Qu’est-ce que l’observabilité SRE ?

Grâce à l’instrumentation logicielle, elle collecte et analyse les données de l’environnement de calcul (incluant infrastructure et applications), ce qui permet aux équipes informatiques de mieux comprendre, maintenir et optimiser leur architecture et la fiabilité de leur site au fil du temps.

L’observabilité SRE est plus poussée que la surveillance système standard. Cette dernière, bien que cruciale pour toute stratégie d’observabilité, ne procure pas la visibilité globale indispensable à l’optimisation des réseaux informatiques actuels.

Les outils de surveillance traditionnels peuvent, par exemple, fournir des tableaux de bord permettant de visualiser l’état du système et d’alerter le personnel informatique en cas de dysfonctionnement. Cependant, les environnements informatiques cloud natifs actuels sont de plus en plus distribués et reposent sur une variété de microservices, de serveurs edge, de conteneurs Docker et de fonctions sans serveur.

Ces réseaux sont hautement dynamiques et requièrent peu d’intervention humaine pour gérer les services réseau, si bien que les systèmes de surveillance traditionnels s’avèrent souvent insuffisants, même pour des tâches de surveillance simples.

L’objectif de l’observabilité est de fournir aux ingénieurs en fiabilité des sites (SRE) les données exploitables dont ils ont besoin pour maintenir des sites et services sécurisés, évolutifs et hautement disponibles. Lorsque les systèmes sont observables, les ingénieurs peuvent facilement visualiser les activités internes et mieux diagnostiquer les problèmes et vulnérabilités susceptibles de nuire à la fiabilité des sites. L’observabilité SRE aide également les ingénieurs à optimiser les performances réseau globales et à mettre en œuvre des pratiques d’amélioration continue sur les services réseau.

L’ingénierie de la fiabilité des sites (SRE) est une pratique d’ingénierie logicielle qui associe DevOps et opérations informatiques traditionnelles (ITOps) pour résoudre les problèmes des clients, automatiser les tâches ITOps, accélérer la mise à disposition des logiciels et réduire les risques informatiques. Elle vise à assurer la résilience en automatisant avec cohérence les processus clés.

Traditionnellement, la SRE comprend des opérations informatiques manuelles et des processus d’administration système tels que l’analyse des journaux, le réglage de la performance, l’application de correctifs, les tests de l’environnement de production, la gestion des incidents et l’évaluation post-mortem. La SRE moderne automatise ces tâches pour gagner du temps, réduire le risque d’erreur associé aux tâches manuelles et rationaliser la collaboration des équipes de développement et d’exploitation.

Les outils SRE recherchent automatiquement les défaillances du système grâce à un processus appelé ingénierie du chaos, lors duquel les ingénieurs en fiabilité des sites provoquent intentionnellement des défaillances dans les environnements de production et de préproduction. Ce processus aide les équipes à comprendre comment les défaillances peuvent affecter les systèmes logiciels et à élaborer des stratégies pour les prévenir.

La SRE met également l’accent sur la planification des capacités, un processus qui détermine les ressources nécessaires pour assurer les fonctions essentielles de l’entreprise, met à l’échelle ces fonctions et permet aux développeurs de créer de nouvelles applications et fonctionnalités. Grâce aux indicateurs de performance clés (KPI), les équipes SRE évaluent la livraison des mises à jour et la mise en œuvre des nouvelles fonctionnalités.

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, 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).

L’observabilité offre une visibilité approfondie sur les piles technologiques modernes et distribuées, permettant l’identification et la résolution automatisées de problèmes en temps réel. Plus un système est observable, plus les équipes informatiques peuvent déterminer rapidement et précisément la cause racine des problèmes de performance, souvent sans tests ou codage supplémentaires.

Mettre en place et entretenir un système observable requiert des outils logiciels capables d’agréger, de corréler et d’analyser les flux constants de données de performance provenant des applications, du matériel et des réseaux sur lesquels elles sont exécutées. Les équipes informatiques peuvent ensuite utiliser les données pour surveiller, dépanner et déboguer chaque composant du réseau, aidant leur entreprise à améliorer l’expérience client et à respecter ses accords de niveau de service (SLA).

L’observabilité est souvent confondue avec  l’analyse des performances des applications (APM) et la gestion des performances réseau (NPM). Cependant, les outils d’observabilité représentent une évolution naturelle des méthodes de collecte de données APM et NPM, mieux adaptées aux réseaux distribués et aux déploiements d’applications cloud natives.

Pour atteindre l’observabilité, les entreprises doivent collecter des données de télémétrie, notamment :

Les indicateurs sont des données quantitatives (brutes, dérivées ou agrégées) qui témoignent de la santé et des performances d’un système (un serveur ou une API, par exemple) sur des périodes de temps déterminées. Elles permettent aux entreprises d’établir une base solide pour le suivi SRE et les pratiques d’analyse de données, ce qui aide les ingénieurs à détecter les tendances et à anticiper les problèmes des systèmes.

