Qu’est-ce que l’observabilité de la pile complète ?

Cette pratique s’appuie sur l’observabilité, qui est la capacité à comprendre l’état interne d’un système à partir de ses sorties externes, en particulier ses données télémétriques, notamment les indicateurs, les événements, les journaux et les traces (MELT).

Alors que l’observabilité traditionnelle fournit une visibilité sur des applications et des systèmes particuliers, l’observabilité de la pile complète corrèle la télémétrie à travers toutes les couches de la pile technologique : de l’infrastructure et des applications cloud natives à l’expérience utilisateur. Les entreprises bénéficient ainsi d’une vue d’ensemble de leur environnement informatique.

À mesure que les environnements informatiques se complexifient, cette approche complète s’avère de plus en plus essentielle. De nombreuses entreprises gèrent désormais des milliers de microservices sur plusieurs clouds, où une seule transaction utilisateur peut faire intervenir des dizaines de services différents.

La défaillance d’un seul de ces services peut entraver le fonctionnement de l’ensemble du système. Les outils de surveillance traditionnels et les solutions d’observabilité cloisonnées passent souvent à côté de ces problèmes en cascade, car ils ne permettent pas de visualiser les interactions entre les services.

L’observabilité de la pile complète, en revanche, contribue à éliminer ces silos en unifiant les données télémétriques pour constituer une source d’information unique. Lorsque des problèmes de performance surviennent, les équipes peuvent retracer les problèmes à travers l’ensemble de la pile, ce qui réduit considérablement le temps moyen de réparation (MTTR), c’est-à-dire la durée moyenne nécessaire pour rétablir le service après un incident.

Les entreprises peuvent ainsi optimiser la performance des applications, identifier plus rapidement les causes profondes, résoudre les problèmes de manière proactive et améliorer la fiabilité du système. 

La surveillance, l’observabilité et l’observabilité de la pile complète constituent une évolution dans la manière dont les entreprises appréhendent leur environnement informatique. Chaque approche répond à des questions de plus en plus complexes sur le comportement des systèmes.

« Que se passe-t-il ? »

La surveillance assure le suivi d’indicateurs prédéfinis et émet des alertes lorsque les systèmes dépassent certains seuils. Elle recueille des indicateurs de l’état du système, tels que l’utilisation du processeur, la consommation de mémoire et la latence du réseau, qui sont présentés sous forme de tableaux de bord et d’alertes.

La surveillance traditionnelle offre un aperçu de la performance du système, mais fournit peu d’informations sur les causes sous-jacentes. Par exemple, le système peut signaler que les temps de réponse dépassent deux secondes, mais il ne peut pas expliquer si la cause est liée aux requêtes de base de données, à la congestion du réseau ou au code de l’application.

Des outils tels que les systèmes de gestion de la performance des applications (APM) et du réseau (NPM) élargissent ces capacités, mais restent axés sur des domaines particuliers plutôt que sur l’ensemble du système.

« Pourquoi cela se produit-il ? »

L’observabilité permet aux équipes d’explorer le comportement du système sans requêtes prédéfinies. Elle fournit des informations à travers des indicateurs, des journaux et des traces à mesure que les problèmes apparaissent.

Contrairement aux alertes réactives de la surveillance, l’observabilité offre des capacités d’investigation. Lorsque les performances se dégradent, les équipes peuvent remonter la piste des requêtes, examiner les journaux et analyser les tendances afin d’identifier les causes précises des problèmes. Cependant, cette méthode traditionnelle se concentre généralement sur des applications ou des services particuliers.

« Comment tout cela fonctionne-t-il ensemble ? »

L’observabilité de la pile complète établit automatiquement des corrélations entre les données des différentes couches et peut cartographier les problèmes à travers l’environnement informatique afin de révéler les chaînes de cause à effet.

La principale distinction réside dans la portée et l’automatisation. Lorsqu’un paiement échoue sur un site d’e-commerce, la chaîne complète est alors passée à la loupe : une erreur au niveau du front-end déclenche des appels d’API en double, submergeant la base de données de requêtes non indexées et provoquant des délais d’attente qui ont un impact sur le chiffre d’affaires. Cette vue complète transforme le dépannage, qui nécessitait auparavant des heures de recherche, en une résolution guidée de quelques minutes.

