Temps de lecture : 10 minutes 02 secondes | Publication : 6 mai 2025
Observabilité Qu’est-ce que l’observabilité ?
L’observabilité vous permet d’analyser, de diagnostiquer et de résoudre rapidement les problèmes sans passer par un accès direct au fonctionnement interne d’un système, mais en consultant ses mesures de sorties, telles que les journaux, les métriques et les traces. En collectant et en interprétant ces résultats, les organisations peuvent diagnostiquer les problèmes, surveiller les performances et garantir la fiabilité des systèmes complexes et distribués. L’observabilité va au-delà de la surveillance classique en permettant un aperçu détaillé de l’état du système dans n’importe quelle condition, permettant aux équipes de réagir à des actions inconnues ou inattendues.
- Observabilité et surveillance : Quelle est la différence ?
- Quels sont les trois piliers de l’observabilité ?
- Pourquoi l’observabilité est-elle importante ?
- Quels sont les avantages de l’observabilité ?
- Quels sont les défis de l’observabilité ?
- Quel est l’avenir de l’observabilité – de l’IA et de l’observabilité ?
- Comment HPE et OpsRamp transforment l’observabilité pour le cloud hybride et l’IA ?
Observabilité et surveillance : Quelle est la différence ?
L’observabilité et la surveillance sont toutes deux nécessaires à la fiabilité du système, même si elles servent des objectifs différents. La surveillance utilise des mesures et des seuils établis pour découvrir les problèmes connus, tandis que l’observabilité analyse les sorties externes d’un système (journaux, métriques et traces) pour déduire son état interne et trouver des problèmes inconnus. La surveillance permet de réagir aux problèmes au fur et à mesure qu’ils surviennent, tandis que l’observabilité facilite la compréhension du comportement du système. L’observabilité et la surveillance sont des outils complémentaires nécessaires à la fiabilité du système, même si elles servent des objectifs différents. La surveillance utilise des mesures et des seuils établis pour découvrir les problèmes connus, tandis que l’observabilité analyse les sorties externes d’un système (journaux, métriques et traces) pour déduire son état interne et trouver des problèmes inconnus. La surveillance permet de réagir aux problèmes au fur et à mesure qu’ils surviennent, tandis que l’observabilité vous aide à comprendre le comportement du système pour les prévenir et les résoudre.
Voici un aperçu plus détaillé :
Surveillance :
- Point focal : suit et affiche les métriques, émet des avertissements pour des situations prédéterminées et fournit une vue dynamique de l’état du système.
- But : identifier et résoudre des problèmes rapidement.
- Données : utilise principalement des métriques prédéfinies et des données de journal.
- Exemple : suivi de la consommation de mémoire, des temps de réponse HTTP et des E/S disque pour identifier les problèmes de performances.
Observabilité :
- Point focal : Elle se concentre sur les sorties du système pour découvrir des problèmes inconnus et comprendre des comportements complexes.
- But : Développer des connaissances sur le comportement du système pour la détection proactive des problèmes et l’enquête sur leurs causes principales.
- Données : Recueille des mesures, des journaux et des traces pour un compte rendu complet des processus du système.
- Exemple : Suivi du parcours des demandes sur des microservices à l’aide de traces distribuées ou analyse des journaux pour identifier les dysfonctionnements du service.
Principales différences :
- L’observabilité se concentre sur la prévention des erreurs avant qu’elles n’affectent les utilisateurs, tandis que la surveillance agit comme un système d’alerte.
- La surveillance s’attaque aux défauts reconnus avec des mesures établies, tandis que l’observabilité analyse les sorties et les comportements du système pour identifier des problèmes inconnus.
- La surveillance se concentre sur des mesures individuelles, mais l’observabilité fournit une image complète de l’état interne du système.
- L’observabilité fournit une enquête complète sur ces causes principales initiales en étudiant le contexte du système, tandis que la surveillance peut uniquement indiquer des défauts sans fournir de contexte suffisant.
