Vers l'observabilité dans un environnement multicloud

by NetBrain 2 avril 2026

L'utilisation d'environnements multicloud permet d'exécuter des charges de travail sur plusieurs réseaux et systèmes, offrant ainsi flexibilité et résilience. Cependant, ces couches introduisent une complexité opérationnelle.

Lorsque les données télémétriques proviennent de sources multiples, elles sont fragmentées, ce qui complique l'interprétation des résultats par les équipes. Cette fragmentation peut contraindre les ingénieurs à consacrer un temps précieux à la consolidation manuelle des données, au lieu de leur permettre d'agir de manière décisive, tandis que la direction exige une prestation de services prévisible.

L'observabilité multicloud capture le comportement du système à travers les applications. Elle aide les équipes à comprendre les relations entre les composants, à suivre leur impact et à prendre des décisions éclairées. Lorsqu'elle fonctionne efficacement, l'observabilité garantit des performances homogènes dans votre environnement.

Découvrez comment aborder l'observabilité dans un environnement multicloud.

Qu’est-ce que l’observabilité multicloud ?

L'observabilité multicloud consiste à obtenir une visibilité unifiée et une compréhension opérationnelle des applications et infrastructures déployées sur plusieurs plateformes cloud. Elle consolide la télémétrie comme suit :

• Métrique Décrire la performance des ressources et des services, et offrir un aperçu des tendances.
• Journaux afin de recueillir des enregistrements détaillés des événements, qui fournissent un contexte pour le comportement du système.
• Traces suivre les requêtes à mesure qu'elles transitent entre les services, révélant ainsi les dépendances et les chemins d'exécution.

Pourquoi l'observabilité est importante dans un environnement multicloud

L'observabilité apporte de la clarté aux opérations complexes en offrant aux équipes une compréhension partagée de la manière dont les applications et les réseaux interagissent en temps réel.

1. Unifie la visibilité

Dans un environnement multicloud, les applications et les services s'étendent sur différents fournisseurs de cloud et couches d'infrastructure, chacun générant ses propres signaux opérationnels. L'observabilité unifie ces signaux en une vue cohérente reflétant le fonctionnement du système. Les équipes peuvent ainsi mieux comprendre l'état et le comportement des services en corrélant les données de télémétrie issues de différents clouds et domaines.

Une vision partagée permet également d'aligner les équipes autour d'une même réalité opérationnelle. Lorsque les parties prenantes se réfèrent aux mêmes données, les discussions passent de l'interprétation des symptômes à la prise en compte des résultats.

2. Assure la détection proactive des problèmes

L'observabilité favorise également les opérations proactives. L'analyse continue des données de télémétrie permet de déceler les tendances émergentes et les changements de comportement avant qu'ils n'affectent les utilisateurs. En observant rapidement les anomalies et les écarts, les équipes peuvent optimiser les ressources, ajuster les configurations ou affiner l'architecture en anticipant les problèmes.

Cette approche transforme l'observabilité en un avantage opérationnel. Les équipes agissent de manière proactive plutôt que réactive, ce qui garantit des performances constantes et améliore la résilience du système.

3. Rationalise l'analyse des causes profondes

La détection proactive s'intègre naturellement à l'analyse des causes profondes. La corrélation des données télémétriques historiques et en temps réel aide les équipes à remonter à l'origine des anomalies, qu'elles proviennent d'une modification de configuration ou d'un problème réseau. Comprendre pourquoi un problème est survenu permet d'approfondir la connaissance du comportement du système et d'améliorer les pratiques opérationnelles.

Chaque problème résolu alimente des boucles d'apprentissage, rendant les systèmes plus prévisibles et les équipes plus efficaces.

4. Optimise les performances

À mesure que les équipes identifient les causes profondes des problèmes, l'observabilité favorise l'amélioration continue des performances. La télémétrie révèle l'utilisation des ressources et les goulots d'étranglement opérationnels. Les ingénieurs peuvent exploiter ces informations pour optimiser les applications, les chemins réseau et répartir les charges de travail entre les clouds.

