Dans les environnements informatiques complexes d’aujourd’hui, l’observabilité est devenue une pratique indispensable. Fournissant des informations complètes sur l’infrastructure et les applications informatiques d’une organisation, l’observabilité permet aux entreprises de relever les défis des environnements multi-cloud, de gérer les coûts et d’optimiser les charges de travail d’IA. Cependant, l’observabilité à elle seule ne peut pas générer des résultats – elle doit être associée à des mécanismes d’application, comme la direction du trafic, pour agir efficacement sur ces idées.
Observabilité dans des environnements multi-nuages
Faire fonctionner sur plusieurs plates-formes cloud apporte des avantages indéniables, mais il introduit également de nombreux défis. Depuis plus d’une décennie, les performances cohérentes des applications ont été appelés un défi de premier plan pour les organisations exploitant une succession multi-cloud.
En tirant parti des cadres open source comme l’OpenTelemétrie, les entreprises peuvent collecter et analyser les données sur diverses plates-formes cloud. Cette interopérabilité permet l’intégration transparente et réduit les silos opérationnels. Pas de surprise que les premiers résultats pour Notre recherche annuelle montre une adoption saine pour l’opentélémétrie, la plupart adoptant déjà la norme ou la planification de l’année prochaine.
De plus, l’observabilité facilite le placement de la charge de travail. Par exemple, l’analyse alimentée par AI peut allouer dynamiquement les charges de travail aux régions cloud les plus appropriées, optimisant à la fois les performances et l’utilisation des ressources. Cette capacité est particulièrement cruciale pour les applications sensibles à la latence et les charges de travail distribuées à l’échelle mondiale.
Contrôler les coûts par l’observabilité
Les dépenses de nuages deviennent souvent incontrôlables sans visibilité appropriée. L’observabilité offre une solution en découvrant les inefficacités de l’utilisation des ressources et en permettant une gestion proactive des coûts. Étant donné que nous constatons maintenant le coût comme la principale raison du rapatriement des charges de travail du cloud public aux locaux, la réduction des coûts est une bonne chose si le cloud public est l’environnement préféré.
Grâce à des informations granulaires sur l’utilisation du processeur, de la mémoire et du GPU, les outils d’observabilité aident à détecter les ressources trop fournies et les actifs sous-utilisés. Ces idées éclairent le placement stratégique et même dynamique.
En plus d’optimiser les ressources existantes, l’observabilité favorise de meilleures prévisions. Avec l’analyse prédictive, les organisations peuvent anticiper les demandes de ressources pendant les périodes de pointe, en évitant les dépassements et en maintenant la discipline budgétaire. Cette capacité est particulièrement précieuse pour les industries avec des demandes de charge de travail cycliques, telles que la vente au détail pendant les saisons des fêtes ou les services financiers pendant les fluctuations du marché.
Amélioration des charges de travail de l’IA avec observabilité
L’adoption croissante des charges de travail de l’IA introduit des exigences uniques sur l’infrastructure informatique. L’observabilité joue un rôle essentiel dans la gestion de ces charges de travail en garantissant la disponibilité des ressources, en détectant les goulots d’étranglement et en maintenant des performances élevées.
Les charges de travail de l’IA sont notoirement à forte intensité de ressources, nécessitant souvent une puissance de calcul significative des GPU et des CPU. L’observabilité offre une visibilité sur la consommation de ressources, permettant aux équipes informatiques d’allouer dynamiquement les ressources en fonction des exigences de charge de travail.
De plus, l’observabilité améliore la fiabilité des systèmes d’IA. En identifiant les goulots d’étranglement de performance et les anomalies en temps réel, les organisations peuvent prendre des mesures correctives avant que ces problèmes ne touchent aux utilisateurs finaux. Cette approche proactive garantit des opérations plus lisses et renforce la confiance dans les processus axés sur l’IA.
Le rôle de la livraison des applications
Alors que l’observabilité fournit les informations, les mécanismes de livraison des applications, tels que la direction de la circulation, les organisations pour agir sur eux. La direction du trafic achemine dynamiquement le trafic d’application en fonction des données en temps réel, garantissant des performances optimales, une rentabilité et une expérience utilisateur.
Considérez un scénario où les outils d’observabilité détectent une latence accrue dans une région de nuage spécifique. Sans direction de la circulation, les équipes informatiques auraient du mal à résoudre le problème rapidement. Cependant, avec une solution de livraison d’application en place, le trafic peut être réduit automatiquement vers une région plus réactive, en maintenant les normes de performance et minimiser les perturbations des utilisateurs.
De plus, la livraison des applications prend en charge la gouvernance en appliquant des politiques cohérentes sur plusieurs nuages. En intégrant les données d’observabilité aux plateformes de livraison, les organisations peuvent automatiser les mesures de conformité et de sécurité, réduisant l’effort manuel et les risques.
Il ne devrait pas être une surprise d’apprendre que l’observabilité incomplète, la direction du trafic non optimisée et les politiques de livraison incompatibles sont toutes sur notre Deliver d’application Top 10 défis.
Dans l’avant: observabilité et direction du trafic en 2025
Alors que les entreprises adoptent des charges de travail hybrides, multi-cloud et axées sur l’IA, la combinaison de l’observabilité et de la livraison des applications deviendra encore plus critique. Les organisations devront investir dans des outils d’observabilité alimentés par l’IA pour gérer la complexité croissante de leur environnement. Simultanément, les solutions de livraison des applications évolueront pour fournir des capacités de contrôle et de prédictives plus granulaires.
Les plates-formes d’observabilité futures peuvent s’intégrer directement aux systèmes d’application pour créer une automatisation en boucle fermée. Cette intégration permettrait aux informations des outils d’observabilité de déclencher des actions en temps réel, telles que la mise à l’échelle des ressources ou l’ajustement des itinéraires de trafic, sans intervention humaine. De telles progrès permettront aux organisations d’atteindre des niveaux d’efficacité, de résilience et d’agilité sans précédent.
Conclusion
L’observabilité a cimenté sa place de pierre angulaire des opérations informatiques modernes, offrant des idées critiques qui stimulent la prise de décision dans le multi-cloud, la gestion des coûts et les charges de travail de l’IA. Cependant, son véritable potentiel est déverrouillé lorsqu’il est associé à des solutions de livraison d’application. Ensemble, ces technologies permettent aux organisations de voir non seulement leurs environnements mais aussi de s’affronter efficacement sur ces connaissances. Au fur et à mesure que nous allons jusqu’en 2025, les entreprises qui embrassent cette synergie seront bien placées pour naviguer dans les complexités de l’ère de l’IA.
