Использование телеметрии набирает обороты в проектах с открытым кодом и программном обеспечении для мониторинга. Хотя мониторинг активности сети и приложений на основе телеметрии осуществлялся на протяжении многих лет, исторически она была изолирована достаточно узкими рамками применения. Но в мире, управляемом гибридными и облачными приложениями, традиционный изолированный мониторинг уже не работает, поскольку компоненты приложений становятся все более компактными и распределенными, а их жизненный цикл сокращается. Эволюция телеметрии позволяет агрегировать больше данных (например, со всех процессоров экземпляра AWS). Эти данные могут собираться с маршрутизаторов, коммутаторов, серверов, сервисов, контейнеров, хранилищ и приложений, которыми располагает предприятие.

Проекты с открытым кодом (в частности, проект OpenTelemetry) способствуют расширению применения телеметрии. Технология OpenTelemetry разрабатывается при участии специалистов AWS, Azure, Cisco, F5, Google Cloud и VMware под эгидой Cloud Native Foundation. Проект предусматривает создание набора инструментов, API и SDK, предназначенных для проведения измерений, сбора и экспорта данных телеметрии для оценки производительности и анализа поведения программного обеспечения. На технологии OpenTelemetry уже базируется облачная служба мониторинга приложений Cisco AppDynamics Cloud. В дальнейшем компания планирует использовать ее в своей архитектуре Full Stack Observability, объединяющей приложения и сервисы для совместного использования телеметрии в различных областях. OpenTelemetry становится фактическим стандартом, определяющим порядок использования телеметрических данных для организации полноценного наблюдения за состоянием всего стека ИТ, от сети и инфраструктуры до приложений и Интернета.

Организация IETF подготовила документ RFC 9232, в котором определяется структура сетевой телеметрии. С его помощью организации могут получить более полное представление о сети, что поможет повысить эффективность управления ею. В перспективе связь будет обеспечиваться самовосстанавливающимися сетями, способными обучаться, давать прогнозы и планировать действия. Основой таких сетей станут средства прогнозного анализа с использованием телеметрических данных, собираемых из множества различных источников. В компании Cisco средства прогнозного анализа предсказывают сетевые неполадки, позволяя за счет профилактических мер устранять возможные неисправности еще до их возникновения. У Juniper Networks технология искусственного интеллекта Mist собирает телеметрические данные кабельной и беспроводной инфраструктуры. Программное обеспечение Juniper Apstra использует телеметрию в режиме реального времени, гарантируя выполнение сетью возложенных на нее задач. Телеметрии отводится важная роль в разработке систем искусственного интеллекта, которые будут управлять сетями и приложениями. В конечном итоге организациям потребуется единое пространство данных для создания на основе машинного обучения и искусственного интеллекта сервисов быстрого обнаружения аномалий и определения причин их возникновения в масштабах всего предприятия.