Observeerbaarheid betekent inzicht krijgen in de status van een systeem op basis van de outputs, terwijl monitoring gaat om het volgen van meetwaarden om de status van een systeem te beoordelen.
Al zolang bedrijfs- en informatietechnologie met elkaar verbonden zijn, zoeken bedrijven van alle soorten en maten steeds nauwkeurigere manieren om de computersystemen waarop ze vertrouwen te begrijpen, te beoordelen en te optimaliseren. Al aan het eind van de jaren 80 hielpen interactieve, realtime monitoringtools organisaties bij het volgen van hun IT-status en -prestaties. Maar naarmate de digitale technologie zich heeft ontwikkeld, zijn bedrijfssystemen ook veel robuuster, gedistribueerder en complexer geworden, wat organisaties een nieuwe reeks uitdagingen biedt.
Specifiek: Hoe kan een bedrijf rekening houden met de mogelijk miljarden datapunten in dynamische, gedistribueerde omgevingen en deze samenvoegen om een nauwkeurig beeld te krijgen van wat er in hun digitale systemen gebeurt?
Van oudsher is monitoring de go-to-methode voor IT-beheer, die waardevolle inzichten biedt in de status en prestaties van verschillende componenten binnen een systeem. Maar met de snelle evolutie van de technologie is monitoring alleen onvoldoende om het uitgebreide inzicht te bieden dat nodig is om de complexiteit van de hedendaagse IT-omgevingen te navigeren. En hier komt observeerbaarheid om de hoek kijken.
Om de uitdagingen en complexiteit van het beheer van een modern IT-landschap aan te pakken, zijn monitoring en observeerbaarheid essentiële methodologieën. Hoewel beide hetzelfde doel hebben om inzicht te bieden in complexe systemen, bieden ze verschillende benaderingen en voordelen waarmee ze zich van elkaar onderscheiden.
In de context van IT-beheer en DevOps, verwijst monitoring naar het proces van het systematisch volgen en verzamelen van gegevens uit verschillende componenten binnen een systeem. Door middel van vooraf gedefinieerde meetwaarden en gegevenspunten is monitoring bedoeld om realtime inzicht te bieden in de gezondheid, prestaties en beschikbaarheid van kritieke resources. Met deze methode kunnen IT-teams potentiële problemen, afwijkingen en prestatieknelpunten identificeren, waardoor ze proactieve maatregelen kunnen nemen om de systeemstabiliteit te handhaven en downtime te minimaliseren.
De belangrijkste voordelen van monitoring zijn:
- Waarschuwingen en incidentrespons
Monitoringsystemen zijn uitgerust met waarschuwingsmechanismen die IT-teams waarschuwen wanneer specifieke drempels of vooraf gedefinieerde voorwaarden worden overschreden. Dit duidt namelijk op potentiële problemen die onmiddellijke aandacht vereisen. - Historische analyse
Monitoring genereert waardevolle historische gegevens, die kunnen worden gebruikt om trends te volgen, analyses na incidenten uit te voeren en goed onderbouwde beslissingen te nemen voor capaciteitsplanning en toekomstige verbeteringen.
Observeerbaarheid daarentegen vertegenwoordigt een uitgebreidere en holistische benadering om inzicht te krijgen in complexe systemen. Terwijl monitoring specifieke gegevenspunten en meetwaarden biedt, richt observeerbaarheid zich op de mogelijkheid om inzicht te krijgen in de interne status van het systeem op basis van externe outputs. Het probeert de vraag te beantwoorden "Waarom werkt het systeem op deze manier?" Observeerbaarheid biedt een holistischere kijk op het systeem, zodat IT-gedrag als geheel kan worden begrepen in plaats van alleen geïsoleerde onderdelen.
Als zodanig zijn de voordelen van observeerbaarheid anders dan die van monitoring. Deze voordelen omvatten:
- Contextrijke inzichten
Observeerbaarheid legt de nadruk op contextrijke, volledig gecorreleerde informatie, die een dieper inzicht biedt in de relaties en interacties tussen verschillende systeemcomponenten. Dit maakt het eenvoudiger om de onderliggende oorzaken van potentiële problemen te ontdekken, in plaats van alleen te worden gewaarschuwd dat de problemen bestaan. - Onvoorziene ontdekkingen
In tegenstelling tot monitoring die werkt op vooraf gedefinieerde meetwaarden, maakt observeerbaarheid het mogelijk om eerder onbekende problemen of patronen te ontdekken. Teams kunnen hiermee verder gaan dan wat ze al kennen. - Aanpassingsvermogen aan verandering
In snel evoluerende omgevingen zoals microservices en containergebaseerde systemen stelt observeerbaarheid organisaties in staat zich sneller aan te passen aan veranderingen in de architectuur en infrastructuur van het systeem; een essentieel element bij het werken met complexe en gedistribueerde omgevingen. - Optimale prestaties
Door de verzamelde meetwaarden te analyseren, kunnen IT-professionals gebieden van inefficiëntie of onderbenutting identificeren, waardoor gerichte prestatie-optimalisaties en resourcetoewijzing mogelijk zijn.
