L'observabilité, qu'est-ce que c'est ?

L'observabilité est la capacité de comprendre l'état d'un système ou d'une application informatique et d'y réagir. Tout comme la surveillance, l'observabilité repose sur les sorties, les journaux et les indicateurs de performances. Sa particularité réside dans le fait qu'elle permet d'appliquer ces indicateurs de façon proactive pour résoudre les problèmes et optimiser les systèmes et les applications. Par exemple, en observant les événements au sein du système, les outils d'automatisation peuvent résoudre les problèmes dès qu'ils surviennent afin de garantir l'efficacité et la stabilité des systèmes. 

Les logiciels ont gagné en complexité, tout comme la gestion des flux croissants de sorties et d'indicateurs. L'observabilité absorbe et étend les systèmes de surveillance traditionnels, et aide les équipes à identifier la cause première des problèmes. Elle permet aux parties prenantes de répondre à des questions concernant leurs applications et leur entreprise, ainsi que de réaliser des prédictions. 

L'observabilité s'est imposée en même temps que d'autres tendances informatiques, notamment l'adoption généralisée des microservices, le recours de plus en plus fréquent aux architectures distribuées et l'essor de la discipline d'ingénierie de plateforme.

Dans les systèmes logiciels actuels et le cloud computing, l'observabilité est synonyme de fiabilité, de performances et de sécurité. En voici quelques avantages :

Amélioration de la fiabilité

Détectez et résolvez les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent, en limitant les temps d'arrêt et en garantissant la disponibilité des systèmes pour les utilisateurs.

Efficacité du dépannage

Les équipes peuvent identifier rapidement la cause première des problèmes et les résoudre efficacement grâce à une connaissance du comportement des systèmes.

Optimisation des performances

Il est possible d'identifier les possibilités d'optimisation, telles que les goulets d'étranglement dans le système ou les ressources sous-utilisées, afin d'allouer plus efficacement les ressources et d'améliorer les performances.

Prise de décision basée sur des données

Des informations actualisées sur les performances et le comportement des systèmes permettent de prendre des décisions basées sur des données et d'améliorer les systèmes en continu.

Il n'existe pas de méthode standard pour mettre en œuvre l'observabilité. Compte tenu de la multitude d'outils et de technologies à disposition, chaque entreprise doit combiner les solutions de son choix pour créer sa propre stratégie d'observabilité.

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Même une stratégie d'observabilité adaptée peut être limitée par les défis des entreprises. Voici les difficultés couramment rencontrées :

Complexité

L'augmentation du nombre de composants dans les environnements informatiques entraîne une hausse exponentielle des interactions entre les systèmes. Dans ce contexte, il est difficile de prévoir les effets du changement d'un composant sur le reste du système, et donc d'assurer une fiabilité continue. Les détails ont leur importance, et l'obtention de données et métadonnées correctement étiquetées peut s'avérer compliquée dans les environnements complexes.

Manque d'harmonie entre les équipes

L'organisation des équipes représente un autre défi important. Les systèmes n'ont pas tous un seul propriétaire direct. La collaboration entre les équipes est essentielle pour transformer les données d'observabilité en mesures efficaces. Les données doivent être accessibles et parvenir aux systèmes prévus afin que les équipes concernées puissent les utiliser à des fins d'analyse.

Évolution rapide

L'observabilité et la gestion efficace des systèmes sont des domaines en constante évolution. Les équipes ont besoin de se former continuellement pour maîtriser les nouveaux outils, pratiques et technologies, ce qui représente un impératif coûteux et chronophage.

Prolifération des technologies et des outils

Avec l'évolution des plateformes, des outils et des fournisseurs, certaines applications et infrastructures deviennent inévitablement obsolètes. Cette situation crée des problèmes d'efficacité et de sécurité, ainsi qu'un déficit de compétences. La collaboration devient difficile en l'absence d'outils et de pratiques d'observabilité standardisés.

De plus en plus d'entreprises adoptent une infrastructure cloud-native, par conséquent les équipes constatent un besoin croissant de fonctions d'observabilité propres à ces environnements. L'observabilité cloud-native consiste à surveiller, analyser et dépanner les applications cloud-native modernes, basées sur une architecture de microservices et déployées dans des conteneurs ou des environnements serverless.

Les outils d'observabilité cloud-native sont conçus pour collecter et analyser des données provenant de toutes ces technologies cloud-native, ainsi que pour fournir des informations sur les performances des systèmes dans ces environnements.

