Osservabilità significa comprendere lo stato di un sistema in base ai suoi output, mentre il monitoraggio tiene traccia dei parametri per valutare lo stato di un sistema.
Da quando le aziende e le tecnologie dell'informazione sono strettamente connesse, le aziende di tutte le forme e dimensioni cercano strumenti sempre più accurati per comprendere, valutare e ottimizzare i sistemi informatici su cui fanno affidamento. Già alla fine degli anni '80, gli strumenti di monitoraggio interattivi e in tempo reale aiutavano le organizzazioni a tenere traccia dello stato e delle prestazioni IT. Ma con l'evoluzione della tecnologia digitale, anche i sistemi aziendali sono diventati molto più solidi, distribuiti e complessi, presentando una nuova serie di sfide per le organizzazioni.
Nello specifico: In che modo un'azienda può prendere in considerazione e aggregare i potenziali miliardi di punti dati in ambienti dinamici e distribuiti per creare un quadro accurato di ciò che sta accadendo nei propri sistemi digitali?
Tradizionalmente, il monitoraggio è stato il metodo di riferimento per la gestione dell'IT, fornendo preziose informazioni sullo stato e sulle prestazioni dei vari componenti all'interno di un sistema. Tuttavia, con la rapida evoluzione della tecnologia, il monitoraggio da solo non riesce a fornire la comprensione completa necessaria per gestire le complessità degli ambienti IT di oggi. È qui che entra in gioco l'osservabilità.
Per affrontare le sfide e le complessità della gestione di un panorama IT moderno, il monitoraggio e l'osservabilità sono metodologie essenziali. Sebbene entrambi abbiano lo stesso scopo di fornire informazioni su sistemi complessi, offrono approcci e vantaggi ben precisi che li distinguono.
Il monitoraggio, nel contesto di gestione dell'IT e DevOps, si riferisce al processo di tracciamento e raccolta sistematici dei dati da vari componenti all'interno di un sistema. Attraverso parametri e punti dati predefiniti, il monitoraggio mira a fornire visibilità in tempo reale sullo stato, sulle prestazioni e sulla disponibilità delle risorse fondamentali. Questa pratica consente ai team IT di identificare problemi potenziali, anomalie e criticità delle prestazioni, consentendo loro di adottare misure proattive per mantenere la stabilità del sistema e ridurre al minimo i tempi di inattività.
I vantaggi principali del monitoraggio sono:
- Avvisi e risposta agli incidenti
I sistemi di monitoraggio sono dotati di meccanismi di avvisi che notificano ai team IT la violazione di soglie specifiche o di condizioni predefinite, indicando potenziali problemi che potrebbero richiedere un'attenzione immediata. - Analisi storica
Il monitoraggio genera dati storici preziosi che possono essere utilizzati per tenere traccia delle tendenze, condurre analisi post-incidente e assumere decisioni informate per la pianificazione delle capacità e i miglioramenti futuri.
L'osservabilità, d'altro canto, rappresenta un approccio più completo e olistico alla comprensione di sistemi complessi. Sebbene il monitoraggio fornisca dati e parametri specifici, l'osservabilità si concentra sulla capacità di ottenere dati sullo stato interno del sistema in base a output esterni. Cerca di rispondere alla domanda "perché il sistema si comporta in questo modo?" L'osservabilità fornisce un'analisi più olistica del sistema in modo che il comportamento IT possa essere compreso nel suo insieme anziché solo nelle parti isolate.
Pertanto, i vantaggi offerti dall'osservabilità sono diversi da quelli associati al monitoraggio. Tra questi vantaggi vi sono:
- Dati ricchi di contesto
L'osservabilità enfatizza i dati ricchi di contesto e pienamente correlati, offrendo una comprensione più profonda delle relazioni e delle interazioni tra i vari componenti del sistema. In questo modo è più facile individuare le cause originarie dei problemi potenziali, anziché essere semplicemente avvisati della loro esistenza. - Scoperte impreviste
A differenza del monitoraggio che opera su parametri predefiniti, l'osservabilità consente di scoprire problemi o modelli precedentemente sconosciuti, consentendo ai team di esplorare oltre ciò che già conoscono. - Adattabilità al cambiamento
In ambienti in rapida evoluzione come i microservizi e i sistemi basati su container, l'osservabilità consente alle organizzazioni di adattarsi più facilmente ai cambiamenti nell'architettura e nell'infrastruttura del sistema, un elemento essenziale quando lavorano con ambienti complessi e distribuiti. - Ottimizzazione delle prestazioni
Analizzando i parametri raccolti, i professionisti IT possono identificare le aree di inefficienza o sottoutilizzo, consentendo ottimizzazioni delle prestazioni e allocazione delle risorse in modo mirato.
