Qu’est-ce que l’observabilité ?

L’observabilité est essentielle pour assurer la disponibilité, la performance et la sécurité des systèmes logiciels modernes et des environnements de cloud computing.

Le terme « observabilité » est issu de la théorie du contrôle, un aspect de l’ingénierie qui vise à automatiser la régulation des systèmes dynamiques (par exemple, contrôler le débit d’eau dans un tuyau en fonction des données transmises par un système de régulation).

L’observabilité offre une meilleure visibilité sur les piles technologiques modernes et distribuées, permettant une identification et une résolution des problèmes automatisées et en temps réel. Plus le système est observable, plus les équipes informatiques peuvent accélérer et optimiser l’identification des problèmes de performance et de leur cause racine, sans tests ni codage supplémentaires.

En ITOps (opérations informatiques) et cloud computing, l’observabilité exige des outils logiciels qui agrègent, corrèlent et analysent un flux constant de données de performance provenant des applications, du matériel et des réseaux sur lesquels elles s’exécutent. Les équipes utilisent ces données pour surveiller, dépanner et déboguer les applications et les réseaux, afin d’améliorer l’expérience client et de respecter les accords de niveau de service (SLA), ainsi que toute autre exigence métier.

On confond souvent observabilité, surveillance de la performance des applications et gestion de la performance réseau (NPM). Si les outils d'observabilité constituent une évolution logique des méthodes de surveillance de la performance des applications et de collecte des données NPM, ils sont mieux adaptés aux déploiements d’applications cloud natives, toujours plus distribués et plus dynamiques.

L’observabilité ne remplace pas les autres approches ; elle les améliore et les développe.

Les plateformes d’observabilité découvrent et collectent des données télémétriques de performance en continu, en s'intégrant aux capacités d’instrumentation des composants applicatifs et d’infrastructure afin de les renforcer.

L’observabilité se concentre sur trois principaux types de données télémétriques :

Les journaux sont des enregistrements granulaires, horodatés, complets et immuables des événements survenus au sein d’une application. Ils permettent notamment de créer, pour chaque événement, un enregistrement haute fidélité, milliseconde par milliseconde, accompagné de son contexte. Les développeurs utilisent les journaux à des fins de dépannage et de débogage.

Les traces enregistrent le « parcours » de chaque requête utilisateur au sein de l’architecture, de l’interface utilisateur (ou de l’application mobile) jusqu’au retour à l’utilisateur.

Les indicateurs (également appelés « indicateurs de séries chronologiques ») sont des mesures fondamentales de l’état des applications et des systèmes au fil du temps. Par exemple, les indicateurs permettent de mesurer la quantité de mémoire ou la capacité de processeur utilisée par une application en cinq minutes, ou encore la latence subie par une application lors d’un pic d’utilisation.

Les outils d’observabilité produisent également des cartes des dépendances qui indiquent la façon dont chaque composant de l’application dépend des autres composants, applications et ressources informatiques.

Une fois recueillies, les données télémétriques sont corrélées par la plateforme en temps réel, afin de fournir aux équipes DevOps, d’ingénierie de la fiabilité des sites (SRE) et informatiques des informations contextuelles complètes. Les équipes comprennent le « quoi, où et pourquoi » de tout événement susceptible d’indiquer, de causer ou de résoudre un problème de performance de l’application.

En outre, de nombreuses plateformes d’observabilité découvrent automatiquement les nouvelles sources de données télémétriques émergeant dans le système, par exemple, une interface de programmation d’application (API) qui vient d’être ajoutée au réseau. Les principales plateformes intègrent également des fonctionnalités AIOps (intelligence artificielle pour les opérations), qui permettent de distinguer les signaux indiquant la présence d’un problème réel des données sans rapport avec un problème actuel ou potentiel.

Les outils d’observabilité automatisent généralement trois processus clés pour aider les entreprises à mieux comprendre leur pile technologique :

La collecte continue des données rend l’observabilité possible. Les outils d’observabilité facilitent la collecte, l’agrégation et l’accès aux données (mémoire des processeurs, journaux d’application, indicateurs tels que la haute disponibilité et la latence moyenne).

Les équipes doivent pouvoir visualiser les données des applications et des systèmes assez facilement, c’est pourquoi les outils d’observabilité proposent des tableaux de bord pour surveiller l’état des applications, les services connexes, ainsi que les objectifs métier correspondants.