Les piliers de l'observabilité cloud-native reposent généralement sur les éléments suivants :

Indicateurs de mesure : ils servent à la collecte de données quantitatives sur l'environnement et les applications Kubernetes. Ils peuvent inclure des données telles que l'utilisation du processeur et de la mémoire, le trafic réseau et la latence des requêtes. En plus des indicateurs de mesure que fournit Kubernetes, il est possible d'utiliser d'autres outils ou bibliothèques pour obtenir des indicateurs plus détaillés.

Journaux : ils servent à la collecte et à l'analyse des données de journaux de l'environnement et des applications Kubernetes. Les journaux fournissent des informations précieuses sur le comportement des applications. Ils sont utilisés pour résoudre les problèmes, identifier les goulets d'étranglement en matière de performances et détecter les menaces visant la sécurité.

Traces : elles servent à la collecte des données relatives à l'exécution des requêtes ou des transactions dans l'environnement et les applications Kubernetes. Les traces permettent de comprendre comment les requêtes ou les transactions sont traitées par les applications, d'identifier les problèmes de performances et d'optimiser les performances des applications.

Événements : ils servent à la collecte des données sur les événements importants qui se produisent dans l'environnement Kubernetes, tels que les déploiements d'applications, les mises à l'échelle et les erreurs. Les événements permettent de surveiller l'intégrité de l'environnement Kubernetes et de résoudre les problèmes dès qu'ils surviennent.

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L'automatisation orientée événements désigne la capacité à réagir à l'évolution des conditions d'un environnement informatique en prenant les mesures appropriées sans intervention manuelle.

Les événements sont des changements notables dans les conditions d'exploitation qui influencent la gestion de l'infrastructure ou la distribution d'un service informatique. Les outils d'observabilité peuvent aider à identifier les événements qui correspondent à un changement d'état dans les applications, le matériel, les logiciels, les instances cloud ou d'autres technologies.

Une fois qu'un système d'observabilité détecte un événement, les outils d'automatisation peuvent faire le nécessaire pour le traiter ou le corriger. L'automatisation permet d'exploiter davantage les outils existants en prenant des mesures basées sur les données d'observabilité. Par exemple, les outils d'observabilité peuvent servir à combiner l'automatisation orientée événements avec des indicateurs de mesure de la capacité et des performances, afin de provisionner automatiquement les conteneurs, l'infrastructure cloud, les machines virtuelles et d'autres technologies, le cas échéant. 

Les événements liés aux charges de travail des applications sont capables de déclencher des mesures qui améliorent la productivité. Par exemple, les équipes de développement peuvent exécuter automatiquement des vérifications de conformité et de renforcement de la sécurité au moment où elles envoient leur code pour validation. Ces scénarios d'automatisation restent flexibles : ce sont les équipes qui sélectionnent l'alerte déclenchant une réponse et qui définissent les mesures à prendre.

Pour se lancer dans l'automatisation orientée événements, il est plus facile de commencer par des tâches de gestion des services informatiques, notamment l'amélioration des tickets et l'application de corrections, comme le redémarrage des services et la rotation des certificats. Toutefois, il s'agit d'un processus qui s'adapte à de nombreuses tâches dans tous les environnements informatiques.

La solution Red Hat® Ansible® Automation Platform inclut le composant Event-Driven Ansible, qui prend en charge l'AIOps et s'intègre à des plateformes telles que Splunk, Dynatrace, IBM Instana et les solutions de gestion des services informatiques.

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L'observabilité est essentielle à l'ingénierie de plateforme, à l'ingénierie de la fiabilité des sites (SRE) et au modèle DevOps, car elle garantit la fiabilité et l'efficacité des systèmes. 

Le processus de débogage commence par l'identification, l'analyse et la résolution des problèmes d'un système à l'aide de données d'observabilité. Le problème est signalé soit par des outils de surveillance, des alertes ou des incidents rapportés par les utilisateurs.

Les équipes doivent ensuite en déterminer la gravité et lui attribuer un niveau de priorité. Ce processus de triage consiste à évaluer les effets sur les utilisateurs, les systèmes et les performances globales.

En s'appuyant sur ces éléments classés par ordre de priorité, les équipes utilisent des données d'observabilité pour examiner et identifier des schémas et des corrélations. Ensuite, elles doivent examiner les données plus en détail pour trouver la cause première du problème.

Une fois cette cause identifiée, les équipes peuvent procéder à la correction, par exemple en modifiant le code, en appliquant un correctif ou en ajustant l'infrastructure. Enfin, le système est mis sous surveillance pour vérifier l'efficacité de la correction.

L'observabilité pour l'ingénierie de plateforme, le DevOps et la SRE s'avère indispensable pour les entreprises qui fournissent des services numériques de haute qualité à leurs clients. 

La solution Red Hat OpenShift® Observability fournit les informations nécessaires pour développer une référence système. Elle signale tout écart par rapport à cette référence, ce qui permet de réduire le temps moyen de détection et le temps moyen de résolution des problèmes.

