Surveillance vs observabilité : Quelle est la différence ?

La surveillance détecte l'indisponibilité des services et la dégradation des performances sur l'infrastructure et les services. Elle suit les métriques du système et envoie des alertes lorsque certains seuils sont dépassés.

L'observabilité aide à expliquer pourquoi le problème s'est produit et où il a commencé. Elle analyse les métriques, les logs et les traces à travers les systèmes pour donner plus de contexte.

La plupart des systèmes distribués et natifs du cloud utilisent les deux. La surveillance détecte les problèmes rapidement, tandis que l'observabilité aide les équipes à en rechercher la cause et à prévenir des problèmes similaires à l'avenir.

Dans ce blog, vous apprendrez : 

• Comment la surveillance et l'observabilité diffèrent-elles en portée opérationnelle
• Quand la supervision seule suffit et quand l'observabilité devient nécessaire
• Où la surveillance traditionnelle peine dans les systèmes distribués
• Comment les organisations basculent vers l'observabilité sans augmenter l'éparpillement d'outils ou la fatigue des alertes

Qu'est-ce que la surveillance ?

La surveillance est la pratique consistant à collecter et analyser systématiquement des données provenant des systèmes informatiques afin de détecter des problèmes de performance ou des pannes et de nous en alerter. Les outils de surveillance traditionnels s'appuient sur des métriques connues, telles que l'utilisation du processeur ou la mémoire, générant souvent des alertes lorsque des seuils sont dépassés. Ces données se présentent généralement sous forme de métriques de séries temporelles, fournissant un aperçu de l'état du système basé sur des paramètres prédéfinis.

Caractéristiques clés de la surveillance :

• Réactif par nature : La surveillance déclenche souvent des alertes après qu'un problème a déjà affecté les utilisateurs.
• Alertes basées sur des seuils : Les notifications sont générées lorsque des métriques dépassent des limites spécifiées (par exemple, une utilisation élevée de la mémoire).
• Objectif principal : Pour détecter et alerter sur les problèmes connus afin de faciliter une réponse rapide.

Un exemple de surveillance est une alerte d'utilisation du CPU qui peut vous informer qu'un serveur est surchargé, mais sans contexte supplémentaire, elle ne peut pas identifier la cause première, qui pourrait se trouver ailleurs dans une infrastructure complexe.

Qu'est-ce que l'observabilité ?

Observabilité (O11y) combine l'analyse de données, l'apprentissage automatique et la journalisation avancée pour comprendre les comportements complexes des systèmes. Il repose sur les trois piliers fondamentaux : les journaux, les métriques et les traces, pour offrir une vue holistique des performances du système, permettant aux équipes d'identifier les problèmes inconnus, d'optimiser les performances et de prévenir les perturbations futures. 

Principales caractéristiques de l'observabilité :

• Approche proactive : L'observabilité permet aux équipes d'anticiper et de prévenir les problèmes avant qu'ils n'aient un impact sur les utilisateurs.
• Collecte unifiée des données : Les journaux, les métriques et les traces se combinent pour offrir des informations approfondies sur le comportement du système.
• Analyse des causes profondes: Les outils d'observabilité utilisent l'apprentissage automatique pour corréler les données, aidant ainsi à identifier la causalité plutôt que les simples symptômes.

Dans une architecture de microservices, si les temps de réponse ralentissent, l'observabilité peut identifier le microservice exact à l'origine du problème, même si celui-ci provient d'une dépendance située plusieurs couches en profondeur. 

Différences clés entre la surveillance et l'observabilité

La surveillance suit les événements connus pour garantir que les systèmes répondent aux normes prédéfinies, tandis que l'observabilité analyse les sorties pour déduire l'état du système et traiter de manière proactive les problèmes inconnus.

Surveillance, observabilité, télémétrie, APM

Télémétrie les données émises par les systèmes ; la surveillance et APM (surveillance des performances des applications) utilisez ces données pour détecter et mesurer les performances, et l'observabilité les utilise pour expliquer le comportement du système et identifier les causes profondes.

