L’observabilité veut dire comprendre l’état d’un système en fonction de ses extrants, tandis que la surveillance consiste à faire le suivi des mesures pour évaluer l’état d’un système.
Depuis que les affaires et les technologies de l'information sont étroitement liées, les entreprises de toutes formes et de toutes tailles cherchent des moyens plus précis pour comprendre, évaluer et optimiser les systèmes informatiques sur lesquels elles dépendent. Dès la fin des années 80, des outils de surveillance interactifs et en temps réel ont aidé les organisations à suivre l'état et la performance des services informatiques. Mais à mesure que la technologie numérique a évolué, les systèmes des entreprises sont devenus beaucoup plus robustes, distribués et complexes, présentant un nouvel ensemble de défis pour les organisations.
Spécifiquement : comment une entreprise peut-elle tenir compte et regrouper potentiellement des milliards de points de données dans des environnements dynamiques et distribués afin de créer une image précise de ce qui se passe dans ses systèmes numériques?
Traditionnellement, la surveillance a été la méthode de référence pour la gestion informatique, fournissant des informations précieuses sur la santé et la performance de divers composants d’un système. Mais avec l’évolution rapide de la technologie, la surveillance ne suffit plus à fournir la maîtrise complète nécessaire pour explorer les complexités des environnements informatiques d’aujourd’hui. C’est là que l’observabilité entre en jeu.
Pour relever les défis et les subtilités de la gestion d’un paysage informatique moderne, la surveillance et l’observation sont des méthodologies essentielles. Même si les deux ont le même objectif qui est de fournir des informations sur des systèmes complexes, elles offrent des approches et des avantages distincts qui les distinguent.
La surveillance, dans le contexte de la gestion informatique et de DevOps, fait référence au processus de suivi et de collecte systématiques des données à partir de divers composants d’un système. Grâce à des mesures et des points de données prédéfinis, la surveillance vise à fournir une visibilité en temps réel sur la santé, la performance et la disponibilité des ressources critiques. Cette pratique permet aux équipes informatiques d’identifier les problèmes potentiels, les anomalies et les goulots d’étranglement de performance, leur permettant de prendre des mesures proactives pour maintenir la stabilité du système et minimiser les temps d’arrêt.
Les principaux avantages de la surveillance sont les suivants :
- Alertes et réponse à un incident
Les systèmes de surveillance sont équipés de mécanismes d’alerte qui notifient les équipes informatiques lorsque des seuils spécifiques ou des conditions prédéfinies sont enfreints, indiquant les problèmes potentiels qui peuvent nécessiter une attention immédiate. - Analyse historique
La surveillance génère des données historiques précieuses, qui peuvent être utilisées pour suivre les tendances, effectuer des analyses après incident et prendre des décisions éclairées pour la planification des capacités et les améliorations futures.
L'observabilité, en revanche, représente une approche plus globale et plus complète de la compréhension des systèmes complexes. La surveillance fournit des points de données et des mesures spécifiques, l’observabilité, elle, porte sur la capacité d’obtenir des informations sur l’état interne du système en fonction des extrants externes. Elle cherche à répondre à la question : « Pourquoi le système se comporte-t-il ainsi? » L’observabilité fournit un aperçu plus global du système afin que le comportement des systèmes informatiques puisse être compris dans son ensemble plutôt que comme des parties isolées.
Par conséquent, les avantages de l’observabilité sont différents de ceux associées à la surveillance. Ces avantages comprennent :
- Renseignements riches en contexte
L’observabilité met l’accent sur des renseignements riches en contexte, pleinement corrélées, offrant une meilleure compréhension des relations et des interactions entre les différents composants du système. Il est ainsi plus facile de découvrir les causes profondes des problèmes potentiels, plutôt que d’être simplement informé de l’existence des problèmes. - Découvertes imprévues
Contrairement à la surveillance qui fonctionne à partir de mesures prédéfinies, l’observabilité permet de découvrir les problèmes ou les modèles précédemment inconnus, ce qui permet aux équipes d’aller au-delà de ce qu’elles connaissent déjà. - Adaptabilité au changement
Dans des environnements en évolution rapide comme les microservices et les systèmes conteneurisés, l’observabilité permet aux organisations de s’adapter plus facilement aux changements dans l’architecture et l’infrastructure du système, un élément essentiel lorsqu’elles travaillent avec des environnements complexes et distribués. - Optimisation de la performance
En analysant les mesures recueillies, les professionnels de l’informatique peuvent identifier les domaines d’inefficacité ou de sous-utilisation qui permet d’optimiser les performances ciblées et d’affecter les ressources.