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.

Auparavant, les tâches d’analyse des données étaient effectuées à l’aide d’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.

Étant donné que les architectures modernes reposent souvent sur des microservices conteneurisés, les outils d’observabilité transfèrent souvent les données de télémétrie de base vers la couche Kubernetes, ce qui permet aux équipes informatiques de concentrer l’analyse des données sur les objectifs de niveau de service (SLO) et les indicateurs de niveau de service (SLI). Les logiciels d’observabilité compilent les données provenant de plusieurs sources, les filtrent pour en extraire celles qui sont pertinentes et fournissent des informations exploitables aux équipes de développement.

Il est important de noter que les capacités d’automatisation des logiciels d’observabilité vont au-delà de ces trois processus. 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 gèrent les agents, qui sont de petits composants logiciels déployés dans un écosystème pour recueillir en permanence des données télémétriques, entre autres.

Au cours des dernières décennies, les équipes informatiques se sont surtout appuyées sur les outils APM pour surveiller et dépanner les applications. L’APM, qui consiste, entre autres, à surveiller la performance des applications, échantillonne et agrège périodiquement les données des applications et des systèmes pour faciliter l’identification des problèmes de performance.

L’APM analyse les données télémétriques par rapport aux indicateurs clés de performance (KPI) et rassemble les résultats dans des tableaux de bord faciles à lire. Ces derniers alertent les équipes chargées des opérations et du support en cas de conditions anormales affectant ou susceptibles d’affecter la performance du système.

Les outils APM permettent de surveiller et de dépanner efficacement les applications monolithiques, ainsi que les applications distribuées traditionnelles. Dans ces configurations, les nouvelles versions du code sont publiées périodiquement, tandis que les workflows et les dépendances entre les composants de l’application, les serveurs et les ressources connexes sont bien connus, ou relativement faciles à retracer.

Toujours est-il qu’aujourd’hui, les entreprises œuvrent à leur transformation numérique. Elles n’ont pas tardé à adopter des pratiques de développement modernes comme le développement agile, l’intégration et le déploiement continus (CI/CD), le DevOps et les technologies cloud natives telles que les conteneurs Docker et les fonctions sans serveur.

Bon nombre d’applications modernes s’appuient sur des architectures de type microservices, souvent exécutées dans des clusters Kubernetes conteneurisés. Les développeurs peuvent ainsi accélérer la mise sur le marché d’un nombre plus important de services.

Ce faisant, ils déploient toutefois de nouveaux composants applicatifs au sein de l’architecture. Ces composants s’exécutent dans différents langages et formats de données et fonctionnent pendant des durées variables, parfois seulement pendant quelques secondes ou fractions de seconde, comme dans le cas des fonctions sans serveur. Cela signifie plusieurs exécutions, chacune produisant des journaux à différents endroits de l’architecture.

L’échantillonnage de données à la minute proposé par les outils APM et les protocoles de surveillance traditionnels ne peuvent pas faire face à une telle quantité de données.

Ce dont les entreprises ont surtout besoin, c’est un système de télémétrie automatisé, à volume élevé et affiné, ainsi que la possibilité de générer des informations en temps réel, et c’est précisément ce qu’offrent les outils d’observabilité. Ces derniers permettent aux équipes de développement de créer et de stocker des enregistrements en temps réel fiables, riches en contexte et entièrement corrélés, et ce pour chaque application, chaque requête utilisateur et chaque transaction de données sur le réseau.

Le thème de l’observabilité est devenu central pour le DevOps moderne, qui accélère la livraison d’applications et de services en combinant et en automatisant le travail des équipes de développement logiciel et d’exploitation. L’approche DevOps consiste à utiliser des outils et pratiques partagés et à procéder à des mises à jour plus petites et fréquentes afin d’accélérer, d’optimiser et de fiabiliser le développement logiciel.

Une stratégie DevOps efficace exige que les équipes identifient les problèmes de performance, ainsi que ceux liés à l’expérience de l’utilisateur final, et qu’elles utilisent des outils d’observabilité pour résoudre le problème. Grâce aux plateformes d’observabilité, les équipes DevOps peuvent se servir des informations tirées des données pour identifier promptement les composants et les événements problématiques.

