Des outils de supervision à l'observabilité unifiée

Avant tout, une approche réussie de l'observabilité unifiée est celle qui peut transcender les silos et les lieux, en recueillant des info de toute source de données avec une fidélité totale.

Historiquement, l'observabilité est vue sous l'angle de sa capacité à aider les équipes DevOps à relever les défis auxquels elles sont confrontées dans des environnements cloud-native complexes et hautement distribués. Mais la situation évolue : l'observabilité devient une fonction qui aide les équipes à identifier et à résoudre des problèmes plus complexes de surveillance, de test et de gestion des applications dans ces environnements.  C'est pourquoi une définition plus large, adaptée à cet ensemble élargi de défis, a vu le jour : l'observabilité unifiée.

La mise en œuvre de l'observabilité unifiée peut être un défi, en particulier pour les grandes organisations internationales. Prenons l'exemple d'une entreprise de 10 000 employés, qui attendent tous une expérience numérique solide et fiable. Cependant, ils travailleront souvent dans des environnements de travail hybrides qui changent rapidement - chacun ayant sa propre configuration d'ordinateur portable et sa propre configuration WiFi - et s'attendront à la même expérience numérique qu'ils vivraient sur site. Tout cela avant de prendre en compte des centaines de milliers de clients potentiels. Leur mélange inconnu d'applications patrimoniales sur site, d'applications cloud et de Shadow IT se conjugue pour rendre le dilemme de l'observabilité encore plus complexe.

Dans ces scénarios, une approche réussie de l'observabilité unifiée est celle qui peut transcender les silos et les lieux, en recueillant des informations de toutes les sources de données avec une fidélité totale.

Moins d'outils, plus d'efficacité

Une étude récente commandée par Riverbed et réalisée par IDC a révélé que 90 % des équipes informatiques utilisent des outils d'observabilité multiples pour obtenir une meilleure visibilité et gérer efficacement leur combinaison actuelle de zones géographiques, d'applications et d'exigences de mise en réseau. Environ la moitié de ces équipes utilisent six outils d'observabilité distincts, ce qui donne lieu à des dizaines de milliers d'alertes par jour, soit bien plus que ce qu'une équipe informatique peut raisonnablement tenter de traiter. La quantité de données que ces outils produisent, ainsi que le grand nombre d'alarmes, font qu'il est difficile de s'assurer que toutes les informations importantes sont collectées. 

Ce défi est encore amplifié par les équipes qui utilisent des outils limités ou obsolètes. Près des deux tiers des personnes interrogées dans le cadre de l'enquête IDC ont déclaré que leur organisation utilisait des outils qui se concentraient uniquement sur les couches complexes de configurations matérielles, de services cloud et d'applications existantes sur site de l'entreprise. L'enquête a également révélé que 61 % des équipes informatiques estiment que cette vision étroite entrave la productivité et la collaboration.

C'est là que l'Observabilité unifiée a trouvé sa place. Les équipes informatiques intelligentes utilisent désormais un seul outil d'Observabilité unifiée pour unifier la télémétrie de tous les domaines et appareils avec une fidélité totale, plutôt que d'échantillonner et de capturer seulement certaines des données, ce qui peut entraîner des lacunes importantes. C'est un peu comme si une entreprise ne capturait qu'une partie des plaintes reçues le jour du Black Friday. Elle n'aurait alors pas connaissance de l'ensemble des problèmes, serait incapable de les résoudre et verrait un grand nombre de clients quitter le magasin.

Le problème n'est pas seulement que les taux d'échantillonnage faibles sont mauvais - ils ne racontent pas toute l'histoire, ce qui peut conduire l'analyse dans la mauvaise direction.

Réduire le "bruit" grâce à l'automatisation

De plus en plus, les équipes associent l'Observabilité unifiée à la puissance de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine (ML). Ensemble, ils peuvent rapidement fournir un contexte pour les anomalies et découvrir des pistes qui créent des informations exploitables.

