <span class=\"bullet-list-item__content-heading fs-sm-text-sm fs-md-text-md fs-lg-text-md text-midnight-blue-500\">\n                    <p><span style=\"font-weight: 400\">LogicMonitor unifie la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie de l'infrastructure, du cloud et d'Internet au sein d'une seule et m\u00eame plateforme, en utilisant Edwin AI pour corr\u00e9ler les signaux et guider la r\u00e9ponse.<\/span><\/p>\n                  <\/span>\n                              <\/div>\n            <\/li>\n                  <\/ul>\n      \n      \n            <\/div>\n<\/div><p class=\"wp-block-paragraph\">La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est la collecte automatis\u00e9e de donn\u00e9es \u00e0 partir d'un syst\u00e8me distant et leur transmission vers un autre syst\u00e8me de r\u00e9ception \u00e0 des fins de surveillance et d'analyse.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">En informatique et en g\u00e9nie logiciel, ces donn\u00e9es comprennent g\u00e9n\u00e9ralement des m\u00e9triques, des \u00e9v\u00e9nements, des journaux et des traces provenant de serveurs, d'applications, de r\u00e9seaux et de services cloud. La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est ce qui permet de conna\u00eetre le comportement d'un syst\u00e8me sans \u00eatre physiquement pr\u00e9sent aupr\u00e8s de celui-ci.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Le mot provient de racines grecques : <em>t\u00e9l\u00e9<\/em> (\u201c distant \u201d) et <em>m\u00e9tron<\/em> (\u201c mesure \u201d). Cette origine d\u00e9crit encore bien l'id\u00e9e centrale : mesurer quelque chose \u00e0 distance et envoyer le r\u00e9sultat l\u00e0 o\u00f9 il peut \u00eatre utilis\u00e9.<\/p><h2 id=\"h-what-does-telemetry-mean-for-it-and-software-monitoring\" class=\"wp-block-heading\">Que signifie la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie pour la surveillance des TIC et des logiciels ?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Pour les \u00e9quipes informatiques, la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est le processus de collecte et de transmission de donn\u00e9es sur l'activit\u00e9 d'un syst\u00e8me afin que les tableaux de bord, les alertes et l'analyse des causes profondes disposent d'\u00e9l\u00e9ments sur lesquels s'appuyer. Sans elle, ces outils n'ont rien \u00e0 afficher ni \u00e0 analyser.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Un syst\u00e8me distribu\u00e9 s'\u00e9tendant sur des serveurs sur site, une infrastructure cloud, des conteneurs et des API tierces g\u00e9n\u00e8re constamment de l'activit\u00e9. La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est le m\u00e9canisme qui capture cette activit\u00e9 et l'achemine l\u00e0 o\u00f9 une personne ou un syst\u00e8me peut l'utiliser.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">C'est important parce que la plupart des incidents ne proviennent pas d'un seul endroit \u00e9vident. Le ralentissement d'une page de paiement peut trouver son origine dans une requ\u00eate de base de donn\u00e9es, un r\u00e9partiteur de charge mal configur\u00e9, une API de paiement tierce ou un probl\u00e8me DNS situ\u00e9 ailleurs dans le r\u00e9seau.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Les \u00e9quipes ne peuvent diagnostiquer des probl\u00e8mes de ce type que si elles disposent d'une t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie en continu provenant de l'ensemble de la pile, et pas seulement de l'application elle-m\u00eame.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Les \u00e9quipes logicielles s'appuient \u00e9galement sur la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie en dehors de la gestion des incidents. Les \u00e9quipes produit et d'ing\u00e9nierie instrumentent les applications pour voir quelles fonctionnalit\u00e9s sont utilis\u00e9es, combien de temps dure une session avant qu'un utilisateur ne d\u00e9croche, ou \u00e0 quelle fr\u00e9quence une erreur sp\u00e9cifique se produit sur un parc d'appareils \u2014 des donn\u00e9es qui aident les \u00e9quipes \u00e0 d\u00e9cider ce qu'elles doivent d\u00e9velopper ou corriger ensuite, ind\u00e9pendamment du fait que quelque chose soit actuellement en panne.<\/p><h2 id=\"h-how-does-telemetry-work\" class=\"wp-block-heading\">Comment fonctionne la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie ?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie passe par trois \u00e9tapes : l'instrumentation capture les donn\u00e9es, la transmission les achemine, et le stockage ainsi que l'analyse les rendent exploitables. Chacune d'elles repose sur des technologies sp\u00e9cifiques, et comprendre le r\u00f4le de ces technologies permet d'\u00e9valuer ou de d\u00e9panner plus facilement un pipeline de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie.<\/p><h3 id=\"h-instrumentation-sensors-agents-sdks-and-apis\" class=\"wp-block-heading\">Instrumentation : capteurs, agents, SDK et API<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">L'instrumentation est le processus qui permet \u00e0 une application de collecter des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie en ajoutant du code, des biblioth\u00e8ques ou des agents logiciels. Ces composants capturent des informations telles que des m\u00e9triques, des journaux et des traces, offrant une vue continue du comportement de l'application lors de son fonctionnement normal.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Dans les syst\u00e8mes physiques, cela signifie des capteurs qui mesurent des propri\u00e9t\u00e9s telles que la temp\u00e9rature, la pression ou la tension. Dans les syst\u00e8mes logiciels, l'instrumentation prend g\u00e9n\u00e9ralement la forme d'agents logiciels install\u00e9s sur un h\u00f4te, de kits de d\u00e9veloppement (SDK) int\u00e9gr\u00e9s dans le code applicatif, ou d'API qui exposent l'\u00e9tat interne \u00e0 un collecteur externe.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Par exemple, un serveur Linux peut ex\u00e9cuter un agent collecteur qui signale l'utilisation du processeur et de la m\u00e9moire toutes les 60 secondes. En m\u00eame temps, une application peut utiliser un SDK pour \u00e9mettre une trace chaque fois qu'un utilisateur termine un processus de paiement. Tous deux constituent de l'instrumentation ; ils op\u00e8rent simplement \u00e0 des couches diff\u00e9rentes de la pile.