Voici comment ils s'interconnectent :

• La télémétrie comprend les métriques, les journaux et les traces qui décrivent le comportement de l'infrastructure et des applications en temps réel.
• La surveillance utilise la télémétrie pour suivre la santé du système et déclencher des alertes lorsque des seuils ou des conditions prédéfinis sont atteints.
• L'APM se concentre sur les performances au niveau de l'application. Il suit les transactions, la latence, les erreurs et les dépendances de service dans les environnements d'applications distribuées.
• L'observabilité analyse la télémétrie à travers l'infrastructure, les services et les applications pour comprendre le comportement du système et identifier les causes profondes.

Comparaison rapide

Voici une comparaison rapide entre ces concepts : 

Là où la surveillance traditionnelle atteint ses limites 

Les systèmes de surveillance traditionnels vous alertent lorsqu'un problème survient. Mais ils vous indiquent rarement la cause de ce problème, et dans les environnements modernes et distribués, cette lacune ralentit l'ensemble du système.

À mesure que les infrastructures gagnent en dynamisme et que les services s'interdépendent de manière complexe, les indicateurs et les seuils statiques ne suffisent plus à expliquer la véritable cause d'une panne. Vous vous retrouvez alors à devoir rassembler des indices au lieu de pouvoir vous appuyer sur un contexte global.

C'est là que les limites ont tendance à se faire sentir :

• Biais des connaissances connuesLa surveillance ne capture que les problèmes que les équipes ont prédits et pour lesquels elles ont configuré des alertes.
• Signaux cloisonnésLes métriques expliquent rarement à elles seules les défaillances multi-services. Les ingénieurs doivent corréler manuellement les journaux, les traces et les données d'infrastructure sur différents outils.
• Alerte à la fatigueLes seuils statiques mal réglés génèrent souvent des alertes bruyantes et des faux positifs, ce qui ralentit la réponse.
• Complexité distribuéeDans les environnements de microservices, le symptôme apparaît dans un service alors que la cause profonde se trouve dans une autre dépendance en amont ou en aval.
• Lacunes dans les environnements à forte rotationLes systèmes d'auto-scaling, les conteneurs éphémères et les charges de travail sans serveur peuvent créer des lacunes de visibilité de courte durée où la surveillance manque des événements.
• La prolifération des outilsPlusieurs équipes s’appuient souvent sur des outils distincts pour les métriques, les journaux et la surveillance des applications, ce qui ralentit les investigations.

Comment l'observabilité aborde ces limitations

Quand le monitoring est suffisant vs quand vous avez besoin d'observabilité

Si vos systèmes sont simples et prévisibles, la surveillance peut suffire. Cependant, à mesure que la complexité augmente, l'observabilité devient indispensable.

La plupart des organisations ne choisissent ni l'un ni l'autre. Elles s'appuient sur la surveillance pour la détection et ajoutent l'observabilité lorsque les incidents deviennent plus difficiles à expliquer, à reproduire ou à prévenir.

La surveillance peut suffire lorsque : 

• Vous gérez un système petit ou bien compris avec des modes de défaillance prévisibles
• La plupart des incidents sont des problèmes connus, et les alertes pointent systématiquement vers le problème.
• Les équipes peuvent suivre les problèmes sans corrélation inter-services
• Les changements d'infrastructure sont peu fréquents et stables

Vous avez besoin d'observabilité lorsque : 

• Vous exploitez des microservices, des architectures distribuées ou des environnements hybrides/multi-cloud
• Les incidents sont intermittents, difficiles à reproduire ou impliquent plusieurs services
• Les équipes informatiques souffrent de fatigue des alertes et peinent à identifier rapidement les causes profondes.
• Vous déployez fréquemment via Pipelines CI/CD et besoin de corréler les problèmes avec les changements ou les versions

Matrice de décision rapide

Voici un tableau qui montre quand la surveillance seule peut suffire et quand l'observabilité devient importante.

Comment le suivi et l'observabilité travaillent ensemble

La surveillance et l'observabilité sont des forces complémentaires qui, utilisées ensemble, créent un écosystème complet pour gérer et optimiser les systèmes informatiques.