Le nombre impressionnant d'alertes peut souvent fatiguer les équipes informatiques. Faire le tri dans le bruit pour trouver la cause profonde particulière d'un retard peut prendre du temps et être difficile, en particulier lorsqu'on doit également faire face au flux constant de données provenant d'une télémétrie complète. Auparavant, on avait recours à des salles de crise gourmandes en ressources pour résoudre ces problèmes, mais elles étaient souvent inefficaces et conduisaient davantage à pointer du doigt qu'à trouver des solutions. Une autre solution consistait à désigner un employé de haut niveau, expert dans l'identification des problèmes individuels. Cependant, c'était un gaspillage de ressources que d'avoir un employé aussi compétent pour résoudre les problèmes entre les différents silos informatiques. Et s'il devait partir, l'entreprise n'aurait aucun moyen de reproduire ses résultats.

Avec l'Observabilité unifiée, les équipes informatiques ont moins de tickets et d'alertes à traiter, ce qui maximise leur efficacité et améliore leur satisfaction professionnelle. Sa capacité à transcender les cloisonnements aide également les équipes à travailler en collaboration pour résoudre les problèmes. Compte tenu de la pénurie de talents qui frappe actuellement le secteur informatique, l'Observabilité unifiée est un outil essentiel qui peut alléger une partie de la charge à laquelle les équipes informatiques sont confrontées au quotidien.

Comment l'Observabilité unifiée rationalise les processus

L'IA et le ML permettent à l'ensemble du personnel informatique d'utiliser des runbooks pour automatiser les tâches. Il est courant que les organisations disposent de runbooks documentés qui peuvent être utilisés pour résoudre manuellement des problèmes particuliers. Mais, avec l'Observabilité unifiée, les équipes peuvent créer des moteurs de workflow qui automatisent les processus et simplifient la recherche de solutions. Ces moteurs peuvent également être personnalisés, ce qui permet aux équipes de les configurer jusqu'à ce qu'elles soient sûres d'obtenir des résultats positifs. En fait, les bibliothèques de solutions préconfigurées peuvent être personnalisées pour fournir des actions automatisées pour les problèmes fréquemment rencontrés, ce qui permet au personnel informatique plus expérimenté de consacrer son temps à des tâches de plus haut niveau.

Optimiser la productivité

La récente enquête d'IDC commanditée par Riverbed a également révélé que trois quarts (75 %) des équipes éprouvent des difficultés à tirer des enseignements de leur gamme d'outils d'observabilité cloisonnés. Grâce à l'Observabilité unifiée, les équipes informatiques peuvent analyser l'ensemble des données de leur organisation pour créer des informations exploitables. Ces informations garantissent que les utilisateurs finaux bénéficient d'une expérience numérique de qualité, que les opérations se déroulent sans heurts et en toute sécurité et que les employés sont heureux et productifs. Et, en arrière-plan, la remédiation automatisée améliore l'agilité, optimise le retour sur investissement et consolide les services.

Le grand nombre d'organisations utilisant l'observabilité démontre une compréhension générale de l'importance de la surveillance de l'infrastructure dans les entreprises modernes. Il s'agit d'une pratique essentielle qui contribue à fournir des expériences numériques sans friction aux clients et aux employés. Malgré cela, de nombreuses organisations utilisent encore de multiples outils obsolètes qui ne peuvent pas prendre en compte l'étendue des données fournies, et conduisent donc à une vue incomplète des performances du réseau et à une faible satisfaction des utilisateurs finaux.

Pour lutter contre ce phénomène, de plus en plus d'entreprises s'orientent vers l'observabilité unifiée afin de minimiser les ensembles d'outils. Le résultat est que les équipes informatiques peuvent optimiser leur capacité à trouver des informations exploitables, ce qui améliore considérablement la productivité de l'ensemble de l'organisation.