<\/p><h3 id=\"h-transmission-getting-data-from-source-to-destination\" class=\"wp-block-heading\">Transmission : Obtenir des donn\u00e9es de la source \u00e0 la destination<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Une fois les donn\u00e9es captur\u00e9es, elles doivent voyager du syst\u00e8me source vers l'endroit o\u00f9 elles seront stock\u00e9es et analys\u00e9es. La transmission s'effectue via une gamme de protocoles et de m\u00e9thodes de transport, notamment le Wi-Fi, la t\u00e9l\u00e9phonie mobile, le satellite et les connexions filaires pour les appareils physiques, ainsi que des files d'attente de messages ou des plateformes de streaming telles que Kafka pour la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie logicielle \u00e0 haut volume.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/blog\/what-is-opentelemetry\">OpenTelemetry (OTel)<\/a> est devenu ce qui se rapproche le plus d'une norme partag\u00e9e par l'industrie pour la collecte et la transmission des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie. Il s'agit d'un cadre neutre vis-\u00e0-vis des fournisseurs pour l'instrumentation, la g\u00e9n\u00e9ration et la transmission des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie, ce qui signifie qu'une \u00e9quipe peut changer de plateforme d'analyse sans avoir \u00e0 r\u00e9instrumenter chaque application \u00e0 partir de z\u00e9ro.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">En revanche, Prometheus se concentre plus pr\u00e9cis\u00e9ment sur la collecte de m\u00e9triques et comprend son propre syst\u00e8me de stockage ainsi qu'une visualisation de base, ce qui en fait un choix courant pour les \u00e9quipes qui ont principalement besoin de donn\u00e9es de s\u00e9ries temporelles num\u00e9riques plut\u00f4t que de traces et de journaux complets.<\/p><h3 id=\"h-storage-and-analysis-where-telemetry-data-lives\" class=\"wp-block-heading\">Stockage et analyse : o\u00f9 r\u00e9sident les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Apr\u00e8s la transmission, les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie ont besoin d'un endroit o\u00f9 r\u00e9sider et d'un moyen d'\u00eatre interpr\u00e9t\u00e9es. Les bases de donn\u00e9es temporelles stockent les m\u00e9triques efficacement pour l'analyse des tendances au fil du temps. Les data lakes et les data warehouses contiennent des ensembles de donn\u00e9es plus vastes et plus vari\u00e9s, y compris des journaux bruts et des traces, pour une analyse plus approfondie ou \u00e0 plus long terme.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/fr\/blog\/what-is-observability\">Observabilit\u00e9<\/a> les plates-formes lisent g\u00e9n\u00e9ralement ces syst\u00e8mes de stockage, en y appliquant de la corr\u00e9lation, des tableaux de bord et des alertes pour transformer la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie stock\u00e9e en informations exploitables par une \u00e9quipe.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">C'est \u00e9galement l\u00e0 que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique interviennent. Une fois la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie centralis\u00e9e, des mod\u00e8les peuvent \u00eatre entra\u00een\u00e9s sur des sch\u00e9mas historiques pour signaler des anomalies ou pr\u00e9voir des probl\u00e8mes de capacit\u00e9.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p><figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1693\" height=\"929\" src=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-619920\" srcset=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-1.png 1693w, https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-1-18x10.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1693px) 100vw, 1693px\"><\/figure><h2 id=\"h-what-is-telemetry-data\" class=\"wp-block-heading\">Qu'est-ce que les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie ?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie sont le r\u00e9sultat de ce processus de collecte et de transmission : les mesures r\u00e9elles et les \u00e9v\u00e9nements qu'un syst\u00e8me rapporte sur son propre \u00e9tat ou comportement. En informatique et en g\u00e9nie logiciel plus particuli\u00e8rement, ces donn\u00e9es sont g\u00e9n\u00e9ralement organis\u00e9es de deux mani\u00e8res :&nbsp;<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li>par type de donn\u00e9es, en utilisant le <a href=\"https:\/\/www.traversal.com\/blog\/observability-melt-metrics-events-logs-traces\">Cadre MELT<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>par son origine, telle que la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie des utilisateurs, du r\u00e9seau, des applications ou du cloud.<\/li>\n<\/ul><p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p><h3 id=\"h-the-melt-framework-metrics-events-logs-and-traces\" class=\"wp-block-heading\">Le cadre MELT : M\u00e9triques, \u00c9v\u00e9nements, Journaux et Traces<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">MELT est l'abr\u00e9viation des quatre types principaux de donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie utilis\u00e9s dans l'observabilit\u00e9 moderne :<\/p><figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th><strong>Type<\/strong><\/th><th><strong>Ce qu'il capture<\/strong><\/th><th><strong>Exemple<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>Mesurez<\/td><td>Mesures num\u00e9riques au fil du temps<\/td><td>Utilisation du processeur, latence des requ\u00eates, taux d'erreur<\/td><\/tr><tr><td>Ev\u00e9nements<\/td><td>Occurrences discr\u00e8tes \u00e0 un moment donn\u00e9<\/td><td>Un d\u00e9ploiement, un changement de configuration, un red\u00e9marrage de service<\/td><\/tr><tr><td>Logs<\/td><td>Enregistrements horodat\u00e9s, non structur\u00e9s ou semi-structur\u00e9s<\/td><td>Un message d'erreur d'application avec une trace de pile<\/td><\/tr><tr><td>Traces<\/td><td>Le trajet d'une seule requ\u00eate \u00e0 travers les services<\/td><td>Une requ\u00eate de paiement transitant par la passerelle API, le service d'inventaire et le service de paiement<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure><p class=\"wp-block-paragraph\">Le tra\u00e7age distribu\u00e9 est la pratique qui se cache derri\u00e8re la partie \u201c traces \u201d de MELT, et il est particuli\u00e8rement utile lorsqu'une application est construite \u00e0 partir de nombreux petits services au lieu d'un seul grand.