Voici une explication étape par étape de la manière dont ces deux fonctions interagissent dans des scénarios réels pour maintenir la santé du système et améliorer les capacités de réponse.

La surveillance jette les bases en suivant les métriques connues

La surveillance fournit les données de référence essentielles sur lesquelles l'observabilité s'appuie. Le suivi continu des métriques connues garantit que les équipes sont alertées de toute déviation par rapport aux performances attendues.

Les outils de surveillance suivent des indicateurs clés tels que l'utilisation du processeur, la consommation de mémoire et les temps de réponse. Lorsque l'une de ces métriques dépasse les seuils définis, une alerte est générée. Cela sert de premier signal aux équipes informatiques qu'il pourrait y avoir un problème.

L'observabilité enrichit les alertes de surveillance avec une profondeur contextuelle

Une fois que la surveillance génère une alerte, les outils d'observabilité interviennent pour fournir le contexte nécessaire. 

Au lieu de signaler simplement qu'un seuil a été franchi, l'observabilité approfondit les détails de l'incident, en utilisant les journaux, les traces et les corrélations entre plusieurs sources de données pour découvrir pourquoi l'alerte s'est produite.

Si la surveillance déclenche une alerte en raison de temps de réponse élevés sur un service spécifique, les traces d'observabilité peuvent révéler des dépendances et des interactions avec d'autres services qui pourraient être des facteurs contributifs. L'analyse de ces dépendances permet de déterminer si la latence est due à un goulot d'étranglement de la base de données, à une congestion du réseau ou à un autre service sous-jacent.

Corrélation des données entre les couches de surveillance et d'observabilité pour un dépannage plus rapide

Bien que les données de surveillance soient essentielles, elles manquent souvent des informations détaillées et corrélées nécessaires pour résoudre des problèmes complexes impliquant plusieurs services. L'observabilité intègre les données provenant de différentes couches, telles que les journaux d'application, les transactions utilisateur et les métriques d'infrastructure, pour corréler les événements et déterminer plus rapidement la cause profonde.

Supposez qu'une application de commerce électronique affiche une augmentation des échecs de paiement. 

Les indicateurs signalent cette erreur avec une alerte, mais l'observabilité permet aux équipes de corréler l'erreur avec des déploiements récents, des changements de configuration ou des microservices spécifiques impliqués dans le processus de paiement. 

Cette corrélation peut montrer, par exemple, que le problème a commencé juste après un déploiement spécifique, guidant ainsi l'équipe à se concentrer sur les bogues potentiels dans cette version.

L'apprentissage automatique amplifie la précision des alertes et réduit le bruit

La surveillance génère de nombreuses alertes, dont certaines ne sont pas critiques, voire pas du tout. Les plateformes d'observabilité, particulièrement celles dotées de capacités d'apprentissage automatique (ML), analysent les données historiques pour améliorer la qualité des alertes et supprimer le bruit en ajustant dynamiquement les seuils et en identifiant les anomalies réelles.

Si la surveillance détecte une augmentation temporaire de l'utilisation du processeur, l'IA au sein de la plateforme d'observabilité peut la reconnaître comme une augmentation transitoire attendue en fonction du comportement passé, supprimant ainsi l'alerte. 

Inversement, s'il identifie un schéma inhabituel (par exemple, une utilisation soutenue du processeur sur plusieurs services), il escalade le problème. Ce filtrage réduit le bruit et garantit que seules les alertes critiques parviennent aux équipes informatiques.

L'observabilité améliore les capacités proactives de la surveillance

Bien que la surveillance soit intrinsèquement réactive — alertant lorsqu'un élément franchit un seuil — l'observabilité adopte une position proactive en identifiant les tendances et les schémas qui pourraient entraîner des problèmes à l'avenir. Les plateformes d'observabilité dotées d'analyses prédictives utilisent les données de surveillance pour anticiper les problèmes avant qu'ils ne se manifestent pleinement.

