L’observabilité full-stack passe aussi par le frontend – Longtemps considéré comme une boîte noire, le suivi des performances côté client (latence des interactions, complexité asynchrone, contexte utilisateur) est désormais possible grâce au tracing (OpenTelemetry, Sentry, Datadog). En instrumentant les clics, requêtes et rendus, on relie les actions utilisateurs aux traces backend, offrant une visibilité complète : identification précise des goulots d’étranglement, corrélation entre latence perçue et temps système, et débogage simplifié. Avec une implémentation simple (ex : @opentelemetry/sdk-trace-web), le frontend s’intègre enfin dans la chaîne d’observabilité, transformant l’expérience utilisateur en données exploitables.

Tout est dans le titre

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Dans cet article, suite de https://blog.ght1pc9kc.fr/2023/grafana-stack-2.-collecte-des-m%C3%A9triques-avec-opentelemetry.html et https://blog.ght1pc9kc.fr/2023/grafana-stack-1.-observabilit%C3%A9-avec-spring-boot-3.html l'auteur décrit comment collecter des logs avec OpenTelemetry. Pour ce faire, il utilise Loki.

Dans cet article, suite de https://blog.ght1pc9kc.fr/2023/grafana-stack-1.-observabilit%C3%A9-avec-spring-boot-3.html l'auteur présente OpenTelemetry, un collecteur de télémétrie (inclut donc les métriques, les logs et les traces)
Il commence par déployer un serveur Prometheus pour les métriques de l'application. Il termine en mettant en place OpenTelemetry