Le suivi de l'impact au fil du temps garantit l'efficacité des changements. L'observabilité fournit aux équipes les informations nécessaires pour aligner leurs stratégies de performance sur les comportements opérationnels réels, créant ainsi un cycle d'optimisation et d'adaptation.

5. Améliore la sécurité

Une visibilité détaillée met en évidence l'évolution de la communication et de l'accès aux services. Les équipes obtiennent ainsi une meilleure compréhension des comportements inhabituels ou des écarts par rapport aux politiques, ce qui améliore leur capacité de réaction et leur permet de maintenir la confiance dans l'intégrité du système.

L'intégration de la télémétrie de sécurité dans le cadre d'observabilité global apporte de la clarté, transformant les données brutes en informations exploitables qui renforcent les objectifs de gestion des risques.

Défis liés à l'observabilité multicloud

À mesure que les organisations étendent leurs activités sur plusieurs plateformes cloud, les programmes d'observabilité peuvent évoluer progressivement, ce qui introduit des défis :

• Silos de données : Les environnements multicloud génèrent des données de télémétrie provenant de nombreuses sources, chacune avec son propre schéma et contexte. Ces données peuvent résider dans des systèmes distincts dédiés à des équipes spécifiques, ce qui complique la corrélation des événements entre les clouds et les couches, même lorsque ces événements concernent la même transaction ou le même chemin de service.
• Prolifération des outils : Pour combler les lacunes en matière de visibilité, les équipes peuvent adopter des outils de surveillance et d'analyse supplémentaires, adaptés à des cas d'utilisation ou des plateformes spécifiques. Il en résulte des fonctionnalités redondantes et une interprétation incohérente des données, ce qui complique la mise en place de processus partagés.
• Lacunes en matière de visibilité : Les réseaux cloud et les charges de travail transitoires peuvent créer des zones où le comportement des systèmes manque de visibilité directe. Lorsque les équipes n'ont pas d'informations en temps réel sur le flux de trafic ou les dépendances, il peut leur être difficile de diagnostiquer le comportement du système.
• Un temps de résolution long signifie : La fragmentation des données, la prolifération des outils et le manque de visibilité peuvent engendrer des difficultés de résolution plus longues. Lorsque les ingénieurs passent d'une plateforme à l'autre et corrèlent manuellement les signaux avant d'identifier des informations exploitables, cela peut entraîner des retards et allonger le temps nécessaire à la stabilisation des services.
• Failles de sécurité : La complexité du multicloud affecte également la visibilité en matière de sécurité. Les modifications de configuration et les modèles de trafic varient d'un environnement à l'autre, et les équipes peuvent avoir du mal à repérer les incohérences lorsque la télémétrie reste fragmentée.

Comment aborder l'observabilité dans un environnement multicloud

Pour parvenir à une observabilité optimale dans un environnement multicloud, il est nécessaire d'agir intentionnellement aux niveaux architectural et opérationnel en tenant compte de la manière dont la conception et le contexte circulent entre les plateformes :

• Unifier le plan de données : Lorsque les données de télémétrie sont centralisées dans un système d'ingestion partagé et aligné sur le contexte opérationnel, les signaux provenant de différents clouds peuvent décrire un même événement sur l'ensemble des réseaux. En unifiant le plan de données, les équipes réduisent les écarts d'interprétation et permettent une analyse cohérente dans tous les environnements.
• Adoptez une stratégie de jumeau numérique : Un jumeau numérique représente une représentation virtuelle de votre réseauElle permet aux équipes d'interagir avec une représentation dynamique qui reflète le fonctionnement des systèmes, facilitant ainsi la compréhension des impacts et des relations. En cas de ralentissement d'un service ou de modification de la configuration, les équipes peuvent observer l'impact de cette modification sur les composants en amont et en aval, ce qui simplifie le dépannage interdépartemental.
• Prioriser l'analyse des parcours : Analyse de parcours concentrez-vous sur la fluidité du trafic. Grâce à cette analyse des environnements, il est possible de déterminer où la latence s'accumule et comment les modifications de routage influencent les performances en conditions réelles. Les parties prenantes bénéficient ainsi d'une meilleure visibilité sur le comportement en temps réel, ce qui facilite le dépannage et permet de prendre des décisions plus éclairées concernant l'exploitation du système.
• Utiliser l'AIOps : Intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps) peut renforcer l'expertise de votre équipeL'analyse automatisée identifie les tendances et les anomalies dans de vastes volumes de données télémétriques, permettant aux équipes de diagnostiquer et de corriger les problèmes plus efficacement. Ces fonctionnalités favorisent également la cohérence et l'évolutivité. Les ingénieurs définissent les objectifs et les résultats escomptés, tandis que les processus automatisés valident les comportements et font émerger des informations exploitables.