Sia l'osservabilità che il monitoraggio condividono un obiettivo quasi identico: aiutare le organizzazioni a comprendere e gestire i loro sistemi IT complessi identificando i problemi. Ma mentre questi due approcci possono essere lati diversi della stessa medaglia, le loro differenze sono ciò che li definisce. Ciascuno di essi segue un percorso specifico per raggiungere il proprio obiettivo e fornisce informazioni esclusive che DevOps e i responsabili IT possono utilizzare per migliorare la trasparenza delle applicazioni e dei sistemi.
Le differenze più importanti tra osservabilità e monitoraggio sono:
- Approccio alla raccolta dei dati
Il monitoraggio si concentra in genere su parametri predefiniti e punti di dati specifici, mentre l'osservabilità adotta un approccio più aperto, consentendo la raccolta di vari flussi di dati, registri, tracce ed eventi. I sistemi osservabili producono dati pertinenti sui loro stati interni che possono essere utilizzati per dedurre lo stato attuale del sistema, nonché per scoprire le cause originarie di possibili problemi. - Infrastruttura
Le soluzioni infrastrutturali tradizionali, come i data center, spesso si affidano al monitoraggio per tenere traccia delle prestazioni, mentre gli ambienti cloud e altre infrastrutture moderne si orientano maggiormente verso l'osservabilità. L'osservabilità può e deve essere applicata sia alle architetture tradizionali che a quelle moderne, ma con la consapevolezza che il monitoraggio spesso fatica a gestire il volume di dati generato dalle infrastrutture moderne, portando spesso a punti ciechi in visibilità. - Causalità e correlazione
Il monitoraggio fornisce correlazioni tra eventi e parametri, mentre l'osservabilità cerca di stabilire la causalità. In poche parole, il monitoraggio implica tenere sotto controllo i parametri e quindi viene utilizzato per informare i team DevOps quando qualcosa non funziona correttamente o quando si verificano altri problemi, ma non è altrettanto efficace nell'identificare la causa reale al centro del problema. L'osservabilità consente ai team IT di comprendere il "perché" del comportamento di un sistema. - Prevedibilità e adattabilità
Le soglie predefinite del monitoraggio consentono la prevedibilità, mentre la natura dinamica dell'osservabilità la rende più adatta per adeguarsi a cambiamenti e complessità imprevisti. - Granularità
Il monitoraggio della raccolta dei dati richiede in genere l'installazione di un agente sull'host, che acquisisca i parametri da una prospettiva esterna. Al contrario, l'osservabilità è generalmente strumentale a livello di codice, fornendo un livello di granularità che il monitoraggio non riesce a raggiungere. Ciò consente di ottenere informazioni approfondite sul comportamento dei singoli componenti e servizi.
Il monitoraggio ha sempre svolto un ruolo cruciale nel fornire informazioni in tempo reale sullo stato e sulle prestazioni dei sistemi informatici e continua a farlo anche oggi. Attraverso un processo sistematico di raccolta e analisi dei dati, il monitoraggio consente ai professionisti IT di rilevare potenziali problemi e di informare le loro strategie per mantenere le operazioni ottimali del sistema.
Questo processo include le seguenti fasi:
Il monitoraggio comporta la raccolta di dati da un sistema, catturando parametri ed eventi cruciali che riflettono il suo stato complessivo. Per raccogliere questi dati, gli agenti di monitoraggio sono installati sul sistema. Questi strumenti sono responsabili della raccolta di parametri o eventi predefiniti che fungono da indicatori dello stato e delle prestazioni del sistema.
I dati raccolti dagli agenti di monitoraggio vengono trasmessi a uno strumento o a una piattaforma di monitoraggio centralizzati, dove vengono sottoposti a ulteriori analisi. All'interno dello strumento di monitoraggio, i dati raccolti vengono confrontati con soglie o linee di base predefinite. Queste soglie fungono da benchmark per ciò che è considerato un comportamento normale all'interno del sistema.
Quando i parametri o gli eventi monitorati si discostano dalle soglie stabilite, lo strumento di monitoraggio identifica questi potenziali problemi o anomalie. In risposta al rilevamento di un problema, lo strumento di monitoraggio attiva notifiche di avviso, in genere inviate agli amministratori di sistema o ai team DevOps. Questi avvisi fungono da allerte preventive, che richiedono ulteriori indagini e una rapida risoluzione del problema.
Il monitoraggio può essere applicato a vari livelli, ciascuno con un focus specifico:
- Monitoraggio dell'infrastruttura
Questo livello valuta lo stato e le prestazioni delle risorse hardware, dei componenti di rete e delle macchine virtuali. - Monitoraggio delle applicazioni
Il monitoraggio delle applicazioni ha l'obiettivo di monitorare il comportamento e le prestazioni delle applicazioni e dei servizi software. - Monitoraggio dell'esperienza utente
Questo livello fornisce informazioni sull'esperienza dell'utente finale, misurando i tempi di risposta e le interazioni dell'utente.
L'osservabilità funziona raccogliendo e analizzando i dati provenienti da diverse fonti per tracciare un quadro completo e dinamico del comportamento di un sistema. Questa comprensione olistica consente agli ingegneri di identificare le cause originarie dei problemi, risolvere i problemi più rapidamente e migliorare le prestazioni e l'affidabilità del sistema, anche in sistemi e applicazioni complessi e distribuiti.
Le piattaforme di osservabilità possono impiegare processi diversi per la raccolta e l'analisi degli output di sistema, con alcuni degli approcci più innovativi che utilizzano AIOps e funzionalità di machine learning per distinguere i dati pertinenti da informazioni meno importanti. Tuttavia, indipendentemente dalle metodologie in gioco, la maggior parte degli approcci all'osservabilità si concentra su tre pilastri essenziali:
I registri, la forma più vecchia di telemetria, sono record dettagliati degli eventi all'interno di un sistema, che acquisiscono informazioni su azioni dell'utente, errori, avvisi ed eventi di sistema. Queste rappresentazioni testuali forniscono un prezioso percorso cronologico, consentendo agli ingegneri di comprendere la sequenza delle azioni e degli eventi che si verificano nel tempo all'interno del sistema. Nonostante le loro origini nei primi giorni dell'era digitale, i registri sono ancora considerati elementi cruciali nell'indagine sull'osservabilità.
I parametri comprendono la raccolta di misurazioni quantitative relative alle prestazioni del sistema. Queste misurazioni possono includere l'utilizzo della CPU e della memoria, il traffico di rete, i tempi di risposta e altro ancora. Monitorando i parametri, i professionisti IT ottengono i vantaggi di informazioni in tempo reale sul comportamento e sulle prestazioni del sistema e su dove potrebbero provenire problemi potenziali.
Le tracce acquisiscono le interazioni tra i diversi componenti di un sistema man mano che le transazioni passano attraverso di essi. Queste interazioni possono includere richieste degli utenti, chiamate API o invocazioni di servizio. Le tracce aiutano gli ingegneri a visualizzare il percorso di una transazione all'interno del sistema, scoprendo potenziali criticità e aree di miglioramento.
La sinergia tra registri, parametri e tracce costituisce il fondamento dell'osservabilità. Ciascuno di questi componenti fornisce informazioni uniche sul comportamento di un sistema, fornendo ai professionisti IT una visione completa delle applicazioni e dell'infrastruttura.
Sebbene l'osservabilità offra un approccio potente per ottenere una comprensione completa dei sistemi complessi, non è priva di sfide. Superare questi ostacoli è fondamentale per individuare le cause alla radice del comportamento del sistema e sfruttare appieno il potenziale delle informazioni su sistemi e applicazioni.
Alcune delle sfide più importanti includono:
L'osservabilità è stata sviluppata per fornire informazioni più chiare sul panorama dinamico degli ambienti multi-cloud e dei microservizi, ma ciò non significa che si tratti sempre di un processo indolore. Implementare l'osservabilità in sistemi complessi può essere difficile; la natura complessa dei sistemi distribuiti e dei container richiede soluzioni specializzate per l'aggregazione dei dati su varie piattaforme. Raggiungere l'osservabilità in queste infrastrutture complesse richiede un'attenta pianificazione e soluzioni personalizzate per acquisire una visione olistica del comportamento del sistema.