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Une seule action d'utilisateur peut traverser une douzaine de services diff\u00e9rents, et une trace suit cette action \u00e9tape par \u00e9tape, en montrant le temps pris par chaque \u00e9tape. Sans trace, une \u00e9quipe peut voir qu'une requ\u00eate \u00e9tait lente, mais pas lequel de la douzaine de services a r\u00e9ellement caus\u00e9 le retard.&nbsp;<\/p><figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1619\" height=\"972\" src=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-619921\" srcset=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-2.png 1619w, https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-2-18x12.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1619px) 100vw, 1619px\"><\/figure><h3 id=\"h-telemetry-data-by-source-user-network-application-and-cloud-telemetry\" class=\"wp-block-heading\">Donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie par source : t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie utilisateur, r\u00e9seau, application et cloud<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">MELT d\u00e9crit le format des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie. Il est \u00e9galement utile de regrouper la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie par source, car diff\u00e9rentes sources n\u00e9cessitent des m\u00e9thodes de collecte diff\u00e9rentes et ont des objectifs diff\u00e9rents.<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>T\u00e9l\u00e9m\u00e9trie utilisateur<\/strong> capture la mani\u00e8re dont les utilisateurs interagissent avec une application : clics, dur\u00e9e de session, utilisation des fonctionnalit\u00e9s et rencontres d'erreurs. C'est ce qui alimente <a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/fr\/real-user-monitoring\">surveillance des utilisateurs r\u00e9els<\/a> et l'enregistrement de session.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>T\u00e9l\u00e9m\u00e9trie r\u00e9seau<\/strong> couvre le trafic, l'utilisation de la bande passante et le comportement de routage, y compris des donn\u00e9es telles que <a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/deep-dive\/bgp-monitoring\/introduction\">BGP<\/a> modifications de routage pouvant expliquer pourquoi une r\u00e9gion enti\u00e8re semble hors service alors que les syst\u00e8mes internes sont op\u00e9rationnels.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>T\u00e9l\u00e9m\u00e9trie d'application<\/strong> inclut les temps de r\u00e9ponse, le d\u00e9bit et les taux d'erreur au niveau du code, g\u00e9n\u00e9ralement collect\u00e9s par <a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/blog\/application-performance-monitoring-vs-application-performance-management\">Surveillance de la performance des applications<\/a> instrumentation.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>T\u00e9l\u00e9m\u00e9trie cloud<\/strong> suit l'activit\u00e9 sp\u00e9cifique aux environnements cloud : \u00e9v\u00e9nements de mise \u00e0 l'\u00e9chelle automatique, modifications de configuration, modifications de groupes de s\u00e9curit\u00e9 et appels d'API vers les services du fournisseur de cloud.<\/li>\n<\/ul><h3 id=\"h-cloud-telemetry-a-closer-look\" class=\"wp-block-heading\">T\u00e9l\u00e9m\u00e9trie Cloud : Regard de plus pr\u00e8s<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Les environnements cloud g\u00e9n\u00e8rent des donn\u00e9es op\u00e9rationnelles qui n'existent pas dans l'infrastructure locale traditionnelle. Un groupe de s\u00e9curit\u00e9 mal configur\u00e9, un \u00e9v\u00e9nement de mise \u00e0 l'\u00e9chelle automatique inattendu d\u00e9clench\u00e9 par un pic de trafic, ou une modification d'une politique IAM peuvent tous provoquer des pannes ou des incidents de s\u00e9curit\u00e9 qui n'apparaissent jamais dans les seules m\u00e9triques au niveau du serveur.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Les \u00e9quipes qui g\u00e8rent des environnements multicloud ou hybrides ont g\u00e9n\u00e9ralement besoin de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie qui englobe les services natifs du cloud (tels que les bases de donn\u00e9es g\u00e9r\u00e9es ou les fonctions sans serveur) ainsi que l'infrastructure sous-jacente, car l'un ou l'autre de ces environnements peut \u00eatre la source d'un probl\u00e8me.<\/p><h3 id=\"h-telemetry-data-by-physical-property\" class=\"wp-block-heading\">Donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie par propri\u00e9t\u00e9 physique<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">Les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie peuvent \u00e9galement \u00eatre d\u00e9crites par la propri\u00e9t\u00e9 physique ou op\u00e9rationnelle qu'elles mesurent, un cadre plus courant dans les contextes du mat\u00e9riel, industriels et de l'IdO :<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Donn\u00e9es environnementales<\/strong>: Temp\u00e9rature, humidit\u00e9 et pression atmosph\u00e9rique, par exemple, le suivi de la temp\u00e9rature du centre de donn\u00e9es pour d\u00e9tecter les pannes de refroidissement avant que l'\u00e9quipement ne soit endommag\u00e9.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Donn\u00e9es de performance<\/strong>: Utilisation du processeur, taux d'occupation de la m\u00e9moire et d\u00e9bit r\u00e9seau \u2014 les chiffres qui montrent si un syst\u00e8me r\u00e9pond \u00e0 la demande.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Donn\u00e9es op\u00e9rationnelles<\/strong>Disponibilit\u00e9, taux d'erreur et volume des transactions \u2014 les mesures les plus directement li\u00e9es au respect des accords de niveau de service (SLA) par un service.<\/li>\n<\/ul><p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Ce cadrage et le cadrage bas\u00e9 sur MELT\/les sources ci-dessus ne sont pas des syst\u00e8mes concurrents. Une m\u00e9trique d'utilisation du CPU, par exemple, est \u00e0 la fois des \u201c donn\u00e9es de performance \u201d et une \u201c m\u00e9trique \u201d selon MELT. La plupart des \u00e9quipes utilisent le cadre qui correspond le mieux \u00e0 la conversation : MELT pour les discussions sur les outils d'observabilit\u00e9, et environnemental\/performance\/op\u00e9rationnel pour les rapports plus larges sur la sant\u00e9 du syst\u00e8me.