L'observabilité, qu'est-ce que c'est ?

L'observabilité fait référence à la capacité de surveiller, mesurer et comprendre l'état d'un système ou d'une application en examinant ses sorties, ses journaux et ses indicateurs de performances. Dans les systèmes logiciels actuels et le cloud computing, l'observabilité joue un rôle de plus en plus crucial dans la fiabilité, les performances et la sécurité des applications et de l'infrastructure.

L'observabilité a pris de l'importance en raison de la complexité croissante des systèmes logiciels, de l'adoption généralisée des microservices et du recours de plus en plus fréquent aux architectures distribuées.

L'observabilité absorbe et étend les systèmes de surveillance traditionnels, et aide les équipes à identifier la cause première des problèmes. Elle permet aux parties prenantes de répondre à des questions concernant leurs applications et leur entreprise, notamment en faisant des prévisions et des prédictions sur ce qui pourrait mal se passer. Parce que divers outils et technologies sont utilisés, les possibilités de déploiement sont nombreuses. Cette diversité influe sur la conception des architectures, obligeant les équipes à identifier la configuration qui leur conviendra pour leurs systèmes d'observabilité.  

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

Les plateformes d'observabilité utilisent de plus en plus les technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (AA) pour la détection automatisée des anomalies, l'analyse des causes premières et les analyses prédictives. Ces technologies permettent de réduire le temps et les efforts nécessaires à l'identification et à la résolution des problèmes dans des systèmes complexes.

Environnements de cloud hybride et multicloud

Parce que les entreprises adoptent de plus en plus des stratégies de cloud hybride et de multicloud, elles ont besoin d'outils d'observabilité qui leur donnent une vue de l'ensemble de l'infrastructure, quel que soit l'environnement dans lequel les applications et services sont déployés.

Appareils d'edge computing

La croissance future des appareils d'edge computing, des appareils de l'Internet des objets ou d'autres appareils informatiques locaux sera source de nouveaux défis en matière de surveillance et de gestion de ces environnements, qui doivent fournir des informations en temps réel et des temps de réponse rapides. Ces défis pourront impliquer la création d'agents légers destinés à la collecte de données, l'utilisation de formats et de protocoles de données adaptés à l'edge computing, ainsi que l'intégration de techniques décentralisées de traitement et d'analyse des données, tout en conservant de solides dispositifs de sécurité et de protection de la vie privée.

Observabilité dans le modèle DevOps

Parce qu'elle devient capitale pour garantir la fiabilité et les performances des applications cloud-native, l'observabilité occupe une place plus importante dans le modèle DevOps. La chaîne d'outils DevOps intègre désormais des outils d'observabilité, et les données d'observabilité sont utilisées pour améliorer en permanence la fiabilité et les performances des applications.

Utilisation croissante d'outils d'observabilité Open Source

Les outils d'observabilité Open Source tels que Grafana, Jaeger, Kafka, OpenTelemetry et Prometheus sont de plus en plus couramment utilisés, et cette tendance devrait se poursuivre. Cette évolution s'explique en partie par la volonté de réduire les coûts associés aux outils d'observabilité propriétaires et par la flexibilité et les options de personnalisation qu'offrent ces outils Open Source.

Adoption croissante d'infrastructures cloud-native

Comme de plus en plus d'entreprises adoptent une infrastructure cloud-native, le besoin d'outils d'observabilité spécifiquement conçus pour ces environnements va sans doute augmenter. Les applications et infrastructures cloud-native générant un volume croissant de données, les technologies d'AA et d'IA vont gagner en importance dans le domaine de l'observabilité cloud-native. Ces technologies facilitent l'identification des anomalies et des problèmes de performances avant qu'ils n'affectent les utilisateurs finaux, ce qui permet aux entreprises de traiter les problèmes de manière proactive et d'éviter d'autres difficultés considérables.

L'observabilité et la surveillance sont des concepts très liés qui présentent pourtant des différences. L'observabilité désigne la capacité de poser des questions sur un système en examinant son comportement depuis l'extérieur.

Comme de plus en plus d'entreprises adoptent une infrastructure cloud-native, le besoin d'outils d'observabilité spécifiquement conçus pour ces environnements va sans doute augmenter. Les outils d'observabilité cloud-native sont conçus pour collecter et analyser des données provenant de microservices, de conteneurs et d'autres technologies cloud-native, et pour fournir des informations sur les performances des systèmes dans ces environnements.

En bref, l'observabilité cloud-native est une pratique de surveillance, d'analyse et de dépannage des applications cloud-native modernes, basées sur une architecture de microservices et déployées dans des conteneurs ou des environnements serverless. Les piliers de l'observabilité cloud-native reposent généralement sur les éléments suivants :

Indicateurs de mesure : pour la collecte de données quantitatives sur l'environnement et les applications Kubernetes. Les indicateurs de mesure peuvent inclure des données telles que l'utilisation du processeur et de la mémoire, le trafic réseau et la latence des requêtes. En plus des indicateurs de mesure que fournit Kubernetes, il est possible d'utiliser d'autres outils ou bibliothèques pour obtenir des indicateurs plus détaillés.

Journaux : pour la collecte et l'analyse des données de journaux de l'environnement et des applications Kubernetes. Les journaux fournissent des informations précieuses sur le comportement des applications. Ils sont utilisés pour résoudre les problèmes, identifier les goulets d'étranglement en matière de performances et détecter les menaces visant la sécurité.

