Cos'è l'osservabilità?

Il termine osservabilità si riferisce alla capacità di monitorare, misurare e comprendere lo stato di un sistema o di un'applicazione attraverso l'analisi di output, registri e metriche sulle prestazioni. Quando si tratta di sistemi software moderni e di cloud computing, l'osservabilità è una funzionalità essenziale per garantire l'affidabilità, le prestazioni e la sicurezza delle applicazioni e dell'infrastruttura.

Fattori come la crescente complessità dei sistemi software, l'incremento nell'adozione di microservizi e di architetture distribuite hanno reso l'osservabilità una capacità di primaria importanza.

Le funzioni di osservabilità inglobano ed estendono i sistemi di monitoraggio tradizionali e permettono ai team di identificare la causa radice dei problemi, agli stakeholder di comprendere l'andamento delle applicazioni e dell'azienda e di prevedere potenziali errori o anomalie. Le tecnologie e gli strumenti di osservabilità sono svariati, il che lascia spazio a un numero elevato di possibili combinazioni. Ciò può avere ripercussioni importanti sull'architettura e occorre quindi configurare i sistemi di osservabilità in modo funzionale ai propri obiettivi.  

Intelligenza artificiale e machine learning

Sempre più spesso le piattaforma di osservabilità si avvalgono dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML) per offrire funzionalità quali il rilevamento delle anomalie, l'analisi delle cause radice e l'analisi predittiva. Queste tecnologie permettono di ridurre il tempo e le attività necessari per identificare e risolvere i problemi nei sistemi complessi.

Ambienti cloud ibridi e multicloud

Con l'aumento esponenziale del numero di organizzazioni che adotta strategie di cloud ibrido e multicloud, gli strumenti di osservabilità sono imprescindibili perché offrono ai team visibilità sull'intera infrastruttura e su tutti i servizi e le applicazioni a prescindere dell'ambiente in cui sono distribuiti.

Dispositivi edge

La crescente diffusione dei dispositivi edge, di Internet of Things (IoT) e di elaborazione in locale è destinata complicare le attività di monitoraggio e gestione degli ambienti. Per tenere il passo con questo tipo di ambienti tutti questi dispositivi devono poter fornire informazioni in tempo reale e tempi di risposta rapidi. Per ottenere un tale livello di velocità le organizzazioni possono creare agenti ottimizzati per la raccolta dei dati, utilizzare formati e protocolli dei dati adatti all'edge e incorporare tecniche di analisi ed elaborazione dei dati decentralizzate. Devono inoltre assicurarsi di adottare anche le funzionalità di sicurezza e privacy adeguate.

L'osservabilità nel processo DevOps

Da quando gli strumenti di osservabilità sono diventati un elemento indispensabile per garantire l'affidabilità e le prestazioni delle applicazioni cloud native, si è cominciato a parlare anche di osservabilità nel processo DevOps. La tendenza è quella di integrare gli strumenti di osservabilità nella toolchain DevOps e utilizzare i dati dell'osservabilità per promuovere il miglioramento continuo delle prestazioni e dell'affidabilità delle applicazioni.

Aumento nell'uso di strumenti di osservabilità open source

Negli ultimi anni gli strumenti di osservabilità open source come Grafana, Jaeger, Kafka, OpenTelemetry e Prometheus sono diventati molto diffusi e la tendenza sembra destinata a continuare. Ciò è in parte dovuto al desiderio di ridurre i costi associati agli strumenti di osservabilità proprietari e al grande livello di flessibilità e personalizzazione offerte dagli strumenti open source.

Aumento nell'adozione di infrastrutture cloud native

Con l'aumento del numero di aziende che adottano infrastrutture cloud native, è probabile che crescerà anche la richiesta di strumenti di osservabilità specifici per questi ambienti. Inoltre con i crescenti volumi di dati generati da applicazioni e infrastrutture cloud native, le tecnologie basate su intelligenza artificiale e apprendimento automatico rivestiranno un ruolo sempre più centrale per l'osservabilità cloud native. Queste tecnologie permettono di rilevare le anomalie e i problemi nelle prestazioni in maniera proattiva e correggerli prima che abbiano conseguenze, anche gravi, per gli utenti finali.

L'osservabilità e il monitoraggio sono due concetti legati ma presentano delle differenze sostanziali. Osservabilità si riferisce alla capacità di porre domande sul proprio sistema esaminando il suo comportamento dall'esterno.

Con l'aumento del numero di aziende che adottano infrastrutture cloud native, è probabile che crescerà anche la richiesta di strumenti di osservabilità specifici per questi ambienti. Gli strumenti di osservabilità cloud native sono progettati per raccogliere e analizzare i dati provenienti da microservizi, container e altre tecnologie cloud native e offrire informazioni sfruttabili circa le prestazioni del sistema in questi ambienti.

In poche parole, l'osservabilità cloud native consiste nella capacità di monitorare, analizzare e risolvere i problemi delle applicazioni cloud native moderne, create tramite architetture di microservizi e distribuite in ambienti containerizzati o serverless. Gli elementi portanti dell'osservabilità cloud native sono i seguenti:

Metriche: si concentrano sulla raccolta di dati quantitativi sulle applicazioni e sull'ambiente Kubernetes. Le metriche comprendono i dati relativi all'utilizzo di CPU e di memoria, al traffico di rete e alle latenze nelle richieste. Sebbene Kubernetes fornisca alcune metriche, per raccogliere metriche più approfondite occorre adottare strumenti e librerie supplementari.

