Observabilité Avancée : Pourquoi les Logs et les Métriques ne suffisent plus

À l'ère des monolithes, consulter les logs suffisait pour déboguer une application. À l'ère du cloud-native, où une seule requête utilisateur peut traverser des dizaines de microservices, cela ne suffit plus. C'est là qu'intervient l'Observabilité Avancée.

Les Limites des Logs et des Métriques

• Logs : Excellents pour savoir ce qui s'est passé, mais limités pour comprendre le contexte à travers plusieurs services.
• Métriques : Excellentes pour savoir que quelque chose ne va pas (pic CPU, erreurs), mais limitées pour trouver la cause racine.

Le Niveau Supérieur de l'Observabilité

1. Traçage Distribué (Distributed Tracing) : Suivez une requête unique tout au long de votre architecture. Indispensable pour identifier les goulots d'étranglement.
2. Profiling Continu : Comprenez exactement quelles lignes de code ou fonctions consomment des ressources en production, avec un overhead minimal.
3. Observabilité basée sur eBPF : Obtenez des insights profonds sur le réseau et les événements système sans modifier le code de votre application (ex: avec Cilium ou Pixie).
4. Corrélation Contextuelle : La capacité de passer d'un log à une trace, puis à un profil, au sein de la même interface.

Pourquoi c'est un sujet de plateforme ?

L'implémentation du traçage distribué ou de l'eBPF ne devrait pas être une charge pour chaque équipe applicative. La plateforme peut fournir ces capacités "clé en main" via des service meshes, des sidecars ou de l'instrumentation au niveau du noyau (kernel).

Adopter l'observabilité avancée de manière pragmatique

Vous n'avez pas besoin de « tous les signaux » dès le premier jour. Une séquence efficace :

1. Standardiser le contexte : noms de services cohérents, tags d'environnement, trace IDs dans les logs.
2. Tracer les chemins critiques : instrumenter d'abord les parcours utilisateurs majeurs (login, checkout, recherche).
3. Ajouter du profiling sur les services chauds : cibler les services CPU-bound ou sensibles à la latence.
4. Utiliser eBPF pour les angles morts : pertes réseau, problèmes DNS, latence kernel, overhead sidecar.

Pièges fréquents

• Trop de cardinalité : labels/tags non maîtrisés = explosion des coûts et du stockage.
• Sampling sans stratégie : un sampling trop faible cache les incidents rares mais sévères ; privilégier du tail-based sampling sur les erreurs.
• Absence de corrélation : si logs, traces et profils ne se rejoignent pas, on perd un temps précieux.

Ce qu'il faut mesurer

• % de services qui émettent des traces avec des métadonnées cohérentes
• temps pour atteindre la cause racine sur les classes d'incidents principales
• coût tracing/profiling par service (pour optimiser les defaults de la plateforme)

Conclusion

L'observabilité avancée vise à réduire le "temps moyen de compréhension" (Mean Time to Understanding). En fournissant des insights profonds et corrélés, vous permettez à vos ingénieurs de résoudre les problèmes complexes plus rapidement et de construire des applications plus performantes.