Qu’est-ce que l’observabilité ?

L’observabilité est la capacité logicielle d’expliquer tout état d’un système en fonction de ses sorties externes.

Souvent, plus un système est puissant et performant, plus il est complexe. Malheureusement, cette complexité accrue s’accompagne d’une plus grande imprévisibilité : des défaillances, des goulots d’étranglement des performances, des bogues, etc. se produisent, et il n’est pas toujours facile de déterminer la cause première de ces événements. Les systèmes modernes complexes sont non seulement plus susceptibles de rencontrer des défaillances inattendues, mais le nombre de modes de défaillance qu’ils peuvent rencontrer est également plus important. Pour contrer cette tendance, les équipes IT, de développement et d’opérations ont commencé à mettre en œuvre des outils de surveillance permettant de voir à l’intérieur des systèmes eux-mêmes.

Mais le progrès se poursuit, et la complexité des systèmes actuels dépasse les options de surveillance traditionnelles. Aujourd’hui, la stratégie la plus fiable pour protéger les systèmes contre les défaillances inconnues n’est pas la surveillance, mais le fait de rendre le système plus facile à surveiller, grâce à l’observabilité.

La distinction entre observabilité et surveillance est subtile, mais importante. L’examen des options et des objectifs de chacune peut aider les équipes à mieux comprendre cette distinction et à tirer le meilleur parti de leurs stratégies d’observabilité.

La surveillance permet aux utilisateurs de surveiller et d’interpréter l’état d’un système à l’aide d’une série prédéfinie de mesures et de journaux. En d’autres termes, elle permet de détecter des ensembles connus de modes de défaillance. La surveillance est essentielle pour analyser les tendances, créer des tableaux de bord et alerter les équipes de réponse en cas de problème. Elle fournit des informations sur le fonctionnement des applications, leur croissance et leur utilisation. Cependant, la surveillance dépend d’une compréhension claire des modes de défaillance potentiels. Autrement dit, elle peut vous aider à identifier les « inconnues connues » (les risques que vous connaissez déjà), mais elle ne peut pas vous aider à faire face aux « inconnues inconnues » (les risques totalement inattendus, qui n’ont pas été envisagés et qui ne peuvent donc pas être entièrement surveillés).

Cela pose problème, car dans la plupart des systèmes complexes, les « inconnues inconnues » sont beaucoup plus nombreuses que les « inconnues connues », relativement faciles à anticiper. Le fait que la plupart de ces « inconnues inconnues », souvent appelées angles morts, sont si inattendues que les identifier et se préparer à chacune d’entre elles serait un énorme gaspillage d’efforts est encore plus décourageant ; ces « inconnues inconnues » possibles ne sont une menace que par leur volume. Ainsi, comme il est impossible de prévoir ces problèmes ou même de déterminer comment les surveiller, vous devez collecter en permanence autant de contexte que possible à partir du système lui-même. L’observabilité fournit ce contexte. Elle permet d’éviter les vérifications d’intégrité en s’appuyant plutôt sur le fonctionnement du logiciel lui-même. Elle mesure votre compréhension de l’état interne d’un système en fonction de ses sorties externes, à l’aide d’instruments conçus pour vous aider à obtenir un aperçu et à assurer la surveillance.

Il n’est possible de surveiller un élément qu’après l’avoir rendu observable. Sans observabilité, la surveillance est impossible.

Jour après jour, les logiciels gagnent en complexité. Il existe une combinaison de modèles dans l’infrastructure, comme les microservices, la persistance polyglotte et les conteneurs, qui continuent de décomposer les plus grands conteneurs en systèmes complexes plus petits.

En parallèle, la quantité de produits augmente, et de nombreuses plateformes et façons de faire permettent aux entreprises d’innover. Les environnements sont également de plus en plus complexes, et les entreprises ne traitent pas toutes le nombre croissant de problèmes que cela implique. Sans système observable, la cause des problèmes est inconnue et il n’existe pas de point de départ standard.

Fiabilité

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.

Sécurité et conformité

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.

Croissance du chiffre d’affaires

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.

Journaux

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.

Mesures

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.

Traces

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.

Contexte et topologie

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.

Automatisation continue

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.

Assistance par l’IA

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.

Écosystème ouvert

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.

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