Registri: si concentrano sulla raccolta e l'analisi dei dati del registro di applicazioni e dell'ambiente Kubernetes. I registri forniscono informazioni importanti sul comportamento delle applicazioni e si possono utilizzare per risolvere i problemi, identificare gli ostacoli alle prestazioni e rilevare le minacce alla sicurezza.

Tracce: si concentrano sulla raccolta dei dati relativi all'esecuzione delle richieste o transazioni in tutte le applicazioni e l'ambiente Kubernetes. Le tracce aiutano a comprendere come le applicazioni elaborano le richieste o le transazioni, a identificare problemi nelle prestazioni e a ottimizzare le prestazioni delle applicazioni.

Eventi: si concentrano sulla raccolta di dati relativi a eventi importanti verificatisi nell'ambiente Kubernetes come ad esempio i deployment delle applicazioni, la scalabilità degli eventi e gli errori. Gli eventi permettono di monitorare l'integrità dell'ambiente Kubernetes e di risolvere tempestivamente i problemi.

L'osservabilità è una funzionalità essenziale per i team di Site Reliability Engineering (SRE) e DevOps perché permette di incrementare l'operatività e l'affidabilità dei sistemi. L'importanza dell'osservabilità risiede nella sua capacità di fornire informazioni dettagliate sulle prestazioni e sul comportamento dei sistemi, il che favorisce il monitoraggio proattivo, la risoluzione dei problemi e l'ottimizzazione delle prestazioni. 

Per identificare, analizzare e correggere i problemi di un sistema software utilizzando i dati dell'osservabilità, i team di sviluppo, operativi e SRE devono eseguire un determinato numero di passaggi che prende il nome di "processo di debug".

Il processo comincia con il rilevamento del problema, che può avvenire tramite strumenti di monitoraggio, avvisi o incidenti riportati dagli utenti.

Una volta rilevato il problema, il team ne stabilisce la gravità e l'urgenza. Un processo che si basa sulla valutazione di fattori quali l'impatto sugli utenti, sui sistemi e sulle prestazioni generali.

Una volta stabilità l'urgenza del problema, il team esamina i dati raccolti dalle soluzioni di osservabilità per identificare eventuali schemi e correlazioni.

Dopo aver fatto ciò, si passa a un'analisi più approfondita dei dati dell'osservabilità per arrivare alla cause radice del problema.

Una volta identificata la causa, il team implementa la correzione tramite modifica del codice, hotfix o adeguamento dell'infrastruttura e continua a monitorare il sistema per stabilire l'efficacia dell'intervento.

Quando si tratta di DevOps e SRE l'osservabilità deve coniugare una serie di strumenti, processi e competenze che permettano di monitorare, risolvere i problemi e ottimizzare i sistemi in modo efficace ed è una capacità fondamentale che consente alle aziende di fornire servizi digitali di alta qualità. Red Hat OpenShift Observability è in grado di fornire le informazioni necessarie per sviluppare una baseline dei sistemi in base a cui monitorare e notificare qualunque anomalia. Così facendo si riducono il tempo medio di rilevamento (MTTD) e il tempo medio di risoluzione (MTTR).

Red Hat® OpenShift® Observability aiuta a risolvere la complessità delle architetture moderne collegando strumenti e tecnologie di osservabilità per creare un'esperienza di osservabilità unificata. Offrendo visibilità, monitoraggio e analisi in tempo reale di metriche, registri, tracce ed eventi di sistema, la piattaforma aiuta a diagnosticare e risolvere i problemi tempestivamente prima che si ripercuotano sulle applicazioni o sugli utenti finali.

Red Hat OpenShift offre funzionalità di osservabilità che consentono di migliorare le prestazioni e l'affidabilità delle applicazioni cloud. Queste funzionalità aiutano a identificare i problemi prima che si ripercuotano sui clienti, a ottimizzare l'infrastruttura e a ridurre i costi attraverso la raccolta e l'analisi dei dati delle applicazioni. Permettono inoltre di comprendere meglio il comportamento delle applicazioni e di intervenire preventivamente per correggere eventuali inefficienze. Queste capacità permettono agli utenti di ottenere informazioni approfondite sulle prestazioni e sull'integrità di infrastruttura e applicazioni basate su OpenShift in qualunque tipo di ambiente (cloud pubblico, on premise e all'edge).

Offrendo visibilità, monitoraggio e analisi in tempo reale di metriche, registri, tracce ed eventi di sistema, la piattaforma aiuta a diagnosticare e risolvere i problemi tempestivamente prima che si ripercuotano sulle applicazioni o sugli utenti finali.

Con il complicarsi delle soluzioni e delle tecnologie software anche i componenti e le funzionalità devono tenere il passo. In questo senso le soluzioni di osservabilità proprietarie stanno accusando il colpo. Il mercato ha raggiunto un punto di svolta e oggi è più facile per le aziende concorrenti che collaborano a progetti open source offrire funzionalità più avanzate e proporre prezzi più concorrenziali. Con così tanti progetti di osservabilità open source però il rischio è quello di ritrovarsi con una miriade di operatori sconnessi tra loro e uno stack frammentario. Ed è proprio questo l'obiettivo di Red Hat OpenShift Observability: offrire una piattaforma che connetta i diversi operatori di osservabilità e consenta loro di operare in sinergia per garantire un'esperienza di osservabilità organica.L'impegno di Red Hat nel garantire ai suoi clienti la massima libertà di scelta e flessibilità per quanto concerne le tecnologie di cloud ibrido e aperto si riflette anche nel contributo che l'azienda offre a tutti i progetti di osservabilità open source alla base delle sue soluzioni e alle relative community. Red Hat è in grado di offrire un'esperienza di osservabilità unificata, coerente e semplificata in ogni tipo di ambiente (cloud pubblico, on premise ed edge).