Qu'est-ce que l'observabilité ?

Décrite de façon simple, l'observabilité représente votre capacité à comprendre le système à partir des extrants. Selon la théorie de contrôle, l'observabilité correspond à la manière dont les ingénieurs peuvent déduire les états internes d'un système à partir des connaissances tirées des sorties externes de celui-ci. 

L'observabilité permet aux ingénieurs d'avoir une approche proactive de l'analyse et de l'optimisation de leurs systèmes en fonction des données qu'elle génère. Les plateformes d'observabilité fournissent une façon centralisée de collecter, stocker, analyser et visualiser les logs, métriques et traces afin d'offrir une vue connectée en temps réel de toutes les données opérationnelles du système informatique ainsi que la possibilité de poser des questions sur les applications et l'infrastructure, afin de comprendre le comportement du système et d'obtenir les réponses dont vous avez besoin pour améliorer les performances du système.

L'observabilité est importante pour les entreprises numériques modernes

Les systèmes modernes sont des microservices complexes, open source, cloud natif, opérant sur des clusters Kubernetes et l'infrastructure cloud. Ils sont développés et déployés plus rapidement que jamais par des équipes et des composants distribuées. 

Les organisations d'aujourd'hui dépendent des équipes DevOps, des livraisons continues et du développement agile, l'ensemble du processus de distribution des logiciels est plus rapide que jamais, ce qui peut rendre plus difficile la détection des problèmes dès qu'ils surviennent.

À l'époque des ordinateurs centraux et des opérations statiques, lorsque quelque chose n'allait pas, il était assez simple d'en connaître la raison en fonction des alertes statiques basées sur des paramètres connus pour alerter un opérateur du problème. Cela suffisait alors car ces systèmes échouaient tous, encore et encore, de manière similaire.

Avec la complexité grandissante des systèmes, les outils de monitoring essayaient de faire la lumière sur les performances des logiciels. Vous pouviez suivre les performances des applications avec les données de monitoring et les analyses de séries chronologiques. Ce processus était relativement gérable.

Aujourd'hui, la complexité est écrasante. Les causes possibles d'échec sont nombreuses et peuvent sembler infinies, surtout si vous regardez fixement votre écran en sentant la frustration monter. Le serveur est-il en panne ? Le prestataire cloud subit-il une interruption de ses services ? Y a-t-il eu quelqu'un qui a envoyé du nouveau code impactant le comportement de l'utilisateur final ?

Lorsque l'on travaille sur ces systèmes complexes et distribués, il est quasiment impossible d'identifier un maillon brisé de la chaîne sans disposer d'une solution d'observabilité. Maintenant que les architectures de microservices sont devenues monnaie courante, les responsabilités sont réparties entre les équipes. Il n'y a pas un propriétaire distinct de l'application et de nombreuses équipes doivent être impliquées. Les équipes doivent comprendre, analyser et dépanner les domaines d'application qui ne leur appartiennent pas nécessairement. Vous avez besoin d'un tracing distribué qui vous permet de faire le suivi des demandes (et des goulots d'étranglement) dans les différentes parties d'un système distribué.

L'analyse de rentabilisation de l'implémentation de l'observabilité dans votre organisation est claire. Dans le rapport Prévisions 2023 sur l'observabilité, 2 participants sur 5 (40 %) déclaraient que l'observabilité avait amélioré le temps de disponibilité et la fiabilité. Plus révélateur encore : un peu plus de la moitié des participants ont indiqué avoir récupéré plus de 500 000 USD en valeur totale par an grâce à leur pratique d'observabilité. Nous avons fait les calculs : le RSI moyen pour tous les participants atteignait 100 % de leurs dépenses d'observabilité.

La différence entre l'observabilité et le monitoring vous déroute ?

Pour saisir la différence entre les deux, il faut commencer par bien comprendre les failles des systèmes de « monitoring classique ». 

Les problèmes du monitoring classique

Le monitoring classique peut seulement suivre les inconnues connues, ce qui ne vous aide pas à réussir dans le monde complexe des microservices et des systèmes distribués. En d'autres termes, les questions que vous savez qu'il faut poser à l'avance (par exemple : « Quel est le débit de mon application ? », « Quelle est la capacité de calcul ? », « Je veux recevoir des alertes lorsque je dépasse un certain nombre d'erreurs »). 

L'observabilité est vitale

L'observabilité vous apporte la flexibilité de comprendre les schémas auxquels vous n'aviez pas pensé auparavant, les inconnues inconnues.

Elle vous donne aussi la possibilité de non seulement savoir que quelque chose ne va pas, mais aussi de comprendre pourquoi.

L'observabilité ET le monitoring

En effet, l'observabilité n'élimine pas le besoin de monitoring, mais celui-ci est simplement l'une des techniques utilisées pour atteindre l'observabilité. 

