Qu’est-ce que la surveillance des serveurs ?

Il s’agit de systèmes de surveillance qui collectent et analysent les indicateurs (par exemple, l’utilisation du processeur, la consommation de mémoire, l’espace disque) dans les environnements physiques, virtuels et cloud.

Selon l’enquête ITIC sur le coût horaire des temps d’arrêt, 97 % des grandes entreprises déclarent qu’en moyenne, une heure de temps d’arrêt des serveurs par an leur coûte plus de 100 000 dollars USD. 41 % des personnes interrogées ont signalé des coûts compris entre un et plus de cinq millions de dollars par heure.¹ La surveillance des serveurs est donc essentielle pour optimiser l’expérience utilisateur (UX) et améliorer les résultats de l’entreprise.

Les entreprises s’appuient sur la surveillance des serveurs pour détecter rapidement les problèmes, optimiser les ressources et assurer une haute disponibilité. Alors que l’infrastructure informatique devient de plus en plus complexe, impliquant des environnements cloud hybrides et des architectures distribuées, une surveillance efficace permet aux équipes informatiques de garantir des opérations fiables et d’éviter les dépannages sans fin.

La surveillance des serveurs s’effectue par le biais d’un système multicouche qui collecte et analyse les données des serveurs et alerte les utilisateurs en cas de fluctuations de performance. Les logiciels de surveillance ou les protocoles à distance (par exemple, SNMP) collectent des indicateurs auprès des serveurs et envoient les données à un système central à des fins de traitement et de visualisation.

L’architecture de surveillance d’aujourd’hui comporte quatre fonctions principales :

• La collecte de données auprès des serveurs implique la collecte de métadonnées relatives à la capacité, à la configuration et à la performance, ainsi que leur envoi vers un service de surveillance central.
• Le traitement et le stockage des indicateurs englobent l’organisation et le stockage des données en temps réel à des fins d’analyse et de suivi historique.
• Les analyses et les alertes alimentées par l’intelligence artificielle (IA) utilisent le machine learning (ML) pour détecter les anomalies, prédire les défaillances et automatiser l’analyse des causes racines.
• La visualisation et la réponse automatisée incluent des interfaces utilisateur graphiques (GUI) et des tableaux de bord qui affichent l’état du système et les réponses automatisées.

Il existe trois principaux types de surveillance des serveurs, chacun conçu pour des environnements d’infrastructure différents :

1. Surveillance des serveurs dédiés : la surveillance des serveurs physiques (ou serveurs dédiés) permet de suivre les fonctionnalités matérielles, notamment la température, l’alimentation et les erreurs de mémoire.
2. Surveillance des machines virtuelles : la surveillance des serveurs virtuels est plus complexe. Plusieurs machines virtuelles (VM) partagent le même matériel physique via des plateformes telles que VMware, ce qui implique une surveillance du système hôte et de chaque VM.
3. Surveillance des conteneurs : la technologie des conteneurs pousse ce concept de virtualisation plus loin, avec des applications s’exécutant dans des conteneurs légers et portables. Kubernetes a rendu la surveillance des conteneurs essentielle, exigeant des outils spécialisés capables de suivre les conteneurs au fur et à mesure qu’ils se déplacent sur différents serveurs et d’évoluer automatiquement en fonction de la demande.

Les stratégies de surveillance actuelles combinent généralement ces trois approches. Les serveurs dédiés sur site, les serveurs cloud et les serveurs virtuels gèrent des workloads différentes, selon les exigences spécifiées, tandis que les conteneurs permettent un déploiement et une mise à l’échelle rapides. Les plateformes de surveillance modernes utilisent l’IA et l’automatisation pour gérer cette complexité en découvrant automatiquement de nouvelles ressources et en ajustant la surveillance à mesure que l’infrastructure évolue.

Il convient de noter que la distinction entre la surveillance de l’infrastructure des serveurs, la surveillance de la performance des serveurs et la surveillance des applications a en grande partie disparu. Une surveillance complète de l’environnement des serveurs couvre désormais l’état des serveurs et la performance des applications sur les plateformes unifiées.

La surveillance des serveurs repose sur cinq composants essentiels, qui fonctionnent ensemble pour fournir une visibilité complète de l’infrastructure :

1. Collecteurs de données
2. Systèmes de stockage
3. Moteurs d’analyse
4. Systèmes d’alerte
5. Tableaux de bord et intégrations

Des agents automatisés ou des protocoles à distance recueillent les indicateurs de performance (par exemple, l’état des serveurs, les données d’utilisation des ressources et l’état des applications). Les collecteurs modernes utilisent une quantité de ressources système minime, tout en assurant la transmission des données en temps réel.

Les base de données de séries chronologiques optimisées pour le suivi des données compressent les informations de manière significative, tout en garantissant la rapidité des requêtes. Ces systèmes disposent de politiques de conservation automatisées qui concilient besoins en matière d’analyse historique et coûts de stockage.

Les moteurs d’analyse modernes combinent la surveillance traditionnelle basée sur des règles et la reconnaissance de formes par l’IA. Ils évaluent les indicateurs par rapport aux seuils statiques et aux bases de référence dynamiques tirées des données historiques, tout en suivant les dépendances entre les systèmes. Cette approche permet une détection plus précise des anomalies au sein de l’infrastructure interconnectée.

Les systèmes d’alerte intelligents utilisent des règles prédéfinies pour éviter de submerger les équipes informatiques d’alertes connexes, et l’IA pour réduire les faux positifs. Ils permettent l’intégration aux plateformes de communication et aux outils de surveillance DNS pour accélérer la réponse.