Ce type de plateformes surveillent en permanence les piles technologiques en recueillant des données télémétriques provenant de plusieurs systèmes en temps réel. Elles collectent des données via des agents, des SDK et des instruments automatiques ou en lisant les journaux et les indicateurs existants, puis les corrèlent afin de cartographier les relations entre les composants.

Les plateformes modernes utilisent le machine learning (ML) et l’intelligence artificielle pour les opérations (AIOps) afin de détecter automatiquement les anomalies, de prédire les défaillances et de fournir des informations en temps réel, souvent avec une configuration manuelle minimale.

Les plateformes d’observabilité de la pile complète collectent quatre grands types de données télémétriques : les indicateurs, les événements, les journaux et les traces (MELT). 

Les indicateurs sont des mesures essentielles de la performance des applications et des systèmes au fil du temps. Ils permettent de suivre l’utilisation du processeur, la consommation de mémoire, la latence, le débit et d’autres données de performance qui aident les équipes à identifier les problèmes de dégradation et de capacité avant qu’ils n’aient une incidence sur l’expérience des utilisateurs.

Parmi les indicateurs les plus courants, on trouve :

• les indicateurs relatifs à l’hôte : utilisation de la mémoire, du disque et du processeur ;
• les indicateurs relatifs au réseau : temps de fonctionnement, latence, débit ;
• les indicateurs relatifs aux applications : temps de réponse et taux d’erreur ;
• les indicateurs relatifs au pool de serveurs : nombre total d’instances, nombre d’instances en cours d’exécution ;
• les indicateurs relatifs aux dépendances externes : disponibilité et état du service.

Les événements sont des occurrences distinctes qui se produisent à des moments précis. Ils permettent aux équipes de corréler les problèmes avec des modifications particulières du système et d’établir la chronologie des incidents.

Exemples :

• Déploiements et modifications de configuration : publications de code, redémarrages de serveurs ou mises à jour de bases de données
• Dégradations de service : ralentissements d’API, fuites de mémoire ou congestion du réseau
• Pannes du système : défaillances de bases de données ou indisponibilité totale du service

Les journaux créent des enregistrements granulaires horodatés qui fournissent une vue fidèle du comportement du système, accompagnée du contexte nécessaire au dépannage. Par exemple, ils peuvent indiquer la séquence exacte des requêtes de base de données qui ont conduit à l’échec d’une transaction.

Les traces cartographient le cheminement de bout en bout des requêtes des utilisateurs, depuis le front-end jusqu’à l’architecture complète, puis de nouveau jusqu’à l’utilisateur. Par exemple, une trace peut révéler le cheminement d’une demande de transfert d’argent à travers les systèmes d’authentification, de détection des fraudes, de validation des comptes et de traitement des transactions.

Les traces sont essentielles pour assurer l’observabilité de la pile complète, car chaque cheminement traverse plusieurs systèmes.

Après avoir recueilli les données MELT, la plateforme corrèle ces informations en temps réel à travers l’ensemble de la pile technologique grâce à des relations sémantiques afin de comprendre comment interagissent les différents composants (conteneurs, microservices et bases de données).

Les équipes de l’entreprise (notamment DevOps, informatique et SRE) sont alors en mesure d’identifier rapidement les causes profondes probables (quoi, où, pourquoi), avec beaucoup moins d’investigations manuelles.

OpenTelemetry (OTel) s’est imposé de facto comme la référence pour la collecte de données télémétriques indépendante des fournisseurs. Ce cadre open source fournit des kits de développement logiciel (SDK), des API et une fonction d’auto-instrumentation qui, dans de nombreux cas, permettent de collecter des données télémétriques sans modifier le code source.

Les entreprises utilisent OTel afin de maintenir une visibilité complète, quelle que soit la plateforme d’observabilité qu’elles choisissent, ce qui rend ce système de plus en plus essentiel pour les environnements multi-fournisseurs et les systèmes distribués complexes.

L’observabilité de la pile complète offre une visibilité totale grâce à plusieurs fonctionnalités essentielles, notamment :

• Découverte et cartographie automatisées
• Analyse de la cause racine
• Tableaux de bord unifiés
• Optimisation prédictive

Les plateformes d’observabilité de la pile complète détectent et surveillent automatiquement les services fraîchement déployés, mettant à jour en continu les cartes relationnelles dans Kubernetes, AWS et d’autres environnements cloud. Cette approche réduit la configuration manuelle par rapport à de nombreux outils de surveillance traditionnels.

