Observabilité et surveillance : quelle différence ?

Imaginez qu’une plateforme de streaming vidéo décide de diffuser en direct un concert de minuit d’un·e artiste très populaire. Mais lorsque les utilisateurs se connectent à minuit pour le regarder, ils rencontrent des problèmes de mise en mémoire tampon.Certains fans fidèles attendront peut-être que la situation s’améliore. Mais les spectateurs occasionnels quitteront probablement le flux, et les superfans frustrés risquent d’abandonner à la fois le concert… et la plateforme.

Les utilisateurs d’aujourd’hui s’attendent à des vitesses fulgurantes, une disponibilité maximale et des interactions sans accroc. Une expérience négative — comme un concert qui bugge — peut rapidement accroître le taux de désabonnement. Les équipes IT doivent donc pouvoir identifier la cause d’un incident et le résoudre rapidement.

C’est là que les outils de surveillance et d’observabilité deviennent indispensables dans les opérations IT modernes (ITOps). Voyons comment ces outils permettent non seulement de résoudre, mais aussi de prévenir ce type de situation.

Pour gérer un problème de mise en mémoire tampon lors d’une diffusion en direct, une équipe d’exploitation peut s’appuyer sur un outil de surveillance pour recevoir une alerte indiquant qu’un groupe de serveurs dépasse le seuil de charge. Elle pourra alors rééquilibrer la charge en répartissant le trafic sur d’autres serveurs disponibles.

À partir de cette alerte, une plateforme d’observabilité pourra analyser les indicateurs clés (comme l’adaptation du débit binaire) et utiliser des traces distribuées pour suivre les requêtes vidéo et identifier l’origine du ralentissement. Si l’analyse révèle que le problème vient de nœuds CDN (réseau de distribution de contenu) sous-performants, l’outil proposera aux équipes IT des options d’optimisation de la configuration du CDN et d’amélioration de la compatibilité avec les appareils.

Mieux encore, les outils d’observabilité les plus performants peuvent analyser les données de surveillance historiques pour détecter des événements similaires, et anticiper une surcharge des nœuds CDN dans une région donnée. Ils peuvent alors alerter les équipes pour reconfigurer le CDN de manière préventive, avant que les utilisateurs n’en subissent les effets.

En résumé, la surveillance et l’observabilité offrent deux approches complémentaires pour diagnostiquer les problèmes système. La surveillance vous indique qu’un problème est en cours, tandis que l’observabilité vous dit ce qui se passe, pourquoi, et comment y remédier. Ensemble, ces deux approches offrent aux équipes IT la visibilité et la réactivité nécessaires pour garantir une expérience fluide aux utilisateurs.

Pour bien comprendre la différence entre observabilité et surveillance, voyons maintenant comment elles fonctionnent, ce qu’elles ont en commun, ce qui les distingue et leur rôle dans le développement logiciel et la gestion réseau.

L’observabilité désigne la capacité à comprendre l’état interne d’un système complexe à partir de ses sorties externes. Dans un système observable, les équipes IT peuvent identifier la cause d’un problème de performance simplement en analysant les données produites par le système — sans avoir à effectuer de tests supplémentaires ou à modifier le code.

Le terme « observabilité » est issu de la théorie du contrôle, une discipline de l’ingénierie qui s’intéresse à l’automatisation de la régulation de systèmes dynamiques (par exemple, contrôler le débit d’eau dans un tuyau en fonction des données transmises par un système de régulation). Les véhicules modernes en offrent un bon exemple : les systèmes de diagnostic embarqués fournissent une observabilité aux mécaniciens, qui peuvent ainsi identifier la cause d’un dysfonctionnement sans démonter le véhicule.

Dans les ITOps et le cloud computing, l’observabilité repose sur des outils logiciels capables d’agréger et de corréler un flux continu de données de performance issues des applications, du matériel et des réseaux sous-jacents.

Les solutions d’observabilité (comme OpenTelemetry) analysent ces données, évaluent l’état de santé du système et fournissent des informations exploitables pour résoudre les problèmes détectés. Les équipes peuvent ensuite utiliser ces données pour surveiller, diagnostiquer et déboguer les applications et les réseaux.

