Lorsque les organisations migrent vers le cloud, leurs systèmes s’orientent également vers des architectures distribuées. L’un des exemples les plus courants est l’adoption de microservices. Cependant, cela crée également de nouveaux défis en matière d’observabilité.
Vous devez trouver les bons outils pour surveiller, suivre et tracer ces systèmes en analysant les sorties via des métriques, des journaux et des traces. Il permet aux équipes d’identifier rapidement la cause première des problèmes, de les résoudre et d’optimiser les performances de l’application, leur donnant ainsi la confiance nécessaire pour fournir du code plus rapidement.
Ainsi, cet article examine les fonctionnalités, les limites et les arguments de vente importants de onze outils d’observabilité populaires pour vous aider à sélectionner le meilleur pour votre projet.
Hélios
Helios est une solution d’observabilité pour les développeurs qui fournit des informations exploitables sur le flux d’application de bout en bout. Il intègre le cadre de propagation de contexte d’OpenTelemetry et offre une visibilité sur les microservices, les fonctions sans serveur, les bases de données et les API tierces. Vous pouvez consulter leur bac à sable ou l’utiliser gratuitement en vous inscrivant ici.
Principales caractéristiques
- Fournir un aperçu complet: Helios fournit des informations de traçage distribuées dans un contexte complet, montrant comment les données circulent dans l’ensemble de votre application dans n’importe quel environnement.
- Visualisation: permet aux utilisateurs de collecter et de visualiser les données de suivi à partir de plusieurs sources de données pour explorer et résoudre les problèmes potentiels.
- Prise en charge multilingue: Prend en charge plusieurs langages et frameworks, notamment Python, JavaScript, Node.js, Java, Ruby, .NET, Go, C++ et Collector.
- Partagez et réutilisez : Vous pouvez facilement collaborer avec les membres de l’équipe en partageant des traces, des tests et des déclencheurs via Helios. De plus, Helios permet de réutiliser les demandes, les requêtes et les charges utiles avec les membres de l’équipe.
- Génération automatique de tests: Générez automatiquement des tests basés sur des données de trace.
- Intégrations faciles : S’intègre à votre écosystème existant, y compris les journaux, les tests, la surveillance des erreurs, etc.
- Reproduction du flux de travail : Helios vous permet de reproduire un workflow exact, incluant les requêtes HTTP, les messages Kafka et RabbitMQ, et les invocations Lambda, en quelques clics seulement.
Cas d’utilisation populaires
- Traçage distribué
- Intégration de trace d’application multilingue
- Observabilité des applications sans serveur
- Dépannage des tests
- Automatisation des appels API
- Analyse des goulots d’étranglement
Prométhée
Prometheus est un outil open source largement utilisé pour permettre l’observabilité dans les environnements cloud natifs. Il peut collecter et stocker des données de séries chronologiques et fournit des outils de visualisation pour analyser et visualiser les données collectées.
Principales caractéristiques
- Collecte de données: Il peut extraire des métriques de diverses sources, y compris des applications, des services et des systèmes. Il prend également en charge de nombreux formats de données pris en charge prêts à l’emploi, notamment les journaux, les traces et les métriques.
- Stockage de données: Il stocke les données collectées dans une base de données de séries chronologiques, permettant une interrogation et une agrégation efficaces des données dans le temps.
- Alerte: Inclut un système d’alerte intégré qui peut déclencher des alertes en fonction des requêtes.
- Découverte de services: Il peut détecter et récupérer automatiquement les métriques des services s’exécutant dans plusieurs environnements, tels que Kubernetes et d’autres systèmes d’orchestration de conteneurs.
- Intégration Grafana: L’outil a des intégrations flexibles avec Grafana, lui permettant de créer des tableaux de bord pour afficher et analyser les métriques Prometheus.
Limites
- Capacités limitées d’analyse des causes profondes: L’outil est principalement conçu pour la surveillance et l’alerte. Par conséquent, il ne fournit pas d’analyse intégrée des causes profondes.