Par exemple, lors d’une migration d’un centre de données sur site vers un environnement cloud, la plateforme détecte automatiquement les nouveaux services cloud et maintient la visibilité dans les deux environnements pendant la transition.

En corrélant les données télémétriques à tous les niveaux, les plateformes peuvent analyser automatiquement les causes profondes en quelques minutes, et non en plusieurs heures. Lorsque des problèmes de performance surviennent, le système identifie si les causes sont liées au code de l’application, à la latence du réseau ou à des problèmes d’infrastructure.

La plateforme peut déterminer que l’augmentation de la latence provient d’un processeur de paiement tiers : vous bénéficiez ainsi d’une résolution guidée sans avoir à mener la moindre enquête.

Les tableaux de bord consolident les données télémétriques sous forme de visualisations intuitives pour les parties prenantes techniques et opérationnelles. Ces interfaces surveillent la performance des applications, suivent l’expérience en ligne et mesurent en continu les KPI, fournissant ainsi des informations exploitables à tous les niveaux.

Par exemple, un tableau de bord peut montrer que les échecs de paiement sont liés à des temps de réponse d’API supérieurs à deux secondes, ce qui permet aux équipes de hiérarchiser les corrections.

Les modèles de machine learning analysent les tendances historiques et les anomalies afin de prédire les besoins en capacité, d’optimiser l’allocation des ressources et de prévenir les problèmes de performance avant qu’ils ne surviennent, améliorant ainsi le fonctionnement du système et l’expérience utilisateur.

L’observabilité de la pile complète transforme la manière dont les entreprises gèrent les environnements informatiques complexes en offrant une visibilité totale qui favorise à la fois l’excellence opérationnelle et la valeur métier.

L’observabilité de la pile complète contribue à réduire les temps d’arrêt en raccourcissant le temps moyen de réparation (MTTR), souvent de plusieurs heures à quelques minutes. Au lieu que les équipes examinent chaque couche séparément (en vérifiant les journaux d’application, les indicateurs réseau et la performance de la base de données), la corrélation automatisée identifie immédiatement la cause première. Cette méthode permet de déterminer si un problème provient d’une fuite de mémoire, d’une mauvaise configuration réseau ou d’un blocage de la base de données.

Lorsqu’elle est intégrée à des plateformes d’automatisation ou à des dossiers d’exploitation, l’observabilité de la pile complète est en mesure de déclencher des actions d’auto-réparation qui résolvent les problèmes de manière autonome. Par exemple, lorsque la consommation de mémoire approche des seuils critiques, le système peut automatiquement adapter les ressources ou redémarrer les services avant que l’expérience utilisateur ne soit affectée.

L’observabilité de la pile complète permet d’identifier les lacunes en matière de ressources, telles que les conteneurs provisionnés pour les pics de charge mais fonctionnant à capacité minimale, les services dupliqués dans différents environnements et les ressources orphelines issues de projets achevés. Grâce à cette visibilité, les entreprises peuvent dimensionner correctement leur infrastructure et réduire les dépenses cloud inutiles.

Les analyses pilotées par l’IA aident également les équipes informatiques à prévenir les problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs. Une plateforme de vente au détail, par exemple, peut détecter un ralentissement progressif des requêtes de base de données plusieurs semaines avant le Black Friday, de sorte que les équipes peuvent optimiser les index et éviter les échecs de paiement pendant les pics de trafic.

Les équipes DevOps consacrent moins de temps au dépannage et plus de temps au développement de fonctionnalités. Le traçage distribué révèle l’incidence des modifications du code sur les performances de production de tous les services qui en dépendent, tandis que l’instrumentation automatisée élimine toute configuration manuelle.

Grâce à l’observabilité de la pile complète, les développeurs sont en mesure de remonter la piste d’un appel d’API lent à travers les microservices, les bases de données et les intégrations tierces en quelques minutes plutôt qu’en plusieurs heures. Cette visibilité permet d’identifier toute diminution des performances avant qu’elle n’atteigne la production, réduisant ainsi à la fois la fréquence des retours en arrière (le nombre de fois où les déploiements doivent être annulés en raison d’échecs) et le temps de débogage. 

L’observabilité de la pile complète renforce la posture de sécurité grâce à des pistes d’audit exhaustives et à la détection des anomalies. En cas d’incident, les journaux et les traces permettent aux équipes d’identifier les vecteurs d’attaque, d’évaluer l’impact et de procéder à la résolution des vulnérabilités plus rapidement qu’avec les méthodes traditionnelles de réponse aux incidents.