Un système observable permet aux équipes DevOps d’avoir une vue complète de l’environnement IT, incluant les données contextuelles et les interdépendances. Résultat ? Une architecture informatique qui permet de détecter les problèmes de manière proactive, de les résoudre plus rapidement, d’optimiser l’expérience client et de respecter les accords de niveau de service (SLA).

La surveillance évalue l’état de santé d’un système en collectant et en analysant des données agrégées issues de l’environnement informatique, sur la base d’un ensemble prédéfini de métriques et de journaux. Dans un contexte DevOps, la surveillance permet de mesurer les performances des applications afin de détecter les défaillances connues et d’éviter les interruptions de service.Par exemple, une équipe IT peut configurer une règle dans un outil de surveillance pour recevoir une alerte lorsque l’espace disque d’une application approche des 100 % d’utilisation.

Là où la surveillance prend tout son sens, c’est dans l’analyse des tendances à long terme. Un outil de surveillance peut montrer aux équipes comment une application fonctionne, mais aussi comment elle est utilisée au fil du temps.Cependant, la surveillance a ses limites.

Pour être efficace, elle nécessite de savoir à l’avance quelles métriques et quels journaux suivre. Si un problème n’a pas été anticipé, les outils de surveillance risquent de passer à côté de défaillances critiques ou de dysfonctionnements en production. De plus, la surveillance implique souvent une corrélation manuelle des données entre plusieurs outils cloisonnés, ce qui rend l’analyse des causes profondes plus complexe et plus chronophage — et limite la capacité des développeurs à anticiper les incidents.

Les termes « observabilité » et « surveillance des performances des applications» sont parfois utilisés de manière interchangeable. Cependant, il est plus juste de considérer l’observabilité comme une évolution de la surveillance des performances des applications.

La surveillance des performances des applications désigne les outils et processus qui permettent aux équipes IT de vérifier si les applications répondent aux exigences de performance et aux attentes des utilisateurs. Les outils de surveillance suivent généralement l’état et les performances de l’infrastructure réseau, les dépendances des applications, les transactions métier et l’expérience utilisateur. Leur objectif est d’identifier, d’isoler et de résoudre rapidement les problèmes de performance.

Pendant plus de vingt ans, la surveillance des performances des applications (APM) a été la pratique de référence. Mais avec l’adoption croissante du développement agile, de DevOps, des microservices, de plusieurs langages de programmation, du sans serveur et d’autres technologies cloud-natives, les équipes ont eu besoin d’un moyen plus rapide et plus global pour surveiller et évaluer des environnements de plus en plus complexes. Les outils d’APM conçus pour les infrastructures des applications d’ancienne génération ne permettaient plus d’obtenir une visibilité rapide, automatisée et contextualisée sur l’état de santé et la disponibilité de l’ensemble de l’environnement applicatif. Aujourd’hui, les logiciels sont déployés à un rythme extrêmement soutenu, sous forme de multiples composants isolés — ce qui dépasse les capacités des outils APM traditionnels.

C’est là qu’intervient l’observabilité. L’observabilité s’appuie sur les méthodes de collecte de données issues de l’APM pour mieux répondre à la nature distribuée et dynamique des applications et services déployés dans des environnements cloud-native. Les solutions d’observabilité adoptent une approche holistique de la journalisation et de la surveillance, permettant aux équipes de mieux comprendre les interactions entre services (à l’aide de cartes de dépendances, par exemple) et leur rôle dans l’architecture globale.

La différence entre surveillance et observabilité réside souvent dans la distinction entre les problèmes que l’on sait qu’ils vont se produire… et ceux qu’on anticipe. De manière générale, la surveillance est réactive, tandis que l’observabilité est proactive. Mais les deux approches reposent sur le même type de données de télémétrie, que l’on appelle les trois piliers de l’observabilité.

Ces trois piliers sont les suivants :

• Journaux : enregistrements de ce qui se passe dans le réseau et les systèmes logiciels. Ils fournissent des informations détaillées sur ce qui s’est produit, à quel moment, et à quel endroit du réseau.

• Indicateurs : mesures chiffrées de la performance du système et de l’utilisation des ressources. Les indicateurs donnent une vue d’ensemble de l’état de santé du système à travers des indicateurs clés de performance (KPI) comme la latence, la perte de paquets, la bande passante disponible ou encore l’utilisation du CPU.

