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 mesurant ses sorties comme 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 d’une surveillance classique en proposant un aperçu détaillé de l’état du système dans n’importe quelle circonstance afin que les équipes puissent réagir à des actions inconnues ou inattendues.
Temps de lecture : 12 minutes 02 secondes | Mise à jour : 9 février 2026
Table des matières
Qu’est-ce que l’observabilité dans les systèmes informatiques modernes ?
L’observabilité est la capacité à comprendre l’état interne d’un système en analysant ses sorties et en permettant un débogage efficace. Les systèmes informatiques actuels sont souvent complexes et distribués, et utilisent des technologies telles que les microservices et les fonctions sans serveur. Contrairement à la surveillance traditionnelle, l’observabilité permet une exploration plus approfondie du fonctionnement d’un système, même en cas de problèmes imprévus. Elle dépend de sources de données riches, telles que les métriques, les journaux, les événements et les traces distribuées.
La particularité de l’observabilité, c’est qu’elle vous permet de poser des questions nouvelles et inattendues sur vos systèmes. La surveillance traditionnelle s’appuie sur des tableaux de bord statiques et des seuils d’alerte prédéfinis pour répondre à des questions prédéfinies telles que : «∘L’utilisation du processeur est-elle supérieure à 90 % ?∘». L’observabilité, en revanche, fournit des données détaillées qui permettent de répondre à de nouvelles questions à mesure qu’elles émergent, par exemple : «∘Pourquoi seuls les utilisateurs d’une version spécifique d’iOS dans la région EMEA rencontrent-ils des temps de chargement lents depuis le dernier déploiement ?∘».
Cette capacité à répondre à de nouvelles questions est cruciale pour résoudre les problèmes inattendus dans les systèmes complexes. Vous ne pouvez pas configurer une alerte pour un problème que vous n’avez jamais rencontré auparavant. L’observabilité fournit aux ingénieurs les données détaillées nécessaires pour enquêter sur les nouveaux problèmes, retracer leurs causes à travers plusieurs services et comprendre leur impact sur le système. Elle part du principe que les échecs sont inévitables et donne aux équipes les moyens de les analyser rapidement à l’aide des données.
L’observabilité moderne relie directement les performances du système aux résultats métier. En combinant des informations commerciales – comme l’identifiant du panier d’achats d’un utilisateur ou son niveau d’abonnement – avec des données techniques telles qu’une réponse API lente, votre équipe peut voir directement comment les problèmes techniques impactent les objectifs commerciaux. Par exemple, les ingénieurs peuvent relier une erreur de base de données à une recrudescence d’événements «∘Échec de transaction∘», et ainsi mesurer l’impact financier d’un bogue et prioriser les correctifs en fonction de l’impact commercial et non de l’urgence technique.
Quels sont les signaux de données fondamentaux d’un système observable ?
Les signaux essentiels d’un système observable sont les données de télémétrie collectées pour comprendre pleinement son comportement. Bien que l’observabilité repose sur un trio de principes fondamentaux, les approches actuelles sont étendues pour relever les défis posés par des architectures système de plus en plus complexes.
Les trois piliers fondamentaux de l’observabilité sont les métriques, les journaux et les traces :
- Les métriques sont des données numériques de séries temporelles agrégées sur des intervalles. Elles sont essentielles pour suivre l’état du système au fil du temps, offrant un aperçu des performances, de l’utilisation des ressources (comme le processeur ou la mémoire) et des taux d’erreur. Les métriques viennent alimenter les tableaux de bord et déclencher des alertes sur des conditions connues.
- Les journaux d’événements sont des enregistrements immuables et horodatés d’événements discrets. Ils servent à capturer des événements avec un contexte riche et détaillé, comme un message d’erreur avec une trace de stack complète ou un enregistrement de connexion utilisateur. Les métriques signalent la survenue d’un problème, tandis que les journaux fournissent les détails contextuels de son origine.
- Les traces distribuées révèlent le parcours complet d’une requête au sein d’un système. Les traces permettent de cartographier l’intégralité du flux de travail en suivant une action utilisateur déterminée à travers plusieurs microservices, bases de données et API. Ceci est inestimable pour identifier les goulets d’étranglement liés à la latence et pour comprendre les dépendances dans les architectures distribuées. Cependant, dans les environnements complexes cloud-native, ces trois piliers sont souvent insuffisants. Les volumes massifs de données et la courte durée de vie des services compliquent la mise en relation manuelle de types de données différents pour identifier les causes profondes. Ceci a conduit à l’émergence de signaux de données fournissant une analyse plus approfondie, comme le profilage continu et les événements métier.
