Qu’est-ce que l’observabilité cloud native ?

L’observabilité cloud native diffère de l’observabilité traditionnelle par l’accent qu’elle met sur les défis posés par les systèmes cloud. Dans ces systèmes, les conteneurs, les machines virtuelles et autres ressources peuvent être provisionnés et supprimés à tout moment, ce qui crée d’énormes quantités de données parfois éphémères.

Les solutions d’observabilité cloud native aident les entreprises à suivre les points de données clés dans ce système mutable, ce qui facilite le processus DevOps et ses petites mises à jour fréquentes, souvent automatisées.

Les plateformes d’observabilité cloud native collectent des données à travers l’environnement cloud hybride de l’entreprise, qui peut inclure des services provenant de plusieurs fournisseurs (tels que Microsoft Azure et Amazon Web Services), des serveurs sur site ainsi que les nombreux outils et ressources qu’ils prennent en charge (comme les microservices ou les outils d’orchestration des conteneurs comme Kubernetes). Elles fournissent des informations exploitables sur des indicateurs tels que le trafic réseau et la latence, ainsi que les corrélations entre ces indicateurs à travers les plateformes, automatisant souvent les réparations nécessaires et la visualisation des données collectées.

Par exemple, une plateforme d’observabilité basée sur le cloud peut collecter des indicateurs de latence provenant d’une machine virtuelle hébergée sur un serveur cloud, des journaux provenant des conteneurs orchestrés par Kubernetes de cette machine virtuelle décrivant leurs appels d’API, et des informations sur des événements réseau tels que le déploiement d’une application. Elle pourra ensuite présenter les données collectées sous forme de tableau ou de graphe et effectuer une analyse des causes racines, afin de donner aux administrateurs des informations concrètes sur les causes des temps d’arrêt.

De nombreuses plateformes modernes utilisent l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) pour alimenter ces fonctionnalités automatisées. Selon un rapport publié par 451 Research en 2025, 71 % des entreprises qui utilisent des solutions d’observabilité emploient leurs fonctionnalités d’IA, soit une augmentation de 26 % par rapport à 2024^.1

De nombreux outils d’observabilité cloud native populaires sont open source, comme OpenTelemetry, Jaeger et Prometheus. En permettant à la communauté des développeurs d’appliquer des correctifs spécifiques à la plateforme ou à l’application au fur et à mesure que les problèmes surviennent, les outils open source offrent aux entreprises plus de flexibilité dans les environnements cloud natifs parfois imprévisibles, ainsi qu’une meilleure capacité à relier leurs outils à divers systèmes et interfaces de programmation d’application (API).

Les outils d’observabilité cloud native collectent les journaux, les traces et les indicateurs provenant de l’ensemble de l’écosystème cloud. Ils présentent souvent des données brutes, des analyses et des visualisations par le biais d’un tableau de bord qui aide les utilisateurs à suivre l’état des applications et les objectifs de l’entreprise.

Dans un environnement cloud composé en grande partie de microservices, de nouveaux conteneurs et machines virtuelles peuvent disparaître et apparaître à tout moment, créant une quantité considérable de données de télémétrie. Cela engendre un défi nouveau, que les plateformes d’observabilité cloud native doivent relever : voir tout dans un réseau en perpétuel changement, et suivre les données provenant de sources susceptibles de ne plus exister à mesure que le réseau s’étend et se contracte automatiquement pour répondre aux besoins de l’entreprise.

Les outils d’observabilité facilitent la collecte et l’agrégation des données (mémoire des processeurs, journaux d’application, points de données tels que la disponibilité et la latence moyenne) au sein de ces réseaux complexes.

Les plateformes d’observabilité cloud native s’appuient sur les trois piliers de l’observabilité : les journaux, les traces et les indicateurs.

La visibilité est une fonction essentielle des plateformes d’observabilité cloud native. La capacité à surveiller les conteneurs, les machines virtuelles, les serveurs et autres éléments d’un réseau basé sur des microservices est une fonctionnalité critique pour ces architectures où le traçage distribué et les cartes de dépendances peuvent s’avérer complexes et quasi indéchiffrables.