L'observabilité peut prédire l'épuisement des ressources d'un serveur spécifique en analysant les données de surveillance des tendances d'utilisation de la mémoire. Si elle détecte une augmentation constante de l'utilisation de la mémoire au fil du temps, elle peut alerter les équipes avant que le serveur n'atteigne sa pleine capacité, permettant ainsi une action préventive.

Les tableaux de bord unifiés combinent les alertes de surveillance avec les informations d'observabilité

Une réponse efficace aux incidents nécessite une visibilité sur les alertes de surveillance en temps réel et les informations approfondies d'observabilité, souvent via un tableau de bord unifié. En centralisant ces points de données, les équipes informatiques disposent d'une source unique de vérité qui permet des réponses plus rapides et mieux coordonnées.

Dans un tableau de bord unifié, des données de surveillance signalent une panne de service, tandis que des informations d'observabilité fournissent des journaux, des traces et des métriques détaillés sur les services affectés. Cette vue unifiée permet à l'équipe d'enquêter sur l'impact de la panne sur l'ensemble du système, réduisant ainsi le temps de diagnostic et de réponse.

Boucles de rétroaction entre la surveillance et l'observabilité pour l'amélioration continue

Au fur et à mesure que l'observabilité découvre de nouveaux modes de défaillance et de nouvelles causes profondes, ces informations peuvent affiner les configurations de surveillance, créant ainsi une boucle de rétroaction continue. Les informations guidées par l'observabilité conduisent à la création de nouvelles règles et seuils de surveillance, garantissant que les incidents futurs sont détectés de manière plus précise et plus précoce.

Lors du dépannage, l'observabilité peut révéler qu'un certain schéma d'événements de journal signale une fuite de mémoire imminente. La mise en place de nouvelles alertes de surveillance basées sur ces schémas de journal peut alerter proactivement les équipes avant qu'une fuite de mémoire ne devienne critique, améliorant ainsi la résilience.

Principaux résultats de la synergie entre la surveillance et l'observabilité

La surveillance et l'observabilité offrent une approche complète de la santé du système, résultant en :

• Résolution plus rapide des problèmes : Les alertes de surveillance informent instantanément les équipes informatiques des problèmes, tandis que l'observabilité accélère l'analyse des causes profondes en fournissant du contexte et des corrélations.
• Résilience améliorée : Les informations exploitables issues de l'observabilité affinent les règles de surveillance, conduisant à des alertes plus précises et proactives, ce qui maintient la stabilité des systèmes face à une complexité croissante.
• Efficacité opérationnelle : Les tableaux de bord unifiés rationalisent les flux de travail, permettant aux équipes de répondre efficacement, de réduire le temps moyen de résolution (MTTR) et de minimiser les interruptions de service.

Là où la surveillance et l'observabilité se recoupent

La surveillance et l'observabilité partagent les mêmes objectifs, s'appuient sur les mêmes données sous-jacentes et fonctionnent mieux lorsqu'elles sont utilisées ensemble.

À leur base, les deux visent à améliorer la fiabilité, les performances et l'expérience utilisateur du système. Que vous détectiez des pannes ou que vous diagnostiquiez des défaillances complexes, l'objectif est le même : maintenir la disponibilité du service et minimiser les perturbations.

Ils dépendent également de la même base — la télémétrie. Les métriques, les journaux et les traces alimentent à la fois les alertes de surveillance et les investigations basées sur l'observabilité. La différence réside dans la manière dont ces données sont utilisées.

Maintenant, les plateformes modernes unifient les deux : La surveillance gère la détection et l'alerte. L'observabilité prend en charge une investigation plus approfondie, l'analyse des causes profondes et l'optimisation à long terme. Ensemble, elles créent une stratégie opérationnelle plus complète que chacune d'elles ne pourrait le faire seule.

Étapes pour passer de la surveillance à l'observabilité

Passer de la surveillance traditionnelle à une stratégie d'observabilité complète nécessite non seulement de nouveaux outils, mais aussi un changement de mentalité et de pratiques. Voici un guide étape par étape pour aider votre équipe à effectuer une transition transparente et percutante :

Commencez par une base de surveillance complète

La surveillance fournit la base de données essentielle dont l'observabilité a besoin pour fournir des informations. Sans une surveillance stable, l'observabilité ne peut pas atteindre son plein potentiel.

