Libérez la valeur de Google Cloud avec les solutions d'observabilité de Splunk

Nous sommes heureux d’annoncer un partenariat stratégique avec Google Cloud visant à apporter l’observabilité en temps réel aux services Google Cloud et aux applications modernes pour nos clients communs. Le cloud est devenu essentiel pour la modernisation des environnements IT et la concrétisation des initiatives numériques des entreprises de toutes tailles. La modernisation informatique et l’adoption du cloud ont pour but d'accélérer l’innovation et d'accroître l’efficacité des opérations tout en optimisant les dépenses de l’IT. Selon Gartner ¹, cela fait près de dix ans que l'approche «cloud first» est privilégiée dans les initiatives d'adoption du cloud chez les entreprises qui cherchent à faire avancer leur transformation et leur modernisation numériques. Pourtant, dans une étude réalisée par McKinsey, 80% des DSI indiquent qu’en dépit de leur migration vers le cloud, ils n’ont pas atteint le niveau d'agilité et les avantages commerciaux attendus avec la modernisation. 

Le simple «transfert» des applications et des données des services locaux vers les plateformes cloud dans une migration de grande échelle ne suffit pas à libérer le plein potentiel du cloud. Les entreprises doivent également revoir leur plateforme. Par exemple, utiliser des services cloud gérés tels que Google Datastore, plutôt que de maintenir sa propre base de données NoSQL dans le cloud, présente l’avantage d'éviter d'avoir à consacrer des ressources à des tâches supplémentaires sans valeur ajoutée. De plus, lorsque les entreprises progressent dans leur parcours cloud et refondent l'architecture de leurs applications pour exploiter les microservices et les infrastructures modernes comme les containers, Kubernetes et le serverless, les avantages qu’elles en retirent tendent à s'accroître.

Si les environnements modernes natifs du cloud offrent des gains d’agilité et d’efficacité, ils introduisent aussi de la complexité. En effet, le volume des données opérationnelles à traiter augmente considérablement au fur et à mesure de l’adoption d’une approche entièrement native du cloud. Les infrastructures éphémères et la nature distribuée des applications natives démultiplient la cardinalité des indicateurs de performance.

Pour ajouter de l’huile sur le feu, les attentes des utilisateurs finaux n’ont jamais été aussi élevées. Les applications doivent proposer une expérience utilisateur irréprochable, quelle que soit la pression exercée sur le système par la variabilité des charges, les changements brutaux dans les tendances de trafic et autres variables associées à la multiplication des dispositifs et l’expansion géographique des systèmes. Selon une étude récente d’ Akamai, une augmentation de 100 millisecondes de la latence peut dégrader les taux de conversion de 7%. Les entreprises tombent souvent dans l’écueil qui consistent à adapter des outils et des stratégies de supervision traditionnels aux environnements cloud modernes. Au contraire, elles ont besoin d’intégrer une observabilité en temps réel pour obtenir des renseignements sur les performances de l’intégralité de leur système avant que l’utilisateur final ne soit affecté. 

L’observabilité en temps réel avec Splunk

L’observabilité permet aux équipes DevOps de comprendre les systèmes cloud distribués, à localiser les ralentissements et les problèmes, mais surtout à déterminer «pourquoi» le système se comporte de telle manière et que faire pour améliorer ses performances. Les sources de données souvent désignées comme les piliers de l’observabilité sont les métriques, les traces et les logs. Les métriques nous informent qu’il y a un problème, les traces nous guident jusqu’à lui dans le système distribué, et les logs nous permettent d’en déterminer la cause profonde. L’observabilité haut de gamme de Splunk réunit SignalFx Infrastructure Monitoring, SignalFx Microservices APM, and Splunk Cloud pour délivrer, en temps réel, des renseignements axés sur les données et exploitables pour toutes les questions, décisions et actions. Dans les sections suivantes, nous allons voir comment les solutions Splunk de gestion des métriques et des traces apportent un avantage à nos clients qui utilisent Google Cloud. Pour en savoir plus sur l’importation des sources de données Google Cloud dans Splunk Cloud afin d'obtenir une visibilité de bout en bout sur les logs, lisez cet article connexe. 

Des renseignements en temps réel avec une architecture de streaming

SignalFx Infrastructure Monitoring est une solution de gestion des métriques en temps réel spécialement conçue pour répondre aux besoins des environnements éphémères, qu’ils soient dans le cloud, en containers ou serverless, qui se distinguent par une forte cardinalité à très grande échelle. Basée sur notre architecture de streaming brevetée, notre approche de l’importation, du stockage et de la récupération des données se différencie fondamentalement des solutions traditionnelles de traitement par batch et requête.

