Exploiter tout le potentiel de l’analytique: une application de la visibilité multidimensionnelle

DIAGNOSTIC DES PROBLÈMES PAR INTÉGRATION DES INFORMATIONS

Lorsqu’un patient consulte un médecin pour un symptôme sans cause évidente, l’identification de la cause de la maladie nécessite généralement deux éléments : la collecte de données et leur évaluation. Le patient peut passer une IRM ou une radiographie, qui sera ensuite examinée par différents médecins spécialistes. Selon leur spécialité, ces médecins peuvent trouver différents indices dans le même ensemble de données : un chirurgien orthopédiste et un oncologue recherchent différentes anomalies dans le même IRM. De même, ces médecins peuvent utiliser différentes sources d’informations pour leur diagnostic. L’oncologue peut demander des analyses sanguines qui ne sont pas utiles au chirurgien orthopédique, mais qui donnent néanmoins des informations importantes nécessaires pour garder un patient en bonne santé. La façon dont les médecins travaillent ensemble pour évaluer la santé d’un patient complexe ressemble à la façon dont la santé des applications doit être gérée par différentes équipes dans une organisation. Il y a plusieurs avantages à mieux comprendre comment extraire des données nouvelles et uniques quand plusieurs sources d’information sont prises ensemble dans un système complet. Les modèles de visibilité multidimensionnelle facilitent le maintien de la santé des applications par la combinaison de données distribuées et offrent une meilleure visibilité de l’expérience applicative du client.

Qu’est-ce que la visibilité multidimensionnelle ?

La visibilité multidimensionnelle est un nouveau mode de conceptualisation des segments de données et de leur visualisation. L’objectif de la visibilité multidimensionnelle est d’éliminer les silos de données et de faciliter l’accès à l’information dans une entreprise, afin de mieux comprendre la fonction d’une application en contexte et voir plus facilement comment les différents systèmes interagissent et se coordonnent.

La première étape consiste à définir une dimension de données. Choisir le niveau de granularité le mieux adapté à l’usage des données et aux utilisateurs (par exemple, vous pouvez fournir des données sécuritaires plus détaillées aux professionnels de la sécurité qu’aux équipes de l’expérience utilisateur). Une fois que plusieurs dimensions de données sont définies, elles peuvent être combinées en un seul rapport ou une seule visualisation qui détaille chaque dimension et représente leurs relations (d’où le terme de visibilité pluridimensionnelle). Une quantité suffisante de dimensions de données permet de créer une vue holistique de bout en bout de votre application.

Comment la visibilité multidimensionnelle contribue-t-elle à l’analyse des applications?

Comme la douleur chez un patient, un événement de sécurité peut être le premier symptôme d’un mal dans votre système. Utiliser des données obtenues par un système de Gestion des informations et des événements de sécurité (GIES), permet de visualiser les événements liés aux applications ou à l’infrastructure, comme les événements de pare-feu des applications web (WAF), les métriques du DDoS ou les alertes de veille externe. Normalement, ceci est du ressort des équipes SecOps. Une méthode de visibilité multidimensionnelle permet de combiner ces événements avec d’autres sources de données, et de les faire examiner par plusieurs équipes, en croisant la dimension de sécurité avec celle d’autres données disponibles pour rechercher des connexions entre les ensembles de données. Faciliter la visualisation des relations entre les systèmes permet de prévenir les problèmes graves en les identifiant quand ils n’ont pas encore eu d’impact sur d’autres systèmes, et de résoudre les nouveaux problèmes plus rapidement par l’identification et l’isolation de leurs causes, où qu’elles se trouvent dans l’application globale.

En combinant plusieurs sources de données, en documentant leurs relations et en facilitant leur distribution à une audience plus large, vous pourrez apporter de nouveaux éclairages à des organisations auparavant fragmentées par les silos.

Cette représentation permet d’identifier des relations entre les dimensions et de faire apparaitre des informations qui resteraient invisibles dans des données unidimensionnelles. La complexité des modèles multidimensionnels peut évoluer pour répondre aux besoins de votre entreprise.

Les défis de la visibilité des données

Pour faciliter l’utilisation des modèles multidimensionnels par les équipes chargées des applications, des infrastructures et de la sécurité sans se perdre dans les données, il faut d’abord résoudre les difficultés suivantes:

• Vérifiez que les données de toutes les équipes sont correctement représentées dans la solution de visibilité de votre entreprise.
• Intégrez la vision de la sécurité à la vision d’autres systèmes pour aider les responsables d’applications et de leur maintenance à comprendre comment leurs modifications peuvent affecter la sécurité d’autres applications.
• Alignez les métriques des équipes décentralisées sur les exigences de centralisation de votre entreprise.
• Si vous suivez un modèle hybride ou multicloud, définissez une stratégie claire qui représente les relations entre les données des différentes parties de votre cloud. Modéliser la visibilité multidimensionnelle peut être très utile dans ce cas pour mieux comprendre les interconnexions dans les déploiements multicloud et hybrides.

Les études de marché montrent que, faute de résoudre ces problèmes, vous risquez une augmentation de la fréquence des incidents de sécurité, des défaillances de performance des applications et des crashs, entrainant une perte de revenus et de la confiance des clients.

Étapes suivantes

Les initiatives de transformation numérique mettent l’accent sur l’importance de l’expérience client pour mesurer la santé des applications. L’approche de la visibilité multidimensionnelle permet de mettre en évidence le lien entre un problème de congestion du trafic sur le cloud et des plaintes associées à la lenteur de l’expérience de paiement. Pour utiliser cette approche le plus efficacement possible, vous devez choisir des dimensions de données utiles, identifier les relations entre ces dimensions, fournir aux équipes de toute votre entreprise un accès à pluridimensionnel aux données, et vous assurer que ces équipes disposent d’outils pour visualiser et comprendre les liens entre les dimensions de données.

Les modèles de visibilité multidimensionnelle répondent au besoin de santé holistique des applications et sont un moyen agile de modéliser les applications. En révélant l’interopérabilité de tous les composants dans votre portefeuille d’applications d’entreprise, ces techniques mettent les meilleurs diagnostics du patient entre les mains des meilleurs médecins pour votre application: les propriétaires et les responsables de la maintenance de vos applications.