<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Heatmap :: Mot-clé :: Formation OpenTelemetry</title><link>https://k8s-school.fr/labs/otel/fr/tags/heatmap/index.html</link><description/><generator>Hugo</generator><language>fr-fr</language><copyright>Copyright (c) 2026 Fabrice Jammes - Licensed under CC BY-SA 4.0</copyright><lastBuildDate>Tue, 18 Aug 2026 10:30:00 +0200</lastBuildDate><atom:link href="https://k8s-school.fr/labs/otel/fr/tags/heatmap/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Lab 4.1 — Exemplars : du point de métrique à la trace</title><link>https://k8s-school.fr/labs/otel/fr/1_labs/41-otel-exemplars/index.html</link><pubDate>Tue, 18 Aug 2026 10:00:00 +0200</pubDate><guid>https://k8s-school.fr/labs/otel/fr/1_labs/41-otel-exemplars/index.html</guid><description>Le Lab 4 s’est arrêté sur une frustration : le panel « Latence p95 » dit que le service est lent, mais pas quelle requête l’a été. Une métrique est une agrégation — « 30 requêtes, p95 à 400 ms » ne désigne personne.
Les exemplars sont le chaînon manquant. Ici, rien à construire : on lit un dashboard que la démo livre exprès pour ça.
Prérequis Lab 4 terminé. Les accès ouverts (./scripts/open-ui.sh) et les variables chargées : . ./scripts/env.sh. Étapes Ouvrir le dashboard « Cart Service Exemplars » livré par la démo : . ./scripts/env.sh # si ce n'est pas déjà fait dans ce terminal echo "http://$PF_HOST:$UI_PORT/grafana/d/ce6sd46kfkglca" Il porte sur le service cart (le panier de la boutique), et non sur le vôtre — l’étape 5 explique pourquoi.</description></item><item><title>Lab 4 bonus — Lire un histogramme : p95 et heatmap</title><link>https://k8s-school.fr/labs/otel/fr/1_labs/42-otel-grafana-bonus/index.html</link><pubDate>Tue, 18 Aug 2026 10:30:00 +0200</pubDate><guid>https://k8s-school.fr/labs/otel/fr/1_labs/42-otel-grafana-bonus/index.html</guid><description>Page de lecture : rien à construire, rien à déployer. Elle reprend les trois requêtes des Labs 4 et 4.1 et les ouvre en grand — d’où sort un p95, ce qu’il cache, et pourquoi la même métrique donne aussi une heatmap.
1. Le p95, mot à mot histogram_quantile(0.95, sum(rate(traces_span_metrics_duration_milliseconds_bucket{service_name=~"$service_name"}[2m])) by (le)) _bucket et le. spanmetrics ne conserve pas la durée de chaque span — ce serait revenir aux traces. Il les range dans des seaux : ..._duration_milliseconds_bucket{le="100"} compte les spans qui ont duré 100 ms ou moins (le = less or equal). Ces seaux sont cumulatifs — un span de 30 ms incrémente aussi celui des 100 ms, celui des 500 ms, et ainsi de suite jusqu’à le="+Inf" qui les contient tous.</description></item></channel></rss>