Bonnes pratiques d'observabilité dans un environnement multicloud

Les bonnes pratiques en matière d'observabilité multicloud aident les équipes à maintenir la clarté à mesure que les environnements évoluent, renforçant l'alignement entre les équipes et garantissant que l'observabilité reste pertinente à mesure que l'échelle et la complexité augmentent :

• Automatiser la découverte du réseau : La découverte automatisée du réseau permet de maintenir l'observabilité en adéquation avec l'environnement réel. Les architectures multicloud évoluent constamment au gré de la montée en charge des services ; l'automatisation garantit donc que les nouveaux composants et connexions deviennent visibles dès leur apparition, préservant ainsi la précision des vues de topologie et de dépendances.
• Mettre en œuvre une évaluation continue : L'évaluation continue s'appuie sur la découverte automatisée en évaluant en permanence l'état et le comportement du système. Au lieu de se fier à des contrôles périodiques, les équipes utilisent les données d'observabilité pour valider les performances et l'alignement des dépendances en temps quasi réel.
• Standardiser la gestion du changement : La gestion standardisée du changement intègre l'observabilité à chaque étape du changement. Lorsque les équipes planifient et valident les changements à l'aide de processus cohérents, les données d'observabilité fournissent les preuves nécessaires pour évaluer l'impact et confirmer les résultats.

Quels outils prennent en charge l'observabilité multicloud ?

L'observabilité multicloud repose sur une approche par couches pour appréhender les différents aspects du comportement du système. Explorez les plateformes capables de prendre en charge la corrélation dans vos environnements.

Plateformes d'applications et d'agrégation de données

Les plateformes applicatives aident les équipes à comprendre le comportement du code en production. Des outils comme Datadog assurent la surveillance des performances applicatives et le traçage distribué, révélant la latence, les dépendances entre services et le flux transactionnel. Ces informations permettent aux équipes de comprendre comment la logique applicative et les composants externes influencent l'expérience utilisateur.

Les plateformes d'agrégation de données structurent la télémétrie à grande échelle. Des plateformes comme Splunk collectent, indexent et corrèlent les journaux et les événements des réseaux, permettant ainsi une recherche et une analyse centralisées dans différents environnements.

Plateformes automatisées d'assurance réseau

Plateformes automatisées d'assurance réseau relier le comportement de l'application aux systèmes qui le prennent en charge. Ils présentent :

• Dynamic mapping et chemin analyse à révéler la topologie en temps réel et traffic paths Dans les environnements multicloud, ces fonctionnalités montrent comment les services communiquent et où les dépendances s'entrecroisent, aidant ainsi les équipes à comprendre l'impact opérationnel des modifications du réseau.
• Network intent-basé sur l'IA qui applique des attentes définies aux comportements observés. Les équipes définissent le fonctionnement des systèmes, et L'analyse pilotée par l'IA évalue en continu les vulnérabilités des appareils., accélérant le dépannage guidé.
• Tableaux de bord d'observabilité consolider topologie et analyses dans des vues adaptées au rôle, aidant les équipes à interpréter des données complexes et à s'aligner sur des connaissances partagées.

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