Parmi les indicateurs courants utilisés en SRE, on retrouve l’utilisation du CPU, la consommation de la mémoire, la latence des requêtes, les taux d’erreurs et la bande passante réseau, chacun offrant un instantané de l’état du système et aidant les équipes à résoudre les problèmes potentiels avant qu’ils ne prennent de l’ampleur.

Les journaux sont des enregistrements textuels détaillés et horodatés des événements, généralement consignés en texte brut, en binaire ou dans des formats structurés. Ils constituent souvent un point de départ essentiel pour les ingénieurs qui cherchent à comprendre et diagnostiquer des problèmes système.

Les fonctions de journalisation des outils d’observabilité SRI collectent, stockent, analysent et mettent en corrélation diverses données (par exemple, les messages d’erreur, les processus de démarrage et d’arrêt, ou encore les changements de configuration). Cela permet aux équipes SRE de comprendre les événements de manière chronologique et contextuelle, afin d’identifier plus facilement la cause racine des problèmes et de déployer des workflows de résolution.

Les traces, comme les requêtes HTTP et les requêtes de base de données, fournissent une vue d’ensemble du cycle de vie d’une demande de données, du début à la fin. Elles décrivent le cheminement d’une requête dans un réseau de calcul, enregistrant les interactions (comme les dépendances) entre les différents composants et services.

Le traçage, et notamment le traçage distribué, est très utile au sein des architectures de type microservices, où les requêtes peuvent traverser plusieurs services avant d’atteindre leur destination.

Les outils d’observabilité SRE envoient automatiquement des notifications en cas de problème, afin que les ingénieurs puissent les résoudre rapidement et réduire les temps d’arrêt pour les utilisateurs finaux.

Les solutions d’observabilité SRE permettent aux entreprises de collecter et de traiter les données télémétriques de performance en temps quasi réel, offrant aux équipes SRE des informations fondées sur les données concernant les erreurs système et leurs causes. Ces informations permettent de réduire la charge cognitive pesant sur les ingénieurs durant le développement et la maintenance des sites, de sorte que des équipes autonomes, transverses et réduites puissent gérer les services plus efficacement.

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning (ML) aux solutions d’observabilité SRE change la façon dont les entreprises abordent l’ingénierie de la fiabilité des sites. L’AIOps permet aux équipes SRE d’intégrer des outils et des algorithmes avancés dans leurs pratiques d’observabilité, en analysant les jeux de données provenant des outils d’observabilité pour identifier les schémas, prévoir les pannes et recommander des solutions.

Plutôt que de se concentrer uniquement sur des tâches manuelles ou des scripts, les SRE peuvent devenir des formateurs et stratèges pour les systèmes d’IA, les aidant à reconnaître les schémas, filtrer le bruit et éviter les erreurs coûteuses. Cette évolution élève la fonction SRE d’un rôle exécutif à une discipline stratégique centrée sur la gestion de systèmes d’automatisation intelligente.

Par exemple, les outils d’observabilité SRE peuvent employer les technologies d’IA pour simuler et automatiser la prise de décision dans le processus de résolution. Les fonctions d’observabilité alimentées par l’IA surveillent et analysent en permanence les données entrantes pour identifier les activités qui dépassent les seuils définis et prendre une série de mesures correctives (par exemple, les scripts de correction) afin de résoudre le problème.

Si, et seulement s’il ne peut résoudre le problème, le logiciel génère automatiquement un ticket d’assistance détaillé sur la plateforme de gestion, afin que l’équipe SRE n’ait à traiter que les problèmes que la plateforme d’observabilité ne peut gérer elle-même.

Les outils d’observabilité alimentés par l’IA peuvent également utiliser les capacités avancées de traitement de texte des grands modèles de langage (LLM) pour simplifier l’analyse des données sur les plateformes d'observabilité SRE. 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 distribués. Les LLM d’aujourd’hui peuvent être entraînés ou pilotés par des protocoles de prompt engineering pour renvoyer des informations à l’aide de la syntaxe et de la sémantique propres au langage naturel.

Les LLM avancés aident les équipes SRE à écrire et à explorer les requêtes en langage naturel pour éviter les langages de requête complexes et permettre au personnel informatique de gérer plus efficacement les données complexes, quel que soit son niveau de compétence.

En outre, les outils d’observabilité SRE bénéficient de fonctions d’IA causale, qui clarifient et modélisent les relations causales entre les variables, au lieu de simplement identifier les corrélations. Les techniques d’IA traditionnelles (le ML, par exemple) 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 des outils d’observabilité SRE et de cibler la prise de décision.

