Le concept de « monitoring » s’efface progressivement au profit de celui d’observabilité dans le domaine de la gestion IT. Mais que signifie réellement l’observabilité et pourquoi est-elle si essentielle ? Alors que la surveillance des infrastructures IT a toujours été primordiale pour garantir le bon fonctionnement des services, l’observabilité offre une perspective beaucoup plus étendue.
Hormis la surveillance et les mises en garde sur le comportement des datacenters, des serveurs ou des réseaux, l’observabilité comprend aussi la faculté à avertir des incidents en analysant les comportements variés rencontrés dans le système.
Ces comportements peuvent être liés à des causalités connues, anticipés grâce à des analyses prédictives, ou extrapolés à l’aide de l’intelligence artificielle.
Plusieurs degrés d’observabilité
Pour une vision globale de son système d’information (SI), l’observabilité doit s’appliquer à plusieurs domaines.
Tout d’abord l’infrastructure ainsi que le réseau, en intégrant les serveurs physiques, virtuels, les conteneurs, et les bases de données. Il est capital de garder un œil constamment sur ces composantes pour s’assurer qu’ils fonctionnent correctement et prévenir toute panne éventuelle. Pour illustrer : une charge imprévue sur un serveur peut signaler la nécessité de réajuster les ressources ou d’optimiser le code d’une application pour éviter des temps d’arrêt inattendus.
Ensuite, les applications, où en plus de la simple accessibilité, il est primordial d’avoir une connaissance poussée de leurs comportements, leurs performances, et les requêtes. Ceci est crucial pour les multiples entreprises tributaires d’applications métiers complexes. Pour illustrer, un retard des transactions dans un logiciel financier peut avoir de sévères conséquences sur la satisfaction client et la conformité réglementaire.
Pour une vue intégrale du SI, l’observabilité doit être capable de collecter plusieurs sortes de données.
– Événements : La corrélation des événements entre eux pour apporter une vision d’ensemble cohérente du système informatique. Une carte précise des interactions entre les différents éléments de l’environnement informatique est indispensable. Par exemple, une panne de réseau peut impacter de nombreux logiciels et services, et exige une compréhension globale de l’impact de la panne.
– Métriques : Les données de performance, de temps de réponse, de disponibilité, ainsi que les données métiers sont essentielles pour les analyses de tendances ou les changements comportementaux.
– Topologie : Comprendre les relations entre les différents objets du système permet de présenter des analyses tenant compte des interactions entre ces objets.
– Traces et logs : Ces informations sont cruciales pour déceler des anomalies dans le cadre d’un incident ou d’une détérioration des performances.
Que les infrastructures soient sur site ou dans le cloud, les systèmes d’informations actuels sont généralement hybrides. Cette complexité doit être rationnalisée et simplifiée dans une structure unique pour offrir une vision globale et rendre possible une prompte intervention en cas de panne, de difficulté ou de brèche de sécurité.
À l’image de l’effet papillon, un petit problème peut entraîner une série de perturbations importantes. Dans un cadre professionnel, le non-fonctionnement de certains logiciels essentiels peut provoquer des pertes financières significatives.
La preuve par l’exemple
Considérons une entreprise de commerce en ligne utilisant une application web pour gérer ses ventes. Avec un système d’observabilité bien pensé, la société peut suivre en temps réel les résultats de son logiciel, la sollicitation des serveurs, les erreurs de connexion et le profil des internautes.
En cas de problème, l’équipe chargée des opérations peut promptement en identifier la source (saturation du trafic, bogue de l’application, défaut du serveur) et intervenir avant que l’expérience utilisateur et le chiffre d’affaires ne soient impactés.
Le rôle de l’IA
L’intelligence artificielle (IA) prend une place importante et croissante dans le domaine de l’observabilité IT. En associant les capacités analytiques de l’IA avec les données des outils peuvent obtenir des informations précieuses et automatiser de nombreuses activités de monitoring et de règlement de problèmes.
Les algorithmes de machine learning peuvent déceler des schémas compliqués et prévoir les problèmes avant qu’ils ne se déclenchent. De plus, l’IA peut déterminer les raisons profondes des défaillances de performance en étudiant de larges jeux de données, permettant des interventions plus rapides et efficientes.
En incorporant l’IA dans leurs stratégies d’observabilité, les sociétés peuvent anticiper les problèmes, diminuer les périodes d’arrêt et optimiser les résultats de leurs SI.
L’observabilité dépasse de loin la simple observation. C’est un élément indispensable pour préserver la cohérence et la performance des dispositifs, prévenir des éventuels incidents et intervenir rapidement en cas de problème. En optant pour une démarche globale, les sociétés peuvent assurer la disponibilité de leurs prestations, renforcer l’expérience des utilisateurs et prévenir des pertes économiques.
En incorporant l’observabilité à tous les étages de leur infrastructure informatique, les sociétés sont en mesure d’utiliser des informations exploitables afin d’améliorer leurs activités en diminuant le délai d’analyse, de diagnostic et de solution et ainsi diminuer les périodes d’arrêt pour rester concurrentielles sur un domaine en perpétuelle évolution.
En investissant dans des solutions d’observabilité évoluées, les entreprises peuvent faire évoluer leur démarche de maitrise des performances informatiques, de réactive à proactive, leur permettant de rester compétitives.
Automatisation et résolution des problèmes : plus que de l’observabilité
Plus qu’une simple surveillance et identification des incidents, elle permet également d’automatiser la résolution des problèmes, ce qui permet aux équipes IT de répondre de façon plus prompte et pertinente. Automatiser les processus de résolution est désormais courant, cela diminue les temps d’arrêt et augmente la performance des équipes informatiques.
A l’aide de techniques d’observabilité évoluées et à l’incorporation avec des structures d’automatisation, les entités peuvent paramétrer des flux de travail automatisés pour traiter les problèmes de routine. Par exemple, une hausse inhabituelle de la charge sur un serveur peut générer directement un réajustement des ressources cloud. En cas de panne d’une application, des scripts peuvent réinitialiser directement les services en question.
L’automatisation de la résolution des problèmes permet non seulement de diminuer les périodes d’arrêt et de renforcer la disponibilité des services, mais elle dégage également des ressources des équipes IT en automatisant les activités récurrentes et laborieuses. En cas de problème survenant en marge des heures de travail, les procédures automatiques peuvent corriger le problème sans intervention du personnel, permettant aux équipes informatiques de se focaliser sur des tâches à plus haute valeur ajoutée pendant les heures de bureau.
Pour conclure, l’automatisation de la correction des incidents est un aspect essentiel de la stratégie d’observabilité. En conjuguant des technologies évoluées avec des procédés d’automatisation intelligents, les sociétés peuvent accroitre leur réactivité, diminuer les moments d’arrêt et maximiser les performances de leurs systèmes IT tout en dégageant des ressources des équipes informatiques pour des activités plus stratégiques.