Mettez en place une surveillance centralisée pour couvrir tous les environnements : sur site, dématérialisés (cloud) et hybrides. Assurez-vous de couvrir toutes les métriques critiques telles que l'utilisation du processeur, de la mémoire, du disque et la latence du réseau sur tous vos systèmes et applications. Pour les environnements hybrides, il est particulièrement important d'utiliser un outil de surveillance capable de gérer des sources de données disparates, y compris des actifs virtuels et physiques.

2. Utiliser l'agrégation des journaux pour obtenir une visibilité granulaire

L'observabilité repose sur une vision approfondie de ce qui se passe à travers les services, et les logs sont essentiels à cette fin. Les logs agrégés permettent aux équipes de corréler les modèles entre les systèmes, conduisant à une identification plus rapide de la cause première.

Choisissez une solution d'agrégation de journaux capable de gérer de grands volumes de données de journaux provenant de sources diverses. Cette solution doit prendre en charge l'indexation en temps réel et permettre des requêtes flexibles. Recherchez des outils qui gèrent les journaux structurés et non structurés afin que vous puissiez obtenir des insights exploitables sans analyse manuelle des journaux.

3. Ajouter la traçabilité pour relier les métriques et les journaux afin d'obtenir une image complète

Dans les environnements distribués, le traçage relie les points entre les services, aidant à identifier et à comprendre les dépendances et les causes. Le traçage montre le parcours des requêtes, révélant les retards et les goulots d'étranglement entre les microservices et les intégrations tierces.

Adoptez un cadre de traçage compatible avec votre architecture existante, tel qu'OpenTelemetry, qui s'intègre à de nombreuses plateformes d'observabilité et est largement pris en charge. Configurez les traces pour qu'elles suivent les requêtes entre les services, en capturant des données sur la latence, les taux d'erreur et les temps de traitement à chaque étape.

4. Introduction de l'apprentissage automatique et de l'AIOps pour une détection d'anomalies améliorée

La surveillance traditionnelle repose sur des seuils statiques, ce qui peut entraîner soit des incidents manqués, soit une fatigue d'alerte. L'apprentissage automatique (ML) dans les outils d'observabilité ajuste dynamiquement ces seuils, identifiant les anomalies que les règles statiques pourraient ignorer.

Déployer un Plateforme AIOps (Intelligence Artificielle pour les Opérations Informatiques) qui utilise l'apprentissage automatique pour détecter des modèles dans les journaux, les métriques et les traces. Ces systèmes analysent en continu les données historiques, ce qui permet de repérer plus facilement les déviations qui indiquent des problèmes émergents.

5. Établir un tableau de bord unique pour une surveillance et une observabilité unifiées

La gestion de plusieurs tableaux de bord est inefficace et augmente le temps de réponse lors des incidents. Une interface unique consolide les données de surveillance et d'observabilité, ce qui permet d'identifier les problèmes de manière globale et en temps réel.

Choisissez une plateforme d'observabilité unifiée qui intègre la télémétrie (journaux, métriques et traces) provenant de divers systèmes, fournisseurs de cloud et applications. Idéalement, cette plateforme devrait prendre en charge à la fois l'analyse en temps réel et l'examen des données historiques, permettant aux équipes d'enquêter en détail sur les incidents passés.

Optimisez la réponse aux incidents avec des flux de travail automatisés

L'observabilité n'a de valeur que si elle raccourcit les temps de réponse et accélère la résolution. Les flux de travail automatisés intègrent les informations de l'observabilité aux processus de gestion des incidents, garantissant que les bonnes personnes sont alertées avec des données pertinentes et contextualisées.

Configurez des flux de travail de gestion des incidents qui se déclenchent automatiquement lorsque les outils d'observabilité détectent des anomalies ou des incidents critiques. Intégrez ces flux de travail à des plateformes de collaboration telles que Slack, Teams ou PagerDuty pour notifier instantanément les équipes concernées.

