L’observabilité, c’est comprendre l’état d’un système en fonction de ses sorties, tandis que la surveillance consiste à effectuer un suivi des mesures pour évaluer l’intégrité d’un système.
Aujourd’hui, les activités et les technologies de l’information sont étroitement liées, les entreprises, quelles que soient leur forme ou leur taille, recherchent donc des moyens toujours plus précis pour comprendre, évaluer et optimiser les systèmes informatiques sur lesquels elles s’appuient. Dès la fin des années 1980, des outils de surveillance interactifs et en temps réel ont permis aux entreprises de suivre l’intégrité et les performances IT. Mais à mesure que la technologie digitale a évolué, les systèmes d’entreprise sont devenus beaucoup plus robustes, distribués et complexes, entraînant de nouveaux défis.
La question est la suivante : comment une entreprise peut-elle prendre en compte et agréger des milliards de points de données potentiels dans des environnements dynamiques et distribués pour créer une image précise de ce qui se passe dans ses systèmes digitaux ?
La surveillance a longtemps été la méthode de référence pour la gestion IT, fournissant des informations précieuses sur l’intégrité et les performances des différents composants d’un système. Mais avec l’évolution rapide de la technologie, la surveillance ne permet plus, à elle seule, de comprendre parfaitement les complexités des environnements IT actuels. C’est là que l’observabilité entre en jeu.
Pour relever les défis et les subtilités de la gestion d’un environnement IT moderne, la surveillance et l’observabilité sont des méthodologies essentielles. Bien qu’elles partagent le même objectif — fournir des informations sur des systèmes complexes —, elles offrent des approches et des avantages distincts.
La surveillance, dans le contexte de la gestion IT et du DevOps, fait référence au processus consistant à suivre et à collecter systématiquement les données des différents 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 l’intégrité, les performances et la disponibilité des ressources critiques. Cette pratique permet aux équipes IT d’identifier les problèmes potentiels, les anomalies et les goulets d’étranglement de performances, afin de prendre des mesures proactives pour maintenir la stabilité du système et réduire les temps d’arrêt.
Les principaux avantages de la surveillance sont les suivants :
- Alertes et réponse aux incidents
Les systèmes de surveillance sont équipés de mécanismes d’alerte qui avertissent les équipes IT en cas de franchissement de seuils spécifiques ou de conditions prédéfinies, pour signaler les problèmes potentiels qui peuvent nécessiter une attention immédiate. - Analyse de l’historique
La surveillance génère des données historiques précieuses, qui peuvent être utilisées pour suivre les tendances, effectuer des analyses post-incident et prendre des décisions éclairées pour planifier les capacités et effectuer de futures améliorations.
L’observabilité, en revanche, représente une approche plus vaste de la compréhension des systèmes complexes. Alors que la surveillance fournit des points de données et des mesures spécifiques, l’observabilité se concentre sur l’obtention d’insights sur l’état interne du système en fonction des sorties externes. Cette méthodologie cherche à répondre à la question « Pourquoi le système se comporte-t-il ainsi ? » L’observabilité offre une vision plus globale du système afin de comprendre le comportement des systèmes IT dans leur ensemble plutôt que de n’en saisir que des éléments isolés.
Les avantages de l’observabilité sont donc bien différents de ceux associés à la surveillance. Parmi ces avantages, on trouve :
- Des insights fortement contextualisés
L’observabilité vise à obtenir des informations entièrement corrélées, avec un contexte détaillé, offrant une meilleure compréhension des relations et des interactions entre les différents composants du système. Il est ainsi plus facile de découvrir les causes premières des problèmes potentiels, au lieu de simplement détecter les problèmes. - Des découvertes insoupçonnées
Contrairement à la surveillance, qui fonctionne avec des mesures prédéfinies, l’observabilité permet de découvrir des problèmes ou des modèles inconnus, afin que les équipes puissent pousser leurs investigations au-delà de ce qu’elles ont l’habitude d’examiner. - Adaptation au changement
Dans des environnements en évolution rapide tels que les microservices et les systèmes basés sur des conteneurs, l’observabilité permet aux entreprises de s’adapter plus facilement aux changements de l’architecture et de l’infrastructure du système, un élément essentiel lorsqu’elles travaillent avec des environnements complexes et distribués. - Optimisation des performances
En analysant les mesures collectées, les professionnels de l’IT peuvent identifier les points d’inefficacité ou de sous-utilisation, ce qui permet d’optimiser les performances et d’allouer les ressources de manière ciblée.