<\/p><h2 id=\"h-telemetry-vs-monitoring-vs-observability-whats-the-difference\" class=\"wp-block-heading\">T\u00e9l\u00e9m\u00e9trie vs. Surveillance vs. Observabilit\u00e9 : Quelle est la diff\u00e9rence ?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Les trois termes d\u00e9crivent diff\u00e9rentes fonctions de la m\u00eame pile :&nbsp;<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est la donn\u00e9e.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>La surveillance est ce qui compare ces donn\u00e9es \u00e0 des conditions connues.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>L'observabilit\u00e9 est ce qu'une \u00e9quipe utilise pour \u00e9tudier des conditions qu'elle ne savait pas d\u00e9j\u00e0 qu'il fallait v\u00e9rifier.<\/li>\n<\/ul><p class=\"wp-block-paragraph\">Les confondre est l'une des sources les plus courantes de mauvaise communication entre les \u00e9quipes informatiques et les fournisseurs qui leur vendent des solutions.<\/p><figure class=\"wp-block-table is-style-stripes\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th><strong>Capacit\u00e9<\/strong><\/th><th><strong>Qu'est-ce que c'est<\/strong><\/th><th><strong>Ce que cela r\u00e9pond<\/strong><\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>T\u00e9l\u00e9m\u00e9trie<\/strong><\/td><td>Les donn\u00e9es brutes collect\u00e9es \u00e0 partir d'un syst\u00e8me : m\u00e9triques, \u00e9v\u00e9nements, journaux, traces<\/td><td>\u201cQue fait le syst\u00e8me en ce moment ?\u201d<\/td><\/tr><tr><td><strong>Supervision<\/strong><\/td><td>V\u00e9rification active de la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie par rapport \u00e0 des seuils ou des conditions de panne connues, g\u00e9n\u00e9rant des tableaux de bord et des alertes<\/td><td>\u201cY a-t-il quelque chose d'anormal que je sais d\u00e9j\u00e0 qu'il faut chercher ?\u201d<\/td><\/tr><tr><td><strong>Observabilit\u00e9<\/strong><\/td><td>La capacit\u00e9 d'inf\u00e9rer l'\u00e9tat interne d'un syst\u00e8me \u00e0 partir de sa t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie, y compris dans des conditions que personne n'avait pr\u00e9vues \u00e0 l'avance<\/td><td>\u201c Pourquoi cela se produit-il et qu'est-ce que cela affecte d'autre ? \u201d<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure><p class=\"wp-block-paragraph\">La surveillance peut d\u00e9tecter un serveur dont l&#x27;utilisation de la m\u00e9moire atteint 90%, car quelqu&#x27;un a d\u00e9fini ce seuil \u00e0 l&#x27;avance. Elle ne peut toutefois pas expliquer pourquoi les temps de r\u00e9ponse se sont progressivement d\u00e9grad\u00e9s sur trois semaines sans qu&#x27;aucune alerte ne se soit d\u00e9clench\u00e9e \u2014 pour cela, il faut recourir \u00e0 l&#x27;observabilit\u00e9, qui rassemble les m\u00e9triques, les journaux et les traces afin de mettre en \u00e9vidence une tendance que personne n&#x27;avait song\u00e9 \u00e0 v\u00e9rifier.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Une \u00e9quipe peut disposer d'une bonne surveillance et manquer n\u00e9anmoins d'observabilit\u00e9 si sa t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie ne couvre que les conditions connues qu'elle a d\u00e9j\u00e0 pens\u00e9 \u00e0 surveiller. L'inverse se produit \u00e9galement : une \u00e9quipe peut collecter une grande quantit\u00e9 de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie mais manquer de surveillance si personne n'y a configur\u00e9 d'alertes pertinentes. Quoi qu'il en soit, les deux d\u00e9pendent avant tout d'une bonne t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie.<\/p><figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-619919\" srcset=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image.png 1536w, https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/image-18x12.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1536px) 100vw, 1536px\"><\/figure><h2 id=\"h-what-are-the-benefits-of-telemetry\" class=\"wp-block-heading\">Quels sont les avantages de la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie ?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie offre aux \u00e9quipes distribu\u00e9es un moyen de comprendre le comportement des syst\u00e8mes et des produits sans avoir besoin d'un acc\u00e8s physique \u00e0 chaque appareil ou serveur. Pour une application s'ex\u00e9cutant sur des milliers de points de terminaison dans des dizaines de pays, la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est souvent le seul moyen pratique de conna\u00eetre ses performances.<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Visibilit\u00e9 en temps r\u00e9el : <\/strong>Surveiller l'\u00e9tat de sant\u00e9 de l'infrastructure, l'utilisation des ressources et les performances des applications \u00e0 mesure que les conditions changent<strong>.<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>D\u00e9tection et r\u00e9solution des probl\u00e8mes plus rapides : <\/strong>La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie signale les plantages, les erreurs et la d\u00e9gradation des performances au moment o\u00f9 ils se produisent, ainsi que le contexte, tel que les autres processus qui s'ex\u00e9cutaient \u00e0 ce moment-l\u00e0. Ce contexte r\u00e9duit le temps \u00e9coul\u00e9 entre la survenance d'une panne et la compr\u00e9hension de sa cause par une \u00e9quipe.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aper\u00e7u des produits et des fonctionnalit\u00e9s :<\/strong> La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie d'utilisation montre quelles fonctionnalit\u00e9s sont adopt\u00e9es et lesquelles sont ignor\u00e9es, ce qui guide les prochaines r\u00e9alisations d'une \u00e9quipe au lieu de reposer sur des suppositions ou des enqu\u00eates aupr\u00e8s des utilisateurs peu fr\u00e9quentes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Personnalisation \u00e0 grande \u00e9chelle :<\/strong> Les donn\u00e9es sur le type d'appareil, la configuration de l'\u00e9cran et l'utilisation des param\u00e8tres permettent aux \u00e9quipes d'adapter les exp\u00e9riences par d\u00e9faut \u00e0 ce que la plupart des utilisateurs pr\u00e9f\u00e8rent r\u00e9ellement, plut\u00f4t d'appliquer les m\u00eames param\u00e8tres par d\u00e9faut \u00e0 tous les utilisateurs quel que soit le contexte.