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L’avenir de l’observabilité : comment OpenTelemetry guide les opérations informatiques à l’ère de l’IA

octobre 2024 par Jeff Stewart, CTO & Vice-President, Global Solutions Engineering de SolarWInds

L’environnement actuel des applications informatiques est complexe et en constante évolution, tout particulièrement en ce qui concerne l’intégration de l’intelligence artificielle (IA). Les processus de développement modernes et les approches collaboratives telles que le code open source ont simplifié la création d’applications sophistiquées, et ainsi permis aux équipes de développement de créer rapidement des systèmes complexes. La prolifération des données entraînée par l’IA permet à ces applications de sourcer de grandes quantités d’informations, contribuant ainsi encore au développement d’applications avancées tout à fait spectaculaires. Cependant, à mesure que les applications deviennent plus complexes, leur gestion et leur suivi posent des défis toujours plus grands. L’une des solutions adoptées par le secteur est OpenTelemetry, une infrastructure open source conçue pour offrir une approche suivie et complète de la collecte et de l’interprétation des données.

DevOps et d’autres processus de développement modernes ont notablement fait progresser la façon dont nous créons les applications. Les technologies de conteneurisation telles que Docker et les plateformes d’orchestration telles que Kubernetes assurent la prise en charge de ces processus en soutenant des environnements d’application cohérents, évolutifs et portables. Ces pratiques modernes accroissent l’efficacité, la fiabilité et l’évolutivité, pour permettre aux organisations de s’adapter rapidement à la demande et de fournir des applications de grande qualité.

En outre, le code open source (un code accessible, utilisable et modifiable par tous) joue un rôle crucial dans le développement des applications modernes. Offrant une approche collaborative, il a contribué à la création de solutions complexes, évolutives et novatrices, qui auraient peut-être été impossibles dans un cadre fermé. Le code open source a permis aux équipes DevOps d’obtenir des succès remarquables en termes de développement d’applications. Avec la démocratisation du code source, des utilisateurs peuvent partager des logiciels utiles et y accéder où qu’ils se trouvent. En outre, comme le code est géré par les utilisateurs, cela crée un environnement dans lequel ils peuvent s’appuyer sur les créations les uns et des autres, rendant ainsi l’avancement des applications théoriquement infini.

La possibilité d’utiliser du code open source et ainsi de tirer parti de différents référentiels open source a conduit à une multiplication des avancées en termes de développement d’applications. Cependant, la création d’applications notablement plus avancées a conduit à l’émergence d’environnements d’applications toujours plus complexes ; ceci complique encore la tâche des équipes pour surveiller leurs systèmes du point de vue des opérations informatiques. Qui plus est, l’introduction de systèmes basés sur l’IA est venue ajouter des niveaux de complexité supplémentaires. Les flux de travail de l’IA sont basés sur le traitement en temps réel et des quantités de données sans précédent, et doivent s’appuyer sur des systèmes de surveillance robustes, capables de gérer tous ces facteurs.

Toujours sur la base de l’open source, il existe une solution à ce défi : OpenTelemetry (OTel). Tout comme le code open source a stimulé la création d’applications avancées novatrices, OTel, qui est une solution open source, a pour raison d’être de gérer et de surveiller plus efficacement ces mêmes applications. OTel répond à ces points faibles grâce à sa capacité à offrir une approche standardisée de la collecte et de l’analyse des données télémétriques, afin d’assurer que les organisations puissent surveiller et gérer efficacement les performances de ces systèmes basés sur l’IA évolutifs et complexes. L’infrastructure OTel prend en charge les besoins de surveillance et d’observabilité en temps réel des applications d’IA, et aide les équipes à maintenir l’intégrité, les performances et la fiabilité de leurs systèmes face à d’énormes volumes de données et à des tâches de traitement compliquées.

Non content d’aider à la gestion des grandes quantités de données générées par les systèmes d’IA, OTel améliore la capacité de l’IA à prédire et à détecter les problèmes. Les systèmes d’IA fonctionnent en traitant des données collectées auprès de sources diverses, y compris les données télémétriques gérées par OTel. L’envoi de ces riches données télémétriques à des plateformes analytiques basées sur l’IA favorise la maintenance prédictive, la détection des problèmes et la correction automatique. En d’autres termes, en étant capables d’accéder aisément à des données organisées de grande qualité, les systèmes d’IA apprennent au fil du temps ce qui est normal pour un environnement informatique donné, et sont ensuite à même d’ajuster et d’améliorer leurs réponses pour corriger les problèmes et maintenir les performances du système. Par conséquent, OTel contribue au processus permettant d’aider les systèmes à identifier les problèmes de façon précoce et à agir sans intervention humaine régulière, ce qui améliore l’efficacité et l’efficience globales.

Imaginez un système qui ne se contente pas de surveiller, mais est capable de prédire les anomalies, de diagnostiquer de façon autonome les causes profondes et de s’adapter à des conditions changeantes en temps réel, le tout alimenté par des algorithmes d’IA formés sur de vastes quantités de données télémétriques. Avec OTel, les systèmes basés sur l’IA peuvent rapidement révéler et analyser des milliards de renseignements, ce qui contribue non seulement à un plus grand niveau d’observabilité, mais aussi à un environnement dans lequel les problèmes peuvent être résolus avant même qu’ils n’en soient vraiment un.

Nous vivons dans un monde où les processus de développement des applications modernes ont permis aux équipes de créer des applications extrêmement avancées, utiles, voire même transformationnelles. À mesure que les applications deviennent plus complexes, la demande de solutions d’observabilité sophistiquées croît en parallèle. Le futur de l’observabilité repose sur l’avancée de technologies telles que les logiciels open source et l’IA. Alors que les logiciels open source ont grandement amélioré les processus de développement des applications, ils ont également créé un environnement dans lequel il est extrêmement difficile de surveiller les applications.

La combinaison de solutions d’observabilité modernes basées sur l’IA avec OpenTelemetry présente une solution prometteuse. En standardisant la collecte et l’analyse des données télémétriques, OTel veille à ce que les organisations disposent d’une solide observabilité, ce qui leur permet d’exploiter tout le potentiel de l’IA et de continuer à développer des applications avancées tout en étant capables de les gérer. C’est pourquoi, grâce à l’observabilité améliorée, OpenTelemetry va faire pour les opérations informatiques ce que les logiciels open source ont fait à l’origine pour le développement d’applications. Il va les transformer.


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