- Le profilage continu permet de localiser les codes gourmands en ressources en analysant constamment l’utilisation du processeur et de la mémoire jusqu’au niveau de la fonction ou du numéro de ligne. Il explique pourquoi un service est lent ou consomme beaucoup de ressources, en reliant les données de traçage qui indiquent l’étape d’exécution pendant laquelle du temps a été consommé sur le code incriminé.
- L’importance des événements métier réside dans le fait de relier des performances techniques avec les résultats générés. En traitant les actions à forte valeur ajoutée comme «∘Ajouter au panier∘» ou «∘paiement_traité∘» comme une télémétrie native, les équipes peuvent mesurer directement l’impact (p. ex. pertes de revenus) des problèmes techniques, ce qui permet une priorisation basée sur les données.
Comment mettre en œuvre une stratégie d’observabilité ?
Les stratégies d’observabilité utilisent la technologie, les normes et une attitude culturelle pour comprendre le comportement du système. L’observabilité vise à cultiver une discipline durable plutôt qu’à simplement déployer un outil.
Les pipelines d’observabilité modernes relient la création de données à l’analyse. L’instrumentation consiste à configurer le code applicatif et d’infrastructure pour émettre des données de télémétrie. Une couche de collecte (comme un agent) collecte et envoie ces données à un système central de traitement et de stockage. Les données sont indexées, corrélées et stockées. Dans la dernière étape, les ingénieurs utilisent des langages de requête, des tableaux de bord et des systèmes d’alerte pour analyser les données, identifier les tendances et corriger les bogues.
L’instrumentation moderne repose sur OpenTelemetry (OTel), un projet de la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) et une norme sectorielle. OTel réunit des API, des SDK et des outils non tributaires de fournisseurs pour les métriques, les journaux et les traces. L’indépendance à l’égard des fournisseurs est un avantage clé. En instrumentant vos services une seule fois avec OTel, les données peuvent être acheminées vers n’importe quel système dorsal pris en charge, permettant ainsi aux équipes de changer de plateforme analytique sans réécrire le code des applications.
Lors du choix des outils, les organisations peuvent opter pour une plateforme d’observabilité intégrée et des solutions de pointe. Une plateforme intégrée fournit une «∘vue unifiée∘» qui connecte automatiquement les traces, les journaux et les métriques pour un débogage fluide. Une stratégie de pointe permet aux équipes de sélectionner l’outil optimal pour chaque fonction, comme la journalisation ou le traçage, mais elle rend son intégration et sa maintenance encore plus complexe.
Finalement, la technologie seule ne suffit pas. Un changement culturel vers une curiosité centrée sur les données est nécessaire pour assurer le succès de l’observabilité. Au lieu de se contenter de réagir aux notifications, les ingénieurs devraient être habilités à poser des questions et à explorer les « inconnues inconnues ». Ceci favorise la collaboration entre les équipes de développement, d’exploitation et commerciales en utilisant des données observables et une culture de non-culpabilisation qui considère les incidents comme des opportunités d’apprentissage.
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 l’état de 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. Enfin, 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 métriques courantes pour la surveillance des performances du système mesurent l’utilisation du processeur, la consommation de mémoire, la latence du réseau et les taux de requête.
- Elles peuvent identifier des anomalies, telles que des pics d’utilisation des ressources, qui peuvent renvoyer à des problèmes sous-jacents.
- Sans types de données supplémentaires, les métriques seules ne peuvent pas identifier des problèmes spécifiques ni leurs causes profondes.
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 des causes principales.
- Ils peuvent renvoyer à des échecs, des avertissements, des requêtes infructueuses dans des bases de données ou des problèmes d’authentification.
- Leur fonction est d’aider 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 le mode d’interaction des services et la durée des actions, ce qui en fait des éléments incontournables pour diagnostiquer les goulets d’étranglement et les retards.
- Une trace peut révéler le chemin exact d’une demande utilisateur entre des microservices, et ainsi faire apparaître une latence.
- Les traces interviennent dans les conceptions de microservices pour identifier les goulets d’étranglement des performances et les dépendances défaillantes, car une requête peut transiter par de nombreux services.