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Une base pour l'automatisation :<\/strong> Une fois que la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie circule de mani\u00e8re fiable, les \u00e9quipes peuvent automatiser des r\u00e9ponses \u00e0 partir de celle-ci \u2014 red\u00e9marrer un service d\u00e9faillant, mettre \u00e0 l'\u00e9chelle une ressource ou acheminer une alerte vers la bonne \u00e9quipe \u2014 sans qu'une personne n'ait \u00e0 surveiller manuellement un tableau de bord.&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>S\u00e9curit\u00e9 am\u00e9lior\u00e9e avec d\u00e9tection des menaces :<\/strong> D\u00e9tecte une activit\u00e9 anormale et un comportement r\u00e9seau suspect pouvant indiquer un incident de s\u00e9curit\u00e9.<\/li>\n<\/ul><h2 id=\"h-what-challenges-come-with-implementing-telemetry\" class=\"wp-block-heading\">Quels sont les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 la mise en \u0153uvre de la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie ?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie concernent moins la collecte de donn\u00e9es que les choix de conception qui l'accompagnent pour qu'elle soit men\u00e9e de mani\u00e8re responsable et durable. Cinq aspects tendent \u00e0 \u00eatre particuli\u00e8rement importants.<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>La confidentialit\u00e9 est une d\u00e9cision de conception, pas une case \u00e0 cocher de conformit\u00e9 :<\/strong> La question n'est pas seulement \u201c sommes-nous en conformit\u00e9 avec le RGPD \u201d \u2014 c'est ce qui est collect\u00e9 au d\u00e9part, quelle quantit\u00e9 est anonymis\u00e9e ou agr\u00e9g\u00e9e avant le stockage, et si les utilisateurs sont inscrits ou d\u00e9sinscrits par d\u00e9faut. Collecter moins de donn\u00e9es identifiables d\u00e8s le d\u00e9part est souvent une strat\u00e9gie de confidentialit\u00e9 plus efficace que de tout collecter et d'en restreindre l'acc\u00e8s plus tard.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Le volume est un probl\u00e8me d'\u00e9chantillonnage, de filtrage et de r\u00e9tention :<\/strong> Les syst\u00e8mes \u00e0 fort trafic peuvent g\u00e9n\u00e9rer plus de donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie qu'il n'est pratique ou abordable de stocker en int\u00e9gralit\u00e9. Les \u00e9quipes g\u00e8rent cela par l'\u00e9chantillonnage (en conservant un sous-ensemble repr\u00e9sentatif de traces plut\u00f4t que chacune d'entre elles), le filtrage (en \u00e9liminant les donn\u00e9es de faible valeur telles que les bilans de sant\u00e9 de routine avant leur stockage) et la r\u00e9tention hi\u00e9rarchis\u00e9e (en conservant les donn\u00e9es r\u00e9centes \u00e0 pleine r\u00e9solution et en r\u00e9duisant les donn\u00e9es plus anciennes \u00e0 des r\u00e9sum\u00e9s). Traiter le volume en se disant \u201c utilisons simplement plus de stockages cloud \u201d tend \u00e0 engendrer des co\u00fbts excessifs sans am\u00e9liorer l'utilit\u00e9.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L'interop\u00e9rabilit\u00e9 est un probl\u00e8me de sch\u00e9ma :<\/strong> Diff\u00e9rents outils et fournisseurs formatent les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie de mani\u00e8re diverse ; les horodatages, les noms de champs et les niveaux de gravit\u00e9 sont rarement coh\u00e9rents par d\u00e9faut. Lorsque des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie provenant de sources multiples sont combin\u00e9es sans normalisation, le r\u00e9sultat est un ensemble de donn\u00e9es qui semble complet mais qui est en r\u00e9alit\u00e9 trompeur, dans la mesure o\u00f9 une gravit\u00e9 \u201c critique \u201d dans un outil peut correspondre \u00e0 un \u201c avertissement \u201d dans un autre.&nbsp;<\/li>\n<\/ul><p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Des standards comme OpenTelemetry r\u00e9duisent ce probl\u00e8me en offrant aux diff\u00e9rents outils un format commun pour \u00e9mettre des donn\u00e9es, mais les \u00e9quipes qui r\u00e9cup\u00e8rent des donn\u00e9es \u00e0 partir de sources h\u00e9rit\u00e9es ou propri\u00e9taires ont toujours besoin d'une \u00e9tape de normalisation.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>La latence influe sur l'utilit\u00e9 r\u00e9elle de la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie :<\/strong> Une m\u00e9trique qui met 10 minutes \u00e0 atteindre un tableau de bord n'est pas d'une grande aide pour une alerte cens\u00e9e se d\u00e9clencher en moins d'une minute. La latence est une contrainte architecturale. C'est une fonction de la m\u00e9thode de transmission, des conditions r\u00e9seau et de la surcharge de traitement, et pas seulement une simple nuisance de performance. Les syst\u00e8mes qui d\u00e9pendent d'une d\u00e9tection rapide, comme la surveillance des fraudes ou la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie automobile critique pour la s\u00e9curit\u00e9, sont pr\u00e9cis\u00e9ment con\u00e7us pour minimiser ce d\u00e9lai.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>L'int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es est un probl\u00e8me distinct du volume ou de la confidentialit\u00e9 :<\/strong> La d\u00e9rive des capteurs, les erreurs de transmission et les lectures incoh\u00e9rentes peuvent toutes produire des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9mesure qui semblent valides mais ne le sont pas. Un \u00e9talonnage r\u00e9gulier, des r\u00e8gles de validation et des contr\u00f4les de redondance permettent de d\u00e9tecter ces anomalies avant qu'elles n'entra\u00eenent une fausse alerte ou, pire encore, qu'elles ne soient ignor\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Le co\u00fbt \u00e0 long terme de l'exploitation d'un pipeline de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est souvent sous-estim\u00e9.<\/strong> Le stockage, les licences d'outils et le travail continu d'optimisation de ce qui est collect\u00e9 et conserv\u00e9 s'accumulent avec le temps, m\u00eame une fois la configuration initiale termin\u00e9e. Les \u00e9quipes qui consid\u00e8rent la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie comme une impl\u00e9mentation ponctuelle plut\u00f4t que comme une responsabilit\u00e9 op\u00e9rationnelle continue ont tendance \u00e0 \u00eatre celles qui sont surprises \u00e0 la fois par la facture et par le bruit un an plus tard.<\/li>\n<\/ul><h2 id=\"h-what-are-advanced-uses-of-telemetry\" class=\"wp-block-heading\">Quels sont les usages avanc\u00e9s de la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie ?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Au-del\u00e0 de la surveillance en temps r\u00e9el, les flux de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie alimentent des syst\u00e8mes pr\u00e9dictifs et automatis\u00e9s qui agissent sur les tendances des donn\u00e9es plut\u00f4t que de se contenter de les signaler.<\/p><h3 id=\"h-predictive-maintenance\" class=\"wp-block-heading\">Maintenance pr\u00e9dictive<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\">En analysant la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie historique telle que les profils de vibration dans les \u00e9quipements industriels, les tendances des taux d'erreur dans les logiciels et les fluctuations de temp\u00e9rature dans un centre de donn\u00e9es, les organisations peuvent identifier les signes indiquant qu'une panne est probable avant qu'elle ne se produise.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Cela signifie que la maintenance peut \u00eatre effectu\u00e9e en fonction de l'\u00e9tat r\u00e9el de l'\u00e9quipement au lieu d'un calendrier fixe, ce qui r\u00e9duit \u00e0 la fois les interventions inutiles&nbsp;<\/p><h3 id=\"h-aiops-and-machine-learning\" class=\"wp-block-heading\">AIOps et apprentissage automatique<\/h3><p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/blog\/what-is-aiops\">AIOps<\/a> les plateformes appliquent l'apprentissage automatique aux donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie pour d\u00e9tecter des anomalies, corr\u00e9ler des signaux associ\u00e9s entre les syst\u00e8mes et r\u00e9duire le nombre d'alertes individuelles qu'une \u00e9quipe doit examiner.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Un mod\u00e8le entra\u00een\u00e9 sur des mois de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie peut apprendre \u00e0 quoi ressemble la \u201c normale \u201d pour un environnement sp\u00e9cifique et signaler des d\u00e9rogations qu'un seuil statique raterait ou sur lesquelles il alerterait \u00e0 tort.&nbsp;<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">Au fil du temps, ces mod\u00e8les s'am\u00e9liorent \u00e0 mesure qu'ils traitent davantage de donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie, c'est pourquoi l'exhaustivit\u00e9 et la qualit\u00e9 du pipeline de donn\u00e9es sous-jacent d\u00e9terminent directement l'utilit\u00e9 de la couche d'IA qui s'y superpose.<\/p><h2 id=\"h-how-is-telemetry-used-across-industries\" class=\"wp-block-heading\">Comment la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est-elle utilis\u00e9e dans tous les secteurs ?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Voici comment :<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Informatique et logiciels<\/strong> Les fournisseurs de services cloud s'appuient sur la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie pour suivre la disponibilit\u00e9 des serveurs, l'utilisation du processeur et la latence r\u00e9seau sur des milliers d'h\u00f4tes. Combin\u00e9 avec <a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/fr\/platform\/application-performance-monitoring\">surveillance de la performance des applications<\/a>, cette t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie permet aux \u00e9quipes de pr\u00e9dire les pannes et de mettre \u00e0 l'\u00e9chelle les ressources automatiquement en amont de la demande plut\u00f4t que de r\u00e9agir une fois qu'un service est d\u00e9j\u00e0 d\u00e9grad\u00e9.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Soins de sant\u00e9<\/strong> Les dispositifs portables et de t\u00e9l\u00e9surveillance transmettent en temps r\u00e9el les signes vitaux tels que la fr\u00e9quence cardiaque, la pression art\u00e9rielle et la saturation en oxyg\u00e8ne aux prestataires de soins. Cela permet aux cliniciens d'intervenir lorsqu'une mesure tend vers l'anomalie, plut\u00f4t que d'attendre un rendez-vous programm\u00e9 pour la d\u00e9tecter.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Automobile <\/strong>Les syst\u00e8mes de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie des v\u00e9hicules mesurent le couple, les contraintes et la temp\u00e9rature sur des composants tels que les arbres de transmission et les freins lors des tests et du fonctionnement. Accumetrics, par exemple, utilise la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie du couple de la cha\u00eene cin\u00e9matique pour aider les ing\u00e9nieurs \u00e0 \u00e9valuer les performances et les marges de s\u00e9curit\u00e9 dans des conditions de forte contrainte telles que la course ou le transport de charges lourdes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>A\u00e9rospatiale<\/strong> La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie des a\u00e9ronefs et des engins spatiaux surveille la temp\u00e9rature des moteurs, les vibrations et les contraintes structurelles afin de d\u00e9tecter les probl\u00e8mes potentiels avant qu'ils ne se traduisent par des pannes en vol. <a href=\"https:\/\/techport.nasa.gov\/view\/113533\">La NASA a utilis\u00e9 des pales de rotor<\/a> t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie sur les programmes d'essais en vol d'h\u00e9licopt\u00e8res pour \u00e9tudier la dynamique du vol et am\u00e9liorer les marges de s\u00e9curit\u00e9.<\/li>\n<\/ul><h2 id=\"h-whats-next-for-telemetry\" class=\"wp-block-heading\">Quelle est la prochaine \u00e9tape pour la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie ?<\/h2><p class=\"wp-block-paragraph\">Quelques tendances modifient la mani\u00e8re dont la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est collect\u00e9e et utilis\u00e9e \u00e0 l'avenir :<\/p><ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Croissance de l'IoT<\/strong> multiplie le nombre d'appareils connect\u00e9s g\u00e9n\u00e9rant des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie, en particulier dans les b\u00e2timents intelligents, <a href=\"https:\/\/www.atitelemetry.com\/applications\/automotive\/\">automatisation industrielle<\/a>, et v\u00e9hicules connect\u00e9s.