Zowel observeerbaarheid als monitoring delen een vrijwel identiek mandaat: organisaties helpen hun complexe IT-systemen te begrijpen en te beheren door problemen te identificeren. Maar hoewel deze twee benaderingen verschillende kanten van dezelfde medaille kunnen zijn, zijn het de verschillen die ze definiëren Elke benadering neemt een specifieke route om zijn doel te bereiken en biedt unieke inzichten waarmee DevOps en IT-managers de transparantie van toepassingen en systemen kunnen verbeteren.
De belangrijkste verschillen tussen observeerbaarheid en monitoring zijn:
- Benadering van gegevensverzameling
Monitoring richt zich meestal op vooraf gedefinieerde meetwaarden en specifieke gegevenspunten, terwijl observeerbaarheid een meer open-end benadering omvat, waardoor verschillende gegevensstromen, logs, traces en events kunnen worden verzameld. Waarneembare systemen produceren relevante gegevens over hun interne statussen die kunnen worden gebruikt om de huidige status van het systeem af te leiden en om de onderliggende oorzaken van mogelijke problemen te ontdekken. - Infrastructuur
Traditionele infrastructuuroplossingen, zoals datacenters, vertrouwen vaak op monitoring om prestaties te volgen, terwijl cloudomgevingen en andere moderne infrastructuren meer op observeerbaarheid zijn gericht. Observeerbaarheid kan en moet worden toegepast op zowel traditionele als moderne architecturen, maar met het besef dat monitoring vaak moeite heeft met het gegevensvolume dat wordt gegenereerd door moderne infrastructuren, wat vaak leidt tot blinde vlekken in zichtbaarheid. - Causaliteit versus correlatie
Monitoring biedt correlaties tussen events en meetwaarden, terwijl observeerbaarheid ernaar streeft causaliteit vast te stellen. Eenvoudig gezegd houdt monitoring meetwaarden nauwlettend in de gaten en wordt monitoring dus gebruikt om DevOps-teams te informeren wanneer iets niet goed functioneert of wanneer andere problemen zich voordoen, maar het is niet zo effectief bij het identificeren van de werkelijke kwestie die de kern van het probleem vormt. Observeerbaarheid stelt IT-teams in staat om het 'waarom' achter het gedrag van een systeem te begrijpen. - Voorspelbaarheid versus aanpassingsvermogen
De vooraf gedefinieerde drempels van monitoring maken voorspelbaarheid mogelijk, terwijl observeerbaarheid door zijn dynamische aard beter geschikt is voor aanpassing aan onvoorziene veranderingen en complexiteit. - Granulariteit
Voor het verzamelen van monitoringgegevens is doorgaans een agent op de host vereist, die meetwaarden vanuit een extern perspectief vastlegt. Observeerbaarheid wordt daarentegen over het algemeen op codeniveau geïnstrueerd. Dit biedt een granulariteitsniveau die met monitoring moeilijk kan worden gehaald. Het resultaat: diepgaande inzichten in het gedrag van afzonderlijke componenten en services.
Monitoring heeft altijd een cruciale rol gespeeld bij het bieden van realtime inzicht in de gezondheid en prestaties van computersystemen, en blijft dat ook vandaag de dag doen. Door middel van een systematisch proces voor gegevensverzameling en -analyse kunnen IT-professionals potentiële problemen detecteren en hun strategieën voor het handhaven van optimale systeemactiviteiten vormgeven.
Dit proces omvat de volgende stappen:
Monitoring houdt in dat gegevens uit een systeem worden verzameld, waarbij cruciale meetwaarden en events worden vastgelegd die de algehele status ervan weerspiegelen. Om deze gegevens te verzamelen, worden monitoring-agents op het systeem geïnstalleerd. Deze tools zijn verantwoordelijk voor het verzamelen van vooraf gedefinieerde meetwaarden of events die dienen als indicatoren voor de status en prestaties van het systeem.
De gegevens die door monitoring-agents worden verzameld, worden verzonden naar een gecentraliseerde monitoringtool of -platform, waar ze verder worden geanalyseerd. Binnen de monitoringtool worden de verzamelde gegevens vergeleken met vooraf gedefinieerde drempelwaarden of basislijnen. Deze drempelwaarden dienen als benchmarks voor wat wordt beschouwd als normaal gedrag binnen het systeem.