L’observabilité et la surveillance ont un objectif presque identique : aider les entreprises à comprendre et à gérer leurs systèmes IT complexes en identifiant les problèmes. Bien que ces deux approches puissent être considérées comme les deux faces d’une même pièce, ce sont leurs différences qui les définissent. Chacune emprunte une voie spécifique pour atteindre son objectif et fournit des informations uniques que les responsables DevOps et IT peuvent utiliser pour améliorer la transparence des applications et du système.
Les différences les plus importantes entre observabilité et surveillance sont les suivantes :
- Approche de la collecte de données
La surveillance se concentre généralement sur des mesures prédéfinies et des points de données spécifiques, tandis que l’observabilité adopte une approche plus ouverte, permettant la collecte de divers flux de données, journaux, traces et événements. Les systèmes observables produisent des données pertinentes sur leur état interne, qui peuvent être utilisées pour anticiper l’état du système et découvrir les causes premières des problèmes potentiels. - Infrastructure
Les solutions d’infrastructure traditionnelles, telles que les centres de données, s’appuient souvent sur la surveillance pour suivre les performances, tandis que les environnements cloud et les autres infrastructures modernes privilégient davantage l’observabilité. L’observabilité peut et doit être appliquée à la fois aux architectures traditionnelles et modernes, sachant que la surveillance a souvent du mal à gérer le volume de données généré par les infrastructures modernes, ce qui entraîne souvent des angles morts dans la visibilité. - Causalité ou corrélation ?
La surveillance fournit des corrélations entre les événements et les mesures, tandis que l’observabilité cherche à établir une causalité. En d’autres termes, la surveillance implique de garder un œil attentif sur les mesures et est donc utilisée pour informer les équipes DevOps lorsque quelque chose ne fonctionne pas correctement ou lorsque d’autres problèmes surviennent, mais elle n’est pas aussi efficace que l’observabilité pour identifier la véritable cause du problème. L’observabilité permet aux équipes IT de comprendre le « pourquoi » du comportement d’un système. - Prédictibilité ou adaptabilité ?
Les seuils prédéfinis de surveillance permettent une certaine prévisibilité, tandis que la nature dynamique de l’observabilité lui permet de mieux s’adapter aux changements et aux complexités imprévues. - Granularité
La collecte de données utilisée pour la surveillance nécessite généralement un agent installé sur l’hôte, qui capture les mesures d’un point de vue extérieur-intérieur. En revanche, l’observabilité est généralement instrumentée au niveau du code, ce qui fournit un niveau de granularité que la surveillance peine à atteindre. Cela permet d’obtenir des informations approfondies sur le comportement des composants et des services individuels.
La surveillance a toujours joué un rôle crucial en fournissant des informations en temps réel sur l’intégrité et les performances des systèmes informatiques, et c’est encore le cas aujourd’hui. Grâce à un processus systématique de collecte et d’analyse des données, la surveillance permet aux professionnels de l’IT de détecter les problèmes potentiels, et éclaire leurs stratégies pour maintenir des opérations système optimales.
Ce processus comprend les étapes suivantes :
La surveillance implique de collecter des données à partir d’un système, en capturant des mesures et des événements cruciaux qui reflètent son état global. Pour recueillir ces données, des agents de surveillance sont installés sur le système. Ces outils collectent des mesures ou des événements prédéfinis qui servent d’indicateurs de l’intégrité et des performances du système.