Quels sont les trois piliers de l’observabilité ?
Les trois piliers de l’observabilité
Les métriques, les journaux et les traces sont essentiels pour analyser la santé, les performances et le comportement d’un système. Les informations combinées de chaque pilier fournissent une image complète des activités du système. Les traces suivent le flux de demandes du système distribué. Les métriques fournissent des données numériques sur le comportement du système et l’utilisation des ressources, tandis que les journaux documentent les occurrences système. Ces types de données aident les développeurs et les équipes d’exploitation à analyser et à corriger les pannes, améliorant ainsi la fiabilité du système.
Métrique : un comportement de système quantitatif
Les métriques mesurent numériquement la santé et le comportement du système. Ces données agrégées permettent de découvrir des modèles, de créer des seuils d’alarme et de suivre la consommation des ressources.
- Les mesures courantes pour la surveillance des performances du système incluent l’utilisation du processeur, la consommation de mémoire, la latence du réseau et les taux de requête.
- Les mesures peuvent identifier des anomalies, telles que des pics d’utilisation des ressources, qui peuvent suggérer des problèmes sous-jacents.
- Les mesures seules ne peuvent pas identifier des problèmes spécifiques ou de leurs causes profondes sans types de données supplémentaires.
Journaux : un système complet d’enregistrement des événements
Les journaux enregistrent les événements système à une heure spécifiée. Ils fournissent des données détaillées sur l’activité du système pour le débogage et l’analyse de la cause principale.
- Les journaux peuvent indiquer des échecs, des avertissements, des requêtes infructueuses dans des base de données ou des problèmes d’authentification.
- Les journaux aident les équipes à identifier la séquence d’événements qui ont conduit à des pannes du système ou à des problèmes de performances.
- Les gros volumes de journaux dans les systèmes dispersés nécessitent des techniques de filtrage et d’indexation puissantes pour obtenir des informations utiles.
Traces : suivi de bout en bout des demandes
Les traces suivent les demandes et les transactions du système distribué. Elles révèlent comment les services interagissent et combien de temps prennent les actions, ce qui les rend essentiels pour diagnostiquer les goulets d’étranglement et les retards.
- Une trace peut révéler le chemin exact d’une demande utilisateur entre les microservices, révélant ainsi la latence.
- Les traces sont utiles dans les conceptions de microservices pour identifier les goulets d’étranglement des performances et les dépendances défaillantes, car une seule requête peut transiter par de nombreux services.
- La mise en œuvre d’une instrumentation complète au sein de la totalité des services peut nécessiter beaucoup de ressources pour un traçage efficace.
Pourquoi l’observabilité est-elle importante ?
L’observabilité aide les équipes à détecter et à résoudre les problèmes ; à augmenter les performances ; et à améliorer l’expérience utilisateur en comprenant et en contrôlant l’état interne des systèmes complexes. L’observabilité fournit des informations plus approfondies sur le comportement du système que la surveillance traditionnelle, permettant une analyse plus rapide et plus précise des causes principales des problèmes dans des contextes modernes et distribués.
Voici des précisions sur l’importance de l’observabilité. Elle permet les opérations suivantes :
1. Identifier et résoudre les problèmes
- L’observabilité aide les équipes à anticiper et à résoudre les problèmes avant qu’ils n’affectent les clients ou les utilisateurs.
- Des informations exploitables permettent une analyse efficace des causes principales, et ainsi d’identifier rapidement les sources des problèmes.
- Elle contribue ainsi à réduire le MTTR, les temps d’arrêt et à améliorer la fiabilité du système.
2. Optimiser les performances et l’évolutivité
- L’observabilité donne aux équipes un aperçu des performances des applications, en identifiant les goulets d’étranglement et les opportunités d’amélioration. Grâce à ces informations, les équipes peuvent améliorer les performances et faire évoluer les systèmes pour répondre aux demandes croissantes.