Wanneer de bewaakte meetwaarden of events afwijken van de vastgestelde drempelwaarden, worden deze potentiële problemen of afwijkingen door monitoringtool geïdentificeerd. Als reactie hierop activeert de monitoringtool waarschuwingsmeldingen, die meestal naar systeembeheerders of DevOps-teams worden verzonden. Deze waarschuwingen dienen als vroegtijdige waarschuwingen, met als doel om verder onderzoek en een snelle oplossing van het probleem te stimuleren.
Monitoring kan op verschillende niveaus worden toegepast, elk met een specifieke focus:
- Monitoring van de infrastructuur
Op dit niveau worden de status en prestaties van hardwarebronnen, netwerkcomponenten en virtuele machines beoordeeld. - Monitoring van toepassingen
De monitoring van toepassingen is gericht op het bewaken van het gedrag en de prestaties van softwaretoepassingen en -services. - Monitoring van gebruikerservaring
Dit niveau biedt inzicht in de eindgebruikerservaring, waarbij responstijden en gebruikersinteracties worden gemeten.
Observeerbaarheid werkt door gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen en te analyseren om een uitgebreid en dynamisch beeld te schetsen van het gedrag van een systeem. Met een dergelijk holistische inzicht kunnen engineers de onderliggende oorzaken van problemen identificeren, problemen sneller oplossen en de systeemprestaties en betrouwbaarheid verbeteren, zelfs in complexe, gedistribueerde systemen en toepassingen.
Observeerbaarheidsplatforms kunnen verschillende processen gebruiken voor het verzamelen en analyseren van systeemoutputs. Bij enkele van de meest innovatieve benaderingen worden AIOps en machine learning-mogelijkheden toegepast om relevante gegevens te onderscheiden van minder belangrijke informatie. Los van de gebruikte methodologie zijn de meeste benaderingen van observeerbaarheid gericht op drie essentiële pijlers:
Logs (logboeken), de oudste vorm van telemetrie, zijn gedetailleerde records van events binnen een systeem, waarin informatie wordt vastgelegd over gebruikersacties, fouten, waarschuwingen en systeemevents. Deze tekstuele representaties bieden een waardevol historisch traject, waardoor engineers inzicht krijgen in de volgorde van acties en voorvallen die in de loop van de tijd binnen het systeem plaatsvinden. Ondanks dat logs nog uit de begindagen van het digitale tijdperk stammen, worden ze nog steeds beschouwd als cruciale elementen bij onderzoek op basis van observeerbaarheid.
Bij meetwaarden worden kwantitatieve metingen met betrekking tot systeemprestaties verzameld. Deze metingen kunnen CPU-gebruik, geheugengebruik, netwerkverkeer, responstijden en meer omvatten. Door het monitoren van meetwaarden krijgen IT-professionals realtime inzichten in hoe het systeem zich gedraagt en presteert, en waar potentiële problemen vandaan kunnen komen.
Traces leggen de interacties tussen verschillende componenten van een systeem vast terwijl de transacties erdoorheen stromen. Deze interacties kunnen gebruikersaanvragen, API-oproepen of serviceoproepen omvatten. Traces helpen engineers het pad van een transactie in het hele systeem te visualiseren, waardoor potentiële knelpunten en verbeterpunten aan het licht komen.
De synergie tussen logs, meetwaarden en traces vormt de basis van observeerbaarheid. Elk van deze componenten levert unieke inzichten in het gedrag van een systeem, waardoor IT-professionals een uitgebreid overzicht krijgen van hun toepassingen en infrastructuur.
Hoewel observeerbaarheid een krachtige aanpak biedt om een uitgebreid inzicht te krijgen in complexe systemen, is het niet zonder uitdagingen. Het overwinnen van deze obstakels is cruciaal om de oorzaken aan de basis van het systeemgedrag te zien en het volledige potentieel van inzichten in systemen en toepassingen te benutten.
Enkele van de meer prominente uitdagingen zijn:
Observeerbaarheid is ontwikkeld om duidelijker inzicht te bieden in het dynamische landschap van multi-cloud omgevingen en microservices, maar dat betekent niet dat het altijd een pijnloos proces is. Het implementeren van observeerbaarheid in complexe systemen kan een uitdaging zijn. De complexe aard van gedistribueerde systemen en containers vereist namelijk gespecialiseerde oplossingen voor het samenvoegen van gegevens op verschillende platforms. Om observeerbaarheid in deze complexe infrastructuren te bereiken, zijn zorgvuldige planning en op maat gemaakte oplossingen nodig om een holistisch beeld van het gedrag van het systeem te krijgen.
Observeerbaarheid genereert enorme hoeveelheden gegevens, wat soms overweldigend kan zijn voor DevOps en andere IT-teams die verantwoordelijk zijn voor het omzetten van observatiestrategieën in bruikbare inzichten. Zonder het juiste platform en ondersteuningstools kan deze gegevensstroom snel uit de hand lopen.