Les données collectées par les agents de surveillance sont transmises à un outil ou une plateforme de surveillance centralisée, où elles sont analysées plus en détail. Dans l’outil de surveillance, les données collectées sont comparées à des seuils prédéfinis ou à des bases de référence. Ces seuils servent de benchmark pour identifier tout ce qui est considéré comme normal au sein du système.
Lorsque les mesures ou les événements surveillés s’écartent des seuils établis, l’outil de surveillance identifie ces problèmes ou anomalies potentiels. Lorsqu’un problème est détecté, l’outil de surveillance déclenche des notifications d’alerte, qui sont généralement envoyées aux administrateurs système ou aux équipes DevOps. Ces alertes précoces entraînent une enquête plus approfondie et permettent une résolution rapide du problème.
La surveillance peut être appliquée à différents niveaux, chacun ayant un objectif spécifique :
- Surveillance de l’infrastructure
Ce niveau de surveillance vise à évaluer l’intégrité et les performances des ressources matérielles, des composants réseau et des machines virtuelles. - Surveillance d’applications
La surveillance des applications permet de connaître le comportement et les performances des applications et services logiciels. - Surveillance de l’expérience utilisateur
Ce type de surveillance fournit des informations sur l’expérience de l’utilisateur final, en mesurant les délais de réponse et les interactions du système avec les utilisateurs.
L’observabilité fonctionne en collectant et en analysant des données provenant de diverses sources pour brosser un tableau complet et dynamique du comportement d’un système. Cette compréhension globale permet aux ingénieurs d’identifier les causes premières des problèmes, de les résoudre plus rapidement et d’améliorer les performances et la fiabilité du système, même dans les systèmes et les applications complexes et distribués.
Les plateformes d’observabilité peuvent utiliser différents processus pour collecter et analyser les sorties du système. Certaines des approches les plus innovantes utilisent l’AIOps et les options d’apprentissage machine pour distinguer les données pertinentes des informations moins importantes. Mais quelles que soient les méthodologies utilisées, la plupart des approches d’observabilité se concentrent sur trois points essentiels :
Les journaux, la forme la plus ancienne de télémétrie, sont des enregistrements détaillés des événements au sein d’un système, qui capturent des informations sur les actions des utilisateurs, les erreurs, les avertissements et les événements système. Ces représentations textuelles fournissent une piste historique précieuse, permettant aux ingénieurs de comprendre la séquence des actions et des occurrences qui se déroule dans le système au fil du temps. Bien qu’ils remontent aux débuts de l’ère digitale, les journaux sont toujours considérés comme des éléments essentiels dans les enquêtes d’observabilité.
Les mesures impliquent la collecte de mesures quantitatives liées aux performances du système. Elles peuvent concerner l’utilisation du processeur et de la mémoire, le trafic réseau, les temps de réponse, etc. En surveillant les mesures, les professionnels de l’IT bénéficient d’insights en temps réel sur le comportement et les performances du système, ainsi que sur l’origine des problèmes potentiels.
Les traces capturent les interactions entre les différents composants d’un système à mesure que les transactions passent par ces systèmes. Ces interactions peuvent inclure des demandes d’utilisateurs, des appels d’API ou des appels de service. Les traces aident les ingénieurs à visualiser le parcours d’une transaction dans le système et à découvrir les goulets 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’IT une vue complète de leurs applications et de leur infrastructure.
Bien que l’observabilité offre une approche puissante pour acquérir une compréhension globale des systèmes complexes, elle implique un certain nombre de défis. Il est essentiel de surmonter ces obstacles pour identifier les causes du comportement du système et exploiter pleinement les insights sur le système et les applications.