L’observabilité et la surveillance partagent un mandat quasi identique : aider les organisations à comprendre et à gérer leurs systèmes informatiques complexes en identifiant les problèmes. Mais même si ces deux approches peuvent être les différentes faces d’une même médaille, ce sont leurs différences qui les définissent. Chacune prend une voie spécifique pour atteindre son objectif et fournit des informations uniques que DevOps et les gestionnaires informatiques peuvent utiliser pour améliorer la transparence des applications et des systèmes.
Les différences les plus importantes entre l’observabilité et la surveillance sont les suivantes :
- Approche en matière de collecte de données
La surveillance porte généralement sur des mesures prédéfinies et des points de données spécifiques, tandis que l’observation adopte une approche plus ouverte qui permet la collecte de divers flux de données, journaux, pistes et événements. Les systèmes observables produisent des données pertinentes sur leurs états internes qui peuvent être utilisées pour déterminer l’état actuel du système, ainsi que pour découvrir les causes profondes des problèmes éventuels. - Infrastructure
Les solutions d’infrastructure traditionnelles, telles que les centres de données, comptent souvent sur la surveillance pour suivre les performances, tandis que les environnements infonuagiques et les autres infrastructures modernes s’appuient davantage sur l’observation. L’observabilité peut et doit être appliquée sur les architectures traditionnelles et modernes, mais avec tout en ayant à l’esprit que la surveillance a souvent de la difficulté à faire face au volume de données généré par les infrastructures modernes, ce qui mène souvent à des angles morts au niveau de la visibilité. - Causalité versus corrélation
La surveillance fournit des corrélations entre les événements et les mesures, tandis que l’observabilité cherche à établir la causalité. En bref, la surveillance consiste à garder un œil sur les mesures et elle est donc utilisée pour informer les équipes DevOps lorsqu’un quelque chose ne fonctionne pas correctement ou lorsque d’autres problèmes surviennent, mais qu’il n’est pas aussi efficace pour identifier le problème réel au cœur du problème. L’observabilité permet aux équipes informatiques de comprendre le « pourquoi » du comportement d’un système. - Prévisibilité versus adaptabilité
Les seuils prédéfinis de la surveillance permettent de prévoir, tandis que la nature dynamique de l’observabilité la rend mieux à même de s’adapter aux changements et aux complexités imprévus. - Granularité
La surveillance de la collecte données de nécessite généralement l’installation d’un agent sur l’hôte, les mesures d’un point de vue externe. En revanche, l’observation est généralement instrumentée au niveau du code, fournissant un niveau de granularité qui surveille les difficultés à atteindre. Cela permet d’obtenir des informations détaillées sur le comportement des composants et des services individuels.
La surveillance a toujours joué un rôle crucial dans la fourniture d’informations en temps réel sur l’état et les performances des systèmes informatiques, et continue de le faire aujourd’hui. Grâce à un processus systématique de collecte et d’analyse des données, la surveillance permet aux professionnels de l’informatique de détecter les problèmes potentiels et de renseigner leurs stratégies pour maintenir des opérations système optimales.
Ce processus comprend les étapes suivantes :
La surveillance comprend la collecte de données à partir d’un système par la capture de mesures et d’événements critiques qui reflètent son état général. Pour recueillir ces données, des agents de surveillance sont installés sur le système. Ces outils sont responsables de la collecte de mesures ou d’événements prédéfinis qui servent d’indicateurs de l’intégrité et de la performance du système.
Les données recueillies par les agents de surveillance sont transmises à un outil ou à une plateforme de surveillance centralisée, où elles font l’objet d’une analyse plus approfondie. Dans l’outil de surveillance, les données recueillies sont comparées à des seuils ou des références prédéfinies. Ces seuils servent de repères pour ce qui est considéré comme un comportement normal dans le système.