- La mise en œuvre d’une instrumentation complète entre tous les services peut nécessiter beaucoup de ressources pour un traçage efficace.
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 métier. 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. Amélioration du dépannage et de la résolution
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 où une action est possible. Grâce aux informations contextuelles enrichies sur les situations préoccupantes, 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 donne 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 expérience utilisateur optimisée
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 relier les mesures techniques aux indicateurs clés de performance 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 ainsi aux entreprises de choisir les améliorations les plus rentables.
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 des interventions manuelles 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. Ceci 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.
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, de sorte que les équipes peuvent 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 au sein d’infrastructures hétérogènes sont propres aux environnements 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 fournissent une visibilité et une gestion sur des 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.
FAQ
Quel serait un exemple simple d’observabilité en action ?
Un utilisateur signale une procédure de paiement lente. Grâce à une plateforme comme HPE OpsRamp, les ingénieurs peuvent suivre une requête utilisateur unique à travers tous les services. Les données corrélées d’OpsRamp permettent d’identifier le véritable goulet d’étranglement – une requête de base de données lente. Leur rôle ne se limite pas au simple signalement d’une alerte générique concernant le processeur. L’accès à des réponses contextualisées et pratiques permet une résolution rapide des causes profondes. Ceci élève l’observabilité au-delà de la simple surveillance, et mène à une résolution intelligente des problèmes.
L’observabilité est-elle réservée aux microservices et à Kubernetes ?
Non. Bien que l’observabilité soit cruciale pour les systèmes complexes, elle peut être utilisée dans n’importe quel environnement. HPE OpsRamp, par exemple, est conçue pour les environnements informatiques hybrides et offre une visibilité détaillée à la fois sur les applications cloud-native modernes et sur les systèmes monolithiques traditionnels. Elle unifie toutes les données d’observabilité, permettant aux équipes de relever de nouveaux défis et de comprendre comment tout est interconnecté, quelle que soit la configuration.
Quelle est la différence entre l’observabilité et la gestion des performances des applications (APM) ?
L’APM ne représente qu’un aspect de l’observabilité, traditionnellement axée sur la mesure des temps de réponse des applications. Les plateformes d’observabilité modernes comme HPE OpsRamp vous permettent d’étudier les « inconnues inconnues ». OpsRamp relie les données applicatives aux modifications d’infrastructure pour découvrir les causes profondes inattendues, passant ainsi de tableaux de bord statiques à une véritable investigation.
Comment puis-je commencer à mettre en œuvre l’observabilité dans mon organisation ?
Commencez par un service essentiel et déployez HPE OpsRamp. Démarrez en collectant des métriques, des journaux, des événements et des traces à l’aide de sa fonction de découverte et d’instrumentation. Le moteur AIOps d’OpsRamp met automatiquement en corrélation les données, fournissant ainsi des informations rapides et pertinentes. Les équipes peuvent ainsi démontrer rapidement la valeur ajoutée et déployer des pratiques d’observabilité à l’échelle de l’entreprise grâce à une solution unique.
La suite HPE OpsRamp Software est-elle un outil d’observabilité complet ?
HPE OpsRamp est une plateforme basée sur l’IA qui vous offre une visibilité complète sur vos environnements informatiques hybrides. Elle unifie l’observabilité de l’infrastructure, des services cloud et des applications en analysant les métriques, les journaux, les traces et les événements. Le moteur de gestion des événements met en corrélation les données pour fournir une analyse intelligente de la cause principale et des informations sur le niveau de service, ce qui en fait un choix judicieux pour les entreprises.
L’observabilité peut-elle aider à prédire les défaillances du système avant qu’elles ne surviennent ?
Oui, HPE OpsRamp utilise le machine learning pour analyser les anomalies et prévoir les problèmes tels que les pics de latence ou les schémas d’erreur inhabituels. Ceci permet de résoudre les problèmes de manière préventive avant que les pannes n’affectent les utilisateurs, améliorant ainsi la stabilité et la disponibilité du système.
Comment fonctionne la corrélation des données dans l’observabilité ?
HPE OpsRamp automatise la corrélation des données, en utilisant un contexte tel que les ID de requête pour relier les métriques, les journaux et les traces. OpsRamp révèle les traces et les journaux spécifiques d’un pic de métrique. Ceci permet d’unifier les données cloisonnées au sein d’un récit exploitable, accélérant ainsi l’enquête sur les causes profondes.