AIOps

L'observabilité est l'un des éléments clés de l'AIOps, une approche qui combine les données issues de l'IA et les mesures de correction automatisées. Les plateformes d'observabilité collectent des données d'exploitation que les algorithmes d'apprentissage automatique analysent pour identifier des schémas et des anomalies. Il suffit ensuite de connecter toutes ces informations à un outil d'automatisation, comme Ansible Automation Platform, pour résoudre les problèmes. Les entreprises peuvent automatiquement gérer les incidents dès qu'ils sont détectés, ce qui réduit le temps moyen de résolution et le nombre d'interventions manuelles. Cette approche libère du temps chez les équipes qui peuvent ainsi se concentrer sur les tâches prioritaires.

Ingénierie de plateforme

L'ingénierie de plateforme est une branche du développement logiciel dont le but est d'améliorer la productivité, d'accélérer le cycle des applications et de réduire le délai de mise sur le marché. Grâce à l'observabilité, les équipes d'ingénierie de plateforme n'ont plus à traiter chaque indicateur de mesure individuellement. Elles peuvent interroger et explorer les données en détail, dans tous les services. Cette visibilité améliorée leur permet de résoudre les problèmes complexes plus efficacement et de s'assurer que tous les composants du système fonctionnent ensemble de manière fluide et stable.

Environnements de cloud hybride et multicloud

Toujours plus nombreuses à adopter des stratégies multicloud et de cloud hybride, les entreprises peuvent désormais déployer des applications sur de nombreux types d'infrastructures et profiter d'un plus haut niveau de flexibilité. Les outils d'observabilité donnent une vue d'ensemble de l'infrastructure, quel que soit l'environnement dans lequel les applications et les services sont déployés.

Appareils d'edge computing

L'essor des appareils d'edge computing et de l'Internet des objets ainsi que d'autres appareils informatiques locaux pose de nouveaux défis en matière de surveillance et de gestion de ces environnements. Pour les appareils d'edge computing, l'observabilité peut impliquer la création d'agents légers destinés à la collecte de données, l'utilisation de formats et de protocoles de données adaptés, ainsi que l'intégration de techniques décentralisées de traitement et d'analyse des données, tout en conservant des contrôles efficaces de sécurité et de protection de la vie privée.

DevOps

Les processus DevOps s'appuient sur l'observabilité pour garantir la fiabilité et les performances des applications cloud-native. La chaîne d'outils DevOps intègre désormais des outils d'observabilité, et les données d'observabilité sont utilisées pour améliorer en permanence la fiabilité et les performances des applications.

Outils Open Source

La majeure partie de l'écosystème d'observabilité repose sur des technologies ouvertes. Les outils Open Source d'observabilité, comme Grafana, Jaeger, Kafka, OpenTelemetry et Prometheus, sont largement adoptés. Peu coûteux, ils offrent un haut niveau de flexibilité ainsi que des possibilités de personnalisation, et s'intègrent à d'autres outils.

Vidéo sur Red Hat OpenShift Observability dans le cloud hybride (durée : 1 min 47 s)

Notre gamme de solutions peut aider les équipes à appliquer leur stratégie d'observabilité sur toutes les plateformes. 

La solution Red Hat OpenShift Observability élimine la complexité des architectures modernes en connectant les outils et technologies d'observabilité pour créer une expérience unifiée. Cette plateforme montre, surveille et analyse en temps réel divers indicateurs de mesure, journaux, traces et événements des systèmes pour diagnostiquer et résoudre rapidement les problèmes avant qu'ils affectent les applications ou les utilisateurs finaux.

Voici d'autres produits Red Hat qui peuvent aider à réussir la mise en œuvre d'une stratégie d'observabilité optimale :

Red Hat OpenShift : plateforme d'applications d'entreprise qui inclut un ensemble unifié de services testés conçus pour distribuer des applications sur tout type d'infrastructure.

Red Hat Ansible Automation Platform : solution d'automatisation fiable et polyvalente pour les entreprises qui exploite les données d'observabilité et permet d'orchestrer l'ensemble des systèmes informatiques à partir d'une seule plateforme.

Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes : ensemble de fonctionnalités qui servent à unifier la gestion de clusters multiples, à assurer une gouvernance basée sur des politiques, à gérer le cycle de vie des applications, ainsi qu'à surveiller de manière proactive l'état et les performances des clusters.

Red Hat Lightspeed : outil de gestion de systèmes de bout en bout qui fournit des recommandations basées sur l'IA sur toutes nos plateformes, afin d'améliorer la gestion des environnements de cloud hybride.