En fait, l'observabilité est la méthode qui vous permet de mieux comprendre votre système complexe, et le monitoring est une mesure que vous prenez pour soutenir cette méthode. 

Éléments essentiels à une meilleure observabilité

L'observabilité moderne des systèmes est composée de quatre éléments fondamentaux :  métriques, événements, logs et traces, dont l'abréviation est MELT. Mais cela ne vous donne pas les informations détaillées dont vous avez besoin pour développer et faire fonctionner de meilleurs systèmes. Vous trouverez ci-dessous quelques centres d'intérêt qui pourraient vous aider à tirer le meilleur parti de l'observabilité :

L'instrumentation open source utilise le code (les agents) pour faire le suivi et mesurer les données qui passent dans votre application logicielle. Elle collecte les données télémétriques provenant d'entités spécifiques au fournisseur produisant ces données. Les exemples open source ou les sources de données télémétriques comprennent les frameworks d'observabilité non dépendants du fournisseur comme OpenTelemetry et Prometheus.

Corrélation et contexte

Il est essentiel de bien comprendre la situation dans son ensemble, en particulier pour les grandes applications d'entreprise contenant d'énormes quantités de données télémétriques brutes. Les données télémétriques collectées doivent être analysées pour établir les corrélations et le contexte, afin que les personnes puissent comprendre les schémas et les anomalies qui apparaissent.

Programmabilité

Les organisations ont besoin de la flexibilité nécessaire pour créer leurs propres contextes et méthodes de conservation avec des applications personnalisées basées sur leurs objectifs métier uniques.

Outils AIOps

Pour que votre infrastructure moderne soit toujours disponible, vous devez accélérer les temps de réponse aux incidents. Les solutions AIOps utilisent les modèles d'apprentissage machine pour automatiser les processus d'opérations IT telles que la corrélation, l'agrégation et la priorisation des données sur les incidents. Ces outils vous aident à éliminer les fausses alarmes, à détecter les problèmes de manière proactive et à améliorer le temps moyen de résolution (MTTR).

Quel est l'avantage d'un outil d'observabilité ?

Amélioration de l'expérience des clients

Les outils d'observabilité permettent aux ingénieurs et aux développeurs de créer de meilleures expériences pour les clients malgré la complexité croissante de l'entreprise numérique. Grâce à l'observabilité, vous pouvez collecter, explorer et corréler tous les types de données télémétriques, mais aussi créer des alertes en fonction de ces données, comprendre le comportement de l'utilisateur et assurer une meilleure expérience numérique qui satisfera vos utilisateurs et augmentera le taux de conversion, la rétention et la fidélité à la marque.

Réduction des temps d’arrêt et amélioration du MTTR

L'observabilité permet aussi d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de stimuler l'innovation et la croissance. Par exemple, une équipe peut utiliser une plateforme d'observabilité pour comprendre les incidents critiques qui se sont produits et empêcher qu'ils ne se reproduisent. 

Amélioration de l’innovation et de l'efficacité de l'équipe

Lorsqu'une nouvelle version est publiée, l'équipe peut observer les performances de l'application et examiner en détail les raisons pour lesquelles le taux d'erreurs augmente ou la latence de l'application s'accroît. Elle peut voir sur quel nœud particulier se trouve le problème.

Il existe de nombreux autres avantages, mais en voici quelques-uns que nos clients ont partagés avec nous :

• Une source factuelle unique pour les données opérationnelles
• Des temps de disponibilité et de performances vérifiés
• L'intelligibilité en temps réel des fluctuations des performances de l'activité numérique
• Une meilleure collaboration entre les équipes permettant un dépannage et une résolution des problèmes plus rapides
• La culture de l'innovation
• Une plus grande efficacité opérationnelle qui permet de produire des logiciels de grande qualité à grande échelle, accélérant ainsi la mise sur le marché
• Des détails précis pour prendre de meilleures décisions commerciales data-driven et optimiser les investissements

Catalyseurs courants pour l'adoption de l'observabilité 

Dans le rapport Prévisions 2023 sur l'observabilité près de la moitié (49 %) des 1 700 participants ont indiqué que la sécurité, la gouvernance, les risques et la conformité étaient les principales stratégies ou tendances motivant l'observabilité. 

D'autres importants facteurs comprenaient l'intégration des applications métier dans les workflows (38 %), l'adoption des technologies d'intelligence artificielle (38 %), le développement des architectures des applications cloud natives (38 %), la migration vers un environnement multicloud (37 %) et une attention accrue sur la gestion de l'expérience client (35 %).