- Mise à l’échelle: Bien que l’outil puisse gérer de nombreuses métriques, il peut consommer beaucoup de ressources puisque Prometheus stocke toutes les données en mémoire.
- La modélisation des données: contient un modèle de données basé sur une paire clé-valeur et ne prend pas en charge les champs imbriqués et les jointures.
Cas d’utilisation populaires
- Collecte et stockage des métriques
- Alerte
- Découverte de services
Grafana
Grafana est un outil open source principalement utilisé pour la visualisation et la surveillance des données. Il permet aux utilisateurs de créer et de partager facilement des tableaux de bord interactifs pour visualiser et analyser des données provenant de diverses sources.
Principales caractéristiques
- Visualisation de données: crée des tableaux de bord personnalisables et interactifs pour visualiser les métriques et les journaux de diverses sources de données.
- Alerte: permet aux utilisateurs de configurer des alertes en fonction de l’état de leurs métriques pour signaler des problèmes potentiels.
- Détection d’une anomalie: permet aux utilisateurs de configurer la détection d’anomalies pour détecter et alerter automatiquement en fonction d’un comportement anormal dans leurs métriques.
- Analyse de la cause originelle: permet aux utilisateurs d’explorer les métriques pour analyser la cause première en fournissant des informations détaillées avec un contexte historique.
Limites
- Stockage de données: Sa conception ne prend pas en charge le stockage à long terme et nécessite des outils supplémentaires tels que Prometheus ou Elasticsearch pour stocker les métriques et les journaux.
- La modélisation des données: Grafana ne fournit pas de fonctionnalités avancées de modélisation des données. Par conséquent, il s’agit de modéliser des types de données spécifiques et d’effectuer des requêtes complexes.
- Agrégation de données: Grafana n’inclut pas les capacités d’agrégation de données intégrées.
Cas d’utilisation populaires
- Visualisation des métriques
- Alerte
- Détection d’une anomalie
Elasticsearch, Logstash et Kibana (ELK)
La pile ELK est une solution open source populaire qui permet de gérer les journaux et d’analyser les données. Il comprend trois composantes : Recherche élastique, Logstashet Kibana.
Elasticsearch est un moteur de recherche et d’analyse distribué qui peut gérer de gros volumes de données structurées et non structurées permettant aux utilisateurs de stocker, d’indexer et de rechercher de grandes quantités de données.
Logstash est un pipeline de collecte et de traitement de données qui permet aux utilisateurs de collecter, traiter et enrichir des données provenant de nombreuses sources, telles que des fichiers journaux.
Kibana est un outil de visualisation et d’exploration de données qui permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord et des visualisations interactifs basés sur les données d’Elasticsearch.
Principales caractéristiques
- Gestion des journaux: ELK permet aux utilisateurs de collecter, traiter, stocker et analyser les données et les métriques des journaux à partir de plusieurs sources tout en fournissant une console centralisée pour rechercher dans les journaux.
- Recherche et analyse : Permet aux utilisateurs de rechercher et d’analyser les données de journal pertinentes cruciales pour résoudre et approfondir la cause première des problèmes.
- Visualisation de données: Kibana permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord personnalisables qui peuvent visualiser les données de journal et les métriques à partir de plusieurs sources de données.
- Détection d’une anomalie: Kibana permet la création d’alertes en cas d’activité anormale dans les données du journal.
- Analyse de la cause originelle: La pile ELK permet aux utilisateurs d’explorer les données du journal pour mieux comprendre les causes profondes en fournissant des journaux détaillés et un contexte historique.
Limites
- Tracé: ELK ne prend pas en charge nativement le traçage distribué. Par conséquent, les utilisateurs peuvent avoir besoin d’utiliser des outils supplémentaires tels que Jaeger.
- Surveillance en temps réel: La conception d’ELK lui permet de bien fonctionner en tant que plate-forme de gestion de journaux et d’analyse de données. Cependant, il y a un léger retard dans la création de rapports de journal et les utilisateurs subiront des latences mineures.
