Dans un contexte où les infrastructures informatiques sont de plus en plus complexes et hybrides il devient de plus en plus difficile de pouvoir conserver une vision d'ensemble de bout en bout.
Alors que le système hérité garde une place encore importante au sein des systèmes d'information les nouvelles technologies « Cloud ready » et de containerisation amènent une nouvelle architecture des applications plus agile et facile à migrer.
Et alors que l'infrastructure informatique est considérée comme un centre de coût il faut savoir développer ingénieusement la manière dont elle va pouvoir démontrer son apport au business.
Pour toutes ces raisons il est important de considérer une plateforme d'observabilité. Grâce à elle il sera plus facile et rapide de mettre en évidence les différents usages des infrastructures qu'ils soient réseau, data center, poste de travail et applicatif.
Une bonne implémentation d’une plateforme d’observabilité, permet des gains importants en termes de réactivité, de proactivité et d’automatisation afin d’optimiser la délivrance de valeur aux métiers.
L'observabilité : couvrir l'infrastructure, le réseau et les applications
Dans un paysage technologique en constante évolution, marqué par la complexité croissante des infrastructures, la nécessité d'une visibilité exhaustive est devenue primordiale. L'observabilité, bien plus qu'une simple surveillance, offre aux entreprises une compréhension profonde du comportement de leurs systèmes, de l'infrastructure au réseau en passant par les applications. Explorons les tendances actuelles de l'observabilité et l'importance d'une plateforme unifiée pour répondre aux défis d'aujourd'hui.
Les Tendances de l'observabilité :
- L'observabilité en tant que pilier du DevOps : l'adoption de pratiques DevOps a mis en lumière l'importance d'un cycle d’amélioration continu rapide et efficace. L'observabilité est au cœur de ce cycle, permettant aux équipes de développement et d'exploitation de collaborer étroitement pour améliorer continuellement les services.
- L'IA et le machine learning au service de l'observabilité : l'intelligence artificielle et le machine learning transforment la manière dont nous exploitons les données d'observabilité. Ces technologies permettent de détecter des anomalies de manière proactive, d'effectuer des analyses prédictives et d'automatiser les réponses aux incidents.
- L'observabilité dans les environnements « Cloud-Native » : la migration vers le cloud et l'adoption de microservices ont multiplié les points de complexité. L'observabilité devient essentielle pour comprendre le comportement des applications distribuées et identifier les goulots d'étranglement.
- L'observabilité centrée sur les utilisateurs : au-delà des métriques techniques, l'observabilité doit prendre en compte l'expérience utilisateur. En corrélant les données d'observabilité avec les comportements des utilisateurs, il est possible d'identifier les impacts des problèmes techniques sur l'expérience utilisateur.
L'importance d'une plateforme d'observabilité unifiée
- Visibilité globale : une plateforme unifiée offre une vue à 360 degrés de l'infrastructure, du réseau et des applications. Elle permet de corréler les données provenant de différentes sources et d'identifier les relations de cause à effet entre les différents composants.
- Réduction de la complexité : en consolidant les données dans une seule plateforme, les équipes réduisent la complexité de gestion et gagnent en efficacité.
- Accélération de la résolution des incidents : une plateforme unifiée facilite l'identification rapide de la racine des problèmes et permet l’automatisation des actions de diagnostique et de remédiation, accélérant ainsi les temps de résolution.
- Amélioration de la collaboration : en offrant une source de vérité unique, la plateforme favorise la collaboration entre les équipes DevOps, les équipes réseau et les équipes d'application.
Les composantes d'une plateforme d'observabilité
- Collecte de Données : la plateforme doit être capable de collecter un large éventail de données, notamment les métriques, les logs, les traces et les événements.
Métriques : mesures numériques (CPU, mémoire, réseau…)
Logs : événements textuels (erreurs, avertissements)
Traces : enregistrement détaillé des requêtes et de leur parcours dans le système
Profilage: analyse détaillée de l'exécution des applications - Visualisation : des visualisations intuitives et personnalisables sont essentielles pour comprendre rapidement les données et identifier les anomalies.
Tableaux de bord : présentation personnalisée des données
Alertes : notification en cas d'anomalies
Exploration : possibilité d'explorer les données de manière interactive - Alertes: La plateforme doit permettre de configurer des alertes personnalisées pour avertir les équipes en cas d'événements critiques. Ainsi par exemple avec la nouvelle législation DORA, vous pouvez vous conformer à la nouvelle règlementation qui requière d’informer de tout incident majeur dans les 4 heures.
- Analyse: Des fonctionnalités d'analyse avancées, telles que le machine learning, sont nécessaires pour tirer des conclusions à partir des données.
Requêtes : interrogation des données pour obtenir des réponses précises
Machine learning : détection d'anomalies, prédiction de pannes
Corrélation : identification des relations entre les différentes données - Intégration: La plateforme doit s'intégrer facilement avec les autres outils de la chaîne DevOps et proposer un datalake ouvert dans une approche « data4Ops ».
Les défis et challenges de l'observabilité
- Mieux gérer la complexité croissante des écosystèmes IT : avec l'émergence des architectures microservices, des conteneurs et du cloud, la complexité des systèmes s'est accrue de manière exponentielle. Il devient de plus en plus difficile de corréler les données et d'identifier la cause racine des problèmes.
- Être en capacité d’intégrer un volume de données exponentiel : le SI moderne génère d'énormes quantités de données. Il est essentiel de mettre en place des solutions de stockage et de traitement de données à grande échelle pour éviter les goulets d'étranglement.
- Mitiger le risque lié au manque de compétences : la mise en place d'une plateforme d'observabilité nécessite des compétences spécifiques en matière de collecte de données, d'analyse et de visualisation. Le recrutement et la formation des équipes peuvent s'avérer être un défi, il est donc essentiel d’avoir une plateforme d’observabilité facile à mettre en œuvre.
- Savoir s’intégrer avec les outils existants : l'intégration d'une nouvelle plateforme d'observabilité avec les outils déjà en place peut être complexe et chronophage, les capacités de connecteurs prêt à l’emploi doivent être considérés comme un accélérateur.
- Adapter la culture d'entreprise : l'adoption de l'observabilité nécessite un changement d’organisation au sein de l'entreprise. Il est important de réduire les silos pour construire une plateforme unifiée et repenser la composition des équipes techniques pour s’adapter aux nouvelles capacités (création de flux d’automatisation, de modèles d’analyse, et manipulation avancée des données).
En conclusion
L'observabilité est devenue un élément incontournable pour garantir la performance et la disponibilité des SI modernes. Une plateforme d'observabilité unifiée offre une visibilité sans précédent sur l'ensemble de l’IT, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées et d'améliorer continuellement leurs services.
Quentin de Sainte Marie
Senior Presales Consultant Opentext ITOM