Les plateformes d’observabilité offrent également aux équipes DevOps les outils et les méthodes d’ingénierie de l’observabilité nécessaires pour mieux comprendre leur système. Ces outils et méthodes sont les suivants : l’analyse des incidents pour trouver les causes des événements inattendus au sein du système et améliorer les tactiques de réponse aux incidents ; les commutateurs de fonctionnalités pour permettre aux équipes d’activer et de désactiver les fonctions de l’application sans modifier le code source ; et la vérification continue, qui s’appuie sur le machine learning (ML) pour analyser les données de déploiement historiques et établir une base de référence performance.

Une analyse observabilité de qualité permet d’accélérer et d’optimiser le feed-back sur les processus de développement logiciel et de test, et garantit un pipeline CI/CD plus efficace.

En intégrant analytique, automatisation et prédiction avancées dans les opérations informatiques, l’intelligence artificielle transforme l’observabilité. Si l’observabilité traditionnelle offre une visibilité détaillée des systèmes, l’IA l’améliore grâce à une analyse intelligente des données qui permet de prédire et de prévenir les problèmes.

L’observabilité pilotée par l’IA permet aux équipes de développement de protéger de manière proactive l’infrastructure informatique de l’entreprise, au lieu de résoudre les problèmes au fur et à mesure qu’ils surviennent. Grâce aux algorithmes de ML, les outils d’observabilité peuvent analyser de vastes flux de données pour identifier schémas, tendances et anomalies ; autant d’informations susceptibles de passer inaperçues lors des tâches manuelles.

Voici quelques outils et fonctionnalités d’observabilité pilotés par l’IA :

Les outils d’observabilité SRE peuvent employer les technologies d’IA pour simuler et automatiser la prise de décision dans le processus de résolution.

Supposons qu’une équipe utilise une plateforme de gestion de l’expérience en ligne (DEM). Actuellement, ces plateformes proposent divers scripts de résolution qui permettent aux équipes informatiques d’appliquer des correctifs en un clic et de suggérer des options en libre-service aux utilisateurs.

Les fonctions d’observabilité alimentées par l’IA surveillent en permanence et analysent les données entrantes pour identifier les anomalies et les activités qui dépassent les seuils définis. La plateforme d’observabilité prend ensuite une série de mesures correctives similaires aux scripts de correction afin de résoudre le problème.

Si, pour une raison quelconque, le logiciel n’est pas en mesure de résoudre le problème, il générera automatiquement un ticket accompagné des informations pertinentes : l’emplacement affecté, le niveau de priorité et toute information pertinente fournie par le modèle d’IA sur la plateforme de gestion des incidents utilisée par l’équipe informatique.

Ce processus permet aux équipes informatiques de se concentrer uniquement sur les incidents que le logiciel ne peut gérer et de résoudre les problèmes de performance système le plus rapidement possible.

Les LLM excellent dans la reconnaissance des schémas présents dans les grandes quantités de données textuelles répétitives, qui ressemblent beaucoup aux données télémétriques des systèmes complexes et dynamiques. Les LLM d’aujourd’hui peuvent être entraînés pour réaliser des processus informatiques bien spécifiques, ou pilotés par des protocoles de prompt engineering, afin de renvoyer des informations à l’aide de la syntaxe et de la sémantique propres au langage naturel.

Les avancées en matière de LLM permettent aux utilisateurs d’outils d’observabilité d’écrire et d’explorer les requêtes en langage naturel pour éviter les langages de requêtes complexes. Cette évolution permet à tous les utilisateurs, quel que soit leur niveau de compétence, de gérer plus efficacement des données complexes. Les personnes dont le savoir-faire technique est restreint en profitent tout particulièrement.

Les LLM ne sont pas encore adaptés à l’analyse et au dépannage en temps réel, car leur niveau de précision n’est pas suffisant pour saisir le contexte dans son intégralité. Leurs capacités avancées de traitement de texte permettant toutefois de simplifier les informations tirées des données sur les plateformes d’observabilité.

Un meilleur accès aux informations permet de mieux comprendre le comportement du système, les problèmes informatiques et les points de défaillance.

L’IA causale est une branche de l’IA qui vise à clarifier et à modéliser les relations de causalité entre les variables, et non à simplement identifier les corrélations.