- L’observabilité dans les environnements cloud natifs révèle une mauvaise utilisation des ressources, permettant des ajustements de charge de travail pour une meilleure évolutivité.
3. Améliorer l’expérience utilisateur
- L’observabilité améliore l’expérience utilisateur en traitant de manière proactive les problèmes et en optimisant les performances.
- Elle aide les équipes à maintenir des applications fiables, réactives et accessibles aux utilisateurs.
- Real User Monitoring (RUM) – une extension récente de l’observabilité – suit les interactions des utilisateurs en temps réel avec une application pour améliorer la satisfaction des utilisateurs.
4. Renforcer le travail d’équipe
- L’observabilité permet aux équipes de prendre des décisions éclairées en matière d’amélioration du système, favorisant ainsi une optimisation continue.
- Le temps consacré aux urgences et au dépannage est réduit, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur l’innovation et d’accélérer les cycles de développement. Les outils d’observabilité interagissent avec les workflows DevOps, améliorant la collaboration et prenant en charge les techniques SRE.
5. Prendre des décisions fondées sur des données
- L’observabilité offre aux équipes un ensemble de données précieux pour des décisions éclairées en matière de gestion et d’optimisation du système.
- L’utilisation de ces données pour optimiser la consommation des ressources, les flux de travail et les résultats commerciaux peut minimiser les dépenses.
- Les métriques peuvent montrer les ressources inutilisées, tandis que les traces peuvent rendre visibles les inefficacités du traitement des demandes, permettant ainsi des changements centrés sur les données.
6. Un outil essentiel pour les microservices et le cloud
- L’observabilité est essentielle dans les systèmes de cloud distribué et de microservices pour comprendre les interactions et les performances des composants.
- Elle offre des perspectives pour améliorer la surveillance et la gestion des systèmes complexes et dynamiques.
- L’observabilité aide les équipes à suivre les demandes, à identifier les dépendances et à résoudre les problèmes dans les systèmes distribués.
7. Fournir une réponse plus rapide aux incidents, et réduire les temps d’arrêt
- L’observabilité améliore la réponse aux incidents en identifiant les anomalies et en fournissant un contexte pour un dépannage plus rapide. Une résolution rapide permet d’économiser les temps d’arrêt, d’améliorer la disponibilité du service et la continuité de l’activité.
Quels sont les avantages de l’observabilité ?
L’observabilité améliore les performances du système, la fiabilité, la satisfaction des utilisateurs, l’efficacité opérationnelle et les résultats informatiques alignés sur les objectifs commerciaux. L’observabilité permet aux équipes de déboguer, d’optimiser les performances et d’empêcher que les problèmes n’affectent les utilisateurs ou les opérations de l’entreprise en fournissant des informations approfondies sur le comportement du système. Les principaux avantages sont détaillés ci-dessous :
1. Un dépannage et une résolution améliorés
Analyse plus rapide de la cause principale : Les outils d’observabilité fournissent des données détaillées pour aider les équipes à identifier les problèmes. Ceci réduit les approximations et accélère la résolution.
MTTD et MTTR réduits : L’observabilité accélère le dépannage, permettant aux équipes de se concentrer sur l’innovation.
Détection proactive des problèmes : Les outils d’observabilité peuvent détecter les anomalies et les problèmes potentiels avant qu’ils n’affectent les utilisateurs, permettant ainsi aux équipes de corriger et d’éviter les interruptions.
Réduction de la fatigue liée aux alertes : L’observabilité réduit les alarmes non pertinentes et se concentre sur celles une action est possible. Grâce aux informations contextuelles enrichies sur les situations préoccupante, l’équipe est plus efficace, et l’épuisement professionnel moins fréquent.
2. Meilleures performances et fiabilité du système
Une disponibilité et une fiabilité optimisée : L’observabilité donne aux équipes un accès en temps réel aux performances du système pour détecter et corriger les goulets d’étranglement.
