Comprendre ce qu’est l’observabilité informatique et ses bénéfices pour les entreprises

Les systèmes informatiques des entreprises génèrent énormément de données. Systèmes desquels elles sont dépendantes pour assurer la continuité de service des applications qu’elles délivrent, soit à leurs équipes internes, soit à leurs clients directs.

Le maintien en conditions de services informatiques ou d’applications métiers est donc un sujet central qui impacte en bout de chaîne l’expérience utilisateur, et plus loin encore, l’activité de l’entreprise elle-même. Le défi, face à la complexité croissante amenée par les infrastructures Cloud et les systèmes distribués notamment, n’est plus seulement de constater et de corriger un problème informatique, mais de réussir à l’anticiper. C’est ce à quoi s’attache l’observabilité informatique.

La théorie du contrôle, en informatique, provient des systèmes de régulation et d’automatisation dont l’objectif est de maintenir un système stable en mesurant ses sorties pour ajuster les entrées. Un système informatique est observable dès lors qu’il est possible de déduire son état interne à partir des données mesurées en sortie.

L’observabilité informatique suit un principe similaire où il s’agit de comprendre l’état interne de systèmes distribués, mais à travers l’analyse de trois types de données que sont les logs, les métriques et les traces. Ces données permettent de diagnostiquer, d’identifier la cause d’une anomalie, et de prendre des décisions éclairées par anticipation.

L’observabilité informatique permet en premier lieu de surveiller l’état d’un système informatique par l’analyse des données qu’il produit, comme les logs, les métriques et les traces. Mais elle ne s’arrête pas là.

Elle inclut en réalité une analyse comportementale sur les services et les applications délivrés aux utilisateurs, avec une attention particulière sur les usages qui en sont faits. Concrètement, c’est le retour d’expérience de l’utilisateur qui est interrogé pour savoir si en fonctionnement réel, le service délivré est utilisé tel qu’il a été pensé pour, ou pas.

Ainsi, l’observabilité IT cherche à rendre « visible » l’état d’un système via les données de sortie issues de son utilisation directe. L’objectif étant de pouvoir réinjecter de manière continue des enseignements concrets dans un cycle visant à corriger ou à ajuster les fonctionnalités d’une solution applicative ou d’un microservice.

L’observabilité informatique est souvent confondue avec la supervision système. Bien qu’elle adopte la même dynamique, l’observabilité vise cependant à fournir une vue complète du système, et pas seulement une surveillance d’indicateurs de mesure de comportement sur la base de seuils prédéfinis, telle que le propose la supervision.

Par comparaison, la supervision du système relève d’une approche réactive de détection d’événements, tandis que l’observabilité est une approche plus proactive et exploratoire des réactions d’un système.

L’observabilité informatique n’est pas non plus comparable au monitoring, lui-même n’étant pas épargné dans la confusion des genres avec la supervision. En réalité, le monitoring peut être considéré comme un sous-ensemble de la supervision qui se focalise uniquement sur la mesure d’indicateurs techniques spécifiques, en temps réel.

En résumé et pour bien faire la distinction entre ces 3 approches : 

Les logs sont des fichiers contenant des métadonnées permettant de contextualiser un événement qui s’est produit à un moment donné. Les logs existent sous 3 formats différents (structuré, semi-structuré ou non structuré) et peuvent recenser des transactions, des erreurs, des intrusions sur un système et d’autres types d’événements encore. En clair, les logs constituent un historique des événements qui traversent un système informatique.

Les métriques sont des valeurs numériques qui permettent de suivre des éléments spécifiques comme le taux d’utilisation d’une ressource serveur (CPU), la vitesse de lecture/écriture (I/O) sur un disque de stockage serveur ou le temps de réponse​ d’un service à une requête utilisateur. Ainsi, les métriques jouent un rôle dans la surveillance continue d’un système informatique en mesurant ses performances et en détectant des tendances dans la gestion des ressources.

Les traces sont des représentations du parcours d’une requête à travers un système distribué. En capturant le chemin complet d’une requête, les traces fournissent des informations pour comprendre les dépendances et diagnostiquer des problèmes propres aux architectures de microservices en l’occurrence. Concrètement, elles permettent d’identifier une latence se produisant dans une application et à quel endroit.

Ces trois types de données complémentaires fournissent une vue d’ensemble d’un système et permettent de caractériser son niveau de performance. En substance, les logs font état d’un incident à un moment donné, les métriques quantifient cet incident par des valeurs numériques et les traces explicitent comment et pourquoi l’incident s’est produit.

Ces données constituent les 3 piliers de l’observabilité informatique et offrent aux équipes d’ingénieurs, par leur corrélation, une meilleure compréhension d’un système et des possibilités de résolution de problèmes plus rapide​.

Nous verrons plus tard comment l’observabilité peut impacter l’expérience utilisateur, notamment dans une approche DevOps, et produire des bénéfices concrets pour l’entreprise (réduction des interruptions de service, amélioration de l’expérience client​, etc.).