Les techniques d’IA traditionnelles, comme le ML, s’appuient souvent sur la corrélation statistique pour formuler des prédictions. L’IA causale vise plutôt à trouver les mécanismes sous-jacents qui produisent des corrélations, afin d’améliorer le pouvoir prédictif et de cibler la prise de décision.

Intégrer l’IA causale dans les systèmes d’observabilité permet aux entreprises de mieux comprendre leur environnement informatique.

L’IA causale permet aux équipes informatiques d’analyser les relations et les interdépendances entre les composants de l’infrastructure, afin d’identifier efficacement la cause racine des problèmes opérationnels et de qualité. Elle permet aux développeurs de comprendre non seulement quand et où surviennent les problèmes du système, mais aussi pourquoi. Les équipes sont donc en mesure d’accélérer la résolution et de renforcer la fiabilité du système.

L’observabilité de la pile complète (Full Stack Observability) rend les systèmes plus faciles à comprendre, à surveiller et à réparer. Modifier le code s’avère également plus simple et plus sûr. Les équipes informatiques peuvent donc :

L’une des principales limites des outils de surveillance est qu’ils ne surveillent que les « inconnues connues », c’est-à-dire les conditions exceptionnelles que les équipes informatiques savent déjà devoir surveiller. Les outils d’observabilité détectent les conditions auxquelles les équipes n’auraient probablement jamais pensé, puis suivent leur relation avec certains problèmes de performance. Ces informations fournissent un meilleur contexte pour identifier les causes racines et accélérer la résolution.

L’observabilité intègre la surveillance aux premières phases du processus de développement logiciel. Cette intégration aide les équipes DevOps à identifier et à résoudre les problèmes liés au nouveau code avant qu’ils n’affectent l’expérience client ou les SLA.

Les outils d’observabilité permettent aux développeurs de collecter, d’analyser, de corréler et de découvrir un large éventail de données télémétriques pour mieux comprendre le comportement des utilisateurs et améliorer leur expérience.

Les outils d’observabilité permettent aux équipes de définir l’instrumentation et l’agrégation de données dans la configuration d’un cluster Kubernetes, par exemple, et de collecter des données télémétriques de sa mise en service jusqu’à sa désactivation.

Les équipes informatiques peuvent associer observabilité, AIOps, ML et automatisation pour prédire les problèmes en fonction des sorties du système et les résoudre sans intervention humaine.

Les solutions d’observabilité accélèrent les processus de découverte et de résolution des problèmes. Cette accélération permet aux équipes d’assurer la haute disponibilité des applications et de réduire le temps moyen de réparation (MTTR), ainsi que le risque de panne.

Les solutions d’observabilité adoptent une approche holistique et cloud native pour journaliser et surveiller les applications. Elles optimisent l’automatisation des processus et exploitent les données contextuelles historiques pour aider les équipes à améliorer les applications d’entreprise dans divers cas d’utilisation.

• Surveillance des systèmes en temps réel. Les outils d’observabilité fournissent en temps réel des données télémétriques de bout en bout sur l’état et la performance, ce qui permet aux équipes informatiques d’accélérer les protocoles de débogage et d’assurer le bon fonctionnement des applications.
  
  
• Transformation numérique et migration vers le cloud informées. À mesure que les entreprises modernisent leur infrastructure applicative et cloud, la complexité du système augmente. Les plateformes d’observabilité permettent aux équipes de conserver une visibilité sur les environnements multicloud et cloud hybrides distribués et hautement dynamiques.
  
  
• Performance de l’entreprise améliorée. L’observabilité permet aux équipes d’identifier et de corriger les problèmes plus rapidement, afin de pouvoir consacrer plus de temps à d’autres aspects de l’entreprise.
  
  
• Un DevSecOps amélioré. Pour aider les équipes de développement, de sécurité et d’exploitation à créer des applications plus sûres et plus résilientes, les systèmes observables fournissent un feed-back continu, en temps réel, et ce tout au long du cycle de livraison logicielle.
  
  
• Optimisation des systèmes pilotée par l’IA. Compatibles avec les systèmes complexes et distribués, les outils d’observabilité pilotés par l’IA déploient des algorithmes d’IA pour analyser et corréler rapidement les données. Les modèles de ML intégrés aux outils d’observabilité peuvent également générer une analyse prédictive et prévoir les tendances en matière de performance.