Comment l’observabilité lutte contre le chaos du SI (et fait la fortune des éditeurs)

Vous pensiez que la montée en puissance du cloud computing et des containers allait simplifier votre vie de DSI et celle de vos équipes ? A quel moment vous êtes-vous rendu compte que ce n’était pas vrai ? Que bien au contraire l’informatique décentralisée brouillait la vision de votre SI ? Provoquait un véritable chaos ?

Et bien ce grand bazar fait les affaires des rois de l’observabilité, dont Dynatrace qui organisait début octobre un évènement européen.

“Nous mettons de l’ordre dans le chaos” s’enthousiasme sur scène Rick McConnell, le CEO de Dynatrace. “Nous allons vers une grande complexité dans la conception et la maintenance des systèmes informatiques. Nous adressons la complexité de ces systèmes”.

Le marché européen de l’observabilité est de 50 milliards de dollars

Et cette proposition semble rencontrer un échos important. Le marché européen de l’observabilité est de 50 milliards de dollars. Et le cabinet Gartner a introduit pour la première fois dans ses 10 principales tendances technologiques stratégiques pour l’année 2023 l’observabilité.

Le Gartner dénombre sur le marché de l’observabilité des acteurs spécialisés, comme Dynatrace, New Relic et Datadog, mais aussi des généralistes qui développent des briques spécifiques, comme IBM (avec Instana), Oracle (avec Application Performance Monitoring) ou encore Cisco (avec AppDynamics).

Ce secteur pour le Gartner est celui de l’APM (Application Performance Monitoring) et de l’Observabilité. On y trouve des acteurs spécialisés, comme Dynatrace, New Relic et Datadog, mais aussi des généralistes qui développent des briques spécifiques, comme IBM (avec Instana), Oracle (avec Application Performance Monitoring) ou encore Cisco (avec AppDynamics).

“C’est quand les applications ne marchent pas que le marché se développe” souligne Rick McConnell. Et pourquoi les applications ne marchent plus ? “Il devient de plus en plus simple de développer et de déployer des applications dit le boss de Dynatrace. Mais cette dynamique rencontre des ressources humaines limitées et un grand degré d’entropie”.

De l’IA pour lutter contre l’entropie de l’IA

“De plus en plus de code est produit, mais ce n’est pas nécessairement du code de bonne qualité” abonde Bernd Greifeneder, le Directeur technique de la société. “Des outils comme Copilot soulèvent de ce point de vue des inquiétudes”.

“Quand la DSI doit gérer 5 release par jour, personne ne peut garantir la qualité et la sécurité du code par autre chose que l’observabilité” assure t-il.

Alors que faire ? Dynatrace propose de passer par l’IA pour lutter contre les dérives de l’IA !

Son IA est utilisée depuis plus de 10 ans, pour faire de la détection mais aussi de la prédiction. La nouveauté ? L’IA générative bien sûr, qui permet “de mieux interroger ces outils”. Dynatrace utilise l’IA Gen pour générer des requêtes et des dashboards. Le tout est packagé sous le nom commercial de Davis AI.

Mais au delà de son premier métier, l’observabilité de la couche DevOps, le chaos dans les systèmes d’information donne des ailes à Dynatrace, qui évoque désormais une plateforme unifiée. “L’observabilité et la cybersécurité sont convergentes. L’automatisation de la cybersécurité en est encore a l’âge de pierre” note Bernd Greifeneder. “Nous avons aussi des plans pour aller vers l’observabilité réseau. Nous avons une technologie en interne pour cela” complète Rick McConnell.

Une définition de l’observabilité des systèmes d’information

L’observabilité ? Une notion qui se distingue, ou complète, voire se confond, avec celle de surveillance (monitoring), selon les experts. La supervision (monitoring) est un processus de collecte, d’analyse et d’utilisation des informations des équipements physiques et logiciels qui composent le SI. L’analyse de ce processus permet de suivre le comportement d’un programme, de détecter les dysfonctionnements et de garantir son fonctionnement.

L’observabilité permet est la capacité de comprendre l’état interne d’un système en analysant les données telles que les journaux, les traces, les appels API, le temps d’attente, les téléchargements ou encore les transferts de fichiers.

En clair, l’observabilité aide les équipes IT à analyser ce qui se passe dans le SI pour détecter et résoudre les problèmes. Pour comprendre ce qui se passe à l’intérieur d’un système, l’observabilité s’appuie sur ses journaux, ses métriques et ses traces.

• Les journaux (les logs) d’applications et de systèmes fournissent des détails historiques sur les opérations et les flux.
• Les métriques mesurent une valeur à un moment précis dans le temps. Il peut s’agir par exemple du taux d’utilisation CPU.
• Enfin, les traces représentent le parcours des interactions utilisateurs ou applicatifs dans le système. Le traçage distribué est de son côté une technique de diagnostic qui consiste à observer les demandes pendant qu’elles se déplacent dans des environnements distribués, comme les instances de cloud computing. Dans ces systèmes complexes, cela permet par exemple de mettre en évidence les problèmes de performance des microservices.