Dans un contexte de généralisation des systèmes distribués, où l’on recherche plus d’évolutivité grâce au partage de ressources (matériels, logiciels, données) ou grâce à des traitements simultanés sur plusieurs nœuds, l’observabilité va permettre une visibilité approfondie et plus fine de ces systèmes décentralisés.Un système distribué implique généralement de nombreux services interdépendants. Il génère ses propres logs, ses métriques et ses traces rendant difficile l’identification de la racine d’un problème. Ainsi l’observabilité informatique éclaire la compréhension du fonctionnement d’une architecture de microservices, du comportement du réseau qui la porte et de l’infrastructure sous-jacente. Autant d’éléments clés pour anticiper un problème technique ou une défaillance fonctionnelle.

Un flux d’informations amenant de la proactivité dans la résolution d’incidents

En fournissant une meilleure lisibilité des systèmes distribués, l’observabilité permet d’identifier plus rapidement la cause d’une perturbation ou d’une baisse de performance​. De fait, elle offre aux équipes techniques les moyens d’être proactives dans la résolution d’un incident et donc, dans la réduction du temps d’arrêt d’un service par exemple. En conséquence, cela produit un bénéfice direct sur la qualité du service délivré et perçue par l’utilisateur, mais aussi sur son expérience globale.

Sur un plan stratégique, lié à la productivité des équipes IT, l’observabilité informatique fluidifie la prise de décision et ce dans un temps plus court. L’analyse des données croisées aide à prendre des décisions éclairées sur un cycle de développement applicatif par exemple. L’observabilité devient alors un outil à part entière permettant d’orienter un projet en cours de développement pour mieux l’imbriquer avec les objectifs commerciaux de l’entreprise.

Réussir à intégrer une démarche d’observabilité dans l’entreprise afin qu’elle produise des bénéfices et de la valeur ajoutée, passe par l’assimilation de plusieurs principes clés.

Il va falloir par exemple réussir à centraliser les données au sein d’une plateforme. L’objectif étant de faciliter la corrélation entre les différents types de données, permettre une analyse rapide des indicateurs clés grâce à des visualisations simples et produire des diagnostics pertinents.

Face aux quantités de données produites par les systèmes distribués (logs, métriques), l’automatisation de la collecte des données doit également faire partie d’un projet d’observabilité informatique pour répondre aux besoins de stockage et de corrélation des données. Est en jeu également l’automatisation des réponses aux incidents notamment grâce à l’intelligence artificielle prédictive, qui s’appuie sur un apprentissage du système observé. Le but étant de favoriser la proactivité et une forme de prévisibilité dans la détection des anomalies et l’analyse des causes profondes.

L’un des défis fréquents de l’observabilité est de devoir composer avec un volume d’alertes très important. Pour éviter une surcharge et réduire le bruit, il faudra configurer des alertes pertinentes pour identifier les faux positifs ou les alertes sans véritable incidence sur le fonctionnement du système.

Il sera important de savoir ordonner les données reçues, par priorité et niveau de criticité, pour mieux se concentrer sur la résolution de problématiques stratégiques et la création de valeur ajoutée pour le système distribué.

Adopter une approche exploratoire des données sera nécessaire pour permettre aux équipes techniques d’enquêter sur des comportements inattendus et plus complexes que la simple disponibilité ou pas du système observé.

Aussi, la perception de l’utilisateur final doit faire partie intégrante d’une démarche d’observabilité. Elle apporte une compréhension de l’impact réel des réactions du système sur l’expérience de l’utilisateur et de la qualité qu’il perçoit lié à l’utilisation d’un service.

Enfin et comme dans de nombreux domaines, la formation des équipes sera indispensable à l’adoption de l’observabilité et à l’assimilation des solutions techniques qui permettent sa mise en œuvre. À raison, la lecture et l’interprétation des métriques, la gestion des alertes ou l’exploitation de tableaux de bord seront clés dans la prise de décision. 

Pour lancer un projet d’observabilité informatique, il faudra bien sûr intégrer des solutions logiciels capables de s’interconnecter avec un environnement informatique pré-existant.

Le choix dépendra des besoins de l’entreprise en termes de profondeur et de rapidité d’analyse des données en temps réel, de leur compatibilité et de leur évolutivité avec vos infrastructures actuelles ou encore de leur capacité à configurer des alertes intelligentes et automatisées. 

Voici quelques exemples de solutions à considérer pour la conception d’une plateforme d’observabilité :

Prometheus.io : un outil open-source spécialisé dans la collecte de métriques et d’alertes en temps réel, adapté au monitoring de systèmes distribués et à la détection d’anomalies.

Datadoghq.com : un service complet qui intègre logs, métriques et traces pour une vue globale du système.

Elastic.co : une solution flexible dédiée à l’analyse en temps réel de grandes quantités de logs, métriques et traces, particulièrement puissante pour ses fonctions de recherche et de visualisation grâce à son module Kibana.

Splunk.com : une plateforme d’observabilité axée sur la sécurité et l’analyse des données, intégrant notamment des outils avancés de détection d’anomalies.

Jaeger : une solution open-source spécialisée dans le traçage distribué, conçue pour suivre le parcours d’évènements au sein de microservices et identifier des goulots d’étranglement potentiels.