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.