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Informatique en p\u00e9riph\u00e9rie de r\u00e9seau<\/strong> traite la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie au plus pr\u00e8s de son lieu de g\u00e9n\u00e9ration, ce qui r\u00e9duit le d\u00e9lai entre la survenance d'un \u00e9v\u00e9nement et la r\u00e9ponse du syst\u00e8me \u2014 un point crucial pour les cas d'usage sensibles \u00e0 la latence, tels que les v\u00e9hicules autonomes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Des normes de s\u00e9curit\u00e9 plus strictes<\/strong> deviennent une pratique courante \u00e0 mesure qu'une t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie plus sensible, en particulier dans la finance et la sant\u00e9, circule sur les r\u00e9seaux, avec un chiffrement plus fort appliqu\u00e9 \u00e0 la fois en transit et au repos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pipelines de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie pilot\u00e9s par l'IA<\/strong> sont con\u00e7ues d\u00e8s le d\u00e9part en pensant \u00e0 l'apprentissage automatique, plut\u00f4t que d'ajouter l'analyse par IA \u00e0 un pipeline initialement con\u00e7u uniquement pour des tableaux de bord.<\/li>\n<\/ul><h1 id=\"h-telemetry-is-the-foundation\" class=\"wp-block-heading\">La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est la fondation <\/h1><p class=\"wp-block-paragraph\">La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie r\u00e9pond \u00e0 \u201c qu'est-ce qui se passe \u201d. \u00c0 elle seule, elle ne r\u00e9pond pas \u00e0 \u201c que devons-nous faire face \u00e0 cela \u201d \u2014 cela n\u00e9cessite du monitoring, de l'observabilit\u00e9 et une IA int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 un pipeline de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie suffisamment complet pour \u00eatre digne de confiance.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph\">C'est la couche pour laquelle LogicMonitor est con\u00e7u. <a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/elevate\/2025-get-to-know-lm-envision\">LM Envision<\/a> unifie la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie de l'infrastructure, du cloud et de la p\u00e9riph\u00e9rie en un socle unique ; Catchpoint \u00e9tend cette visibilit\u00e9 aux performances Internet et \u00e0 l'exp\u00e9rience utilisateur r\u00e9elle.<\/p><p class=\"wp-block-paragraph translation-block\">Et <a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/fr\/edwin-ai\" target=\"_self\">Edwin AI<\/a> utilise ces donn\u00e9es t\u00e9l\u00e9m\u00e9triques combin\u00e9es pour \u00e9tablir des corr\u00e9lations entre les signaux, hi\u00e9rarchiser les \u00e9l\u00e9ments importants et orienter ou mettre en \u0153uvre la r\u00e9ponse \u2014 le tout dans le respect de limites bien d\u00e9finies. Il en r\u00e9sulte un chemin plus court entre \u201c voici ce que montrent les donn\u00e9es t\u00e9l\u00e9m\u00e9triques \u201d et \u201c voici ce qui a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 fait pour y rem\u00e9dier \u201d.\u201d<\/p><div class=\"rtc-text-content rtc-text-content__light bg-cool-grey-50\">\n      <span class=\"head-icon\"><svg class=\"\" width=\"50px\" height=\"50px\" style=\"fill: \">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-data\"><\/use>\n    <\/svg><\/span>\n  \n  <div class=\"rtc-text-content__wrapper\">\n          <h4 class=\"rtc-text-content__headline fs-sm-text-display-xxs fs-md-text-display-xs fs-lg-text-display-sm font-medium text-core-blue-900\">\n        D\u00e9couvrez ce que votre t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie essayait de vous dire      <\/h4>\n    \n          <div class=\"rtc-text-content__body fs-sm-text-md fs-md-text-lg fs-lg-text-lg text-core-blue-900\">\n        <p>La plupart des \u00e9quipes collectent d\u00e9j\u00e0 plus de donn\u00e9es qu\u2019elles n\u2019en utilisent. Faisons travailler les v\u00f4tres.<\/p>\n      <\/div>\n    \n          \n      \n              <div>\n            <a href=\"\/book-a-demo%20\" class=\"btn btn-link\" target=\"_self\">\n        R\u00e9servez une d\u00e9mo          <span class=\"icon-end\"><svg class=\"\" width=\"20px\" height=\"20px\" style=\"fill: #060F4B\">\n        <use xlink:href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/wp-content\/themes\/unicorntwentyfive\/assets\/icons\/sprite.svg#icon-arrow-right\"><\/use>\n    <\/svg><\/span>\n      <\/a>\n        <\/div>\n            <\/div>\n<\/div><h4 id=\"h-faqs\" class=\"wp-block-heading\">FAQ<\/h4><div class=\"accordion-block accordion-block--light\">\n      <div class=\"accordion-block__items\">\n              <div class=\"accordion-block__item active\">\n          \n          <h3 class=\"accordion-block__question\" id=\"h-1-what-is-the-difference-between-push-based-and-pull-based-telemetry\">\n            1. Quelle est la diff\u00e9rence entre la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie bas\u00e9e sur le push et celle bas\u00e9e sur le pull ?            <span class=\"accordion-block__icon\">\n              <svg width=\"24\" height=\"24\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path>\n<\/svg>\n            <\/span>\n          <\/h3>\n          <div class=\"accordion-block__answer active\">\n            <p><span style=\"font-weight: 400\">Dans un mod\u00e8le bas\u00e9 sur l'envoi (push), la source envoie des donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie \u00e0 un collecteur \u00e0 des intervalles programm\u00e9s ou lorsqu'un \u00e9v\u00e9nement se produit. Dans un mod\u00e8le bas\u00e9 sur la r\u00e9cup\u00e9ration (pull), le collecteur demande les donn\u00e9es \u00e0 la source. Les mod\u00e8les bas\u00e9s sur l'envoi conviennent bien aux charges de travail temporaires, tandis que les mod\u00e8les bas\u00e9s sur la r\u00e9cup\u00e9ration donnent au collecteur un plus grand contr\u00f4le sur la fr\u00e9quence de collecte.<\/span><\/p>\n                      <\/div>\n        <\/div>\n              <div class=\"accordion-block__item\">\n          \n          <h3 class=\"accordion-block__question\" id=\"h-2-what-is-telemetry-sampling\">\n            2. Qu'est-ce que l'\u00e9chantillonnage de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie ?            <span class=\"accordion-block__icon\">\n              <svg width=\"24\" height=\"24\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path>\n<\/svg>\n            <\/span>\n          <\/h3>\n          <div class=\"accordion-block__answer\">\n            <p><span style=\"font-weight: 400\">L'\u00e9chantillonnage de la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie consiste \u00e0 collecter ou \u00e0 conserver seulement une partie des donn\u00e9es disponibles. L'\u00e9chantillonnage bas\u00e9 sur l'en-t\u00eate d\u00e9cide de conserver ou non une trace d\u00e8s son d\u00e9but. L'\u00e9chantillonnage bas\u00e9 sur la fin d\u00e9cide une fois la trace termin\u00e9e, ce qui permet au syst\u00e8me de conserver les requ\u00eates lentes ou \u00e9chou\u00e9es tout en \u00e9liminant les requ\u00eates courantes.