L’IA causale aide les équipes SRE à analyser les relations et les interdépendances entre les sites et les composants du réseau. Ces fonctionnalités améliorent la fiabilité des sites en clarifiant non seulement le quand et l’où, mais aussi le «  pourquoi » des problèmes liés au système.

L’observabilité SRE nécessite fréquemment le recours à des outils d’observabilité sophistiqués, qui facilitent :

Grâce aux outils d’observabilité, les équipes SRE peuvent associer indicateurs, capacités de journalisation et de traçage distribué pour détecter et corriger les problèmes du système avant qu’ils n’affectent les utilisateurs. Les solutions d’observabilité surveillent et agrègent les données de l’ensemble du réseau. En améliorant la visibilité sur le comportement de ce dernier, elles aident les ingénieurs à accélérer l’analyse des causes racines. Cela encourage des pratiques SRE proactives à l’échelle de l’entreprise et permet aux entreprises de maximiser la disponibilité de leur réseau. 

Les solutions d’observabilité exploitant des données agrégées et contextualisées permettent aux équipes SRE et aux ingénieurs d’astreinte de lancer rapidement les processus de résolution et de comprendre l’état du système lorsqu’un incident est détecté. Elles favorisent un diagnostic et une résolution rapides, et aident les entreprises à maintenir la fiabilité de leurs sites tout en respectant les engagements définis dans les SLA.

La prise de décision axée sur les données est la pierre angulaire de l’ingénierie de fiabilité des sites. Les plateformes d’observabilité fournissent aux équipes toutes les informations dont elles ont besoin pour prendre des décisions éclairées sur l’architecture système, la planification des capacités et les stratégies opérationnelles, en veillant à ce que les changements soient fondés sur des preuves empiriques. Les données de télémétrie permettent également aux équipes d’ajuster en permanence la performance du système pour maximiser la fiabilité.

Les initiatives SRE sont indissociables des objectifs métier plus vastes, car la satisfaction utilisateur joue un rôle central dans la création et le maintien de la fiabilité système. Les solutions d’observabilité SRE fournissent des outils permettant d’évaluer cette satisfaction en aidant les entreprises à définir des objectifs de niveau de service (SLO).

Contrairement aux indicateurs indirects comme l’utilisation du CPU ou de la mémoire, les SLO apportent des informations exploitables sur l’expérience utilisateur. En général, les outils d’observabilité peuvent être configurés pour évaluer précisément cette satisfaction : en identifiant par exemple les problèmes rencontrés par les utilisateurs lors d’un achat en ligne. Les stratégies centrées sur les SLO nourrissent des discussions fondées sur les données, permettant aux entreprises de savoir quand se concentrer sur la fiabilité et quand privilégier l’ajout de nouvelles fonctionnalités.

L’observabilité SRE aide les organisations à optimiser la disponibilité des sites et leur fiabilité dans divers cas d’utilisation, tous secteurs confondus, notamment :

Pour les plateformes e-commerce, l'observabilité SRE permet de créer des expériences utilisateur fluides et fiables pour les transactions. Les équipes peuvent surveiller en temps réel les performances du site web, le traitement des transactions et les indicateurs d’engagement des utilisateurs. Elles peuvent également utiliser les outils d’observabilité pour détecter les ralentissements ou perturbations, aidant les commerçants à éviter les abandons de panier et les ingénieurs à optimiser les charges serveur et à ajuster les ressources durant les périodes de pointe.

L’observabilité SRE permet aux entreprises de suivre les délais de livraison des colis, les volumes d’expédition et les niveaux de stock, facilitant la détection rapide d’anomalies telles que des retards ou des ruptures de stock. Les outils d’observabilité SRE peuvent également suivre les indicateurs de niveau de service (SLI), des mesures quantitatives liées au comportement des systèmes pour différents services, comme les taux de livraison réussie.

L’observabilité SRE permet aux institutions financières de surveiller les transactions critiques telles que les virements bancaires, les retraits aux distributeurs ou les paiements en ligne. Les outils SRE aident aussi les banques à adapter automatiquement la capacité de leurs sites et systèmes pour répondre à la demande croissante en services financiers numériques.

L’observabilité SRE permet aux prestataires de santé de surveiller et d’analyser les données des patients en temps réel. Par exemple, l’équipe SRE d’un hôpital peut mettre en place un système de suivi des signes vitaux, permettant aux médecins et infirmier·ère·s d’intervenir rapidement en cas d’urgence médicale. Les outils d’observabilité peuvent également surveiller l’infrastructure de l’hôpital, en identifiant les problèmes de performance susceptibles d’empêcher le personnel de fournir des soins de la plus haute qualité.