Optimisation des performances : Les équipes peuvent trouver les inefficacités et optimiser les performances du système en évaluant les données, les traces et les journaux.
Livraison de logiciels plus rapide à grande échelle : L’observabilité offre aux équipes une visibilité complète sur l’activité du système, leur permettant de déployer, de mettre à jour et de faire évoluer les logiciels en toute confiance avec peu de perturbations.
3. Surveillance de l’infrastructure, du cloud et de Kubernetes
Les systèmes distribués modernes tels que les plateformes cloud, les infrastructures sur site et les clusters Kubernetes nécessitent une observabilité.
Avantage : Les équipes peuvent optimiser l’utilisation des ressources, gérer les charges de travail conteneurisées et faire évoluer les services de manière transparente.
Les outils d’observabilité peuvent surveiller l’état des pods Kubernetes, détecter les déploiements ayant échoué et optimiser les coûts des ressources cloud pour plus d’efficacité.
4. Une meilleure expérience utilisateur
En réduisant les temps d’arrêt, en améliorant les performances et en résolvant les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent, l’observabilité maintient les programmes stables et réactifs, améliorant ainsi l’expérience utilisateur.
Satisfaction des utilisateurs : Un système plus fluide et plus fiable augmente la satisfaction et la fidélité des utilisateurs, améliorant ainsi la rétention des clients et le succès de l’entreprise.
5. Business analytics
L’observabilité relie les opérations informatiques aux résultats de l’entreprise en transmettant des données utiles pour la prise de décision.
Avantage : Les équipes peuvent lier des mesures techniques aux indicateurs clés de performance de l’entreprise tels que les revenus, la fidélisation des utilisateurs et la satisfaction des clients.
Les solutions d’observabilité peuvent évaluer l’impact des temps d’arrêt sur les revenus, permettant aux entreprises de choisir les améliorations offrant le retour sur investissement le plus élevé.
6. Automatisation du DevOps/DevSecOps
Les données d’observabilité optimisent les pipelines CI/CD, la mise à l’échelle des ressources et les workflows de réponse aux incidents, simplifiant ainsi l’automatisation. Réduction de l’implication manuelle et accroissement de l’efficacité.
Sécurité améliorée : Les outils d’observabilité peuvent découvrir des anomalies, des activités suspectes et des faiblesses de sécurité, aidant ainsi les équipes à prévenir les menaces et à se défendre contre elles.
7. Efficacité opérationnelle améliorée
L’observabilité automatise les alertes, la détection d’anomalies et l’analyse sur la cause principale initiale pour rationaliser les workflows. Cela réduit le travail manuel et permet aux équipes de se concentrer sur les objectifs stratégiques, accroissant ainsi l’efficacité opérationnelle.
8. Rentabilité
L’observabilité réduit les coûts opérationnels en améliorant l’efficacité du système, en diminuant les temps d’arrêt et en optimisant l’utilisation des ressources. En repérant les ressources cloud inutilisées, les entreprises peuvent économiser de l’argent sans sacrifier les performances.
9. Avantages de la visibilité des données
L’observabilité du pipeline de données aide les équipes à vérifier la qualité, l’intégrité et la conformité des données au-delà des performances du système.
Quels sont les défis de l’observabilité ?
Les défis de l’observabilité
L’observabilité, essentielle à la compréhension et à la gestion du comportement du système, présente divers problèmes qui peuvent réduire son efficacité. Site24x7 définit ces difficultés comme autant d’inefficacités, et contribue à l’identification des causes profondes initiales, à la hiérarchisation des problèmes et à l’équilibre entre productivité, performance et coût. Ces problèmes doivent être résolus pour améliorer la santé du système, les performances et les objectifs commerciaux. Voici un aperçu complet des principales difficultés majeures :
Infrastructures complexes : Les microservices, les déploiements cloud et les systèmes distribués rendent la collecte, la corrélation et l’analyse des données difficiles. La complexité obscurcit généralement les interactions entre les composants, provoquant des angles morts qui compliquent et ralentissent le dépannage.