Les tableaux de bord d’observabilité permettent aux utilisateurs de surveiller des indicateurs d’état des applications tels que la disponibilité et l’utilisation des ressources, ainsi que des objectifs métier pertinents tels que le taux de conversion et les utilisateurs actifs. Les fonctionnalités de surveillance permettent également de clarifier, grâce à des outils comme les graphiques de dépendance, la manière dont les services interagissent et s’intègrent dans l’architecture.

La surveillance traditionnelle était réalisée avec des outils de gestion de la performance des applications (APM), qui agrégeaient les données collectées auprès de chaque source pour générer des rapports, des tableaux de bord et des visualisations faciles à comprendre, similaires aux fonctionnalités de surveillance des logiciels d’observabilité modernes.

Dans un environnement moderne de cloud computing, les outils d’observabilité confient souvent la télémétrie de base à la couche Kubernetes, où le logiciel d’orchestration des conteneurs utilise des outils natifs pour assurer l’observabilité au sein de la plateforme. En permettant à Kubernetes d’automatiser cette activité, les équipes informatiques peuvent concentrer l’analyse des données sur les objectifs de niveau de service (SLO) et les indicateurs de niveau de service (SLI).

L’automatisation des logiciels d’observabilité modernes va au-delà de la collecte, du suivi et de l’analyse. Au fur et à mesure que de nouveaux services sont ajoutés au réseau, les outils d’observabilité automatisent également les processus de débogage, l’instrumentation et la mise à jour des tableaux de bord de surveillance. Ils peuvent également gérer les agents, qui sont de petits composants logiciels déployés dans un écosystème pour recueillir en permanence des données de télémétrie.

L’observabilité cloud native offre aux entreprises une vision plus complète des systèmes complexes, réduit le temps moyen de réparation (MTTR) et permet de mieux intégrer les outils d’automatisation dans le workflow DevOps.

Dans les systèmes hautement distribués, un grand nombre de serveurs et d’applications cloud natives qui se chevauchent émettent des signaux, des indicateurs, des journaux et des traces, et ils ne partagent pas toujours proprement les données. Les outils d’observabilité cloud native aident à éviter ces goulots d’étranglement en collectant des données d’observabilité à travers l’écosystème, ce qui permet aux administrateurs de résoudre les problèmes en temps réel et de prendre des décisions axées sur les données.

Une fois que les administrateurs, ou les outils automatisés de la plateforme d’observabilité, ont repéré les corrélations entre les problèmes dans le cloud, ils peuvent procéder à une analyse des causes racines. Par exemple, une plateforme peut signaler globalement une réponse lente de l’application coïncidant avec une latence élevée dans une région donnée, puis effectuer une analyse pour identifier le serveur mal configuré ou défectueux responsable du problème. 

Grâce à cette analyse, au lieu de trier un incident pendant des heures, on peut le résoudre avant qu’il ne se produise afin de réduire les temps d’arrêt et de permettre aux équipes DevOps de se concentrer sur d’autres tâches.

L’intelligence artificielle et les outils de machine learning sont au cœur de nombreuses plateformes modernes d’observabilité. Ils détectent les anomalies sans l’intervention de l’utilisateur, analysent les causes racines et utilisent l’IA générative pour la visualisation des données.

Le volume considérable de données de télémétrie produites dans un environnement cloud rend l’IA et le machine learning inestimables pour l’observabilité dans le cloud. Automatiser l’observabilité à grande échelle permet de générer des informations qui permettront aux entreprises d’automatiser d’autres fonctions. L’analyse prédictive, par exemple, permet à l’entreprise de mettre en place une nouvelle infrastructure de serveurs en prévision d’un trafic important.

Parce qu’elle collecte et synthétise une quantité aussi vaste et diversifiée de données, l’observabilité cloud native peut poser des défis liés à la mise à l’échelle et la complexité, à l’utilisation de multiples outils d’observabilité, à la protection des données et à la conformité.

