L’observabilité des applications est la capacité à comprendre pourquoi les logiciels se comportent comme ils le font en examinant les signaux qu’ils produisent : journaux, métriques, traces et, lorsque cela est utile, données d’expérience utilisateur réelle. Elle fournit aux ingénieurs le contexte nécessaire pour analyser une défaillance inconnue sans devoir d’abord ajouter une journalisation temporaire, reconstituer une requête à partir de plusieurs outils indépendants ou dépendre de la personne qui se souvient par hasard du fonctionnement du système.

Pour les responsables de l’ingénierie, l’observabilité n’est pas avant tout un achat d’outils. C’est une capacité opérationnelle. Elle relie le comportement en production aux workflows clients et métier qui en dépendent, fournit aux équipes une méthode commune pour diagnostiquer les problèmes et rend les mises en production ainsi que la gestion des incidents moins dépendantes des conjectures.

Le point de départ judicieux est rarement « instrumenter tout ». Commencez par deux ou trois flux critiques : les parcours pour lesquels une défaillance, une latence ou des données incorrectes ont un effet significatif sur les clients, le chiffre d’affaires, les opérations ou la prestation de services. Mettez-y en place une visibilité utile, établissez des pratiques de responsabilité et de réponse, puis élargissez progressivement.

L’observabilité des applications en un coup d’œil

Question	Réponse pratique
Qu’est-ce que l’observabilité des applications ?	La capacité à analyser le comportement d’une application à l’aide de données de télémétrie corrélées, notamment les journaux, les métriques, les traces et les signaux pertinents d’expérience utilisateur.
Par où une équipe doit-elle commencer ?	Commencer par deux ou trois flux utilisateurs ou opérationnels critiques pour l’activité, plutôt que de tenter d’instrumenter tout le système d’un seul coup.
Quelle télémétrie est essentielle ?	Les journaux fournissent le détail des événements, les métriques montrent les tendances et l’état des services, et les traces montrent comment les requêtes individuelles circulent à travers les services et leurs dépendances.
Pourquoi utiliser OpenTelemetry ?	Il fournit un framework largement adopté et indépendant des fournisseurs pour générer et exporter la télémétrie, ce qui aide à dissocier l’instrumentation de la plateforme backend utilisée pour l’analyser.
Que doivent représenter les alertes ?	Des conditions ayant un impact sur les utilisateurs ou une importance opérationnelle, liées aux objectifs de niveau de service, et non chaque variation de métrique ou erreur isolée.
À qui incombe l’observabilité ?	Les équipes applicatives sont responsables du comportement de leurs services ; les équipes plateforme, DevOps ou SRE facilitent l’adoption de normes, d’outils et de pratiques opérationnelles fiables.

Qu’est-ce que l’observabilité des applications ?

L’observabilité est souvent confondue avec la supervision. La supervision est importante, mais elle répond généralement à une question plus limitée : quelque chose se trouve-t-il en dehors d’une limite attendue ? Un outil de supervision peut vous indiquer que le taux d’erreur a augmenté, que la profondeur de la file d’attente progresse ou que la latence a dépassé un seuil.

L’observabilité aide une équipe à analyser pourquoi cela s’est produit. Elle permet de relier un symptôme visible par l’utilisateur à une requête, un service, une dépendance, une requête de base de données, une version déployée ou une modification de configuration ayant contribué au problème.

Cette distinction devient plus importante à mesure que les systèmes se distribuent. Dans une application simple, un ingénieur peut parfois inspecter le journal d’un seul service et identifier le problème. Dans un système comprenant des API, des files d’attente, des services cloud, des dépendances tierces, du traitement d’événements et plusieurs composants applicatifs, les éléments probants sont généralement répartis à plusieurs endroits. L’observabilité fournit le contexte nécessaire pour les relier.

