Qu’est-ce que l’observabilité ?

L’objectif principal de l’observabilité est la fiabilité. Une infrastructure IT efficace qui fonctionne correctement et de manière fiable selon les besoins du client nécessite une mesure de ses performances. Les outils d’observabilité renseignent sur le comportement des utilisateurs, la disponibilité du système, la capacité et la vitesse du réseau pour garantir des performances optimales.

Les entreprises soumises à la conformité doivent pouvoir observer leurs environnements informatiques. La visibilité totale qu’offre l’observabilité via les journaux d’événements permet aux entreprises de détecter les intrus potentiels, les menaces de sécurité, les tentatives de force brute ou les éventuelles attaques DDoS.

La possibilité d’analyser les événements permet d’obtenir des informations précieuses sur les comportements et sur la manière dont ils sont susceptibles d’être affectés par des variables telles que le format de l’application, la vitesse, etc. Toutes ces données peuvent être analysées pour obtenir des informations exploitables sur l’optimisation du réseau et des applications afin de générer des revenus et d’attirer de nouveaux clients.

L’observabilité est composée de trois piliers : les journaux, les mesures et les traces.

Un journal est l’enregistrement d’un événement qui s’est produit sur un système. Les journaux sont générés automatiquement, horodatés et écrits dans un fichier qui ne peut pas être modifié. Ils offrent un enregistrement complet des événements, y compris des métadonnées sur l’état d’un système et le moment où l’événement s’est produit. Ils peuvent être écrits en texte brut ou structurés dans un format spécifique.

Les mesures sont des représentations numériques de données mesurées dans le temps. Alors que les journaux d’événements recueillent des informations sur des événements spécifiques, les mesures sont des valeurs mesurées dérivées des performances globales du système. Elles fournissent généralement des informations sur les SLI des applications.

Les traces correspondent à l’enregistrement d’événements ayant un lien de causalité lorsqu’ils se produisent sur un réseau. Les événements ne doivent pas nécessairement se produire au sein d’une même application, mais ils doivent faire partie du même flux de demandes. Les traces peuvent se présenter sous la forme d’une liste de journaux d’événements collectés à partir de systèmes distincts impliqués dans l’exécution de la demande.

Les trois piliers de l’observabilité permettent de rassembler des sources de données dont il serait, autrement, difficile de tirer des conclusions. En effet, l’observabilité dépend essentiellement de deux éléments :

• Des données de télémétrie à contexte élevé avec beaucoup de contexte d’exécution.
• La possibilité d’interagir avec ces données de manière itérative pour obtenir de nouvelles informations sans déployer de code.

Lorsque ces deux facteurs sont présents, les entreprises disposent des ressources brutes dont elles ont besoin pour améliorer l’observabilité des systèmes et des applications.

L’observabilité n’est efficace que dans la mesure où elle est réalisable ; toutes les données de télémétrie contextualisées du monde ne seront d’aucune utilité si les équipes ne disposent pas des ressources nécessaires pour les rendre exploitables.

Le contexte et la topologie font référence à l’instrumentation d’une manière qui permet de comprendre les relations dans un environnement dynamique multicloud comptant de nombreux composants interconnectés. Les métadonnées de contexte permettent d’établir des cartes topologiques en temps réel et favorisent la compréhension des dépendances causales à travers la pile, ainsi qu’entre les services, les processus et les hôtes.

Les efforts IT ne sont plus axés sur la configuration manuelle mais sur la découverte automatique, l’instrumentation et la création d’une base de référence pour chaque composant du système. L’automatisation continue ajoute des projets d’innovation qui donnent la priorité à la compréhension de ce qui compte. L’observabilité est évolutive, ce qui permet aux équipes limitées d’en faire plus avec moins.

L’arborescence complète des pannes, associée à une visibilité au niveau du code, permet d’identifier la cause première des anomalies sans recourir à la méthode essai et erreur, à des suppositions ou à des corrélations. L’IA basée sur la causalité détecte également tout ce qui est inhabituel afin de découvrir ce qui est inconnu.

Il est conseillé d’étendre l’observabilité pour inclure des sources de données externes. Cela peut fournir un mappage topologique, une découverte et une instrumentation automatisées, ainsi que des réponses exploitables nécessaires à l’observabilité à grande échelle.