6 mythes sur l’observabilité dans les AIOps explorés par IBM

On a tendance à penser que la surveillance des performances des applications (APM) est la même chose que l’observabilité. Cependant, l’APM est plus axé sur le suivi de métriques et de journaux spécifiques, ce qui est idéal pour les systèmes plus simples. En revanche, l’observabilité est conçue pour la nature complexe des applications d’aujourd’hui qui utilisent des microservices. Elle vous donne une vue détaillée de la santé et des performances de votre système, ce qui vous aide à aller au fond des problèmes pour les résoudre plus efficacement.

AIOps, abréviation de Artificial Intelligence for IT Operations, est une approche dans le domaine des opérations informatiques qui utilise l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et l’analyse des big data pour automatiser et améliorer les processus d’opérations informatiques. L’objectif principal de l’AIOps est d’aider les équipes informatiques à gérer la complexité et l’échelle croissantes de leurs environnements d’exploitation, en particulier à mesure que les entreprises se développent et adoptent des technologies plus avancées.

En ce qui concerne l’observabilité, certaines personnes pensent que les fichiers journaux sont tout ce dont vous avez besoin. Bien que les journaux soient importants, ils ne sont qu’une pièce du puzzle. Pour obtenir les meilleurs résultats, vous devez analyser les mesures, les traces et les journaux en temps réel. De cette façon, vous pouvez résoudre les problèmes avant qu’ils n’affectent vos utilisateurs. L’observabilité va au-delà des journaux, car elle permet de comprendre comment fonctionne votre système et comment les utilisateurs interagissent avec lui, ce qui est essentiel pour assurer le bon fonctionnement du système.

L’AIOps implique un certain nombre de domaines, notamment :

  • L’analyse des données : Les plateformes AIOps peuvent traiter de grandes quantités de données opérationnelles provenant de diverses sources informatiques, y compris des outils de surveillance des performances, des journaux et des systèmes d’assistance. En analysant ces données, l’AIOps peut détecter des modèles, des anomalies et des problèmes potentiels.
  • Automatisation : Un aspect clé de l’AIOps est l’automatisation des processus de routine. Cela peut aller de tâches simples, comme la réinitialisation d’un serveur, à des processus plus complexes, comme l’orchestration d’une réponse à une panne de réseau.
  • Apprentissage automatique et IA : AIOps utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour tirer des enseignements des données au fil du temps. Cela permet au système de prédire et de prévenir les problèmes potentiels avant qu’ils n’aient un impact sur l’entreprise, et de fournir des informations exploitables pour la prise de décision informatique.
  • Améliorer les opérations informatiques : L’AIOps aide les équipes informatiques à devenir plus proactives que réactives. Pour ce faire, il offre des informations qui permettent de prendre de meilleures décisions et d’automatiser les réponses aux problèmes courants, ce qui permet au personnel informatique de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.
  • Gestion et réponse aux incidents : En cas de problèmes ou de pannes informatiques, les AIOps peuvent contribuer à un diagnostic et à une réponse rapides, en identifiant souvent la cause première d’un problème plus rapidement qu’un être humain ne pourrait le faire.
  • Optimisation de la capacité : Les outils AIOps peuvent analyser les modèles et les tendances d’utilisation afin d’optimiser l’allocation des ressources informatiques, telles que la capacité des serveurs et du stockage, garantissant ainsi une utilisation efficace et efficiente des ressources.

Un autre mythe est que les outils d’observabilité sont toujours coûteux. Il est vrai que certains peuvent être coûteux, mais il existe de nombreuses options avec différents modèles de tarification pour s’adapter à différents budgets. Par exemple, la tarification par hôte peut vous donner un coût prévisible, ce qui vous permet d’améliorer votre surveillance sans vous soucier des dépenses imprévues. Il est important d’examiner les différentes options de tarification disponibles pour trouver celle qui correspond à votre budget et à vos besoins.

Mythes AIOps

Il existe également une idée fausse selon laquelle l’observabilité est réservée aux ingénieurs de fiabilité des sites (SRE). Ce n’est pas le cas. L’observabilité rend les données accessibles à de nombreuses équipes, comme le marketing, le développement, DevOps et les analystes commerciaux. Cela signifie que tout le monde peut utiliser ces données pour prendre de meilleures décisions. En brisant les silos de données, l’observabilité encourage le travail d’équipe et aide chacun à contribuer à rendre le système plus fiable et plus performant.

  • Différence entre APM et observabilité : La surveillance des performances des applications (APM) est conçue pour les environnements d’exécution monolithiques, tandis que l’observabilité s’adresse aux applications complexes basées sur des microservices, en offrant une vue d’ensemble du système tout entier.
  • Fausse conception des fichiers journaux en tant qu’observabilité : S’appuyer uniquement sur les fichiers journaux pour résoudre les problèmes est une pratique erronée. Une surveillance efficace implique une analyse en temps réel des différents composants du système et des performances des utilisateurs afin de résoudre les problèmes de manière proactive.
  • Coût des outils d’observabilité : Les outils d’observabilité peuvent être coûteux, mais il existe des modèles de tarification qui offrent prévisibilité et inclusivité, comme la tarification par hôte, par opposition aux coûts variables basés sur le volume de données ou le nombre d’utilisateurs.
  • L’observabilité n’est pas réservée aux SRE : L’observabilité n’est pas réservée aux ingénieurs de fiabilité des sites (SRE). Elle démocratise l’accès aux données au sein de différentes équipes, y compris le marketing, le développement, DevOps et les utilisateurs professionnels, leur permettant de prendre des décisions éclairées.
  • Éviter le favoritisme dans la surveillance des applications : Les outils de surveillance traditionnels obligent souvent les organisations à donner la priorité à certaines applications en raison de contraintes de ressources. L’observabilité permet une surveillance complète, garantissant que toutes les applications reçoivent une attention particulière.
  • Les pièges de la surveillance bricolée : La création de solutions de surveillance personnalisées peut ralentir le développement et conduire à des applications de moindre qualité. Les solutions automatisées d’observabilité sont recommandées pour maintenir la vitesse de développement et la performance des applications.

Dans le passé, les outils de surveillance ont pu se concentrer davantage sur certaines applications en raison de ressources limitées. Cela pouvait conduire à une accentuation inégale. L’observabilité change cette situation en permettant une surveillance égale de toutes les applications. Cela garantit qu’aucune application n’est négligée et que les problèmes de performance sont traités dans l’ensemble du système. Cette approche équilibrée est essentielle pour offrir une bonne expérience à l’utilisateur.

Enfin, l’idée de créer un système de surveillance personnalisé peut sembler séduisante, mais elle s’accompagne de son lot de problèmes. La création de votre propre système peut vous priver de ressources pour vos principaux travaux de développement, ce qui risque de réduire la qualité de vos applications. Il est préférable d’utiliser des solutions d’observabilité automatisées. Elles vous aideront à maintenir votre développement sur la bonne voie et à vous assurer que vos applications fonctionnent correctement, tout en vous épargnant les tracas liés à la gestion d’un système de surveillance.

En comprenant ces aspects de l’observabilité et de la surveillance, vous pouvez éviter les erreurs courantes et adopter des pratiques qui améliorent les performances et la fiabilité de votre système. Une bonne observabilité signifie avoir une vue d’ensemble de votre système, résoudre les problèmes avant qu’ils ne surviennent et collaborer avec différentes équipes. Avec les bons outils et les bonnes approches, vous pouvez vous assurer que vos applications fonctionnent parfaitement et qu’elles offrent une excellente expérience à vos utilisateurs.

Lire plus Guide:

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *