La surveillance traditionnelle regroupe et affiche des données qui permettent aux professionnels des technologies de déterminer si leurs systèmes fonctionnent correctement. Pour transmettre ces informations indispensables, les technologies traditionnelles de surveillance génèrent une multitude d'alertes. Alors que certaines sont vitales pour résoudre un problème spécifique, les autres ne sont pas pertinentes. Le filtrage de ces alertes sans importance est alors parfois une tâche à part entière.

Les infrastructures informatiques complexes comportent des architectures de microservices et les professionnels des technologies, dont le rôle est essentiel, doivent donc observer, surveiller et analyser efficacement les environnements cloud de leur entreprise. Ils ont besoin des alertes pertinentes uniquement, et pas des alertes sans importance risquant d’entraîner une désensibilisation non souhaitable aux alertes. En limitant les alertes sans importance, les professionnels des technologies peuvent détecter un signal.

Les solutions SolarWinds Hybrid Cloud Observability intégrées permettent aux professionnels des technologies de filtrer les tendances saisonnières via des analyses de séries chronologiques qui les aident à mieux cibler leur intervention. Les entreprises peuvent alors surveiller de bout en bout la prestation des services et les dépendances des composants. Ces solutions SolarWinds Observability favorisent un contrôle en temps réel dans les environnements multiclouds, car elles sont intégrées à l’AIOps (Artificial Intelligence for IT operations) et au ML (machine learning).

L’intégration de l’AIOps et du ML aux solutions Observability permet d’analyser les alertes sans importance et la profusion de données accumulées pour que les professionnels des technologies interviennent rapidement et efficacement afin de gérer les services indispensables aux clients et employés.

En bref : Observability permet de chiffrer en secondes plutôt qu’en heures le temps consacré aux analyses.

Intelligence intégrée

La surveillance traditionnelle fait appel à des tableaux de bord qui se concentrent sur les indicateurs pour évaluer les données de télémétrie en les comparant à des seuils manuels, élémentaires et pertinents d’un point de vue statistique. Elle cible habituellement un élément spécifique de réseau, de cloud, d’infrastructure ou applicatif pour permettre aux professionnels des technologies d’identifier les anomalies, de déterminer l’origine des problèmes et de trouver une solution.

La surveillance présente toutefois des limites. Elle ne propose pas de fonctions de corrélation entre les domaines, de prévisibilité, d’identification des dépendances opérationnelles ni d’informations sur la prestation des services. Pire encore, des silos de surveillance se constituent au fil du temps. Et c’est là que les solutions Observability peuvent vous aider.

Elles ne remplacent pas la surveillance traditionnelle, mais elles exploitent les informations collectées via les opérations de surveillance comme étant indispensables à ses services. Les solutions Observability analysent les données collectées et les comparent aux résultats et objectifs ciblés. Les professionnels des technologies comprennent alors mieux l’état de leur infrastructure et des applications qui exploitent ces données.

Grâce à l’AIOps et au ML, les solutions Observability sont plus performantes, car elles génèrent des analyses prédictives. Une plate-forme Observability détecte un éventuel problème avant qu’il ne se produise, puis y remédie à elle seule.

Toutefois, lorsque l’intervention d’un professionnel des technologies est requise, ce dernier peut être sollicité via une alerte. Ensuite, puisqu’ils sont incorporés, l’AIOps et le ML transmettent les informations nécessaires, des analyses automatisées et des renseignements exploitables grâce à la corrélation des données entre les domaines, à une multitude d’indicateurs en temps réel et historiques, à des journaux et à des données de trace. C’est alors que vous pouvez détecter le signal et identifier plus aisément la solution finale.

Dans l’ensemble, Observability réduit les informations inutiles concernant les opérations pour que les professionnels des technologies, y compris les équipes DevOps et de sécurité, puissent repérer les problèmes et les anomalies de manière plus proactive. Les équipes peuvent alors automatiser des tâches, optimiser la gestion opérationnelle en boucle fermée et établir des rapports, puis planifier la capacité sur plusieurs domaines informatiques, plus efficacement.

Grâce à l’AIOps et au ML, les solutions Observability améliorent l’agilité commerciale en permettant aux professionnels des technologies d’identifier les problèmes et les défaillances. Elles caractérisent ensuite, puis anticipent les changements ayant un impact sur l’état de l’activité, les composants et les services commerciaux. Les solutions Observability sont évolutives et entraînent une diminution des frais administratifs.

Lorsqu’elles sont intégrées, elles optimisent l’efficacité du service informatique, éliminent les outils redondants et contribuent à une réduction des coûts. On remarque surtout que les équipes adoptent des mesures proactives plutôt que réactives. Observability permet aux équipes de visualiser et d’analyser en continu les relations entre les services commerciaux et les composants, les écarts et les dépendances. Elles remarquent alors une amélioration des performances, de la conformité et de la résilience.

Puisque le travail hybride est désormais bien établi, et vu l’émergence des applications SaaS et des appareils intelligents omniprésents, toute perte de connectivité peut nuire aux communications sur le lieu de travail, entraîner la déconnexion d’un site ou des interruptions à grande échelle. L’AIOps et le ML aident les solutions Observability à assurer une protection dynamique contre ces situations indésirables et d’autres difficultés.

Toutefois, on ne peut pas considérer les solutions Observability comme un autre « composant » ou une autre technologie rajoutée au stack. Il s’agit plutôt d’une solution intégrée, de nouvelle génération, de gestion des performances des infrastructures informatiques, des applications et des bases de données. Avec les solutions Observability, tout est plus facile.

En intégrant l’AIOps et le ML, elles permettent aux entreprises de tailles diverses de comprendre et de gérer plus facilement la prestation des services, grâce à une approche plus globale. Les solutions Observability sont rentables, car elles permettent aux organisations informatiques d’améliorer continuellement les performances et la fiabilité. Ainsi, l’expérience des clients est optimisée au sein de divers environnements cloud et hybrides distribués et complexes. Lorsque l’AIOps et le ML y sont intégrés, les solutions Observability font passer les pratiques de surveillance traditionnelles à la vitesse supérieure.