Qu’est-ce que l’observabilité ?

L’observabilité est la capacité à mesurer et à déduire l’état actuel d’un système à partir des données qu’il génère. Ces données prennent généralement la forme de journaux, de métriques, de traces et d’événements. À titre d’exemple, vous pouvez surveiller l’état de santé de votre application de microservices en examinant ses métriques.

Comment fonctionne l’observabilité ?

L’observabilité offre aux organisations une vue d’ensemble du fonctionnement d’un système complexe. Grâce à la collecte, au stockage et à l’analyse des données, les développeurs peuvent identifier et résoudre les problèmes rencontrés dans leurs applications.

L’observabilité commence par la collecte de données en temps réel. Les données recueillies sont ensuite stockées dans un emplacement centralisé afin d’être analysées. Cette analyse peut être réalisée à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique, d’une visualisation ou d’une combinaison de techniques statistiques.

Le résultat de cette analyse alerte les développeurs, ainsi que les équipes chargées des opérations, de la sécurité et les autres équipes concernées, de toute anomalie au sein d’une application ou d’un système. Les alertes peuvent être automatisées et déclenchées en fonction de seuils définis, de niveaux de gravité ou d’autres critères liés aux besoins de l’entreprise ou de l’application. Une fois l’anomalie identifiée et localisée, les développeurs peuvent utiliser les données pour effectuer le débogage et résoudre le problème.

Exemples de données d’observabilité

Les principaux types de données d’observabilité sont les journaux, les métriques, les traces et les événements.

• Journaux : Un enregistrement textuel horodaté accompagné de métadonnées. Ces enregistrements ou messages sont généralement générés par une application ou un système. La journalisation est l’un des moyens les plus courants de mettre en œuvre l’observabilité dans le développement logiciel.
• Métriques : Mesure relative à un service, recueillie lors de son exécution. Ces mesures numériques comprennent l’utilisation du processeur, l’utilisation de la mémoire et les taux d’erreur. Elles permettent toutes de suivre les performances et l’état de santé d’une application ou d’un système.
• Traces : Description du parcours d’une requête ou d’une action à travers les nœuds d’un système distribué. Les traces indiquent comment une requête est traitée et combien de temps son exécution prend. Ces données peuvent aider à identifier les goulots d’étranglement et d’autres problèmes de latence.
• Événements : Enregistrement de changements ou d’événements importants survenus à un moment précis. Les données d’événement peuvent inclure des changements d’état, des actions utilisateur, des alertes de sécurité ou des déploiements critiques au sein d’un environnement. Cet enregistrement fournit des informations contextuelles qui aident les équipes à comprendre pourquoi ces changements se sont produits.

La surveillance est-elle différente de l’observabilité ?

La supervision consiste à observer et à suivre la progression des processus qui s’exécutent au sein d’un système ou d’une application. Elle repose en grande partie sur des métriques. En bref, elle permet de visualiser l’environnement et d’effectuer des tests pour détecter des problèmes connus. L’observabilité, quant à elle, fournit des données inédites et plus approfondies qui permettent de déduire l’existence éventuelle d’un problème. Vous pouvez ensuite en rechercher la cause afin d’en tirer des enseignements pour l’avenir.

La surveillance et l’observabilité ne sont pas totalement distinctes. Il s’agit plutôt de méthodes d’analyse des données et de techniques de visualisation qui permettent aux développeurs de tirer plus rapidement des enseignements.

Ces définitions étant établies, le tableau ci-dessous examine plus en détail quatre différences subtiles entre la supervision et l’observabilité dans les applications logicielles. Ces quatre différences concernent la portée, la granularité, la flexibilité et l’analyse.

Quel rôle la télémétrie joue-t-elle dans l’observabilité ?

Dans le domaine de l’observabilité logicielle, la télémétrie désigne la pratique consistant à collecter et à transmettre en temps réel des données sur les performances et le comportement d’un système logiciel. Ces données (temps de réponse, taux d’erreur, consommation des ressources, etc.) servent à surveiller et à comprendre l’état actuel du système, et aident les développeurs à identifier des pistes d’amélioration des performances.

Dans les discussions sur la télémétrie, OpenTelemetry (OTel) est souvent évoqué, car il propose une approche simplifiée qui facilite l’observabilité pour les développeurs. OTel est un ensemble d’outils et de bibliothèques open source qui standardisent la collecte des données de télémétrie (journaux, métriques et traces) issues des systèmes logiciels.

Pour en savoir plus sur OTel et son impact sur l’écosystème cloud natif, consultez l’article « Comment OpenTelemetry transforme le traçage et la conception des applications ».

Technologies d’observabilité avancées

En plus d’utiliser des solutions traditionnelles, les organisations explorent de plus en plus des technologies avancées afin de rationaliser la collecte de données et de permettre une observabilité en temps réel plus dynamique.

eBPF (extended Berkeley Packet Filter) collecte des données de télémétrie à partir du noyau Linux. Ce moteur d’exécution isolé, directement intégré au noyau Linux, permet aux développeurs d’effectuer un traçage personnalisé et léger au niveau du noyau, sans modifier le code source de celui-ci ni exécuter d’agents lourds. Les équipes peuvent, par exemple, cartographier les topologies de microservices et suivre le trafic entre les conteneurs afin d’identifier rapidement les problèmes de performances ou les goulots d’étranglement.

