Qui, dans son usage quotidien du numérique, n’a jamais été confronté à des ralentissements ou à des impossibilités de connexion, que ce soit dans un cadre personnel ou professionnel ? Ces désagréments nous rappellent l’importance cruciale de la supervision dans la quête de l’excellence opérationnelle.
Historiquement, le monitoring est une pratique indispensable qui guide la gestion des infrastructures d’entreprise depuis des années. La principale complexité de la supervision réside dans la nécessité d’obtenir une vue d’ensemble sur tous les éléments du système d’information et leurs interdépendances, afin de résoudre ou mieux, anticiper les incidents.
L’essor du cloud, bien qu’il représente un vecteur de modernisation et de transformation numérique indéniable pour les entreprises, soulève de nouveaux enjeux en matière de supervision. La nature même du cloud, flexible et parfois éphémère, déjoue les méthodes de monitoring traditionnelles, habituées à des infrastructures stables et prévisibles.
Face à ces infrastructures volatiles, les outils classiques de supervision peinent à s’adapter. Cependant, des solutions existent pour dynamiser cette gestion, telles que la gestion de configuration ou le service discovery. Mais, la complexité croissante de nos architectures informatiques modernes questionne et, souvent, rend obsolète les approches traditionnelles de monitoring, propulsant ainsi l’observabilité au premier plan.
Des géants technologiques tels que Google, Twitter, ou Netflix ont été précurseurs dans cette quête vers une meilleure observabilité, incarnée par des applications conçues pour être intrinsèquement plus transparentes. Cette clarté opérationnelle profite à tous, des techniciens IT aux développeurs, jusqu’aux gestionnaires d’applications.
Avec l’avancée technologique, nous disposons désormais des moyens pour collecter, agréger, analyser et restituer des données avec une précision sans précédent. Cette évolution marque une distinction claire entre les technologies d’observabilité, opposant les solutions traditionnelles « on-premise » à celles, plus récentes, « nées dans le cloud ». Et dans ce décor, quel rôle joue l’intelligence artificielle ? L’IA, en particulier à travers les AI-Ops et l’exploitation de modèles d’apprentissage profond, enrichit l’observabilité, affinant la supervision et la gestion des systèmes.
En 2024, avec l’ascension fulgurante de l’intelligence artificielle générative, la capacité à observer ces systèmes autonomes s’avère être non seulement cruciale mais essentielle. Il s’agit de pouvoir surveiller, identifier des anomalies ou des biais, et assurer la sécurité et la fiabilité des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLM) pour une intégration réussie dans notre tissu informatique.
Loin d’être une simple tendance, l’observabilité émerge comme un principe fondamental, réalignant nos méthodes de supervision à l’ère du cloud et de l’IA. Ce n’est pas qu’un changement de paradigme ; c’est une révolution technologique durable, sculptant l’avenir de notre industrie.