Lorsque les mesures ou les événements surveillés s’écartent des seuils établis, l’outil de surveillance identifie ces problèmes ou ces anomalies potentiels. En réponse à la détection d’un problème, l’outil de surveillance déclenche des notifications d’alerte, généralement envoyées aux administrateurs système ou aux équipes DevOps. Ces alertes servent d’avertissements précoces qui favorisent une enquête plus approfondie et une résolution rapide du problème.
La surveillance peut être appliquée à différents niveaux, chacun avec un but particulier :
- Surveillance de l’infrastructure
Ce niveau évalue la santé et la performance des ressources matérielles, des composants réseau et des machines virtuelles. - Surveillance des applications
Cette surveillance est axée sur la surveillance du comportement et de la performance des applications et des services logiciels. - Surveillance de l’expérience utilisateur
Ce niveau fournit des informations sur l’expérience de l’utilisateur final, en mesurant les temps de réponse et les interactions avec les utilisateurs.
L’observabilité œuvre en recueillant et en analysant des données provenant de sources diverses afin de brosser un tableau complet et dynamique du comportement d’un système. Cette compréhension globale permet aux ingénieurs d’identifier les causes profondes des problèmes, de résoudre les problèmes plus rapidement et d’améliorer la performance et la fiabilité des systèmes, même dans les systèmes et applications complexes et distribués.
Les plateformes d’observation peuvent employer différents processus pour collecter et analyser les extrants des systèmes, avec certaines des approches les plus innovantes utilisant les AIOps et les capacités d’apprentissage machine pour distinguer les données pertinentes des informations moins importantes. Toutefois, peu importe les méthodologies en jeu, la plupart des approches de l’observabilité portent sur trois piliers essentiels :
Les journaux, la plus ancienne forme de télémétrie, sont des enregistrements détaillés des événements dans un système, en saisissant des informations sur les actions des utilisateurs, les erreurs, les avertissements et les événements système. Ces déclarations textuelles constituent une piste historique précieuse, permettant aux ingénieurs de comprendre la séquence des actions et des occurrences qui se produisent dans le système au fil du temps. Malgré que leur origine remonte aux premiers jours de l’ère numérique, les journaux sont toujours considérés comme des éléments essentiels de l’investigation de l’observation.
Les mesures comprennent la collecte de mesures quantitatives liées à la performance du système. Ces mesures peuvent comprendre l’utilisation de l’UC, l’utilisation de la mémoire, du trafic réseau, des temps de réponse, etc. En surveillant les mesures, les professionnels de l’informatique bénéficient d’un aperçu en temps réel du fonctionnement et du rendement du système, et d’où les problèmes potentiels peuvent provenir.
Les traces captent les interactions entre les différents composants d’un système au fur et à mesure que les transactions se déroulent. Ces interactions peuvent comprendre des demandes d’utilisateur, des appels API ou des appels de service. Les traces aident les ingénieurs à visualiser le chemin d’une transaction dans l’ensemble du système, en découvrant les goulots d’étranglement potentiels et les points à améliorer.
La synergie entre les journaux, les mesures et les traces constitue le fondement de l’observabilité. Chacun de ces composants fournit des informations uniques sur le comportement d’un système, offrant aux professionnels de l’informatique une vue d’ensemble de leurs applications et de leur infrastructure.
Même si l’observation offre une approche puissante pour acquérir une compréhension approfondie des systèmes complexes, elle n’est pas sans ses défis. Il est essentiel de surmonter ces obstacles pour voir les causes à la base du comportement du système et exploiter le plein potentiel des aperçus des systèmes et des applications.
Voici quelques-uns des défis les plus importants :
L’observabilité a été développée pour fournir des informations plus claires sur le paysage dynamique des environnements et des microservices multi-nuages, mais cela ne signifie pas qu’il s’agit toujours d’un processus indolore. La mise en œuvre de l’observabilité dans des systèmes complexes peut être difficile; la nature complexe des systèmes et des conteneurs distribués exige des solutions spécialisées pour regrouper les données sur diverses plateformes. Atteindre l’observabilité dans ces infrastructures complexes nécessite une planification minutieuse et des solutions sur mesure pour capter une vue globale du comportement du système.
L’observabilité génère de vastes quantités de données, ce qui peut potentiellement accabler DevOps et d’autres équipes informatiques qui sont responsables de transformer les stratégies d’observation en informations exploitables. Ce flux de données peut rapidement devenir incontrôlable sans la bonne plateforme et les bons outils de support.