Une pratique utile de l’observabilité combine :

Instrumentation : générer une télémétrie représentant les comportements importants du système et de l’activité.
Corrélation : transporter le contexte des traces et des requêtes au-delà des frontières entre services afin que les événements liés puissent être examinés ensemble.
Investigation : fournir aux ingénieurs des moyens utiles d’explorer le comportement pendant les incidents, les mises en production et les travaux de performance.
Réponse opérationnelle : définir qui reçoit les signaux, comment leur impact est évalué et quelles actions peuvent être prises.
Amélioration continue :en utilisant les incidents, les problèmes de support et l’expérience de livraison pour améliorer l’instrumentation et les procédures au fil du temps.

Pourquoi l’observabilité des applications est importante pour l’entreprise

Les dirigeants n’ont pas besoin d’observabilité simplement parce qu’un système utilise des microservices ou parce que le tableau de bord d’un fournisseur semble impressionnant. Ils en ont besoin lorsque des workflows importants sont difficiles à diagnostiquer, que les incidents ayant un impact sur les clients prennent trop de temps à comprendre, que les mises en production créent de l’incertitude ou que les équipes de support ne disposent pas des éléments nécessaires pour distinguer un problème utilisateur d’un problème système.

Lorsqu’elle est conçue autour de workflows pertinents, l’observabilité peut aider les équipes à :

Réduire le temps consacré à trouver les éléments pertinents pendant les incidents
Déterminer si une mise en production, une dépendance, une modification de configuration ou un profil de trafic est associé à une dégradation
Prioriser les travaux de fiabilité en fonction de l’impact sur les clients et les opérations
Rendre la réponse d’astreinte moins dépendante de la connaissance individuelle des systèmes
Améliorer les échanges entre les parties prenantes de l’ingénierie, du produit, du support et de l’entreprise
Identifier les schémas de défaillance récurrents avant qu’ils ne deviennent une difficulté opérationnelle normalisée

La valeur pour l’entreprise vient de décisions plus rapides et plus fiables, et non de la collecte du plus grand volume de télémétrie. Une organisation peut générer d’énormes volumes de journaux et de métriques tout en restant incapable de répondre à une question élémentaire comme : « Pourquoi les clients ne peuvent-ils pas terminer ce workflow aujourd’hui ? »

L’observabilité doit donc commencer par les workflows qui comptent. Il peut s’agir, par exemple, de la création d’un compte, du passage en caisse, du traitement d’un paiement, de la prise de rendez-vous, de l’importation de données, du routage d’une commande ou d’un rapport destiné aux clients. Les workflows précis dépendent du produit et du modèle opérationnel de l’organisation.

Journaux, métriques, traces et signaux d’expérience utilisateur

Les différents types de télémétrie répondent à des questions différentes. La valeur vient de leur utilisation conjointe avec un contexte cohérent, et non du fait de considérer l’un d’eux comme un remplacement des autres.

Logs, Metrics, Traces, and User Experience Signals

Journaux : que s’est-il passé ?

Les journaux consignent des événements distincts. Ils sont utiles lorsqu’une investigation nécessite un contexte détaillé : un message d’erreur, un échec de validation, une réponse d’une dépendance, une décision d’autorisation ou un événement propre à l’application.

De bons journaux de production sont structurés, consultables et générés de manière réfléchie. Ils doivent inclure suffisamment de contexte pour permettre l’investigation d’un problème, tout en évitant les informations sensibles superflues. Consigner des données personnelles, financières, d’authentification ou de paiement brutes dans des systèmes largement accessibles crée une autre catégorie de risque.

Métriques : le système évolue-t-il vers une situation problématique ?

Les métriques mesurent des valeurs dans le temps : taux de requêtes, taux d’erreur, profondeur de file d’attente, utilisation du processeur, connexions à la base de données, transactions réussies ou achèvement d’un workflow. Elles sont utiles pour identifier les tendances, établir des références, définir des objectifs de service et détecter un problème en développement.