• Traces : enregistrements de bout en bout du parcours de chaque requête utilisateur à travers le réseau. Les traces permettent de suivre le comportement des paquets de données entre différents dispositifs et systèmes, ce qui est essentiel pour comprendre les architectures distribuées.

Dans le cadre de la surveillance, les équipes utilisent ces données de télémétrie pour définir des seuils, créer des tableaux de bord prédéfinis et configurer des alertes. Elles peuvent également les exploiter pour identifier les dépendances entre les composants d’une application, d’autres logiciels ou ressources IT.

Une plateforme d’observabilité va plus loin que la simple surveillance. Elle repose également sur la télémétrie, mais l’utilise de manière proactive.

Les équipes DevOps, les ingénieurs SRE (ingénierie de la fiabilité des sites), les opérations et les équipes IT utilisent ces outils pour corréler les données de télémétrie en temps réel et obtenir une vue complète et contextualisée de l’état du système. Cela leur permet de mieux comprendre chaque composant du système, ainsi que les relations entre ces composants.

En offrant une vue d’ensemble de l’environnement IT — y compris ses dépendances — les solutions d’observabilité permettent d’identifier le quoi, le où et le pourquoi de chaque événement, et de comprendre l’impact potentiel de cet événement sur les performances globales du système. Elles peuvent également détecter automatiquement de nouvelles sources de télémétrie susceptibles d’apparaître dans le système, comme un nouvel appel API dans une application.

Ces capacités influencent directement la manière dont les équipes DevOps instrumentent les applications, déboguent les systèmes et résolvent les incidents. De nombreuses plateformes d’observabilité intègrent aussi des fonctionnalités de machine learning (ML) et d’AIOps, qui permettent d’extraire des informations exploitables des grandes quantités de données brutes générées par les environnements IT modernes, et de prioriser les problèmes en fonction de leur criticité.

L’observabilité et la surveillance sont toutes deux essentielles à la gestion des réseaux et des applications. Elles présentent toutefois plusieurs différences fondamentales :

La surveillance suit la performance d’un système dans le temps en s’appuyant sur des indicateurs clés (KPI). Elle permet d’anticiper certains problèmes et d’alerter les équipes IT en cas d’écart anormal. Elle vise avant tout à détecter les dysfonctionnements et à en informer les parties prenantes, ce qui la rend particulièrement adaptée aux environnements statiques, bien compris et avec des workloads prévisibles.

L’observabilité, quant à elle, exploite des données de télémétrie — y compris les traces distribuées — provenant de chaque composant du réseau. Elle fournit une vue d’ensemble plus claire et plus complète de la performance globale du système. Les outils d’observabilité permettent de réaliser des analyses des causes racines en temps réel, même dans des environnements IT complexes et dynamiques. Ils détectent les composants lents ou défaillants, envoient des alertes pour des corrections proactives, et aident les équipes à comprendre quoi surveiller et comment résoudre les problèmes en amont.

Les outils de surveillance reposent sur des métriques et des logs précis pour détecter les erreurs système, les schémas d’utilisation des ressources et certains types de défaillances identifiés. Ils permettent d’identifier ce que l’on appelle les « known knowns » — autrement dit, les incidents déjà anticipés. Par exemple, un outil de surveillance des performances applicatives peut indiquer si une application est en ligne, hors ligne, ou si elle subit une latence.  

C’est un processus essentiel pour garantir le bon fonctionnement des systèmes, mais ces outils ne fournissent pas toujours le contexte nécessaire à une détection approfondie des anomalies ou à une réponse efficace aux incidents.

L’observabilité, en revanche, donne une visibilité complète sur l’architecture IT. Elle stocke les configurations des appareils, agrège des sources de données diverses à travers le réseau, et facilite l’analyse fluide de ces données. Les outils enrichissent la télémétrie avec des informations contextuelles sur l’environnement réseau (topologie, rôles des appareils, dépendances applicatives, etc.) et corrèlent les données pour révéler les « unknown unknowns » — des problèmes jusqu’ici inconnus.

Grâce à cette visibilité renforcée et à ces analyses approfondies, les équipes IT peuvent adopter une approche proactive et exploratoire de la gestion des réseaux et des applications.

Les systèmes de surveillance collectent des données sur les tendances d’utilisation et les performances, et permettent de comprendre ce qui se passe. Mais ils ne sont pas toujours capables d’expliquer pourquoi ces événements se produisent.

