En général, l'observabilité est la mesure dans laquelle il est possible de comprendre l'état ou la condition interne d'un système complexe en se basant uniquement sur la connaissance de ses résultats externes. Plus un système est observable, plus il est possible de remonter rapidement et précisément d'un problème de performance identifié à son origine, sans test ou codage supplémentaire.

Dans le domaine des technologies de l'information et du cloud computing, l'observabilité fait référence aux outils logiciels et aux pratiques permettant d'agréger, de corréler et d'analyser un flux constant de données de performance provenant d'une application distribuée ainsi que du matériel et du réseau sur lesquels elle s'exécute. Cela permet de mieux surveiller, dépanner et déboguer l'application et le réseau.

Si l'observabilité fait souvent référence à l'observabilité des systèmes informatiques, des workloads, des réseaux et de l'infrastructure, l'observabilité des données est une autre forme de cette technologie.

Avec l'observabilité des données, l'accent est mis sur la couche de données. L'idée est de déplacer l'assurance de la qualité des données plus en amont, afin de dépanner et d'atténuer tout problème à un stade précoce, avant que les problèmes ne corrompent un pool de données ou n'entraînent des problèmes systémiques de qualité des données. L'observabilité des données garantit une prise de décision en toute confiance et permet une automatisation pilotée par l'IA en fournissant des produits de données de qualité pour des résultats commerciaux fiables.

L'observabilité est un sujet critique. Ce guide vous offre une compréhension fondamentale de l'observabilité d'entreprise et de son rôle stratégique dans la gestion de nos opérations de plus en plus complexes. Vous y trouverez une explication des termes, vous verrez comment vos efforts s'alignent sur ceux de vos pairs, vous découvrirez le rôle de l'observabilité au sein de votre entreprise et explorerez les solutions d'observabilité d'IBM. Bien que ce guide se concentre principalement sur l'observabilité des applications, il est important de comprendre que l'observabilité a également un impact sur les données et les réseaux, et que les frontières entre les trois s'estompent.

L'observabilité étant un terme relativement nouveau, il est souvent associé à la surveillance et au contrôle des performances des applications (APM). Tous trois représentent des moyens d'identifier la cause sous-jacente des problèmes, mais fonctionnent différemment.

La surveillance est un moyen de suivre et d'analyser les progrès ou la qualité de quelque chose, comme les données télémétriques, sur une période donnée.

Les outils APM collectent des indicateurs, des traces et des logs, et se concentrent généralement sur la surveillance de l'infrastructure, les dépendances des applications, les transactions commerciales et l'expérience de l'utilisateur.

L'observabilité permet d'aller plus loin dans la surveillance et la gestion des actifs (APM) en appliquant le contexte à tous les actifs. Des agents hyper intelligents effectuent un processus de découverte automatique de tous les services et de l'infrastructure d'une application microservices distribuée. Cela vous aide à comprendre la relation entre tous les composants de l'infrastructure et la performance de l'application.

Les applications cloud natives modernes sont composées de conteneurs et d'architectures microservices, de stratégies multi-cloud et hybrides, et de pipelines d'intégration et de déploiement continus d'applications CI/CD.

Les plateformes APM ont été conçues pour s'adapter aux implémentations centrées sur le code et basées sur les messages de l'architecture orientée services (SOA). Les technologies cloud natives, les conteneurs et les microservices ont toutefois bouleversé ces implémentations. Pourquoi ? Parce que cela a changé l’orientation de ce qui devait être mesuré et la manière dont cela devait être orchestré. En d'autres termes, on a manqué de visibilité et de capacité de gestion.

Par rapport aux générations précédentes d'architecture d'application, ces services cloud natifs et microservices ont provoqué trois changements fondamentaux. Cela a entraîné :

1. une réduction du contrôle direct sur l'infrastructure des applications ;

2. un passage d'applications centrées sur le code avec une quantité modérée de communications réseau à des applications centrées sur le réseau avec des services beaucoup plus petits et conteneurisés ; et

3. la création d'une philosophie d'évolutivité, ce qui signifie que les nouveaux services et infrastructures devaient être rapidement ajoutés pour répondre à la demande d'accès aux applications à volume élevé, puis être réduits lorsque la demande diminue.

En raison des limites architecturales et de mise en œuvre de la conception originale de la plateforme APM, de nombreux fournisseurs d'APM ne sont pas en mesure de s'adapter à ces applications de microservices cloud natifs. Elles présentent des lacunes dans quatre domaines principaux : la télémétrie, le traçage, l'automatisation et l'évolutivité. Mais une plateforme d'observabilité cloud native est conçue pour répondre aux exigences d'une architecture de microservices centrée sur le réseau. Il utilise des architectures avancées de stockage et de diffusion de données télémétriques qui permettent d'observer avec précision des applications hautement distribuées.