AIOps (IA pour les opérations informatiques) fournissent des informations exploitables et des capacités d’exécution en quasi-temps réel. Ces plateformes utilisent l’IA et l’apprentissage automatique pour détecter rapidement les anomalies, analyser les tendances, permettre aux utilisateurs de visualiser les informations et automatiser les actions. Elles peuvent exécuter automatiquement des fonctions qui améliorent les performances pour les utilisateurs, optimisent le trafic afin de réduire les coûts et corrigent les vulnérabilités de sécurité.

Avantages de l’observabilité

L’observabilité permet aux développeurs de mieux comprendre leurs applications, ce qui leur permet de :

• Débogage plus rapide : Des données détaillées et analysées permettent aux développeurs de diagnostiquer et de corriger plus rapidement les problèmes du système.
• De meilleures performances : Le suivi des indicateurs clés et l’identification des obstacles aident les développeurs à prendre des décisions fondées sur les données afin d’améliorer les performances des applications.
• Fiabilité accrue : Les données d’observabilité permettent aux développeurs de résoudre de manière proactive les défaillances système susceptibles de perturber l’expérience utilisateur.
• Meilleure collaboration : Un ensemble standard de données recueillies au fil du temps permet aux équipes de collaborer facilement pour résoudre les problèmes en s’appuyant sur un ensemble universel de métriques.

Inconvénients de l’observabilité

L’observabilité présente toutefois certains inconvénients, dont les plus courants sont les suivants :

• Augmentation des coûts : La mise en œuvre de l’observabilité peut entraîner des dépenses supplémentaires liées aux outils spécialisés utilisés pour suivre les métriques des applications ou des systèmes, ainsi qu’au besoin de prévoir un espace de stockage de données supplémentaire.
• Complexité accrue : Une instrumentation et une surveillance supplémentaires sont nécessaires, et l’intégration de ces outils additionnels peut complexifier une application.
• Surcharge d’informations : L’observabilité peut générer de grandes quantités de données qui deviennent rapidement difficiles à gérer pour les équipes. Un volume excessif de données peut également compliquer la hiérarchisation des problèmes nécessitant une résolution immédiate.

Questions fréquentes

Quelle est la principale différence entre l’observabilité des applications et la supervision traditionnelle ?

La supervision traditionnelle utilise des métriques pour suivre les processus, puis génère des représentations visuelles de l’état actuel d’un environnement. À l’inverse, l’observabilité collecte et analyse des données granulaires afin de fournir des informations approfondies et de détecter de manière proactive des problèmes potentiellement cachés.

Quels sont les quatre principaux types de données d’observabilité ?

Les plateformes d’observabilité collectent et analysent généralement quatre types de données : les journaux, les métriques, les traces et les événements. Les journaux sont des enregistrements horodatés générés par un système. Les métriques sont des mesures relatives à une application ou à un service lors de son exécution. Les traces indiquent comment une requête est traitée et combien de temps ce traitement prend. Les événements consignent les changements importants qui surviennent dans un environnement à un moment donné.

Qu’est-ce qu’OpenTelemetry (OTel) et pourquoi est-ce important ?

OpenTelemetry (OTel) est un ensemble d’outils et de bibliothèques open source qui standardisent la collecte des données de télémétrie issues des systèmes logiciels. OTel permet aux équipes d’éviter toute dépendance vis-à-vis d’un fournisseur de plateforme d’observabilité en dissociant l’instrumentation des applications de l’outil backend. Il fournit également des conventions et des API cohérentes pour tous les principaux langages de programmation.

Comment mettre en œuvre l’observabilité dans les outils Kubernetes cloud natifs et les plateformes serverless ?

Traditionnellement, il était difficile de mettre en œuvre l’observabilité à la fois pour les outils Kubernetes et les plateformes serverless, car ceux-ci formataient, nommaient et transmettaient les données de performance de manière incompatible. Les outils et bibliothèques open source OpenTelemetry (OTel) permettent aux équipes de mettre en œuvre l’observabilité pour Kubernetes et les environnements serverless grâce à un protocole unique et universel (OpenTelemetry Protocol [OTLP]), ainsi qu’à des définitions de champs unifiées.

Comment eBPF améliore-t-il l’observabilité des applications ?

L’extended Berkeley Packet Filter (eBPF) est un moteur d’exécution isolé intégré directement au noyau Linux. Il permet aux développeurs d’exécuter des opérations de traçage personnalisées sans modifier le code source ni utiliser d’agents gourmands en ressources. Les développeurs peuvent ainsi identifier les problèmes de performances tout en limitant l’utilisation des ressources et en obtenant une vue d’ensemble complète de l’activité.