Pour les workflows destinés aux clients, les percentiles tels que la latence p50, p95 et p99 sont généralement plus utiles que les seules moyennes. Une moyenne peut sembler acceptable alors qu’une part significative des clients subit des interactions lentes ou échoue à les mener à bien.

Traces : où la requête est-elle passée ?

Les traces suivent une requête ou un événement individuel à travers les services et les dépendances. Dans un système distribué, une trace peut révéler comment le temps et les défaillances se répartissent entre les appels d’API, les files d’attente, les bases de données, les tâches en arrière-plan et les services tiers.

Le contexte de trace doit franchir les frontières de manière cohérente. Si la trace s’arrête lorsqu’une requête entre dans une file de messages ou appelle un service externe critique, l’équipe perd de la visibilité précisément là où commencent souvent les investigations difficiles.

Surveillance des utilisateurs réels : quelle expérience l’utilisateur a-t-il vécue ?

La surveillance des utilisateurs réels, la télémétrie du navigateur et le contexte de session peuvent apporter une perspective précieuse du côté client. Les services backend peuvent sembler sains alors que les utilisateurs rencontrent des erreurs de navigateur, un rendu lent, des interactions qui échouent, des problèmes géographiques, des obstacles d’accessibilité ou des problèmes propres à certains appareils.

Ces signaux doivent être collectés avec des contrôles appropriés en matière de confidentialité, de conservation et d’accès. L’objectif est de comprendre l’expérience associée à un workflow, et non de recueillir davantage de données clients que nécessaire pour l’organisation.

Règle pratique : Incluez dès le début dans la télémétrie la version du déploiement, l’environnement, le nom du service et l’identifiant du workflow pertinent. Sans ce contexte, il devient inutilement difficile de relier une régression à une mise en production ou à une modification précise du système.

Commencer par les workflows critiques, et non par une couverture universelle

Les équipes tentent souvent d’introduire l’observabilité en instrumentant chaque service, en créant des tableaux de bord pour chaque métrique et en déclenchant des alertes pour chaque condition inhabituelle. Cette approche peut entraîner des coûts élevés de télémétrie, des alertes bruyantes, des libellés incohérents et une collection de tableaux de bord sur lesquels personne ne s’appuie pendant un incident.

Une approche plus pragmatique commence par deux ou trois workflows importants pour les utilisateurs ou les opérations. Pour chacun, définissez :

Le résultat utilisateur ou métier que le workflow est censé produire
Les composants applicatifs, magasins de données, files d’attente et dépendances externes concernés
Les signaux qui indiquent une réalisation réussie, une dégradation ou un échec
Les limites acceptables de performance et de fiabilité
L’équipe ou le rôle responsable de la réponse lorsque ces limites sont dépassées
Les informations nécessaires pour analyser et résoudre un échec

Par exemple, un workflow de soumission de commande peut nécessiter une visibilité sur les requêtes utilisateur, la latence de l’API, la validation des stocks, les réponses du prestataire de paiement, les événements de création de commande, les messages de traitement asynchrone et la confirmation finale présentée au client. L’objectif n’est pas de capturer tous les détails possibles, mais de fournir suffisamment d’éléments pour déterminer où le workflow a échoué et ce qui doit se passer ensuite.

Cette approche est étroitement liée à une bonne architecture de diffusion d’événementsSi des travaux importants transitent de manière asynchrone par des files d’attente ou des événements, les équipes ont besoin d’un moyen de suivre un événement depuis sa source, à travers son traitement, ses nouvelles tentatives, ses échecs et son achèvement.

Instrumenter avec OpenTelemetry

OpenTelemetry est un framework d’observabilité open source et un ensemble de spécifications pour générer, collecter et exporter des données de télémétrie. Il aide les équipes à standardiser l’instrumentation entre les services tout en préservant la flexibilité des plateformes utilisées pour stocker, interroger et visualiser les données obtenues.