Journaux, métriques et traces : Les systèmes modernes créent d’énormes quantités de données d’observabilité dans de nombreux formats, et ce à un rythme rapide. Les équipes peuvent avoir du mal à organiser, évaluer et tirer des conclusions de ces données, en raison de leur taille et de leur diversité. Cela peut entraîner des anomalies inaperçues et des retards majeurs.
Analyse de la cause principale : Dans les systèmes complexes et dispersés, trouver la cause profonde peut prendre du temps et des efforts sans outils appropriés. Les équipes peuvent utiliser des conjectures pour trouver les causes des problèmes sans suffisamment d’observabilité. Cela ralentit la résolution et augmente le risque de récurrence des problèmes, réduisant ainsi la fiabilité du système.
Priorisation des problèmes : Les systèmes d’observabilité génèrent de nombreux avertissements et données, ce qui complique la priorisation des préoccupations. Une mauvaise priorisation peut gaspiller des ressources sur des problèmes à faible impact, alors que les problèmes importants ne sont pas résolus, compromettant ainsi les performances du système, la fiabilité et l’expérience utilisateur.
Équilibrer productivité et performance : La productivité de l’équipe peut être affectée par les investissements en matière d’observabilité dans l’infrastructure, l’outillage et l’expertise. Les équipes doivent généralement choisir entre renforcer l’observabilité et maintenir les opérations quotidiennes, retarder l’adoption de l’observabilité ou la mise à l’échelle. La charge de travail opérationnelle et les besoins d’observabilité sont souvent en conflit.
Manque de normalisation : Les outils et les plateformes ont du mal à communiquer avec les données d’observabilité en raison de leurs formats et protocoles non standardisés. L’incohérence rend l’intégration et l’analyse des données difficiles pour les équipes, limitant les efforts d’observabilité et perturbant les opérations multiplateformes.
Instrumentation et configuration manuelles : L’instrumentation du code, la configuration des outils et la définition des métriques et des alertes nécessitent une interaction manuelle. Ces processus sont lents, sujets aux erreurs et difficiles à adapter à mesure que les systèmes se développent. Cela peut retarder l’installation de l’observabilité et augmenter les frais opérationnels.
Résolution des incidents : Les données fragmentées, le manque de contexte et les outils d’observabilité inefficaces font perdre du temps aux équipes. La résolution des problèmes prend plus de temps, réduit la productivité de l’équipe et ralentit les activités de l’entreprise, diminuant ainsi l’efficacité du système.
Outils et fournisseurs multiples : Les organisations utilisent souvent plusieurs solutions d’observabilité de différents fournisseurs, chacune se concentrant sur les journaux, les analyses ou les traces. La gestion de ces instruments complique l’intégration, augmente les dépenses et fragmente les données. Cela ralentit les analyses et la résolution en rendant plus difficile pour les équipes d’unifier les vues du comportement du système.
Quel est l’avenir de l’observabilité – de l’IA et de l’observabilité ?
L’avenir de l’observabilité : IA et tendances
L’IA, l’automatisation et les nouveaux paradigmes informatiques façonnent l’observabilité à mesure que les systèmes deviennent plus complexes. Ces nouveaux développements rendent la surveillance et la gestion du système plus intelligentes, automatisées et adaptatives. Voici ses principales évolutions.
1. Observabilité pilotée par l’IA
L’IA et le machine learning permettent l’identification d’anomalies à grande échelle et des informations de prédiction, révolutionnant ainsi l’observabilité.
- Les technologies d’observabilité pilotées par l’IA peuvent détecter des anomalies en temps réel, permettant aux équipes de gérer les problèmes potentiels avant qu’ils ne s’aggravent.
