Dans un monde où la complexité des infrastructures IT ne cesse de croître, distinguer l’observabilité de la surveillance traditionnelle devient essentiel pour les entreprises souhaitant maintenir des performances optimales et une résilience face aux incidents. Cet article explore en profondeur ces deux approches et explique pourquoi l’observabilité représente l’évolution naturelle des pratiques de monitoring.
Le paysage technologique a considérablement évolué ces dernières années. Les architectures monolithiques ont cédé la place à des microservices distribués, le cloud hybride est devenu la norme, et les déploiements continus ont remplacé les cycles de mise en production traditionnels. Face à cette transformation, nos approches de monitoring doivent également évoluer.
Les pannes et ralentissements système coûtent cher – selon une étude de Gartner, une heure d’indisponibilité peut coûter jusqu’à 300 000 € à une entreprise. Dans ce contexte, la capacité à comprendre rapidement et résoudre les problèmes devient critique.
La surveillance traditionnelle (ou monitoring) repose sur un principe simple : contrôler des métriques prédéfinies et alerter lorsque certains seuils sont dépassés. Elle se concentre généralement sur les indicateurs suivants :
Cette approche fonctionne sur un modèle de “ce que vous contrôlez est ce que vous voyez”. Si un système surveille le CPU et la mémoire, mais pas les files d’attente de messages, vous ne détecterez pas les problèmes liés à ces dernières.
Les outils traditionnels comme Centreon excellent dans cette approche en offrant :
Cependant, cette approche montre ses limites face aux architectures modernes où les causes racines des problèmes sont souvent multifactorielles et difficiles à prévoir.
Le concept d’observabilité est emprunté à la théorie du contrôle en ingénierie : un système est observable si son état interne peut être déterminé par la connaissance de ses sorties externes.
Dans le contexte IT, l’observabilité va au-delà de la simple surveillance en permettant de comprendre :
L’observabilité part du principe qu’on ne peut pas prévoir tous les scénarios d’échec dans des systèmes complexes. Au lieu de surveiller des indicateurs prédéfinis, elle consiste à collecter suffisamment de données brutes pour pouvoir poser n’importe quelle question sur le comportement du système, même avant qu’un problème soit survenu. (Voir aussi comment l’observabilité fait passer de la réactivité à la proactivité.)
L’observabilité repose généralement sur trois types de données complémentaires :
Les métriques sont des valeurs numériques mesurées sur une période donnée. Elles sont idéales pour :
Exemple pratique : Le taux d’erreurs HTTP 500 a augmenté de 15% au cours des 30 dernières minutes.
Les logs sont des enregistrements textuels d’événements horodatés qui fournissent du contexte. Ils permettent de :
Exemple pratique : Le log d’erreur indique une exception de type “Connection timeout” à 14:32:45 lors d’un appel à la base de données.
Les traces suivent le parcours complet d’une requête à travers les différents composants d’un système distribué. Elles sont essentielles pour :
Exemple pratique : Une requête utilisateur prend 3 secondes pour s’exécuter, dont 2,7 secondes sont passées dans le service de paiement, qui lui-même attend une réponse d’un service tiers.
Des plateformes comme Dynatrace et Splunk ont développé des solutions d’observabilité complètes intégrant ces trois piliers dans une approche unifiée.
Caractéristique |
Surveillance traditionnelle |
Observabilité |
Objectif |
Détecter quand quelque chose ne va pas |
Comprendre pourquoi quelque chose ne va pas |
Approche |
Réactive (répondre aux alertes) |
Proactive (explorer les systèmes) |
Focus |
Composants individuels |
Parcours et expérience utilisateur |
Granularité |
Métriques agrégées |
Données haute fidélité |
Configuration |
Nécessite de savoir à l’avance ce qu’il faut surveiller |
Collecte exhaustive permettant une exploration a posteriori |
Complexité |
Adaptée aux architectures simples |
Nécessaire pour les systèmes distribués complexes |
L’adoption d’une approche d’observabilité apporte plusieurs bénéfices concrets :
L’observabilité réduit considérablement le temps nécessaire pour identifier et résoudre les problèmes. Selon une étude de DevOps Research and Assessment (DORA), les organisations disposant d’une bonne observabilité réduisent leur MTTR de 50 à 90%.
En fournissant un langage commun et des données partagées, l’observabilité facilite la collaboration entre développeurs, opérations et équipes métier. Fini le temps où chaque équipe travaillait en silo avec ses propres outils !
L’observabilité permet d’identifier les opportunités d’optimisation en se basant sur des données réelles d’utilisation. Par exemple, découvrir qu’une fonctionnalité rarement utilisée consomme beaucoup de ressources peut orienter les décisions d’architecture.
Au-delà des aspects techniques, l’observabilité peut être liée aux indicateurs de performance business (KPIs). Par exemple, comprendre comment la performance technique impacte le taux de conversion d’un site e-commerce.
Implémenter l’observabilité n’est pas qu’une question d’outils, c’est aussi une transformation culturelle et même écologique (cf. les rapports entre l’observabilité et la technologie verte). Voici les étapes clés pour y parvenir :
Commencez par évaluer vos pratiques de monitoring existantes :
L’instrumentation consiste à équiper votre code et infrastructure pour émettre les données nécessaires :
Le marché offre plusieurs options :
Le choix dépendra de votre contexte, budget et compétences internes.
L’observabilité nécessite de nouvelles compétences :
Investir dans la formation est crucial pour tirer pleinement parti de votre investissement.
Définissez des indicateurs pour évaluer l’impact de votre démarche :
L’observabilité n’est pas simplement une évolution technique de la surveillance – c’est un changement de paradigme dans notre façon d’appréhender les systèmes complexes. Dans un monde où la transformation numérique s’accélère, passer d’une simple surveillance à une véritable observabilité devient un avantage compétitif.
Les entreprises qui adoptent cette approche ne se contentent pas de réagir aux problèmes : elles développent une compréhension profonde de leurs systèmes, anticipent les difficultés et innovent avec confiance.
La question n’est plus de savoir si vous devez adopter l’observabilité, mais plutôt comment l’implémenter efficacement pour soutenir vos objectifs business dans un environnement technologique en constante évolution.