Une instrumentation indépendante des fournisseurs ne signifie pas que toutes les plateformes sont interchangeables. Les backends d’observabilité diffèrent par leur coût, leur facilité d’utilisation, leur durée de conservation, leurs capacités d’interrogation, leur adéquation à l’écosystème, leurs contrôles de sécurité et leur charge opérationnelle. Cela signifie toutefois que changer de plateforme backend ou en combiner plusieurs ne nécessite pas forcément de réécrire l’instrumentation de l’application depuis zéro.

Plusieurs choix d’implémentation déterminent si OpenTelemetry reste utile à mesure que son adoption progresse :

Instrumentation automatique ou manuelle : l’instrumentation automatique peut fournir rapidement une couverture de base ; l’instrumentation manuelle ajoute le contexte métier nécessaire pour comprendre les workflows importants du domaine.
Propagation du contexte de trace : veiller à ce que les identifiants de trace transitent par les appels HTTP, les messages asynchrones, les processeurs de tâches et les frontières externes prises en charge.
Conventions sémantiques : établir une nomenclature cohérente pour les services, les environnements, les déploiements, les opérations et les attributs avant que chaque équipe n’invente un format différent.
Corrélation avec les déploiements : associer les mises en production, les versions, les indicateurs de fonctionnalité et les changements d’environnement aux données de télémétrie afin que les équipes puissent analyser efficacement les régressions.
Gestion des données : définir ce qui ne doit jamais être inclus dans les spans, les journaux ou les libellés de métriques, notamment les données personnelles, les identifiants, les jetons et les informations de paiement.
Échantillonnage : recueillir suffisamment de données représentatives et liées aux erreurs pour analyser les comportements importants sans collecter indéfiniment chaque événement.

Pour un monolithe existant, de vastes modifications du code ne constituent pas toujours la meilleure première étape. Instrumentez un chemin de requête critique, les principales frontières d’intégration ainsi que les files d’attente de travaux ou les tâches qui prennent en charge le workflow. Cela produit des éléments utiles tout en réduisant le risque qu’une vaste initiative d’instrumentation se transforme en projet de réécriture.

La documentation OpenTelemetry est la référence technique principale pour ses spécifications, ses SDK, ses collecteurs, ses options d’instrumentation et ses conventions sémantiques.

SLO, alertes et coût de la télémétrie

Les objectifs de niveau de service, ou SLO, fournissent à une équipe une définition commune de la fiabilité acceptable pour un service ou un workflow. Un SLO utile reflète ce que vivent les utilisateurs ou les équipes dépendantes, comme la réussite d’une finalisation de commande, la disponibilité d’une API, l’achèvement d’une tâche en arrière-plan ou une latence de réponse inférieure à un seuil convenu.

Il est utile de distinguer trois concepts :

SLI : l’indicateur de niveau de service mesuré, comme les requêtes réussies, l’achèvement d’un workflow ou la latence p95.
SLO : l’objectif de fiabilité associé à cet indicateur sur une période définie.
Budget d’erreur : la quantité de manque de fiabilité que le service peut absorber tout en respectant son objectif.

Toutes les métriques n’ont pas besoin d’un SLO, et tous les SLO ne nécessitent pas une alerte pager. Commencez par les services et les parcours pour lesquels une défaillance prolongée a une conséquence claire pour les clients, les opérations ou les finances.

Les alertes doivent également être proportionnées. Une alerte utile donne à son destinataire une raison d’agir. Si une alerte n’indique ni impact, ni urgence, ni responsable, ni prochaine étape concrète, elle risque de devenir du bruit.

