Le terme observabilité vient du domaine de l'ingénierie et est devenu de plus en plus populaire dans le domaine du développement de logiciels ces dernières années. En termes simples, l'observabilité est la capacité de comprendre l'état interne d'un système sur la base de sorties externes. IBM définit l'observabilité comme :
Généralement, l'observabilité fait référence au degré auquel l'état ou la condition interne d'un système complexe peut être compris sur la base de la connaissance de sa sortie externe. Plus le système est observable, plus le processus de localisation de la cause première d'un problème de performances peut être rapide et précis, sans nécessiter de tests ou de codage supplémentaires.
Dans le cloud computing, l'observabilité fait également référence aux outils et pratiques logiciels permettant d'agréger, de corréler et d'analyser les données des systèmes d'applications distribués et de l'infrastructure qui prend en charge leur fonctionnement, afin de surveiller et de contrôler plus efficacement les systèmes d'application. pour optimiser l'expérience client, les accords de niveau de service (SLA) et d'autres objectifs commerciaux.
À mesure que l'architecture informatique devient plus complexe, la gestion et le dépannage du système deviennent plus complexes. Dans de nombreux scénarios, les approches traditionnelles ne suffisent plus à garantir des performances optimales. L'observabilité est souvent considérée comme un dérivé de la surveillance. La surveillance implique souvent le suivi d'un ensemble spécifique de mesures, telles que l'utilisation du processeur ou le trafic réseau, et l'envoi d'alertes lorsque ces mesures dépassent les seuils. La surveillance présente certaines limites, alors que l'observabilité implique la collecte et l'analyse d'un plus large éventail de données, offrant ainsi une vue plus complète du comportement du système.
Dans le développement de logiciels, l'observabilité fait référence à la capacité de comprendre le comportement et les performances d'une application en fonction des données générées par l'application, y compris les journaux, les métriques, les traces et autres données. En analysant ces données, les développeurs peuvent comprendre les performances de leur application et identifier les domaines à améliorer.
La sécurité de la plateforme est un cas d'application pratique de l'observabilité.
Les équipes de sécurité des plateformes reçoivent de grandes quantités de données dans plusieurs formats provenant de plusieurs sources. L'analyse de données désordonnées et de mauvaise qualité ralentit la capacité à détecter les vulnérabilités, à trouver de nouvelles menaces et à réagir en cas de violation. De plus, avec le déploiement de plusieurs outils de sécurité, se pose également le problème de l'impossibilité de partager des informations entre différents outils de sécurité.
La solution consiste à définir des filtres d'observabilité pour identifier les menaces potentielles de sécurité et améliorer la qualité des données entrantes à analyser. L'étape suivante consiste à enrichir les données avec des données de support provenant de bases de données externes pour aider à analyser et identifier les menaces de sécurité. Tout peut être ajouté, des informations DNS aux adresses IP en passant par les identifiants des utilisateurs.
L'un des principaux avantages de l'observabilité est qu'elle aide les développeurs à identifier et à résoudre rapidement les problèmes liés à leurs applications. En analysant les données de télémétrie générées par une application, les développeurs peuvent comprendre ses performances et identifier les directions dans lesquelles les performances peuvent être améliorées. Cela permet de réduire les temps d’arrêt et d’améliorer l’expérience utilisateur globale.
Grâce à l'automatisation, la rapidité et la précision de la surveillance et du contrôle seront améliorées. Dans le même temps, cela vous aidera à réduire les coûts globaux de surveillance et de maintenance.
L'observabilité est généralement considérée comme reposant sur trois piliers :
De nombreux processus peuvent créer des journaux de leurs activités. Généralement, ils sont utiles pour l'observabilité, mais dans certains cas, ils doivent être ajustés pour augmenter le niveau de détail affiché dans les journaux pour être utiles.
Les journaux sont très utiles, mais le suivi en avant et en arrière est également nécessaire pour voir pourquoi un événement s'est produit et ses conséquences.
