La complexité des architectures modernes fait de l'observabilité un enjeu critique. Pourtant, entre les outils propriétaires hors de prix et la gestion fragmentée des différents signaux (logs, métriques, traces), identifier et corriger un bug en production relève souvent du parcours du combattant.
Traceway change la donne. Conçu entièrement sur les fondations d'OpenTelemetry et sous licence MIT, cet APM open-source regroupe l'ensemble des données de télémétrie en un seul endroit, tout en intégrant nativement les agents IA pour automatiser la résolution d'incidents.
Une observabilité complète et unifiée
Traceway élimine le besoin de multiplier les outils en connectant nativement l'ensemble des piliers de l'observabilité :
- Logs : Structurés, liés aux traces et dotés d'une recherche ultrarapide (sous la seconde).
- Traces : Waterfalls de spans de bout en bout à travers l'ensemble de vos microservices.
- Métriques : Suivi des métriques système, runtime et personnalisées sur des graphiques sur mesure.
- Session Replay : Capture du DOM Web associée directement aux exceptions pour revoir exactement ce qu'a fait l'utilisateur.
- Exceptions : Groupement, normalisation et couplé avec les sessions.
- Traçage IA : Suivi détaillé des coûts LLM, de la consommation de tokens et des conversations.
Pensé pour l'ère des agents IA (Agent-First)
L'une des fonctionnalités les plus puissantes de Traceway réside dans son orientation Agent-First. Plutôt que de forcer les humains à fouiller dans des dashboards, Traceway permet à vos agents de codage autonomes (Claude Code, Cursor, etc.) de résoudre directement les problèmes de production.
En une seule commande, vous installez les compétences nécessaires :
npx skills add tracewayapp/traceway
Une fois configuré, votre assistant peut interroger directement la télémétrie pour diagnostiquer une anomalie. Par exemple, face à un pic d'erreurs 500 :
❯ /traceway users report 500s on checkout since this morning Bash(traceway exceptions list --since 24h --search checkout) ⎿ TypeError: cart is null · 412 events · first seen 09:14 Bash(traceway logs query --trace-id 9f2c41d8) ⎿ 12 log records · cart expired 09:13, reused 09:14 Read(src/checkout/session.ts) ⎿ Read 86 lines Root cause: repeat purchase reuses an expired cart. Fix ready for review in src/checkout/session.ts:42.
L'agent identifie l'exception, analyse les logs, lit le code source et propose un correctif en quelques secondes.
Détection et Résolution : Passez à l'action
- Détecter (
Detect) : L'indicateur d'impact (Impact Score) classe chaque endpoint en fonction de cinq signaux de niveau de service et route les alertes pertinentes vers Slack, GitHub ou des webhooks pour éviter la fatigue liée aux fausses alertes. - Résoudre (
Resolve) : En un clic sur une exception, accédez au replay de session, à la trace inter-service et à la stack trace mappée pour éliminer tout changement de contexte inutile.
Votre infrastructure, vos règles : Auto-hébergement en 90 secondes
Fidèle à sa philosophie open-source (licence MIT), Traceway offre une parité de fonctionnalités totale entre sa version Cloud et sa version auto-hébergée. Grâce à un stockage colonnaire basé sur ClickHouse, l'outil compresse efficacement les données (par exemple, 1 million d'événements quotidiens tiennent dans environ 2 Go par mois).
Déployez-le localement en un clin d'œil avec Docker Compose :
git clone github.com/tracewayapp/traceway cd traceway && docker compose up -d # Votre tableau de bord est disponible sur http://localhost:3000
Il vous suffit ensuite de pointer un exportateur OTLP vers votre instance pour démarrer.
Avec son architecture moderne (Go, ClickHouse, OpenTelemetry), sa tarification transparente sans surfacturation par événement ou par utilisateur, et son intégration poussée des agents IA, Traceway s'impose comme une alternative open-source incontournable pour les équipes cherchant à reprendre le contrôle total de leur observabilité.
Par Aghilas AZZOUG