7. Créez une boucle de rétroaction pour améliorer la surveillance grâce aux informations d'observabilité

L'observabilité peut révéler des problèmes récurrents ou des risques latents, qui peuvent ensuite alimenter l'amélioration de la supervision. En affinant continuellement la supervision sur la base des données d'observabilité, les équipes informatiques peuvent mieux anticiper les problèmes, améliorant ainsi la fiabilité et la résilience de leurs systèmes.

Examinez régulièrement les données d'observabilité pour identifier de nouveaux schémas ou points de défaillance potentiels. Mettez en place des rétrospectives récurrentes où les données d'observabilité des incidents récents sont analysées et les configurations de surveillance sont ajustées en fonction des leçons tirées.

8. Communiquer l'impact de l'observabilité sur les résultats commerciaux

Démontrer la valeur tangible de l'observabilité est essentiel pour maintenir l'adhésion des parties prenantes et garantir un investissement continu.

Suivez les indicateurs clés de performance (KPI) tels que le MTTR, la fréquence des incidents et la disponibilité du système, et mettez en corrélation ces métriques avec les efforts d'observabilité. Partagez ces résultats avec les parties prenantes pour souligner comment l'observabilité réduit les coûts opérationnels, améliore l'expérience utilisateur et génère des revenus.

Ce qu'il faut rechercher dans les outils de surveillance et d'observabilité

Choisissez une plateforme qui correspond à votre architecture aujourd'hui, évolue avec vous demain et aide les équipes à passer efficacement de la détection à la résolution.

Utilisez cette liste de contrôle pour évaluer vos options :

Architecture et couverture

• Prend en charge l'ensemble de votre pile d'infrastructure (fournisseurs cloud, sur site, hybride)
• Visibilité native dans Kubernetes et les environnements conteneurisés
• Couverture pour les services de base, les bases de données et les dépendances tierces
• Corrèle la télémétrie avec les pipelines CI/CD et les flux de travail de déploiement

Corrélation de données et contexte

• Corrèle les métriques, les journaux et les traces dans une vue unifiée
• Associe la télémétrie aux déploiements, aux modifications de configuration et aux incidents
• Fournit des cartes de services ou une visualisation des dépendances

Qualité des alertes et réduction du bruit

• Capacités de modélisation dynamique des références ou de détection d'anomalies
• Routage intelligent des alertes et escalade
• Déduplication et suppression pour réduire les alertes redondantes
• Hiérarchisation claire des problèmes critiques, en fonction de l'impact et de la gravité

Évolutivité et gestion des coûts

• Évolutif pour gérer des volumes élevés de télémétrie sans dégradation des performances
• Prend en charge les niveaux d'échantillonnage et de rétention des données
• Modèle de tarification prévisible et transparent

Normes ouvertes et flexibilité

• Prend en charge OpenTelemetry ou des normes ouvertes similaires
• Permet une instrumentation flexible entre les services
• Minimise la dépendance vis-à-vis des fournisseurs grâce à des intégrations ouvertes (standards ouverts, API)

Visibilité basée sur les rôles

• Analyse approfondie des traces et des journaux pour les ingénieurs
• Tableaux de bord de haut niveau et vues de la santé des services pour la direction
• Vues personnalisables par équipe ou par fonction

Une plateforme solide devrait cocher la plupart, sinon la totalité, de ces cases. 

Adoptez la puissance de l'observabilité et de la surveillance

L'observabilité n'est pas seulement une extension de la surveillance : c'est un changement fondamental dans la façon dont les équipes informatiques fonctionnent. Alors que la surveillance est essentielle pour suivre les problèmes connus et offrir de la visibilité, l'observabilité offre une approche plus approfondie et proactive du diagnostic des systèmes, permettant aux équipes d'innover tout en minimisant les temps d'arrêt.

Pour exploiter pleinement les avantages de l'observabilité, il est important de combiner les outils de surveillance et d'observabilité en une approche cohérente et globale. Ce faisant, les entreprises peuvent s'assurer que leurs systèmes sont non seulement opérationnels, mais aussi résilients et adaptables dans un paysage numérique en constante évolution.