4 avantages de l’observabilité

À mesure que les méthodes de développement évoluent, le suivi doit également évoluer. C'est là que l'observabilité entre en jeu L'évolution de la technologie pour prendre en charge les applications hyper-distribuées basées sur Kubernetes et les microservices a créé le besoin de plateformes d'observabilité modernes et unifiées. L'observabilité full-stack offre une mise à jour du suivi traditionnel avec des outils ponctuels hérités disparates. Elle vous permet de recueillir de manière proactive des informations précieuses à partir de vos données dans les environnements cloud complexes d'aujourd'hui.

Une solution d'observabilité tout-en-un s'appuie sur des outils de suivi classiques pour offre une visibilité depuis un seul et même endroit. La facilité d'utilisation est l'un des principaux avantages de l'observabilité, au même titre que sa capacité à vous aider à agir sur vos données pour répondre aux alertes, à effectuer une analyse efficace des causes profondes et à évaluer la santé globale de votre système. De nombreuses équipes opérationnelles constatent que l'augmentation exponentielle des applications a entraîné une augmentation exponentielle des outils. Mais sont-ils à la hauteur du battage médiatique ? 

Souvent, ces nouvelles solutions génèrent de nouveaux défis et nécessitent des mises à jour constantes, et la montagne de données continue de croître. Grâce à l'intégration de copilotes d'IA et de machine Learning (ML), de nombreux outils d'observabilité modernes peuvent tenir la promesse de l'intelligence artificielle pour les opérations informatiques (IAOps) et de l'IA générative (GenIA) sans avoir recours à des solutions disparates.

L'observabilité alimentée par l'IA est la pointe d'une solution d'observabilité moderne, vous offrant tous les avantages de l'observabilité et de l'IA. Dans un contexte de complexité architecturale accrue, une plateforme de données unifiée dotée de capacités de recherche et d'IA vous permet de lever le voile sur vos angles morts sans difficulté. 

Si vous hésitez encore à savoir si l'observabilité optimisée par la recherche IA est adaptée à votre organisation, voici les avantages d'une solution d'observabilité moderne.

Le volume de données générées dans un environnement distribué en constante expansion nécessite une mise à jour importante de vos pratiques de suivi. Conserver vos données de télémétrie hétérogènes dans des backends d'observabilité cloisonnés, incompatibles et dépourvus de schéma commun est non seulement inefficace, mais peut également nuire à votre activité. 

Une plateforme de données unifiée (sur laquelle repose une solution d'observabilité) peut consolider tous les types de données provenant de diverses sources, simplifiant ainsi la gestion des données et permettant des analyses à grande vitesse. Associée à des fonctionnalités de Search AI, elle permet aux équipes informatiques de résoudre les problèmes en temps réel et d'effectuer des analyses ad hoc proactives. Grâce à une meilleure instrumentation, à l'ingestion des données provenant des services cloud et au respect des normes ouvertes et des conventions sémantiques, vous pouvez obtenir des structures de données cohérentes, améliorant ainsi votre délai moyen de résolution (MTTR). Une solution d'observabilité moderne allège également le fardeau lié au volume et à la vitesse des données de télémétrie en tirant parti de l'IA/du ML avec des capacités de recherche améliorées, afin que vous puissiez vous concentrer sur l'innovation et offrir à vos clients l'expérience qu'ils attendent.  

En réduisant le nombre d’outils utilisés par votre équipe et en retirant les outils inutilisés, votre organisation peut rationaliser ses efforts. En résumé, la consolidation des outils favorise la productivité, et l'augmentation de la productivité se traduit par des économies pour votre entreprise et une meilleure expérience client.

Kubernetes et les microservices sont puissants et extrêmement flexibles, mais ils sont aussi complexes. Les applications conteneurisées sont lancées, réduites et déplacées fréquemment, ce qui rend très difficile l'identification et la résolution des problèmes lorsqu'ils surviennent. 

Pour diagnostiquer les problèmes dans ce contexte, vous avez besoin d'autant d'informations que possible. En ingérant les données de tous vos hyperscalers, les outils d'observabilité modernes vous offrent une visibilité sans précédent : cycles de vie des conteneurs, communications interservices et événements de log à différents niveaux de la pile. Cette collecte exhaustive de données permet aux équipes informatiques d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes, minimisant ainsi les temps d'arrêt et garantissant le bon fonctionnement des applications. Grâce à l'IA et à de puissantes capacités de recherche, un outil d'observabilité corrèle les données du cluster aux points au niveau du noyau, ce qui vous permet de regagner en prévisibilité dans les opérations, le temps de développement, l'évolutivité et les dépenses.

Vos applications s'appuient probablement sur des services tiers et des dépendances externes, ce qui ajoute à la complexité. Ces services externes ont souvent des formats de données de télémétrie hétérogènes et incompatibles qui doivent être ingérés dans un magasin de données unique et centralisé afin d'obtenir une vue cohérente des performances des applications.