Cette technologie prend également en charge les exigences de conformité en conservant des pistes d’audit détaillées de l’accès au système et des flux de données. Les sociétés de services financiers, par exemple, utilisent l’observabilité de la pile complète afin de faciliter l’auditabilité en vertu de réglementations telles que la loi américaine Sarbanes-Oxley (SOX), et de documenter le respect des accords de niveau de service (SLA) à l’aide d’enregistrements détaillés et horodatés.

L’observabilité de la pile complète établit un lien direct entre les indicateurs techniques et les résultats des entreprises. Ainsi, elles peuvent suivre en temps réel l’impact de la performance des applications sur l’expérience client, les taux de conversion et le chiffre d’affaires.

Par exemple, les entreprises d’e-commerce peuvent analyser les comportements des utilisateurs afin de corréler les temps de chargement des pages avec les taux d’abandon des paniers, ce qui permet aux équipes de hiérarchiser les optimisations ayant un impact direct sur le chiffre d’affaires. 

Si les solutions d’observabilité de la pile complète offrent une visibilité totale, les entreprises peuvent toutefois rencontrer des difficultés pour mettre en œuvre et maintenir ces systèmes complexes.

Les environnements d’entreprise génèrent quotidiennement des pétaoctets de données télémétriques à travers des milliers de services. Les entreprises doivent trouver un équilibre entre une visibilité complète et les contraintes pratiques liées aux coûts de stockage, à la performance des requêtes et à la conservation des données.

Sans stratégies appropriées d’échantillonnage et de hiérarchisation des données, un tel volume peut submerger les outils d’observabilité et retarder les analyses, masquant ainsi les anomalies. Par exemple, une société de services financiers qui surveille des systèmes de trading à haute fréquence peut générer des millions d’événements par seconde, rendant impossible toute analyse en temps réel sans filtrage et agrégation intelligents. 

La plupart des entreprises utilisent des dizaines d’outils de surveillance, accumulés au fil des ans, 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, ce qui rend l’interopérabilité difficile et entraîne une fragmentation des données. Or, ce phénomène va à l’encontre de l’objectif principal de l’observabilité de la pile complète : créer une vue unifiée de l’état du système.

De plus, certains outils ont été conçus principalement pour les applications Web, ce qui rend difficile l’intégration des applications mobiles et des appareils IdO dans le même cadre d’observabilité. 

L’observabilité de la pile complète nécessite des changements profonds dans le mode de fonctionnement des équipes. Les services chargés du développement, de l’exploitation, de la sécurité et des activités doivent collaborer autour de données et d’indicateurs partagés, sans quoi les éléments restent cloisonnés et les problèmes critiques passent entre les mailles du filet.

Par exemple, une interruption de production peut nécessiter de corréler les journaux d’application (développement), les indicateurs d’infrastructure (exploitation) et les événements de sécurité (InfoSec). Sans données partagées, l’analyse des causes profondes devient impossible.

Les entreprises doivent établir des modèles de propriété clairs, former le personnel aux nouveaux workflows et définir les indicateurs qui sont importants pour leurs résultats. Sans ces bases, les équipes continuent à s’appuyer sur des outils familiers de manière isolée, ce qui va à l’encontre de l’objectif d’unification de l’observabilité.

En agrégeant les données sensibles de toute l’entreprise sur des plateformes centralisées, l’observabilité de la pile complète suscite des défis uniques en matière de conformité. Les données télémétriques contiennent souvent des données personnelles, des coordonnées bancaires ou des données de santé protégées. Or, ces types d’informations sont soumis, entre autres, au règlement général sur la protection des données (RGPD), à la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) et à 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 des données sensibles à des utilisateurs non autorisés ou de contrevenir aux exigences réglementaires. Par exemple, la résolution d’un problème de transaction pour un client européen peut nécessiter l’accès à des journaux contenant des données personnelles. Si des ingénieurs basés aux États-Unis consultent ces données, ils risquent d’enfreindre les restrictions du RGPD.

Les entreprises sont déjà confrontées à des problèmes de rapport signal/bruit, c’est-à-dire qu’elles ont du mal à distinguer les alertes critiques des données opérationnelles normales. L’observabilité de la pile complète amplifie ce phénomène en agrégeant simultanément les données télémétriques de chaque couche de la pile technologique, ce qui multiplie les alertes potentielles.