Les erreurs courantes de gestion des alertes comprennent :

Déclencher une alerte pager pour chaque erreur isolée plutôt que pour une dégradation persistante ayant un impact sur les utilisateurs
Déclencher des alertes sur des symptômes d’infrastructure sans les relier à l’état de santé du service ou du workflow
Envoyer des alertes à des équipes qui ne peuvent prendre aucune mesure pertinente
Créer des tableaux de bord et des alertes sans réponse documentée ni runbook
Laisser des alertes obsolètes actives après une modification des services, des seuils ou des conditions d’exploitation

Le coût de la télémétrie exige la même rigueur. Les dimensions à forte cardinalité, comme des identifiants utilisateur ou des identifiants de requête uniques associés à chaque libellé de métrique, peuvent générer des coûts importants de stockage et d’interrogation. Des identifiants détaillés peuvent néanmoins rester utiles dans les traces et les journaux structurés pour certains flux critiques. La décision doit être réfléchie : utilisez des dimensions qui facilitent l’analyse, échantillonnez de manière appropriée, définissez des politiques de conservation et examinez le coût parallèlement à la valeur opérationnelle.

Stratégie et mise en œuvre de l’observabilité

Besoin d’une visibilité utile sur la production sans tout instrumenter d’un coup ?

Nous pouvons vous aider à identifier les workflows les plus importants, à définir la télémétrie et les objectifs de service, et à élaborer un plan de mise en œuvre qui tient compte des outils, des coûts, de la sécurité et de la responsabilité des équipes.

Découvrir l’accompagnement en conseil et en livraison → Discuter de vos lacunes en matière d’observabilité →

L’observabilité exige une responsabilité claire et une pratique de la gestion des incidents

La télémétrie ne devient utile que lorsque les équipes peuvent agir sur ses informations. Un tableau de bord sans responsable, une alerte sans procédure d’escalade ou une trace nécessitant l’accès d’un spécialiste lors de chaque incident ne permettent pas de créer une capacité opérationnelle efficace.

Les responsabilités doivent être explicites sans faire d’une équipe plateforme le goulot d’étranglement permanent de chaque investigation. Dans de nombreuses organisations :

Les équipes applicatives sont responsables de la santé, de l’instrumentation, des runbooks et des objectifs de service des applications qu’elles conçoivent et prennent en charge.
Les équipes plateforme, DevOps ou SRE fournissent les outils partagés, les normes, les modèles d’intégration, les contrôles d’accès et les recommandations opérationnelles.
Les responsables produit et opérations contribuent à identifier les parcours importants, à définir ce qu’est une performance acceptable et à déterminer comment évaluer l’impact client ou opérationnel.
Les parties prenantes de la sécurité et de la conformité orientent les exigences pertinentes en matière de traitement des données, de conservation, d’accès et d’audit.

Les équipes ont également besoin de temps pour s’exercer. Une revue d’incident ne doit pas être une recherche de coupables. Elle doit examiner ce que le système a révélé, ce qui a été difficile à déterminer, les décisions qui ont été retardées et le changement d’instrumentation, de runbook, d’architecture ou de processus qui faciliterait la gestion du prochain incident.

Cela suppose que les équipes d’ingénierie disposent d’une autonomie suffisante pour enquêter et agir dans les limites convenues. Notre article consacré à l’autonomie des équipes d’ingénierie et à la culture d’équipe explique pourquoi la clarté des responsabilités et la confiance sont importantes lorsque les équipes sont responsables des résultats plutôt que de simples tâches qui leur sont attribuées.

Un plan pratique de déploiement de l’observabilité des applications

L’observabilité des applications est idéalement mise en place par étapes. L’objectif est d’établir un modèle technique et opérationnel réutilisable avant de l’étendre à l’ensemble de l’environnement.