- Observabilité prédictive : Les modèles de machine learning fournissent des solutions proactives aux pannes du système, aux pénuries de ressources et aux goulets d’étranglement des performances, réduisant ainsi les temps d’arrêt et améliorant la fiabilité.
L’observabilité de l’IA augmente l’analyse de la cause principale, réduit les alertes de fatigue et renforce les systèmes.
2. Observabilité de nouveau domaine
L’observabilité augmente pour intégrer les technologies sans serveur, edge et IoT.
- Sans serveur et Kubernetes : Les solutions d’observabilité s’adaptent aux contextes dynamiques tels que Kubernetes et l’architecture sans serveur, permettant une surveillance transparente des systèmes distribués.
- IoT et edge computing : L’edge computing et les appareils IoT rendent l’observabilité cruciale pour la surveillance des infrastructures distribuées et le maintien de l’intégrité des données sur les appareils connectés.
Les systèmes modernes et décentralisés nécessitent une observabilité, que ces avancées fournissent.
3. Intégration de l’automatisation et de l’observabilité as code
La tendance est de combiner l’observabilité avec l’AIOps et l’automatisation. Les méthodes d’observabilité as code simplifient la définition et la gestion de la configuration de l’observabilité programmatique, en s’harmonisant avec les flux de travail DevOps et en améliorant l’évolutivité.
Comment HPE et OpsRamp transforment l’observabilité pour le cloud hybride et l’IA ?
HPE et OpsRamp redéfinissent l’observabilité grâce à leur expertise en matière de gestion du cloud hybride et d’opérations guidées par l’IA. Leur alliance répond aux défis de la gestion des environnements IT modernes, de plus en plus dispersés entre les infrastructures sur site, dans le cloud et à l’edge. HPE et OpsRamp aident les entreprises à créer des systèmes durables, évolutifs et efficaces en intégrant une observabilité robuste à l’IA et à l’automatisation.
Amélioration de l’observabilité du cloud hybride
La gestion des charges de travail distribuées, l’interopérabilité et la visibilité sur des infrastructures hétérogènes sont propres aux paramètres de cloud hybride. Les solutions HPE et OpsRamp répondent à ces problèmes :
- Leur plateforme de surveillance unifiée offre une visibilité sur les systèmes sur site, dans le cloud et à l’edge, permettant aux entreprises de surveiller les infrastructures de cloud hybride à partir d’une vue unifiée.
- La technologie d’OpsRamp fournit des informations détaillées sur la santé de l’infrastructure, l’utilisation des ressources et les performances dans les environnements hybrides.
Observabilité par l’IA
HPE et OpsRamp utilisent une IA avancée pour améliorer l’observabilité :
- Détection proactive d’anomalies : L’IA permet la détection proactive d’anomalies dans les systèmes de cloud hybride, empêchant ainsi d’éventuels problèmes d’affecter les opérations.
- Analyse prédictive : Les modèles de machine learning estiment les besoins en ressources et le comportement du système, permettant une adaptation et une optimisation proactives.
- Résolution plus rapide des problèmes : L’enquête sur leur cause principale pilotée par l’IA, et la remédiation automatique réduisent le MTTR, permettant une reprise plus rapide après incident.
Intégration de l’automatisation avec AIOps
L’alliance met l’accent sur l’automatisation des opérations informatiques à l’aide de l’observabilité et de l’AIOps :
- Corrélation des événements : La technologie d’OpsRamp relie intelligemment les données d’observabilité aux workflows de gestion des incidents, minimisant ainsi le bruit et stimulant la prise de décision.
- Remédiation automatique : Les outils guidés par l’IA permettent aux professionnels de l’informatique de se concentrer sur des projets stratégiques en automatisant les activités correctives.
Prise en charge de l’edge computing et de l’IoT
HPE et OpsRamp offrent une visibilité et une gestion sur les appareils IoT et Edge Computing massivement distribués. Ceci est essentiel pour les entreprises qui gèrent des données et des charges de travail sur des appareils liés et des infrastructures distantes.