Les plateformes de visualisation convertissent les indicateurs bruts en informations exploitables grâce à des tableaux de bord en temps réel et des rapports automatisés. Les capacités d’intégration connectent la surveillance à l’infrastructure informatique et aux plateformes d’automatisation existantes.

Les solutions de surveillance des serveurs vont des solutions open source aux plateformes commerciales et aux services cloud. Les entreprises combinent généralement plusieurs outils pour élaborer une stratégie de surveillance complète couvrant l’infrastructure, les applications et les plateformes SaaS.

En voici quelques exemples :

• Outils de collecte de données : les outils logiciels collectent des indicateurs, notamment la surveillance réseau, l’analyse des données en temps réel et les données de performance des serveurs et des applications. Les solutions propriétaires telles que PRTG, ainsi que les options open source comme Nagios et Zabbix, permettent la personnalisation des notifications et des plug-in de l’écosystème afin de répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise.
• Systèmes d’alerte et de gestion des incidents : les systèmes d’alerte et de gestion des incidents détectent les problèmes, informent les équipes et coordonnent les workflows de réponse. Les plateformes avancées s’appuient sur les alertes alimentées par l’IA pour réduire les faux positifs et fournir un cadre permettant d’accélérer la résolution des incidents.
• Plateformes de surveillance de la performance : ces plateformes complètes suivent la performance des serveurs et des applications en temps réel. Les principales plateformes intègrent l’IA pour automatiser la détection des problèmes et l’analyse des causes racines et assurer une performance optimale.
• Services cloud : les fournisseurs de services cloud proposent une surveillance native intégrée à leurs plateformes, notamment AWS CloudWatch, Microsoft Azure Monitor, Google Cloud Operations et IBM® Cloud Monitoring. Ces outils offrent une intégration cloud avancée, avec différents niveaux de tarification et de fonctionnalités. Les plateformes d’analytique et de visualisation transforment les indicateurs de surveillance en informations exploitables grâce à des tableaux de bord en temps réel et des rapports automatisés.

Les entreprises utilisent la surveillance des serveurs pour apporter une valeur ajoutée mesurable dans de multiples contextes opérationnels :

• Haute disponibilité
• Résolution proactive des problèmes
• Optimisation des ressources
• La sécurité et la conformité
• Efficacité opérationnelle

La surveillance des serveurs évite les pannes coûteuses en détectant les problèmes liés aux serveurs Web, aux bases de données, aux systèmes d’exploitation (par exemple, Linux) et à d’autres infrastructures critiques avant qu’ils n’affectent les utilisateurs. Cela permet aux entreprises d’assurer une haute disponibilité.

Selon l’étude ITIC réalisée dans le cadre de l’enquête 2023 Global Server Hardware Server OS Reliability, 90 % des entreprises ont désormais besoin d’une disponibilité minimale de 99,99 %. Ce pourcentage équivaut à 52 minutes de temps d’arrêt non planifié par serveur et par an pour les systèmes et applications critiques.¹

Une surveillance moderne aide les équipes à identifier les goulots d’étranglement, les contraintes de capacité et les défaillances potentielles avant qu’ils n’affectent les utilisateurs. Cette approche permet d’optimiser les opérations informatiques en traitant les problèmes de performance pendant les fenêtres de maintenance planifiées, et non en urgence. Elle réduit également la pression exercée sur les systèmes et les équipes, tout en améliorant la fiabilité globale du service.

La surveillance des serveurs fournit une analyse historique pour une planification précise de la capacité et identifie les ressources sous-utilisées en vue d’une réaffectation.

Les entreprises évitent le surprovisionnement tout en garantissant les ressources adéquates en période de forte demande.

Une surveillance complète permet de détecter rapidement les menaces au niveau des serveurs, des pare-feux et de l’infrastructure réseau. Elle conserve des pistes d’audit pour assurer la conformité réglementaire et fournit la visibilité nécessaire aux cadres tels que la loi HIPAA et le RGPD.

La surveillance automatisée des serveurs évite aux équipes techniques de vérifier manuellement le système et fournit des informations axées sur les données pour les décisions d’infrastructure. Les interfaces de programmation d’application (API) permettent l’intégration avec les systèmes d’entreprise existants et une mise à l’échelle des capacités de surveillance pour soutenir la croissance de l’entreprise.

Les technologies de surveillance évoluent rapidement pour répondre à trois changements importants dans les opérations modernes :

• Surveillance pilotée par l’IA
• Edge computing
• Architectures sans serveur

L’intégration de l’IA devient une norme pour toutes les plateformes de surveillance, et son adoption s’accélère dans les environnements critiques. Selon une étude de l’Institute for Business Value d’IBM, 78 % des responsables informatiques testent ou exploitent les capacités de l’IA dans leurs applications mainframe.  

L’IA permet la reconnaissance des formes, qui analyse le comportement du système et fournit des alertes contextuelles. Le machine learning (ML) réduit les faux positifs en tenant compte des schémas historiques, tandis que les capacités de surveillance modernes associent analyse prédictive et bases de référence pour l’analyse automatisée des causes racines.

La surveillance edge répond au nombre croissant d’appareils connectés et à l’évolution de l’informatique distribuée. Ces technologies de surveillance traitent les données localement pour réduire la latence tout en utilisant l’IA pour favoriser une performance adaptative.

La surveillance sans serveur gère les architectures au sein desquelles le code s’exécute à la demande, sans serveurs visibles, rendant la surveillance de l’infrastructure traditionnelle inefficace. Ces architectures exigent un traçage réparti pour suivre les requêtes sur diverses fonctions, ainsi que des outils d’observabilité spécialisés qui combinent indicateurs de serveur, journaux et traces.