Les métriques nous permettent de mesurer les anomalies et de déclencher des actions correctives si nécessaire. En termes simples, vous devez connaître l'état normal et détecter les écarts par rapport à l'état normal. Il est donc indispensable de disposer d’indicateurs définissant un état normal.
L'observabilité peut également être implémentée à l'aide de certains outils plus anciens, mais ils présentent certaines limites en termes d'applicabilité et de couverture. Parvenir à l’observabilité nécessite une boîte à outils de techniques et d’outils, couvrant les trois piliers de l’observabilité : les journaux, les traces et les métriques.
Ces outils permettent aux gestionnaires, aux moniteurs et aux développeurs de collecter et d'analyser des données provenant de diverses sources, notamment le code d'application, l'infrastructure et le comportement des utilisateurs. En utilisant ces outils ensemble, les administrateurs système peuvent obtenir une vue complète du comportement et des performances d'un système entier ou d'un système unique, ce qui peut les aider à identifier et à résoudre les problèmes avec plus de précision et de rapidité.
La première étape consiste à déployer des outils qui mesurent les performances de l'ensemble du système ou d'un seul système. Ces outils doivent couvrir les journaux, les métriques et les traces pour collecter des données sur le comportement et les performances du système. La connexion des systèmes de gestion et de contrôle du réseau améliore l’observabilité.
Après avoir installé le tableau de bord, vous devez collecter les données générées par le système. Des outils tels que des cadres de journalisation, des systèmes de collecte de métriques et des bibliothèques de traçage peuvent être utilisés pour collecter des données.
Vous devez examiner les données fournies par chaque outil et décider quelles données stocker, ignorer ou supprimer en toute sécurité.
Définir comment stocker les données de votre téléphone est la prochaine étape. Le stockage des données dans un emplacement centralisé, tel qu'une base de données ou un lac de données, facilite l'interrogation ou l'analyse ultérieure des données. Le stockage cloud est très utile à cet égard. De nombreuses entreprises utilisent des systèmes de classification dans lesquels les nouvelles données sont immédiatement disponibles, tandis que les données historiques restent dans un référentiel en ligne pendant un certain temps. Les systèmes de récupération automatique peuvent accéder aux anciennes données enregistrées hors ligne.
La sauvegarde régulière des données fait partie des procédures opérationnelles quotidiennes. La façon dont vous définissez le point de démarcation entre le stockage immédiat, en ligne et hors ligne varie en fonction des besoins de l'entreprise.
Ensuite, vous pouvez commencer à analyser les données collectées pour comprendre le comportement et les performances de votre système. Le processus d'analyse implique l'utilisation d'outils tels que des tableaux de bord, des systèmes d'alerte et des modèles d'apprentissage automatique.
Vous pouvez analyser instantanément vos données pour identifier et gérer les changements d'usage, comme observer l'impact des campagnes marketing sur votre application e-commerce. Vous pouvez également analyser les tendances historiques. Par exemple, la haute saison d’achat de tapis dans l’hémisphère Nord se situe généralement à l’automne, vers début octobre. L’analyse historique révélera des tendances similaires dans l’entreprise.
La visualisation est le point clé. La présentation des données se présente sous diverses formes telles que des tableaux et des graphiques. La visualisation aide à identifier les tendances et les modèles de comportement du système. Il existe de nombreux outils de visualisation, même Microsoft Excel peut réaliser ce processus.
Dans l'ensemble, parvenir à l'observabilité nécessite une combinaison d'outils, de processus et de bonnes pratiques qui vous permettent de comprendre le comportement et les performances de votre système à la fois à un niveau holistique et granulaire. Cela aide les décideurs de l'entreprise et des départements à identifier et à résoudre les problèmes plus rapidement.
L'observabilité est un concept puissant qui peut aider les développeurs à mieux comprendre le comportement et les performances de leurs applications. En collectant et en analysant les données télémétriques, les développeurs peuvent rapidement identifier et résoudre les problèmes, améliorant ainsi l'expérience utilisateur globale et réduisant les temps d'arrêt.
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