Quelles sont les trois choses que vous pouvez faire pour commencer votre parcours vers l'observabilité ?

Pour commencer votre parcours vers l'observabilité, vous pouvez suivre trois étapes dès à présent.

1. Mesurer votre position sur la courbe de maturité de l'observabilité des applications

2. Générer les données

Les données de télémétrie que collecte une plateforme d'observabilité peuvent être classées selon plusieurs types :

Métriques : Évaluation numérique des performances des applications, de l'utilisation des ressources et de la santé globale du système sur une période donnée.

Traces : Enregistrement des services de bout en bout pour chaque demande d'utilisateur, à mesure que les transactions passent d'un service à un autre.

Dépendances : Évaluation de la façon dont chaque composant d'application est dépendant d'autres composants, applications et ressources informatiques.

Diagnostics d'intégrité : Sondages périodiques de services spécifiques. Si un diagnostic d'intégrité échoue, il devient un problème.

Alertes : Notifications déclenchées lorsque des seuils prédéfinis spécifiques sont dépassés.

Tableaux de bord : Perspectives d'application qui fournissent des présentations visuelles, interactives et compréhensibles de métriques prédéterminées spécifiques.

Journaux : Enregistrements granulaires, horodatés, complets et immuables d'événements d'application au sein de votre système.

Après avoir recueilli ces informations, les outils d'observabilité les mettent en corrélation en temps réel pour fournir des informations contextuelles : les quoi, où et pourquoi d'un événement pouvant indiquer, causer ou être utilisé pour résoudre un problème de performance des applications.

Les plateformes d'observabilité les plus avancées vont également détecter automatiquement de nouvelles sources de télémétrie qui pourraient émerger de l'application. Comme ces plateformes traitent beaucoup plus de données en temps réel qu'une solution APM standard, nombre d'entre elles intègrent des fonctionnalités AIOps (intelligence artificielle pour les opérations) et ML (apprentissage automatique) qui permettent de distinguer les signaux (indications de problèmes réels) du bruit (données sans rapport avec les problèmes).

3. Mettre en place des pratiques et principes clés

Pour fonctionner correctement, l'observabilité s'appuie sur les données et l'IA pour alimenter des éclairages automatisés et exploitables. Ces composants clés permettent de gérer et d'observer efficacement une multitude de services et de systèmes dans des environnements complexes, rapidement et à grande échelle. Il existe ainsi plusieurs pratiques et principes clés que vous devez mettre en place pour que votre plateforme d'observabilité atteigne les objectifs que vous avez fixés :

Optimisation systématique : L'observabilité mappe et contextualise les interactions entre toutes les ressources qui existent dans l'architecture IT, de sorte que l'ensemble de l'environnement informatique puisse être optimisé.

Contextualisation complète : Chaque unité de données d'observabilité doit être fournie avec un contexte complet. Un traçage et une contextualisation de bout en bout de chaque métrique sont nécessaires.

Déploiement natif cloud : Les processus de déploiement et d'instrumentation de l'observabilité sont entièrement automatisés afin que les outils d'observabilité s'intègrent de manière transparente aux environnements d'application natifs cloud.

Prise en charge complète de l'intégration des données : L'observabilité prend en charge les nombreuses façons dont les environnements d'application modernes exposent les données, allant de la sortie standard et des journaux classiques à la télémétrie, comme OpenTracing.

Observabilité sur l'ensemble du pipeline : L'observabilité de type « shift-left­­ » (décalée vers la gauche) utilise des plateformes d'observabilité en préproduction pour optimiser le pipeline CI/CD et détecter les problèmes avant leur mise en production.