L'observabilité, ce n'est pas seulement garder vos systèmes en bon état de fonctionnement, c'est aussi obtenir des informations détaillées qui vont aider à la réussite de votre activité. Ce billet de blog examine comment les métriques d'observabilité, en plus de leurs mérites techniques, peuvent être des outils puissants pour mesurer et améliorer vos performances métier. Pendant que nous expliquons le concept d'observabilité et son rôle essentiel dans les systèmes logiciels modernes, nous vous encourageons à adopter un nouveau point de vue : l'observabilité en comme fenêtre sur la santé et l'efficacité de vos opérations commerciales.

Les trois piliers : logs, métriques et traces

L'observabilité dans les systèmes logiciels, c'est essentiellement avoir une loupe très précise qui vous permet de comprendre l'état et la santé d'un système. C'est un terme qui prend une signification importante au fur et à mesure que les systèmes et leur distribution se complexifient. L'observabilité comporte trois piliers essentiels : les logs, les métriques et les traces. Chaque pilier a un rôle unique dans la création d'une vision complète des performances d'un système.

Logs : les conteurs

Les logs sont des récits détaillés des événements se produisant dans votre système. Ils racontent l'histoire de « ce qu'il s'est passé et quand ça s'est passé » pour vous fournir un rapport chronologique de ces événements. Les logs sont des outils précieux pour déboguer et comprendre la séquences d'actions qui ont mené à un incident.

Métriques : les quantificateurs

Les métriques sont des points de données numériques qui illustrent divers aspects des performances d'un système, comme le temps de réponse, le débit système et les taux d'erreurs. Ces quantificateurs permettent d'évaluer la santé du système et d'identifier des tendances. Ils sont essentiels pour prendre des décision data-driven et comprendre l'impact des changements effectués.

Traces : les connecteurs

Les traces fournissent des informations détaillées sur le parcours des demandes dans vos systèmes. Elles sont cruciales pour comprendre le flow et localiser les goulots d'étranglement ou les échecs dans un système distribué. Les traces sont un moyen de suivre le parcours d'un utilisateur et d'examiner comment différents composants interagissent.

Des métriques essentielles à une prise de décisions informées

Les métriques d'observabilité doivent aller au-delà des indicateurs de santé du système. Elles sont décisives pour prendre les décisions informées qui peuvent impacter votre réussite commerciale. Voici quelques-unes des métriques clés que tous les ingénieurs logiciels doivent surveiller :

  • Latence : le temps que prend le traitement d'une demande. Une latence élevée peut engendrer une expérience utilisateur médiocre, et donc affecter la satisfaction et la rétention de la clientèle.
  • Trafic : cette métrique mesure la demande sur votre système. Comprendre les modèles de trafic vous aide à faire évoluer vos opérations de manière efficace et à empêcher les surcharges système.
  • Taux d'erreur : la fréquence des erreurs dans votre système. Un taux d'erreur élevé est souvent un signal d'alarme indiquant des problèmes qui pourraient engendrer une frustration chez les clients ou une perte d'activité.
  • Saturation : à quel point votre service est « plein ». Il est vital de savoir à quel point la capacité de votre système est utilisée pour éviter les problèmes de performances ou les pannes.

En monitorant ces métriques, les ingénieurs logiciels peuvent s'assurer que les systèmes sont opérationnels et surtout les optimiser pour la meilleure expérience utilisateur possible.

L'observabilité en action

Les métriques d'observabilité ne sont pas seulement des indicateurs techniques, mais également des proxies sur la santé de l'activité. Il est indispensable de comprendre le lien entre ces métriques et les résultats de votre entreprise pour tirer parti de l'observabilité pour la réussite de votre réussite.

  • Expérience utilisateur améliorée : une latence basse et des faibles taux d'erreurs sont directement liés à une meilleure expérience utilisateur. Si votre clientèle est satisfaite, elle vous sera fidèle et recommandera vos services, le tout aura un effet positif sur votre croissance et votre profitabilité.
  • Efficacité opérationnelle : monitorer le trafic et la saturation aident à une attribution efficace des ressources. Les entreprises peuvent ainsi mieux évoluer, car elles s'assurent de ne pas sous-utiliser ou sur-utiliser leurs ressources.
  • Atténuation des risques : l'identification et la résolution rapides des problèmes système réduisent les risques de pannes majeures qui pourraient engendrer une perte de revenus et une réputation compromise.
  • Prise de décisions data-driven : les métriques d'observabilité fournissent des données concrètes qui peuvent informer vos décisions stratégiques du développement produit aux améliorations du service clientèle.

En alignant étroitement les métriques d'observabilité sur vos objectifs commerciaux, les ingénieurs logiciels et les cadres peuvent travailler de concert pour garantir la réussite.

Transformer les métriques techniques en résultats commerciaux

Pour tirer pleinement parti de la puissance des métriques, il faut adopter certaines bonnes pratiques qui permettent non seulement de monitorer mais également d'obtenir des informations détaillées pour agir de manière proactive. Voici quelques stratégies à envisager :

  • Couverture complète : assurez-vous de monitorer tous les aspects vitaux de votre système et pas juste quelques-uns. Cette approche globale permet de mieux comprendre la santé et les performances du système.
  • Monitoring et alertes en temps réel : configurez un monitoring en temps réel avec des alertes qui vous préviennent lorsque les métriques dépassent les seuils prédéfinis. Vous pouvez ainsi agir immédiatement pour résoudre les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent.
  • Analyse contextuelle : analysez toujours les métriques en prenant en compte les modifications, incidents ou tendances récentes. Vous pouvez ainsi diagnostiquer précisément les problèmes et comprendre leur impact commercial.
  • Examen collaboratif : l'observabilité doit être un effort collaboratif impliquant les équipes d'ingénierie et commerciale. En examinant régulièrement les données d'observabilité, ces équipes peuvent aider ces équipes à mieux comprendre comment les performances techniques affectent les résultats de l'entreprise.
  • Tirer parti de l'IA et de l'apprentissage machine : utilisez des outils qui intègrent l'IA et l'apprentissage machine pour une analyse prédictive. Vous pouvez ainsi obtenir des avertissements précoces quant aux problèmes potentiels et des informations détaillées pour l'optimisation.

En mettant en œuvre ces bonnes pratiques, les équipes peuvent réagir efficacement face aux problèmes mais également les anticiper et les empêcher. Vous obtenez ainsi de meilleurs résultats commerciaux.

Stratégies pour maximiser la valeur de l'observabilité

Les entreprises du monde entier récoltent les fruits d'une observabilité efficace. Par exemple, D24, un prestataire de services de paiements international, utilise les métriques d'observabilité pour se développer et innover. En associant les métriques opérationnelles et des solutions comme le monitoring d'infrastructure New Relic et le monitoring des performances des applications New Relic, l'entreprise a pu conserver un taux de respect des engagements des accords de niveau de service de plus de 99,99 %. Pour d'autres exemples illustrant comment les métriques d'observabilité clés encouragent la réussite commerciale, consultez les études de cas ci-dessous :

Conclusion

Les métriques d'observabilité représentent bien plus que des indicateurs techniques. Ce sont des outils essentiels pour optimiser vos résultats. En monitorant et analysant efficacement ces métriques pour agir en conséquence, les entreprises peuvent améliorer leurs opérations, améliorer la satisfaction clientèle et accomplir leurs objectifs commerciaux. Adoptez l'observabilité comme pierre angulaire de votre stratégie pour bien naviguer la complexité des environnements logiciels modernes.