Par exemple, le simple dépassement du délai d’attente d’une API peut déclencher des notifications au niveau de la couche d’application, de la surveillance de l’infrastructure, de la surveillance synthétique des utilisateurs et des tableaux de bord des KPI. Sans corrélation intelligente et déduplication, les équipes peuvent recevoir des dizaines d’alertes pour un même problème.

Faute d’une configuration adéquate et d’une corrélation automatisée, les plateformes d’observabilité de la pile complète peuvent submerger les équipes avec des alertes redondantes provenant de plusieurs systèmes, et ainsi noyer les problèmes critiques inter-systèmes.

L’intelligence artificielle transforme l’observabilité de la pile complète grâce à des capacités avancées d’analyse, d’automatisation et de prédiction. Alors que l’observabilité traditionnelle offre une visibilité sur les systèmes, l’IA l’améliore en analysant les tendances sur l’ensemble de la pile technologique afin de prédire et de prévenir les problèmes avant qu’ils ne pèsent sur les opérations.

En analysant des flux de données volumineux à tous les niveaux, de l’infrastructure aux applications, les algorithmes de ML identifient des tendances, des anomalies et des corrélations qui pourraient échapper aux humains. Le processus passe ainsi d’un dépannage réactif à une optimisation proactive.

Voici quelques-uns des avantages de l’utilisation de l’IA dans l’observabilité de la pile complète : 

Les plateformes alimentées par l’IA analysent les données télémétriques entrantes afin de détecter les anomalies, puis effectuent automatiquement des actions correctives à tous les niveaux de la pile. Par exemple, lorsqu’une fuite de mémoire affecte plusieurs services, le système peut redémarrer les conteneurs concernés, adapter les ressources et rediriger le trafic sans intervention humaine.

Les grands modèles de langage (LLM) permettent aux utilisateurs d’interroger les données d’observabilité à l’aide d’un langage simple plutôt que de requêtes à la syntaxe complexe. Au lieu d’écrire des requêtes dans un langage spécialisé, les équipes peuvent poser des questions telles que « Pourquoi le paiement a-t-il échoué pour les clients européens hier ? » et obtenir des informations corrélées provenant de l’ensemble de la pile. Cette approche démocratise l’accès aux données d’observabilité pour les parties prenantes non techniques. 

Contrairement à l’analyse traditionnelle basée sur les corrélations, l’IA causale permet d’identifier les relations de cause à effet entre les événements du système. Dans les environnements à pile complète, cela signifie que l’on comprend non seulement que la latence de la base de données est corrélée aux échecs de paiement, mais aussi que certains types de requêtes provoquent des retards en cascade dans les services dépendants.

Les modèles de machine learning analysent les tendances historiques afin de prévoir les besoins en capacité, de prédire les points de défaillance et d’optimiser l’allocation des ressources dans l’ensemble de la pile. Ces prévisions permettent de procéder à un dimensionnement préventif, de planifier la maintenance et d’ajuster les performances avant que les problèmes n’affectent l’expérience des utilisateurs.

Les systèmes d’IA soulèvent de nouveaux défis en matière de surveillance dans le cadre de l’observabilité de la pile complète. Les logiciels traditionnels suivent des tendances déterministes : lorsqu’une application tombe en panne, la corrélation des données MELT permet de déterminer s’il s’agit d’une fuite de mémoire, d’une défaillance de la base de données ou d’un délai d’attente de l’API.

Les modèles d’IA produisent des résultats probabilistes, ce qui signifie que des entrées identiques peuvent donner lieu à des réponses différentes. Dans les environnements à pile complète, cette variabilité se répercute sur plusieurs couches. Le résultat inattendu d’un modèle d’IA peut déclencher des erreurs dans les API en aval. Ces erreurs peuvent affecter les requêtes de base de données et, en fin de compte, avoir des répercussions sur les interfaces utilisateur. Le suivi de ces variations probabilistes sur l’ensemble de la pile devient exponentiellement plus complexe que la surveillance des systèmes traditionnels.

Par exemple, un chatbot de service client peut fournir des réponses différentes à la même question, exigeant le recours à l’observabilité de la pile complète pour suivre simultanément l’incidence de cette variation sur les services backend, le traitement des paiements et les indicateurs de satisfaction client.

Les entreprises doivent suivre la dérive du modèle, les problèmes de qualité des données et la précision des prévisions parallèlement aux indicateurs de performance traditionnels afin de surveiller efficacement les systèmes alimentés par l’IA dans leur environnement à pile complète.