<\/span><\/p>\n                      <\/div>\n        <\/div>\n              <div class=\"accordion-block__item\">\n          \n          <h3 class=\"accordion-block__question\" id=\"h-3-what-are-semantic-conventions-in-telemetry\">\n            3. Que sont les conventions s\u00e9mantiques en t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie ?            <span class=\"accordion-block__icon\">\n              <svg width=\"24\" height=\"24\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path>\n<\/svg>\n            <\/span>\n          <\/h3>\n          <div class=\"accordion-block__answer\">\n            <p><a href=\"https:\/\/www.logicmonitor.com\/blog\/what-are-semantic-conventions-in-otel\"><span style=\"font-weight: 400\">Conventions s\u00e9mantiques<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400\"> sont des r\u00e8gles partag\u00e9es pour nommer et d\u00e9crire les champs de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie. Par exemple, diff\u00e9rentes applications peuvent utiliser le m\u00eame nom de champ standard pour un \u00e9tat de r\u00e9ponse HTTP. Des conventions coh\u00e9rentes facilitent la recherche, la comparaison et la combinaison des donn\u00e9es entre les services.<\/span><\/p>\n                      <\/div>\n        <\/div>\n              <div class=\"accordion-block__item\">\n          \n          <h3 class=\"accordion-block__question\" id=\"h-4-what-are-the-platforms-i-can-use-to-implement-telemetry\">\n            4. Quelles sont les plates-formes que je peux utiliser pour impl\u00e9menter la t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie ?            <span class=\"accordion-block__icon\">\n              <svg width=\"24\" height=\"24\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path>\n<\/svg>\n            <\/span>\n          <\/h3>\n          <div class=\"accordion-block__answer\">\n            <p><span style=\"font-weight: 400\">Les options populaires incluent <\/span><b>OpenTelemetry<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, <\/span><b>LogicMonitor<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, <\/span><b>Prom\u00e9th\u00e9e<\/b><span style=\"font-weight: 400\">, et <\/span><b>natif du cloud <\/b><span style=\"font-weight: 400\">des outils comme <\/span><b>AWS CloudWatch <\/b><span style=\"font-weight: 400\">ou <\/span><b>Azure Monitor<\/b><span style=\"font-weight: 400\">. Ceux-ci aident \u00e0 collecter, traiter et visualiser les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie avec un minimum de configuration.<\/span><\/p>\n                      <\/div>\n        <\/div>\n              <div class=\"accordion-block__item\">\n          \n          <h3 class=\"accordion-block__question\" id=\"h-5-does-telemetry-always-involve-the-internet\">\n            5. La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie implique-t-elle toujours l'Internet ?             <span class=\"accordion-block__icon\">\n              <svg width=\"24\" height=\"24\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path>\n<\/svg>\n            <\/span>\n          <\/h3>\n          <div class=\"accordion-block__answer\">\n            <p><span style=\"font-weight: 400\">Non. La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie peut \u00eatre transmise via Wi-Fi, r\u00e9seau cellulaire, satellite ou des connexions filaires, et dans certains cas, elle circule sur un r\u00e9seau local plut\u00f4t que sur l'internet public \u2014 par exemple, des \u00e9quipements industriels communiquant avec un syst\u00e8me de contr\u00f4le sur site.<\/span><\/p>\n                      <\/div>\n        <\/div>\n              <div class=\"accordion-block__item\">\n          \n          <h3 class=\"accordion-block__question\" id=\"h-6-whats-the-best-way-to-handle-telemetry-data-from-thousands-of-devices-or-users\">\n            6. Quelle est la meilleure fa\u00e7on de traiter les donn\u00e9es de t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie provenant de milliers d'appareils ou d'utilisateurs ?            <span class=\"accordion-block__icon\">\n              <svg width=\"24\" height=\"24\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\">\n<path d=\"M6 9L12 15L18 9\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"2\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\"><\/path>\n<\/svg>\n            <\/span>\n          <\/h3>\n          <div class=\"accordion-block__answer\">\n            <p><span style=\"font-weight: 400\">Utilisez une infrastructure \u00e9volutive telle que le stockage cloud et les plateformes de streaming (par exemple, Kafka, AWS Kinesis), compressez les donn\u00e9es lorsque cela est possible, et traitez-les par lots ou en flux pour \u00e9viter les goulots d'\u00e9tranglement.<\/span><\/p>\n                      <\/div>\n        <\/div>\n          <\/div>\n  <\/div><p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La t\u00e9l\u00e9m\u00e9trie est la collecte et la transmission automatis\u00e9es de m\u00e9triques, d'\u00e9v\u00e9nements, de journaux et de traces de vos syst\u00e8mes \u00e0 des fins de surveillance et d'analyse. <\/p>","protected":false},"author":17,"featured_media":565222,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"unicorn_plugin_options_block_body_class":"","footnotes":""},"categories":[5059,5035,5060],"tags":[5367,5446,5784,6633],"industry":[6790],"role":[],"lm_strategic_tags":[],"topic":[],"author_attribution":[8016],"lm_product":[],"class_list":["post-509586","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","industry-all","author_attribution-dan-ha"],"acf":{"page_language":"english","translated_pages":"","updated_date":"20240719","author_section_checkbox":true,"author_image":570906,"author_linkedin":"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/dan-t-ha\/","author_name":"Dan Ha","author_job_title":"","author_dept":"Growth marketing at LogicMonitor","author_bio":"","reviewer_name":""},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v28.6 (Yoast SEO v28.6) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>What Is Telemetry? 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