L'osservabilità genera grandi quantità di dati, potenzialmente sovraccaricando DevOps e altri team IT responsabili di trasformare le strategie di osservabilità in dati utili. Senza la piattaforma e gli strumenti di supporto adatti, questo flusso di dati può sfuggire rapidamente di mano.
Per ottenere un'osservabilità efficace, la collaborazione tra i team DevOps, di ingegneria e aziendali è essenziale. Quando i team operano in modo isolato, si rischia una proliferazione incontrollata degli strumenti e ciò può portare a un aumento delle ore e dei costi di progettazione. Purtroppo, i silo di dati e infrastrutture esistenti possono ostacolare l'implementazione di una soluzione unificata di osservabilità. Abbattere questi silo e promuovere la cooperazione è fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dell'osservabilità.
Con la crescente complessità delle infrastrutture moderne, trovare gli strumenti ideali per soddisfare le esigenze specifiche dell'organizzazione è più importante che mai. Di seguito sono riportati i fattori chiave da tenere in considerazione durante la valutazione degli strumenti di osservazione e monitoraggio:
- Raccolta e utilizzo dei dati
Una raccolta dei dati efficace è fondamentale sia per l'osservabilità che per il monitoraggio. Considera solo gli strumenti o i framework in grado di raccogliere dati da un'ampia gamma di fonti (registri, parametri, tracce e altro). Queste soluzioni devono inoltre essere in grado di integrarsi con vari tipi di piattaforme, in locale, basate su cloud e ambienti ibridi, per creare una visione unificata in tempo reale dei sistemi IT dell'organizzazione. - Analisi e visualizzazione
Le funzionalità di analisi avanzate nelle soluzioni di osservabilità e monitoraggio consentono ai team di scoprire tendenze, modelli e anomalie che potrebbero influire sulle prestazioni e sull'affidabilità del sistema. I set di strumenti più efficaci forniscono anche una visualizzazione dei dati intuitiva e interattiva, consentendo ai team IT di interpretare informazioni complesse in un colpo d'occhio. - Scalabilità e prestazioni coerenti
Di fronte all'evoluzione delle infrastrutture e all'aumento dei volumi di dati, gli strumenti di osservazione e monitoraggio devono essere facilmente scalabili e in grado di gestire la crescita dell'organizzazione. Le soluzioni ad alte prestazioni dovrebbero soddisfare le esigenze dei sistemi dinamici e fornire informazioni in tempo reale senza sacrificare la precisione. - Community solida e supporto
Per le soluzioni open source, le community attive spesso offrono preziose informazioni, risorse e supporto agli utenti, migliorando l'utilità complessiva dello strumento e consentendo una risoluzione dei problemi più efficace e self-service per gli utenti. Una community solida e un supporto affidabile sono essenziali per ottenere il massimo da queste soluzioni open source. Esplora la community e la base di utenti intorno agli strumenti in esame. - Facilità d'uso e risorse di formazione
Interfacce intuitive e risorse di formazione complete possono influire in modo significativo sull'efficacia dello strumento. Cerca strumenti accessibili agli utenti con diversi background tecnici e offri materiali didattici per promuovere le competenze.
Mentre il monitoraggio fornisce visibilità in tempo reale sullo stato e sulle prestazioni del sistema attraverso parametri predefiniti, l'approccio giusto all'osservabilità è più olistico, offrendo dati ricchi di contesto sullo stato interno dei sistemi basati su output esterni e gestendo al contempo i principali workflow di monitoraggio da cui dipendono organizzazioni e aziende. Insieme, queste metodologie forniscono ai team IT un toolkit completo per affrontare le sfide delle operazioni aziendali moderne. Purtroppo, il raggiungimento dell'osservabilità in sistemi distribuiti complessi presenta una serie di sfide. Per affrontare queste sfide, ServiceNow introduce Osservabilità del cloud.
Osservabilità del cloud riunisce i dati di telemetria critici in un'unica soluzione, facilitando l'integrazione armonica nelle operazioni aziendali essenziali. Identifica facilmente i problemi, evita in modo proattivo le interruzioni e protegge i ricavi aumentando al contempo la soddisfazione dei clienti. Lavora all'interno di dashboard intuitive, sfrutta un linguaggio di query unificato e applica un motore di correlazione per ridurre il tempo medio di risoluzione (MTTR), il tutto su una piattaforma centralizzata, per un'unica fonte di dati completa per i dati di sistema essenziali.