Le rapport a également trouvé que seulement 1 % des participants avaient indiqué que leur organisation utilisait les 15 caractéristiques d'une pratique de l'observabilité mature, telles que les bonnes pratiques suivantes :

• Déploiement de logiciels utilisant les pratiques CI/CD (44 %)
• Infrastructure provisionnée et orchestrée en utilisant les outils d'automatisation (43 %)
• Capacité d'interroger les données à la volée (35 %)
• Automatisation d'une partie des réponses aux incidents (34 %)
• Télémétrie (métriques, événements, logs et traces) unifiée et uniformisée sur un seul écran pour une utilisation par toutes les équipes 
• Données télémétriques incluant le contexte métier pour quantifier l'impact des événements et des incidents (27 %)
• Utilisateurs avec un accès global aux données télémétriques et aux vues (27 %)
• Automatisation de l'instrumentation (25 %)
• Capture de la télémétrie sur tout le stack technologique (24 %)
• Ingestion de données à forte cardinalité (21 %)

Les cas d'utilisation les plus courants de l'observabilité

Les équipes SRE et celles des opérations IT sont chargées d'assurer le fonctionnement des systèmes complexes (les applications sur lesquelles les utilisateurs comptent au quotidien), mais l'observabilité est l'affaire de tous pendant le cycle de développement du logiciel. 

Les équipes IT utilisent l'observabilité pour comprendre l'état de santé, les performances et le statut des systèmes informatiques, y compris quand et pourquoi les erreurs se sont produites. En examinant les sorties d'un système, telles que les métriques, les événements, les logs et les traces, les ingénieurs peuvent savoir si la performance de ce système est adéquate.

Petites équipes et observabilité

Les petites équipes peuvent obtenir d'importants avantages des outils d'observabilité, surtout lorsqu'elles ont des ressources limitées. 

Dans le contexte des petites équipes transfonctionnelles, où chaque membre porte plusieurs chapeaux, la capacité de monitorer et d'analyser les performances de leurs systèmes est inestimable. 

Les outils d'observabilité fournissent une vue complète de la santé et du comportement de vos applications et de l'infrastructure, ce qui permet à votre équipe de rapidement identifier et résoudre les problèmes. Cela est particulièrement vrai parce que les petites équipes n'ont pas le luxe d'avoir du personnel qui se consacre uniquement à chaque composant du stack. 

En automatisant la collecte de données et en fournissant des informations en temps réel, les outils d'observabilité permettent aux membres de l'équipe de concentrer leurs efforts plus efficacement et de réduire le temps passé à réviser et déboguer les serveurs individuels. 

Pour voir comment cela se traduit dans la réalité, consultez le témoignage de l'un de nos clients sur la nette amélioration de l'efficacité grâce à New Relic. 

Les outils d'observabilité donnent aux petites équipes la possibilité d'optimiser leur productivité, de simplifier le dépannage et, finalement, d'assurer une expérience utilisateur plus fiable et réactive sans épuiser leurs ressources limitées.

Observabilité et DevOps

Avec les microservices, la fréquence des déploiements a augmenté de façon spectaculaire. Trop de changements se produisent pour que l'on puisse raisonnablement attendre des équipes qu'elles prédéfinissent tous les modes de défaillance possibles dans leurs environnements. En effet, il ne s'agit pas seulement du code des applications, mais aussi de l'infrastructure, du comportement et de la demande des consommateurs. 

L'observabilité donne aux équipes DevOps la flexibilité dont elles ont besoin pour tester leurs systèmes en production, poser les questions et étudier les problèmes qu'elles ne pouvaient pas prévoir au départ.

L'observabilité aide les équipes DevOps à :

• Établir des SLO clairs et implémenter l'instrumentation pour préparer et collaborer vers une réussite mesurable.
• Réunissez-vous autour des dashboards d'équipe, orchestrez les réponses et mesurez les effets de chaque changement pour améliorer les pratiques DevOps.
• Suivre les progrès, analyser les dépendances applicatives et les ressources de l'infrastructure, et trouver les moyens de toujours améliorer l'expérience des utilisateurs avec le logiciel.

TL;DR sur l'observabilité

L'observabilité fournit une approche proactive au dépannage et optimise efficacement les systèmes informatiques. Elle offre une perspective en temps réel interconnectée avec toutes les données opérationnelles au sein d'un système de logiciels, ce qui permet de poser des questions à la volée sur les applications et l'infrastructure. 

Dans le monde moderne des systèmes complexes développés par des équipes distribuées, l'observabilité est essentielle. Elle va au-delà du monitoring classique en permettant aux ingénieurs de comprendre non seulement ce qui ne va pas, mais aussi pourquoi. 

Elle comprend l'instrumentation open source, la corrélation, l'analyse du contexte, la programmabilité et les outils AIOps pour comprendre les données télémétriques. Les outils d'observabilité perfectionnent l'expérience des clients, réduisent les temps d’arrêt, améliorent l'efficacité de l'équipe et encourage une culture d'innovation dans toutes les équipes.