Observabilité, et après ?

Une solution d’observabilité observe et surveille de manière exhaustive les applications et les systèmes afin d’identifier et de visualiser directement les anomalies ou les comportements inappropriés et leurs raisons. L’objectif est de déterminer les causes des écarts par rapport au comportement normal, d’éliminer les problèmes et de minimiser ou de prévenir les défaillances.

En raison des systèmes distribués de plus en plus complexes, de la virtualisation, de l’informatique sans serveur, des applications natives du cloud, des microservices et des concepts tels que les conteneurs, DevOps et DevSecOps, l’observabilité a pris de l’importance car la surveillance classique n’offre pas une approche intersystème holistique dans de tels environnements. Une surveillance simple est alourdie par la multitude de systèmes différents, de processus individuels et de voies de communication.

Les trois piliers de l’observabilité sont l’enregistrement des données, les métriques et le suivi. Ils sont enregistrés, corrélés et analysés par une solution d’observabilité et les résultats sont visualisés. La vue donne aux développeurs, administrateurs et analystes une vue directe sur l’ensemble du système de l’état et des performances de leurs applications et systèmes.

Surveillance de la différenciation

Les termes surveillance et observabilité sont souvent utilisés dans des contextes similaires. Cependant, il existe deux concepts clairement distincts. Selon la définition originale, l’observabilité est une propriété des systèmes surveillés et des applications qui décrivent l’observabilité des systèmes. La capacité d’observation est basée sur la surveillance et peut être considérée comme une suite logique et un ajout à la surveillance.

La surveillance classique surveille le comportement et l’état d’un système en enregistrant, collectant et observant les données fournies par le système. Ces données permettent de tirer des conclusions sur l’état et les performances du système surveillé. En raison de la masse de données, de l’évaluation principalement manuelle et de la limitation de la surveillance à des systèmes individuels, on ne peut pas toujours supposer que la connaissance correcte sera réellement obtenue à partir des données de surveillance.

L’observabilité, quant à elle, vise à corréler les données fournies pour obtenir une vue holistique de l’état des applications et des systèmes et les interpréter automatiquement et intelligemment. Alors que la surveillance ne fournit que des informations sur les erreurs ou les problèmes qui se produisent dans les systèmes individuels, l’observabilité montre les conséquences pour l’ensemble du système grâce à une compréhension globale des interrelations et fournit les causes possibles des problèmes. Plusieurs facteurs sont corrélés dans l’observation et pris en compte dans les analyse.

Pourquoi l’observation est-elle nécessaire aujourd’hui?

Les environnements d’applications modernes deviennent de plus en plus complexes. La virtualisation, l’informatique sans serveur, le cloud computing et les environnements de conteneurs sont devenus la norme. Aujourd’hui, de nombreuses applications sont livrées nativement dans le cloud sur la base de nombreux microservices individuels dans des environnements hybrides qui dépassent les solutions de surveillance conventionnelles. Il ne suffit plus de surveiller l’utilisation du processeur ou de la mémoire des systèmes individuels par le biais de la surveillance. Les administrateurs, développeurs et analystes ont besoin d’une vue globale et croisée du rôle et de l’état des applications déployées sur des systèmes distribués.

Les systèmes en réseau ont un grand nombre de connexions avec des significations différentes pour le fonctionnement global des applications. Il est important de garder un œil sur toutes ces interconnexions. L’observabilité offre des solutions adéquates et permet un contrôle complet des systèmes complexes. De plus, les compétences d’observation sont capables de répondre à des questions sur les causes de certains comportements ou dysfonctionnements.

Les trois piliers de l’observabilité

En termes de technologie des données, l’observabilité reposait sur ces 3 piliers:

• Données d’inscription
• Métriques
• Traits

Sur la base de ces données fournies par les systèmes et les applications, il est possible d’acquérir des connaissances sur l’état général du système. Les données du journal contiennent des informations sur les événements qui ont eu lieu. Ils ont un horodatage et fournissent des informations sur ce qui s’est passé à un moment précis. Les données peuvent être fournies dans un format structuré, textuel ou binaire dans différents formats. Les métriques sont des valeurs mesurées de certains paramètres à un moment défini ou sur un intervalle de temps spécifié. Ils sont structurés et faciles à collecter, sauvegarder et analyser. Les métriques fournissent des informations spécifiques sur l’état des composants individuels du système global.

Les traces fournissent des informations sur une chaîne complète d’effets dans un système distribué. Ils représentent une vue de bout en bout d’une demande pour le système dans son ensemble. Les traces peuvent être utilisées pour comprendre des processus complexes et identifier les faiblesses.

Fonctions élémentaires d’une solution d’observabilité

Les données de journal, les métriques et les traces forment la base de données pour l’observabilité. Une solution d’observabilité fournit les fonctions suivantes:

• Collecter les données
• Collecter et corréler les données
• Évaluation des données
• Afficher les résultats de l’analyse

Après avoir collecté des données à partir de nombreux composants et sous-systèmes individuels différents, ils doivent être corrélés et placés les uns par rapport aux autres. Les données de journal, les métriques et les traces ont des structures différentes et contiennent des informations différentes. La capacité d’observation garantit que les modèles et les relations sont trouvés dans les ensembles de données. L’intelligence artificielle et les méthodes d’apprentissage automatique sont utilisées pour analyser les données collectées et identifier des modèles et des relations. L’IA et le ML fournissent les causes possibles d’un comportement ou d’un problème spécifique. La solution d’observabilité présente les KPI et les résultats d’analyse les plus importants dans des tableaux de bord graphiques faciles à comprendre. Les tableaux de bord traitent de la dynamique de l’environnement et peuvent être adaptés de manière interactive aux besoins d’analyse individuels. Les administrateurs et les développeurs n’ont plus besoin de basculer entre différents outils de surveillance, mais reçoivent toutes les informations importantes dans une seule interface utilisateur.

Avantages par l’observation

Par rapport au suivi conventionnel, l’observabilité offerte, entre autres, les avantages suivants :

• Les systèmes et applications complexes et distribués peuvent être mieux surveillés.
• Une vue de bout en bout est créée entre les systèmes applicatifs globaux et leurs performances.
• Moins d’outils sont nécessaires.
• L’observabilité fournie les causes possibles d’un comportement ou d’un problème particulier.
• Les informations requises sont visualisées dans une seule interface utilisateur.
• Les développeurs, administrateurs et analystes obtiennent une vue d’ensemble en temps réel des systèmes et des applications et sont libérés de leur charge de travail.
• Les problèmes peuvent être détectés et résolus plus rapidement.
• La capacité d’observation garantit une meilleure stabilité et disponibilité globales du système observé et surveillé.
• L’introduction de nouvelles fonctionnalités ou l’installation de mises à jour individuelles entraînent moins d’effets négatifs.