ディネシュ・グルムルティ氏はDatadogのスタッフエンジニアであり、同社のOpenTelemetryチームの創設リーダーである。
数年前、可観測性の領域は断片化していた。すべてのベンダーとオープンソースコミュニティは、OpenTracing、Prometheus、OpenCensusなど、それぞれ独自の標準を持っていた。これらは可視性パズルの一部に対応していたが、エンジニアリングチームは特に複数のシステムが関与する場合、それらのピースを組み合わせる必要があった。
その結果は？無数のパイプライン、カスタムエクスポーター、そして物事を何とか同期させる統合用の接着剤だった。チームは可観測性を望んでいたが、得たのは複雑さだった。統一されたプロトコルなしにシステムからテレメトリーを処理することは非常に困難である。
OpenTelemetryはOpenTracingとOpenCensusを統合することで誕生した。それは、メトリクス、トレース、ログなどを含むすべてのテレメトリーシグナルに対して、単一のオープン標準を定義することを目指した。そのビジョンの中心にあるのが、OpenTelemetryプロトコル（OTLP）である。私はDatadogで過去3年間、当社のエコシステム全体にOTLP標準を実装してきた。その過程で、OTLPの短所と長所の両方を学んだ。
顧客とやり取りする中で、人々が間違った理由でOpenTelemetryを選んでいることに気づいた。これらのシステムに取り組む多くの人々は、OTLPが重要な役割を果たしていることや、それが何を可能にするかを理解せずに、ベンダー中立性のためにOpenTelemetryを選んでいる。
OTLPは普遍的に理解されているため、OTLP形式で可観測性データを任意のベンダーにエクスポートできる—計装を変更することなくデータが移植可能になる。OpenTelemetryの各シグナルには独自のOTLPデータ定義があり、これによりチームが可観測性ツールを組み合わせることができるという重要な機能が実現する。これは大企業に共通するもう一つのテーマである。
企業のニーズをすべて満たす単一のツールは存在せず、チームには異なる機能に応じて異なるツールを選択する能力が必要である。
OTLPとは何か？
OTLPは、クロスシグナル、ベンダー中立の相互運用性のために一から設計されたプロトコルである。OTLPはgRPC上に構築され、protobufを使用して標準構造を定義している。OpenTelemetryはすべての標準テレメトリーシグナルに対してOTLP形式を定義している。各シグナルタイプには独自のセマンティクスがあるが、OTLPは標準化された構造を通じてそれらをまとめている。
例えば、OTLP経由でエクスポートされるトレースには、リソース（ホストやサービスなど、シグナルを生成するエンティティ）とスコープ（ライブラリやSDKなどの計装ソース）が含まれる。このモデルにより、一貫性、コンテキスト、構成可能性—効果的な可観測性の三位一体—が実現する。
なぜ気にすべきか
前回の記事で、テレメトリーパイプラインの重要性について論じた。テレメトリーパイプラインを構築する際、パイプラインが断片化しないようにすることが重要である。各シグナルごとにテレメトリーパイプラインをセットアップするための異なるツールやメカニズムが存在するというシナリオを、すべての企業は避けるよう努めるべきである。
OpenTelemetryは、OTLPとその人気ツールであるOpenTelemetryコレクターにより、統一されたパイプラインを可能にし、OTTLと呼ばれる標準処理構文を提供する。OTTL（OpenTelemetry Transform Language）により、すべてのシグナルに同じルールを適用することが可能になり、これはOTLP標準があるからこそ実現できる。
OTLPには短所もある。よく耳にする2つの問題がある。OTLPでは、すべてのペイロードにすべての情報が含まれるため、情報が各ペイロードで繰り返される。これにより、大規模な場合には数百万ドルに達する可能性があるエグレスコストが増加する可能性がある。
もう一つのよくあるテーマは、OTLPがパフォーマンスに最適化されていないということである。OpenTelemetryコレクターでOTLPシグナルを処理するには、かなりの計算能力が必要であることがわかっている。これらはコミュニティが取り組んできたユニークな問題だが、解決にはほど遠い状況である。
業界の勢いと採用
OTLPの採用曲線は急速に上昇しており—これはエコシステム全体にとって前向きな信号である。組織はオープン標準がイノベーションを加速することを認識している。ベンダーはもはやデータ形式ではなく、洞察、パフォーマンス、使いやすさで競争している。
大企業はすべてのテレメトリーデータフローを管理するために、OTLP基盤の中央集権的なテレメトリーパイプラインの実装を開始している。このアプローチにより、チームはガバナンスを強化し、コストを最適化し、事業部門全体で可観測性の一貫性を維持することができる。
数年後には、人間が可観測性データに基づいて行動することはなくなると私は考えている。AIが可観測性の傾向を分析し、システムの異常に対応することを期待している。AIがシームレスに機能するためには、機械が理解し作業できる単一の統一された標準を持つことが不可欠である。ここで私が非常に重要だと感じているのが、すべての可観測性データの新しい標準としてのOTLPである。
最終的な考察
長年にわたり、組織は分散システム全体を明確に把握することに苦労してきた。
OpenTelemetryとOTLPにより、その明確さがついに手の届くところにある。今日、可観測性ツールを構築または購入する場合は、OTLP互換性を基準にすべきである。
OTLPはパフォーマンスのために設計されていない。コストが重要な場合は、OpenTelemetryコレクターに依存するのではなく、OTLPを効率的に処理できるツールを探すことをお勧めする。多くの可観測性ベンダーはOTLPを効率的に消費するためのツールを提供している。