Lorsque les données de métriques affluent dans SignalFx, les métadonnées sont séparées des valeurs elles-mêmes, car elles sont au service de cas d’usage différents. Les métadonnées qui peuvent être lues par les humains sont essentielles dans les environnements cloud pour explorer, filtrer, trier et grouper les informations, tandis que les valeurs des métriques sont analysées par le moteur SignalFlow™ et transmises directement aux composants qui en ont besoin, comme les tableaux de bord, les alertes et l’automatisation. Grâce à notre architecture de streaming, nos clients obtiennent des informations et peuvent agir en temps réel. Les tableaux de bord sont actualisés, les alertes se déclenchent et les tâches d'automatisation s’exécutent en quelques secondes et non en plusieurs minutes comme avec les autres solutions.

Connectez facilement, découvrez automatiquement et supervisez instantanément les services Google Cloud

Nos clients bénéficient d'une souplesse totale dans la façon dont les données sont mesurées et importées. Ils optent souvent pour une combinaison des éléments suivants :

SignalFx Smart Agent : un agent de nœud open-source et léger basé sur collectd, qui découvre automatiquement les métriques de performance des hôtes, des containers, de Kubernetes, des applications déployées et des services. Le Smart Agent récolte et importe automatiquement les données des services qui diffusent des métriques Prometheus, comme Kubernetes, Google Cloud Run et certaines applications personnalisées. 

Google Operations Suite (anciennement Stackdriver) : une intégration robuste avec Google Cloud Monitoring (anciennement Stackdriver) pour recueillir des métriques sur les services Google Cloud.

Istio sur GKE et Anthos : une visibilité prête à l’emploi utilisant un adaptateur de télémétrie open-source pour le réseau de services Istio.

Fonctions wrapper : dans le cas des services pour lesquels une approche reposant sur des agents ne fonctionne pas, comme les Google Cloud Functions, SignalFX propose des fonctions wrapper qui permettent de visualiser les exécutions, les erreurs, les goulets d'étranglement, les démarrages à froid, les durées et l’utilisation des ressources en temps réel.

Tableaux de bord instantanés prêts à l’emploi 

Pour délivrer sans attendre une valeur ajoutée, SignalFx propose des tableaux de bord préconfigurés pour les services Google Cloud tels que Compute Engine, App Engine, GKE, Cloud Bigtable, Cloud Functions, Cloud Spanner, Cloud Storage, Cloud Pub/Sub Subscriptions, Cloud Pub/Sub Topics, etc.

Il est très facile d'ajouter quelques graphiques personnalisés à ce tableau de bord pour les métriques composites. Cela se fait en quelques clics !

Supervision en temps réel et analyse axée sur l’IA pour Google Kubernetes Engine 

Kubernetes Navigator, que nous avons lancé récemment, permet aux équipes DevOps et SRE de comprendre et gérer la performance des applications en containers à l’aide d’une interface intuitive et prête à l’emploi qui permet de naviguer dans tout l’environnement GKE. L’analyse axée sur l’IA suggère automatiquement des filtres associés aux anomalies de performance pour accélérer la résolution des problèmes.

Gérez les performances des applications avec SignalFx Microservices APM

SignalFx Microservices APM fournit un traçage NoSample™ distribué haute-fidélité permettant d’observer et d'analyser chaque transaction et de détecter toutes les valeurs anormales et anomalies. L’analyse basée sur l’IA et le troubleshooting guidé aident les équipes DevOps à identifier et dépanner rapidement les anomalies de performance. De plus, SignalFx Microservices APM fournit des analyses d'une très haute granularité pour permettre une exploration de cardinalité illimitée. Les utilisateurs peuvent ainsi effectuer des analyses détaillées sur tous les éléments qui les intéressent.

Qualifié de visionnaire dans le dernier Magic Quadrant Gartner pour l’APM, SignalFx Microservices APM utilise une instrumentation légère et indépendante basée sur OpenTracing et OpenTelemetry pour libérer les équipes DevOps des approches en agents lourdes et propriétaires utilisées par les solutions traditionnelles.

Une mise en route simplifiée

Les solutions d’observabilité de Splunk sont des services SaaS déployés dans Google Cloud pour apporter de la flexibilité aux clients qui souhaitent conserver leurs données d'observabilité dans Google Cloud. Splunk et Google Cloud sont stratégiquement alignés pour accélérer votre réussite dans le cloud. Protégez votre investissement en observabilité à long terme à l’aide d’une solution conçue pour l'entreprise, éprouvée dans les scénarios d’utilisation les plus sophistiqués à grande échelle. 

Commencez dès aujourd'hui avec un essai gratuit de 14 jours. Rejoignez-nous pour notre démonstration hebdomadaire en direct et découvrez ces solutions en action.

Regardez comment l'équipe Planet a géré sa migration vers Google Cloud. Mais aussi comment SignalFx contribue à délivrer des opérations fiables et homogènes dans le cloud et Kubernetes, grâce à l’orchestration des containers.

1. Gartner, Move From Cloud First to Cloud Smart to Improve Cloud Journey Success, Henrique Cecci, 25 février 2020.

*Cet article est une traduction de celui initialement publié sur le blog Splunk anglais.

----------------------------------------------------
Thanks!
Splunk