A Practical Application Observability Rollout Plan

Choisir les flux critiques. Identifier deux ou trois parcours utilisateur ou opérationnels dont l’échec aurait un impact significatif. Appuyez-vous sur l’historique des incidents, le volume des demandes d’assistance, les dépendances métier et les risques liés aux prochaines livraisons pour guider votre choix.
Cartographier le flux. Documenter les applications, services, magasins de données, files d’attente, infrastructures, dépendances externes, équipes et relais impliqués, de l’initiation à la réussite du parcours.
Définir les signaux de réussite et d’échec. Identifier les événements, métriques, traces et résultats visibles par l’utilisateur nécessaires pour déterminer si le flux fonctionne correctement.
Définir les responsabilités et les attentes en matière de réponse. Définir le responsable du service, la procédure d’astreinte ou d’escalade, les destinataires des alertes, les droits de décision et les premières étapes d’investigation ou de rétablissement.
Instrumenter le chemin critique. Ajouter une instrumentation OpenTelemetry ou compatible aux frontières applicatives, d’intégration et de traitement asynchrone. Appliquer des noms, attributs et contextes de déploiement cohérents.
Créer des tableaux de bord et des alertes ciblés. Créer des vues du flux et des alertes associées à une dégradation significative. Éviter les tableaux de bord trop larges qui tentent de représenter toutes les conditions possibles.
Tester l’investigation et le rétablissement. Utiliser une défaillance contrôlée, un test de charge, une mise en production ou un exercice d’incident pour vérifier que l’équipe peut trouver les éléments probants pertinents et suivre la procédure de réponse.
Revoir et étendre. Améliorer les libellés, l’échantillonnage, les alertes, les runbooks, les accès et les contrôles des coûts avant de passer aux workflows voisins.

Chaque déploiement comporte des dépendances qui dépassent la technologie. Les ingénieurs doivent avoir accès aux signaux de production. Les parties prenantes produit et opérations doivent contribuer à définir des résultats utilisateur pertinents. Les équipes ont besoin de temps pour examiner les conclusions et ajuster le système. Un plan qui ne tient compte que de l’effort d’instrumentation, en ignorant les responsabilités, les accès, la prise de décision et la pratique de la gestion des incidents, s’enlisera généralement après la création du premier tableau de bord.

Les points où les initiatives d’observabilité échouent généralement

La plupart des problèmes d’observabilité sont prévisibles. Les traiter rapidement coûte moins cher que d’essayer de rétablir l’adoption après que les équipes ont perdu confiance dans les signaux.

Tout instrumenter d’abord

Une couverture étendue semble exhaustive, mais elle entraîne souvent des coûts élevés et un manque de clarté. Commencez par les flux critiques, vérifiez que l’équipe peut exploiter les signaux, puis étendez la couverture en appliquant un modèle cohérent.

Collecter des données sans contexte

Une métrique ou un journal est beaucoup moins utile lorsqu’il ne peut pas être associé au service, à l’environnement, à la version, à la requête, au workflow, au locataire ou au contexte des dépendances. Définissez des conventions avant que des libellés incohérents deviennent coûteux à nettoyer.

Des alertes sans plan d’action

Si une alerte n’a ni responsable, ni runbook, ni procédure d’escalade, ni seuil décisionnel, elle devient une source de bruit supplémentaire. La solution ne consiste pas simplement à augmenter ou à réduire le seuil. Il faut concevoir l’alerte autour d’une décision opérationnelle.

Traiter l’observabilité uniquement comme un projet de plateforme

Les outils centralisés sont précieux, mais les équipes les plus proches de l’application comprennent quels événements métier, modes de défaillance et résultats utilisateur sont importants. L’observabilité fonctionne au mieux lorsque les normes de la plateforme et la responsabilité au niveau de l’application se renforcent mutuellement.

Ignorer le coût de la télémétrie et les risques liés aux données

Une collecte illimitée, des métriques à forte cardinalité, une longue durée de conservation et des données sensibles dans les journaux peuvent compromettre le programme. Intégrez dès le début à la conception l’échantillonnage, la conservation, les règles relatives aux attributs, les accès et l’examen des coûts.

Quand un partenaire externe peut aider

Un accompagnement externe peut être utile lorsque les lacunes en matière d’observabilité sont les symptômes d’un problème plus large d’ingénierie et de mise en production : applications anciennes difficiles à instrumenter, infrastructure fragmentée, responsabilité des services mal définie, pratiques de gestion des incidents inexistantes, processus de mise en production peu fiable ou risque immédiat pour la fiabilité que l’équipe interne ne peut pas raisonnablement différer.