Sans approche unifiée, traquer les problèmes de performance liés aux services externes peut s'apparenter à chercher une aiguille dans une botte de foin. C'est là qu'intervient une solution d'observabilité basée sur des normes ouvertes et une plateforme de données unifiée. Les données de télémétrie provenant de différents fournisseurs, sources et prestataires peuvent être collectées, normalisées et analysées en un seul endroit. Les entreprises bénéficient ainsi d'une visibilité sur les performances de tous leurs composants internes et externes, ce qui leur permet de gérer et d'optimiser efficacement l'ensemble de leur pile. Vos données sont démocratisées et, grâce aux capacités de recherche IA, vous obtenez rapidement des réponses à vos questions.

Le cloud offre une grande flexibilité et exige une grande dextérité opérationnelle. Les pratiques d'intégration continue/delivery continu (CI/CD) offrent l'agilité requise pour le développement de logiciels à l'ère du cloud. Cependant, les changements et les mises à jour fréquents entraînent souvent des interruptions de service ou des problèmes de performances. Ce rythme de changement soutenu souligne la nécessité d'une observabilité robuste et complète.

Les équipes DevOps ont besoin d'une visibilité en temps réel sur l'ensemble de leur environnement afin de détecter et de résoudre rapidement les problèmes. Après tout, la capacité à déployer des changements rapidement et de manière fiable peut faire la différence entre le succès et l'échec d'une organisation en matière d'innovation. En déplaçant les pratiques d'observabilité en amont, c'est-à-dire en les intégrant au processus de développement plutôt qu'en corrigeant les problèmes au stade de la production, les organisations peuvent adopter une approche proactive pour maintenir une vitesse élevée sans compromettre la stabilité et les performances. L'intégration de l'instrumentation OpenTelemetry au processus de développement et de codage afin de produire des indicateurs, des logs et des traces indépendants et basés sur des normes ouvertes est un exemple de déplacement des pratiques d'observabilité en amont. Commencer par une plateforme de données cohérente et unifiée est la base pour développer des capacités d'analyse et d'IA dans le domaine de l'observabilité moderne.    

Grâce à l'observabilité optimisée par la Search AI, vous pouvez aller plus loin et résoudre les problèmes de manière proactive tout en démocratisant vos données entre les équipes (dites adieu aux silos), en augmentant la productivité et en gardant une longueur d'avance. L'IA, bien qu'encore à ses balbutiements, est profondément ancrée dans la plupart des environnements cloud-natifs. Votre solution d'observabilité doit donc être capable de suivre le rythme. Au lieu de vous contenter de suivre le mouvement, vous serez en tête du peloton.

Tout dans votre écosystème numérique génère des données : le cloud, le serverless, les microservices, les applications externes, les conteneurs, les runtimes, les événements, les logs, les traces et les indicateurs. En raison de cet immense volume de données, il est difficile pour les équipes informatiques de trouver la cause profonde des pannes. Ce problème se répercute sur tous les aspects de votre organisation. Par conséquent, de nombreux problèmes métier sont en fait des problèmes de données.

La consolidation des outils de suivi est une partie de la solution. L'autre partie consiste à consolider vos données sur une plateforme unique et unifiée C'est là que commence l'observabilité moderne, c'est-à-dire la capacité à extraire tout le potentiel de vos données. Les outils les plus avancés utilisent Search IA pour vous aider à trouver et à analyser les données encore plus efficacement. Même pour découvrir des éléments véritablement inconnus, comme des problèmes dont vous ignoriez même l'existence.

Lorsque vous envisagez une solution d'observabilité moderne pour votre organisation, vous devez comprendre que le changement est inévitable. Cela est particulièrement vrai dans le domaine technologique, qui est en constante évolution. Vous ne voulez pas vous retrouver dans une situation où, après avoir investi des ressources considérables dans la solution d'un fournisseur, vous vous rendez compte au bout d'un ou deux ans qu'il existe des problèmes d'incompatibilité avec un nouveau système de votre infrastructure. Les offres propriétaires, bien qu'attrayantes au premier abord, peuvent rapidement s'avérer très coûteuses et difficiles à remplacer.

Une solution d'observabilité conçue pour les normes ouvertes vous redonne finalement le contrôle, la personnalisation et la créativité. Vous ne serez pas pénalisé pour avoir développé votre activité.

La consolidation au sein d'une plateforme unifiée est également essentielle à l'observabilité moderne. La réduction de la saturation vis-à-vis des signaux permet aux équipes informatiques d'améliorer le délai moyen de résolution (MTTR), d'accélérer l'analyse des causes profondes et d'obtenir une vue d'ensemble du paysage. En disposant du contexte dès que les problèmes surviennent, les équipes DevOps acquièrent une meilleure compréhension du système dans son ensemble. La surveillance passe d'une pratique réactive à une approche proactive, axée sur les données. C'est ça, l'observabilité moderne.