Parmi les défis les plus importants, citons par exemple :
L’observabilité a été développée pour fournir des informations plus claires sur le paysage dynamique des environnements multicloud et des microservices, mais ce n’est pas forcément un processus facile. La mise en œuvre de l’observabilité dans des systèmes complexes peut s’avérer compliquée. La nature complexe des systèmes distribués et des conteneurs nécessite des solutions spécialisées pour agréger les données sur différentes plateformes. L’observabilité de ces infrastructures complexes nécessite une planification minutieuse et des solutions sur mesure pour obtenir une vue globale du comportement du système.
L’observabilité génère de grandes quantités de données, qui peuvent submerger les équipes DevOps et IT chargées de tirer des insights exploitables de leurs stratégies d’observabilité. Si vous ne disposez pas de la bonne plateforme et des bons outils d’assistance, ce flux de données peut rapidement devenir incontrôlable.
Pour une observabilité efficace, la collaboration entre les équipes métier, DevOps et d’ingénierie est essentielle. Lorsque les équipes travaillent de manière isolée, cela peut entraîner une multiplication des outils et une augmentation des heures et des coûts d’ingénierie. Malheureusement, les silos de données et d’infrastructure existants peuvent entraver la mise en œuvre d’une solution unifiée d’observabilité. Pour exploiter pleinement le potentiel de l’observabilité, il est essentiel de briser ces silos et de favoriser la coopération.
Avec la complexité croissante des infrastructures modernes, il est plus important que jamais de trouver des outils qui répondent aux besoins spécifiques de l’entreprise. Voici les facteurs clés à prendre en compte lors de l’évaluation des outils d’observabilité et de surveillance :
- Collecte et intégration des données
Une collecte efficace des données est essentielle à la fois pour l’observabilité et la surveillance. Les outils ou les cadres de travail que vous choisissez doivent permettre de collecter des données à partir d’un large éventail de sources (journaux, mesures, traces, etc.). Ils doivent également pouvoir s’intégrer à différents types de plateformes (environnements sur site, cloud et hybrides) afin de créer une vue unifiée en temps réel des systèmes IT de l’entreprise. - Analyse et visualisation
Les options d’analyse avancées des solutions d’observabilité et de surveillance permettent aux équipes de découvrir les tendances, les modèles et les anomalies susceptibles d’affecter les performances et la fiabilité du système. Les ensembles d’outils les plus efficaces offrent également des options de visualisation intuitive et interactive des données, ce qui permet aux équipes IT d’interpréter des informations complexes en un coup d’œil. - Capacité d’adaptation et performances cohérentes
Face à l’évolution des infrastructures et à l’augmentation des volumes de données, les outils d’observabilité et de surveillance doivent être facilement évolutifs et capables de gérer la croissance de l’entreprise. Les solutions hautes performances 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 open source, les communautés actives offrent souvent des insights, des ressources et une assistance précieuses aux utilisateurs, ce qui améliore l’utilité globale de l’outil, permet un dépannage plus efficace et fournit des options en libre-service. Une communauté solide et une assistance fiable sont essentielles pour tirer le meilleur parti de ces solutions open source. Prenez le temps d’examiner la communauté et la base d’utilisateurs autour des outils que vous envisagez d’acheter. - Facilité d’utilisation et ressources de formation
Des interfaces conviviales et des ressources de formation complètes peuvent significativement améliorer l’efficacité de l’outil. Recherchez des outils accessibles aux utilisateurs d’horizons techniques variés et proposez des supports de formation pour les aider à les maîtriser.
Bien que la surveillance offre une visibilité en temps réel sur l’intégrité et les performances du système grâce à des mesures prédéfinies, l’approche de l’observabilité est plus globale, et offre des insights fortement contextualisés, basés sur des sorties externes et sur l’état interne des systèmes, tout en gérant les workflows de surveillance essentiels dont dépendent les entreprises. Ensemble, ces méthodologies fournissent aux équipes IT une boîte à outils complète pour relever les défis des opérations business modernes. Malheureusement, réussir la mise en œuvre de l’observabilité dans des systèmes distribués complexes présente de nombreux défis. Pour relever ces défis, ServiceNow a créé Cloud Observability.
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