Pour obtenir une observabilité efficace, la collaboration entre DevOps, l’ingénierie et les équipes commerciales est essentielle. Lorsque les équipes travaillent en isolement, elles peuvent mener à l’étalement des outils et à des heures et des coûts d’ingénierie plus élevés. Malheureusement, le cloisonnement des données et de l’infrastructure existants peuvent entraver la mise en œuvre d’une solution d’observabilité unifiée. Il faut briser ces cloisonnements pour favoriser la coopération, et c’est la clé pour tirer parti du plein potentiel de l’observabilité.
Compte tenu de la complexité croissante des infrastructures modernes, il est plus important que jamais de trouver les outils idéaux qui répondent aux besoins spécifiques de l’organisation. Voici les facteurs clés à prendre en compte lors de l’évaluation de l’observabilité et des outils de surveillance :
- collecte et utilisation des données
Une collecte de données efficace est essentielle à l’observation et à la surveillance. Ne tenez compte que des outils ou des cadres de travail qui peuvent recueillir des données à partir d’un large éventail de sources (journaux, mesures, traces, etc.). Ces solutions doivent également être en mesure d’intégrer différents types de plateformes, sur site, sur le nuage et dans des environnements hybrides, afin de créer une vue unifiée en temps réel des systèmes informatiques de l’organisation. - Analyse et visualisation
Des capacités d’analyse avancées en matière d’observabilité et de solutions de surveillance permettent aux équipes de découvrir les tendances, les modèles et les anomalies qui pourraient avoir une incidence sur la performance et la fiabilité du système. Les outils les plus efficaces offrent également une visualisation intuitive et interactive des données, permettant aux équipes informatiques d’interpréter en un coup d’œil des informations complexes. - Évolutivité et performance cohérente
Face à l’évolution des infrastructures et à l’augmentation des volumes de données, les outils d’observation et de surveillance doivent être facilement évolutifs et en mesure de gérer la croissance de l’organisation. Les solutions à haut rendement doivent répondre aux exigences des systèmes dynamiques et fournir des informations en temps réel sans sacrifier la précision. - Une communauté et un soutien solides
Pour les solutions à source ouverte, les communautés actives offrent souvent des informations précieuses, des ressources et du soutien aux utilisateurs, améliorant l’utilité globale de l’outil et permettant un dépannage plus efficace et un libre-service aux utilisateurs. Une communauté solide et un soutien fiable sont essentiels pour tirer le meilleur parti de ces solutions libres. Explorer la communauté et la base d’utilisateurs en fonction des outils à l’étude. - Facilité d’utilisation et ressources de formation
Les interfaces conviviales et les ressources de formation complètes peuvent avoir une incidence considérable sur l’efficacité de l’outil. Recherchez des outils accessibles aux utilisateurs de divers milieux techniques et offrez du matériel éducatif pour favoriser la compétence.
Même si la surveillance offre une visibilité en temps réel sur l’état de santé et les performances des systèmes grâce à des mesures prédéfinies, la bonne approche vers l’observabilité prend une voie plus holistique, offrant des informations détaillées sur l’état interne des systèmes en fonction des extrants externes tout en gérant les flux de travail de surveillance essentiels sur lesquels les organisations et les entreprises dépendent. Ensemble, ces méthodologies mettent à la disposition des équipes informatiques une trousse d’outils complète pour relever les défis des opérations commerciales modernes. Malheureusement, l’atteinte de l’observabilité dans les systèmes distribués complexes présente son propre ensemble de défis. Pour relever ces défis, ServiceNow présente l’Observabilité infonuagique.
L’Observabilité infonuagique regroupe les données de télémétrie critiques dans une solution unique, facilitant ainsi une intégration transparente dans les opérations commerciales essentielles. Identifier facilement les problèmes, éviter proactivement les pannes et protéger les revenus tout en augmentant la satisfaction des clients. Travailler dans des tableaux de bord intuitifs, tirer parti d’un langage de requête unifié et appliquer un moteur de corrélation pour réduire le délai moyen de résolution (MTTR), le tout sur une plateforme centralisée, pour une source unique de vérité complète pour vos données de système essentielles.