Les outils d’observabilité, quant à eux, exploitent des données en surface, des données issues des pipelines CI/CD et des historiques pour fournir du contexte et corréler des événements système a priori sans lien. Les fonctions de corrélation aident les développeurs à identifier avec précision la cause d’un problème, aussi bien en temps réel qu’a posteriori.

La surveillance reste limitée par les ensembles de données prédéfinis par les équipes IT. Elle ne permet pas de détecter les anomalies qui n’ont pas été anticipées.Dans des environnements dynamiques, les outils de surveillance seuls sont donc souvent insuffisants.

S’appuyer uniquement sur la surveillance revient à travailler avec des données cloisonnées, ce qui oblige les équipes à corréler les informations manuellement et à rechercher les causes profondes par elles-mêmes. Ces processus manuels ralentissent la résolution des incidents et augmentent le risque d’interruptions de service.

Les outils d’observabilité, eux, peuvent cartographier les interactions de données issues de sources dynamiques et hétérogènes, qu’il s’agisse d’environnements cloud hybrides ou multicloud, d’infrastructures sur site ou d’applications tierces. Ils sont conçus pour s’adapter aux environnements complexes et répondre aux exigences de résolution de problèmes des infrastructures IT modernes.

Et grâce à leurs fonctionnalités d’automatisation et d’AIOps, les plateformes d’observabilité peuvent évoluer en même temps que les écosystèmes IT, permettant aux équipes de garder la maîtrise de leur infrastructure à mesure qu’elle se développe.

Les outils de surveillance affichent souvent les données système dans des tableaux de bord, permettant aux équipes IT de consulter les métriques clés dans un espace centralisé. Mais ils ne permettent pas de visualiser l’origine des erreurs système. L’analyse des causes et la prédiction restent à la charge des opérateurs humains.

Les outils d’observabilité, en revanche, peuvent générer des cartes interactives qui incluent les erreurs et leurs causes. Ils automatisent ainsi les workflows d’analyse des causes profondes et facilitent les opérations de dépannage pour les équipes IT.

La surveillance et l’observabilité fonctionnent de concert pour former un cadre complet de gestion des systèmes IT, d’optimisation de la connectivité réseau et d’amélioration de l'évolutivité des architectures.

Les outils de surveillance posent les bases de l’observabilité : ils suivent les données de télémétrie et les métriques clés, et alertent les équipes en cas d’écart de performance. Par exemple, si une application dépasse un seuil de temps de réponse défini, la solution de surveillance génère une alerte.

L’outil d’observabilité analyse ensuite les données de télémétrie ainsi que les corrélations éventuelles (comme un déploiement récent), ajoute des informations contextuelles et intègre d’autres couches de données pour identifier la cause du problème. Il peut retracer les interactions de l’application avec d’autres services pour déterminer si le ralentissement vient d’un bug dans la base de données ou d’une congestion du réseau.

Les informations issues de l’observabilité permettent aussi d’améliorer les capacités de surveillance, créant une boucle de rétroaction continue. Par exemple, si un outil d’observabilité détecte une évolution des schémas de données, il peut adapter les alertes de surveillance en conséquence, assurant une parfaite coordination entre les deux systèmes.

Par ailleurs, les plateformes d’observabilité exploitent l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) pour tirer le meilleur parti des données issues de la surveillance.Les fonctions prédictives pilotées par l’IA permettent, par exemple, d’anticiper les points de saturation ou les défaillances, en analysant les tendances d’utilisation de la mémoire pour prédire une saturation des serveurs. Grâce aux algorithmes de ML, les outils d’observabilité peuvent également affiner les mécanismes d’alerte en distinguant les alertes critiques du bruit.

S’il s’agit d’un pic temporaire et attendu de l’utilisation du CPU, l’outil peut bloquer les alertes générées par la surveillance. Mais si le pic est inattendu et persistant, il peut s’assurer que l’alerte parvienne immédiatement à l’équipe IT concernée.

Surveillance et observabilité sont donc deux outils complémentaires essentiels à la gestion de la performance de applications (APM) et aux pratiques ITOps. Ensemble, elles permettent de combiner résolution proactive et réactive des problèmes, dans divers cas d’utilisation, tout en garantissant aux entreprises la fiabilité et la rapidité des services IT attendues par les utilisateurs.