Ridiculous Engineering aide les organisations à évaluer leur niveau actuel de maturité en matière d’observabilité, à identifier les flux à forte valeur, à établir des modèles pratiques d’instrumentation, à améliorer les pratiques de mise en production et de gestion des incidents, et à créer un modèle de transfert que l’équipe interne peut exploiter. L’objectif n’est pas de créer une dépendance permanente envers un cabinet de conseil ou un outil spécifique. Il s’agit de rendre les systèmes plus faciles à comprendre et les équipes mieux à même de les améliorer.

Ce travail s’inscrit souvent dans une démarche plus large d’amélioration de DevOps, de l’infrastructure as code et de pratiques de déploiement fiables.

Fiabilité de la production et mise en production

Votre équipe peut-elle expliquer pourquoi un workflow critique a échoué ?

Apportez un incident récent, une mise en production difficile ou un workflow peu fiable. Nous pouvons vous aider à identifier les éléments de visibilité, de responsabilité et de travail d’ingénierie manquants, nécessaires pour rendre la prochaine intervention plus maîtrisée.

Découvrir le développement logiciel sur mesure → Entamer une discussion →

FAQ

Qu’est-ce que l’observabilité des applications ?

L’observabilité des applications est la capacité à comprendre leur comportement en examinant des données de télémétrie corrélées, telles que les journaux, les métriques et les traces. Elle aide les équipes à déterminer pourquoi un problème s’est produit, où une requête ou un événement a échoué et quelle condition du système a contribué au résultat.

Quelle est la différence entre l’observabilité et la surveillance ?

La surveillance identifie les conditions connues qui nécessitent une intervention, comme un taux d’erreur élevé ou une faible disponibilité. L’observabilité fournit le contexte nécessaire pour analyser des comportements inconnus ou complexes en explorant les journaux, métriques, traces, mises en production, dépendances et événements de workflow associés.

Quels sont les principaux types de données d’observabilité ?

Les trois principaux types de télémétrie sont les journaux, les métriques et les traces. Les équipes peuvent également utiliser la surveillance des utilisateurs réels, la télémétrie du navigateur, les profils, les événements, le contexte des sessions et les tests synthétiques lorsque ces signaux contribuent à expliquer l’expérience vécue lors d’un workflow critique.

Pourquoi les équipes devraient-elles utiliser OpenTelemetry ?

OpenTelemetry fournit des spécifications ouvertes, des API, des SDK, des collecteurs et des conventions sémantiques pour la télémétrie. Il peut aider les équipes à standardiser l’instrumentation et à réduire leur dépendance envers un seul backend d’observabilité, tout en leur permettant de choisir des outils adaptés à leurs besoins opérationnels.

Comment démarrer une initiative d’observabilité ?

Commencez par deux ou trois flux utilisateur ou opérationnels critiques. Cartographiez les systèmes et dépendances concernés, définissez les résultats réussis et échoués, identifiez la télémétrie nécessaire pour analyser les problèmes, attribuez les responsabilités, instrumentez le chemin critique et testez le processus de réponse avant d’élargir davantage.

Qu’est-ce qui entraîne l’augmentation des coûts d’observabilité ?

Les coûts peuvent augmenter en raison d’un volume élevé d’événements, d’attributs à forte cardinalité non limités, de longues périodes de conservation, d’une collecte en double, d’un traçage étendu avec une fidélité complète et de la collecte de données de télémétrie qu’aucune équipe n’utilise. L’échantillonnage, les politiques de conservation, des règles claires concernant les attributs et des examens réguliers des coûts contribuent à maintenir une collecte proportionnée à sa valeur opérationnelle.

Observabilité des applications : guide pratique pour les responsables de l’ingénierie

L’observabilité des applications en un coup d’œil

Qu’est-ce que l’observabilité des applications ?

Pourquoi l’observabilité des applications est importante pour l’entreprise