- Configuration et maintenance compliquées: La plate-forme implique un processus d’installation et de maintenance complexe. De plus, cela nécessite des connaissances spécifiques pour gérer de grandes quantités de données et de nombreuses sources de données.
Cas d’utilisation populaires
- Gestion des journaux
- Visualisation de données
- Conformité et sécurité
InfluxDB et Telegraph
InfluxDB et Telegraf sont des outils open source populaires pour leurs capacités de stockage et de surveillance de données de séries chronologiques.
InfluxDB est une base de données de séries chronologiques qui stocke et interroge de grandes quantités de données de séries chronologiques à l’aide de son langage de requête de type SQL.
D’autre part, Telegraf est un agent de collecte de données bien connu qui peut collecter et envoyer des métriques et des événements à un large éventail de récepteurs, tels qu’InfluxDB. Il prend également en charge de nombreuses sources de données.
Principales caractéristiques
La combinaison d’InfluxDB et de Telegraf apporte de nombreuses fonctionnalités qui améliorent l’observabilité des applications.
- Collecte et stockage des métriques: Telegraf permet aux utilisateurs de collecter des métriques à partir de nombreuses sources et de les envoyer à InfluxDB pour stockage et analyse.
- Visualisation de données: InfluxDB peut être intégré à des outils de visualisation tiers tels que Grafana pour créer des tableaux de bord interactifs.
- Évolutivité: La conception d’InfluxDB lui permet de gérer de grandes quantités de données de séries chronologiques et d’évoluer horizontalement.
- Prise en charge de plusieurs sources de données: Telegraf prend en charge plus de 200 plugins d’entrée pour collecter des métriques.
Limites
- Capacités d’alerte limitées: Les deux outils manquent de capacités d’alerte et nécessitent une intégration tierce pour fournir des alertes.
- Analyse limitée des causes profondes: Ces outils manquent de capacités natives d’analyse des causes profondes et nécessitent des intégrations tierces.
Cas d’utilisation populaires
- Collecte et stockage des métriques
- Surveillance
Datadog
Datadog est une plate-forme de surveillance et d’analyse basée sur le cloud populaire. Il est largement utilisé pour obtenir des informations sur la santé et les performances des systèmes distribués afin de résoudre les problèmes à l’avance.
Principales caractéristiques
- Prise en charge multicloud: Les utilisateurs peuvent surveiller les applications exécutées sur des plates-formes cloud multifournisseurs telles qu’AWS, Azure, GCP, etc.
- Cartes des services: permet de visualiser les dépendances de service, les emplacements, les services et les conteneurs.
- Analyse des traces: Les utilisateurs peuvent analyser les traces tout en fournissant des informations détaillées sur les performances de l’application.
- Analyse de la cause originelle: permet aux utilisateurs d’explorer les métriques et les traces pour comprendre la cause première des problèmes en fournissant des informations détaillées avec un contexte historique.
- Détection d’une anomalie: peut configurer la détection d’anomalies qui peut automatiquement détecter et alerter sur un comportement anormal dans les métriques.
Limites
- Coût: Datadog est un service payant basé sur le cloud, et les frais sont connus pour augmenter avec les déploiements à grande échelle.
- Prise en charge limitée de l’ingestion, de la conservation et de l’indexation des journaux: Datadog ne fournit pas de support d’analyse de logs par défaut. Vous devez acheter séparément la prise en charge de l’ingestion et de l’indexation des journaux. Par conséquent, la plupart des organisations décident de ne conserver qu’un nombre limité de journaux, ce qui peut entraîner des problèmes de dépannage, car vous ne pouvez pas accéder à l’historique complet du problème.
- Manque de contrôle sur le stockage des données: Datadog stocke les données sur ses propres serveurs et ne permet pas aux utilisateurs de stocker des données localement ou dans leur propre…