Om effectieve observeerbaarheid te bereiken, is samenwerking tussen DevOps-, engineering- en bedrijfsteams essentieel. Wanneer teams geïsoleerd werken, kan dit leiden tot een wildgroei van tools en een grotere tijdsdruk en hogere kosten voor engineering. Helaas kunnen bestaande data- en infrastructuursilo's de implementatie van een uniforme observeerbaarheidsoplossing belemmeren. Het afbreken van deze silo's en het bevorderen van samenwerking is essentieel om het volledige potentieel van observeerbaarheid te benutten.
Met de toenemende complexiteit van moderne infrastructuren is het vinden van ideale tools die voldoen aan de specifieke behoeften van de organisatie, belangrijker dan ooit. Hier zijn belangrijke factoren waarmee rekening moet worden gehouden bij het evalueren van observeerbaarheids- en monitoringtools:
- Gegevensverzameling en -gebruik
Effectieve gegevensverzameling is essentieel voor zowel observeerbaarheid als monitoring. Denk al alleen maar aan de tools of frameworks die gegevens kunnen verzamelen uit een breed scala aan bronnen (logs, meetwaarden, traces en meer). Deze oplossingen moeten ook kunnen worden geïntegreerd met verschillende soorten platforms (op locatie, in de cloud en hybride omgevingen) om een realtime uniform overzicht van de IT-systemen van de organisatie te creëren. - Analyse en visualisatie
Met de geavanceerde analysefuncties van observeerbaarheids- en monitoringoplossingen kunnen teams specifieke trends, patronen en afwijkingen ontdekken die van invloed kunnen zijn op de prestaties en betrouwbaarheid van het systeem. De meest effectieve toolsets bieden ook intuïtieve en interactieve gegevensvisualisatie, waardoor IT-teams complexe informatie in één oogopslag kunnen interpreteren. - Schaalbaarheid en consistente prestaties
Gezien de evoluerende infrastructuren en toenemende gegevensvolumes moeten observeerbaarheids- en monitoringtools eenvoudig schaalbaar zijn en in staat zijn om de groei van de organisatie bij te benen. Hoogwaardige oplossingen moeten voldoen aan de eisen van dynamische systemen en realtime inzichten bieden zonder dat dit ten koste gaat van de nauwkeurigheid. - Sterke community en ondersteuning
Voor open source-oplossingen bieden actieve community's vaak waardevolle inzichten, resources en ondersteuning aan gebruikers. De tool wordt zo een stuk nuttiger en ook worden een effectievere probleemoplossing en selfservice voor gebruikers mogelijk. Een sterke community en betrouwbare ondersteuning zijn essentieel om het meeste uit deze open source-oplossingen te halen. Verken de community en gebruikersbasis rondom de tools die worden overwogen. - Gebruiksgemak en trainingsresources
Gebruikersvriendelijke interfaces en uitgebreide trainingsresources kunnen de effectiviteit van de tool aanzienlijk beïnvloeden. Zoek tools die toegankelijk zijn voor gebruikers met verschillende technische achtergronden en bied educatieve materialen om gebruikersvaardigheden te helpen bevorderen.
Terwijl monitoring realtime inzicht biedt in de systeemstatus en -prestaties door middel van vooraf gedefinieerde meetwaarden, wordt voor de juiste benadering van observeerbaarheid een meer holistische benadering gekozen. Hierbij worden contextrijke inzichten geboden in de interne status van systemen. Dit gebeurt op basis van externe outputs. Tegelijkertijd worden ook de belangrijkste monitoringworkflows verwerkt waar organisaties en ondernemingen afhankelijk van zijn. Samen voorzien deze methodologieën IT-teams van een uitgebreide toolkit om de uitdagingen van moderne bedrijfsactiviteiten aan te gaan. Helaas brengt het bereiken van observeerbaarheid in complexe gedistribueerde systemen zijn eigen reeks uitdagingen met zich mee. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, introduceert ServiceNow de tool Cloud Observability.
Cloud Observability brengt essentiële telemetriegegevens samen in één oplossing, waardoor naadloze integratie in essentiële bedrijfsactiviteiten wordt vergemakkelijkt. Identificeer eenvoudig problemen, vermijd proactief onderbrekingen, bescherm je omzet en verhoog de klanttevredenheid. Werk binnen intuïtieve dashboards, profiteer van een uniforme querytaal en pas een 'correlation engine' toe om de gemiddelde oplossingstijd (MTTR) te verkorten. Dit alles op een gecentraliseerd platform, voor een uitgebreide unieke databron voor je essentiële systeemgegevens.