Traces : pour la collecte de données relatives à l'exécution des requêtes ou des transactions dans l'environnement et les applications Kubernetes. Les traces permettent de comprendre comment les requêtes ou les transactions sont traitées par les applications, d'identifier les problèmes de performances et d'optimiser les performances des applications.

Événements : pour la collecte de données sur les événements importants qui se produisent dans l'environnement Kubernetes, tels que les déploiements d'applications, les mises à l'échelle et les erreurs. Les événements permettent de surveiller l'intégrité de l'environnement Kubernetes et de résoudre les problèmes dès qu'ils surviennent.

L'observabilité est essentielle à l'ingénierie de la fiabilité des sites et au modèle DevOps, car elle garantit la fiabilité et l'efficacité de l'exploitation des systèmes. L'importance de l'observabilité réside dans sa capacité à fournir des informations détaillées sur les performances et le comportement des systèmes, permettant de les surveiller, de les dépanner et de les optimiser de manière proactive. 

Les équipes de développement, d'exploitation ou d'ingénierie de la fiabilité des sites doivent prendre certaines mesures pour identifier, analyser et résoudre les problèmes des systèmes logiciels à l'aide de données d'observabilité. C'est ce que l'on appelle le processus de débogage.

Lorsqu'un problème est signalé par une notification de surveillance, une alerte ou le rapport d'un utilisateur, le parcours d'observabilité doit débuter par la détection de ce problème.

Une fois le problème détecté, l'équipe doit en déterminer la gravité et lui attribuer un niveau de priorité. Ce processus de triage consiste à évaluer les effets sur les utilisateurs, les systèmes et les performances globales.

Lorsque les éléments sont classés par ordre de priorité, les données d'observabilité collectées doivent être examinées afin d'identifier des schémas et des corrélations.

L'équipe doit ensuite explorer les données pour trouver la cause première du problème.

Une fois la cause identifiée, la correction du problème peut être effectuée au moyen d'une modification du code, d'un correctif ou d'un ajustement de l'infrastructure. L'équipe poursuit la surveillance du système pour vérifier que la résolution est adaptée.

Pour les équipes DevOps et d'ingénierie de la fiabilité des sites, l'observabilité nécessite l'utilisation de différents outils, processus et compétences pour surveiller, dépanner et optimiser efficacement les systèmes. Elle permet aussi aux entreprises de fournir des services numériques de haute qualité à leurs clients. La solution Red Hat OpenShift Observability fournit les informations nécessaires pour développer une référence système. Elle surveille les systèmes et alerte en cas d'écart par rapport à cette référence, ce qui permet de réduire le temps moyen de détection et le temps moyen de résolution des problèmes.

La solution Red Hat® OpenShift® Observability élimine la complexité des architectures modernes en connectant les outils et technologies d'observabilité pour créer une expérience d'observabilité unifiée. Cette plateforme centralise, surveille et analyse en temps réel divers indicateurs de mesure, journaux, traces et événements des systèmes pour diagnostiquer et résoudre rapidement les problèmes avant qu'ils n'affectent les applications ou les utilisateurs finaux.

Red Hat OpenShift inclut des fonctionnalités d'observabilité pour améliorer les performances et la fiabilité des applications cloud. Ces fonctionnalités permettent d'identifier les problèmes avant qu'ils n'affectent les utilisateurs, d'optimiser l'infrastructure et de réduire les coûts en collectant et en analysant les données des applications. Elles permettent également de mieux comprendre le comportement des applications et de corriger les problèmes de manière proactive. Grâce à ces fonctionnalités, les utilisateurs peuvent obtenir des informations détaillées sur les performances et l'intégrité de leurs applications et infrastructures, quel que soit l'environnement : cloud public, sur site et périphérie du réseau.

Cette plateforme centralise, surveille et analyse en temps réel divers indicateurs de mesure, journaux, traces et événements des systèmes pour diagnostiquer et résoudre rapidement les problèmes avant qu'ils n'affectent les applications ou les utilisateurs finaux.

Face à la complexité croissante des logiciels, il faut davantage de ressources pour fournir des outils pertinents. Pour les produits d'observabilité propriétaires, cette tendance est source de duplication et d'inefficacité. Le marché a atteint un point d'inflexion. Il est désormais plus efficace pour les entreprises de collaborer sur un noyau Open Source et de se démarquer avec des fonctions plus avancées qu'elles proposent à des tarifs compétitifs. La multitude et la diversité des projets d'observabilité Open Source disponibles peut nuire à l'interopérabilité des opérateurs et empêcher les utilisateurs de créer une pile unifiée. La solution Red Hat OpenShift Observability résout ce problème en connectant la multitude d'opérateurs d'observabilité Open Source et en leur permettant de fonctionner ensemble pour créer une expérience d'observabilité unifiée. Notre engagement en faveur du choix et de la flexibilité dans le cloud hybride ouvert se retrouve dans la contribution que nous apportons à tous les projets Open Source d'observabilité que nous utilisons, avec l'amélioration des composants Open Source pour la communauté. Nous proposons une expérience unique, unifiée, cohérente et simplifiée de l'observabilité dans tous les environnements : cloud public, sur site et périphérie du réseau.