Les entreprises doivent concilier visibilité dans un environnement cloud complexe et contraintes pratiques liées aux coûts de stockage, à la performance des requêtes et à la conservation des données. Sans une stratégie d’échantillonnage appropriée et une hiérarchisation des données, le volume de données collectées peut submerger les plateformes d’observabilité.

La nature tentaculaire et l’évolution rapide des microservices conteneurisés exigent également que la surveillance aille au-delà de l’application pour couvrir les clusters et les nœuds d’un outil d’orchestration tel que Kubernetes.

La plupart des entreprises utilisent des dizaines d’outils de surveillance accumulés au fil des années, chacun étant dédié à des équipes ou des technologies particulières. La pile technologique couvre généralement plusieurs langages de programmation, systèmes hérités, environnements multicloud, microservices, composants d’infrastructure et cadres. Cela rend l’interopérabilité difficile et crée des données fragmentées, ce qui va à l’encontre de l’objectif fondamental de l’observabilité : créer une vision unifiée de l’état du système.

L’observabilité cloud native peut poser des problèmes de conformité en agrégeant les données sensibles de l’entreprise sur les plateformes. Les données de télémétrie peuvent contenir des données personnelles(PII), des informations de carte de paiement ou des informations de santé protégées. Ces types de données peuvent être régies par des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD), la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) et la loi CCPA (California Consumer Privacy Act).

Sans masquage des données, tokenisation, restrictions géographiques et contrôle d’accès basé sur les rôles, les entreprises risquent d’exposer les données sensibles auprès d’utilisateurs non autorisés ou de contrevenir aux exigences réglementaires. Par exemple, la résolution d’un problème de transaction pour un client européen peut requérir l’accès à des journaux contenant des données personnelles. Si les salariés exerçant aux États-Unis consultent ces données, on risque d’enfreindre les dispositions du RGPD.

La mise en œuvre de l’observabilité cloud native est un pilier de la transition vers l’AIOps, l’application des capacités d’IA pour automatiser, rationaliser et optimiser la gestion des services informatiques et les workflows opérationnels.

Lorsque les entreprises ont une meilleure visibilité sur leurs données dans le cloud, elles peuvent automatiser les décisions relatives au provisionnement et au dépannage, même dans l’environnement souvent vaste, tentaculaire et imprévisible du cloud. En bref, l’observabilité favorise l’AIOps en donnant à l’entreprise une plus grande confiance dans les décisions de ses outils d’IA et de ML.

Les principales fonctions de l’IA dans l’observabilité cloud native sont les suivantes :

• la détection des anomalies : les algorithmes peuvent analyser les données à l’échelle pour déterminer la performance de référence du système et identifier rapidement les écarts ;
  
  
• l’analyse des causes racines, qui va au-delà de la corrélation pour identifier les mesures à prendre pour corriger directement une erreur ;
  
  
• et l’analyse prédictive, grâce à laquelle les modèles d’IA peuvent prédire les workloads futures et adapter le réseau en conséquence. 

Si les deux partagent des points communs importants, l’observabilité cloud native se distingue de l’observabilité de la pile complète. L’observabilité cloud native peut être considérée comme une évolution de l’observabilité de la pile complète, adaptant les mêmes outils et techniques à un environnement cloud natif.

L’observabilité de la pile complète met en corrélation les données de télémétrie à travers les différentes couches de la pile technologique. Les plateformes d’observabilité de la pile complète recueillent des données provenant de plusieurs systèmes en temps réel et utilisent l’IA et le ML pour détecter les anomalies, prédire les défaillances et générer des informations pour les administrateurs.

L’observabilité cloud native en est une évolution : les outils de collecte et d’analyse de données utilisés pour l’observabilité de la pile complète sont développés spécialement pour les technologies cloud natives, s’intégrant de façon fluide avec les microservices complexes et conteneurisés.

En bref, alors que l’observabilité de la pile complète fournit des données de télémétrie exhaustives dans un environnement informatique, l’observabilité cloud native se concentre spécifiquement sur les environnements cloud, souvent sans serveur.