Redéfinir la performance des applications : découvrez SignalFx Microservices APM

Splunk a annoncé le lancement d'une nouvelle version majeure de SignalFx Microservices APM, qui introduit plusieurs innovations révolutionnaires : traçabilité haute-fidélité, dépannage guidé basé sur une IA et instrumentation en standards ouverts.

Maintenant que l’acquisition de SignalFx et Omnition est derrière nous, Splunk est très fier d'annoncer une nouvelle version révolutionnaire de SignalFx Microservices APM. En combinant les capacités de SignalFX et d’Omnition, nous avons mis au point la solution de traçabilité distribuée la plus innovante et la plus sophistiquée, qui utilise des standards ouverts pour la collecte des données et guide la résolution des problèmes grâce à une IA. Grâce à ces nouvelles fonctionnalités, nous faisons un grand pas vers notre objectif, qui est d’offrir aux entreprises une solution d’observabilité de premier plan permettant aux équipes DevOps et SRE de réduire le MTTD et le MTTR, d'améliorer la disponibilité des applications et de délivrer une expérience client irréprochable, quelles que soient les dimensions et la complexité de leurs applications reposant sur des microservices.

Le paysage applicatif évolue

Au cours des dernières années, le logiciel a acquis une importance accrue : alors qu’il n'était qu’un aspect parmi d'autres des opérations, il est aujourd'hui le visage d’une entreprise. Toutes les facettes ou presque de la vie moderne s'appuient sur un logiciel. Parallèlement à cela, le développement logiciel lui-même a évolué, grâce à de nouvelles technologies comme le cloud, les conteneurs et l'IA, mais aussi de nouvelles méthodologies grâce auxquelles les délais entre deux publications de version ne se comptent plus en années mais en minutes. Cette évolution du logiciel impose aux solutions de surveillance des performances des applications (APM) de s'adapter :

• Tout observer. En raison de l’échelle et la nature éphémère des environnements modernes, associées à une vitesse d'innovation sans précédent et à l’importance accrue de la performance des logiciels, il est aujourd'hui impossible de prédire à quel endroit le prochain problème surviendra, et le moindre retard dans la prise en charge de ce problème aura un impact négatif sur l’expérience utilisateur, l’image de marque et les revenus. Pour garantir un haut niveau de performance et de disponibilité des applications, TOUTES les données doivent être collectées.
• Analyse basée sur l’IA. L’intellect humain n’est pas armé pour traiter et interpréter toutes les données générées par les logiciels modernes. Dans le monde moderne, où de mauvaises performances logicielles sont synonymes d’expérience client médiocre, les anciens processus manuels de dépannage basés sur l’essai et l’erreur ne suffisent plus. Pour détecter les problèmes et comprendre leur cause profonde en quelques secondes, il est indispensable de faire appel à l’IA.
• Instrumentation ouverte et flexible. Pour répondre aux besoins du rythme moderne d'innovation, les équipes DevOps ont besoin des outils et des frameworks de programmation les plus légers et flexibles, et de toute la créativité de la communauté logicielle au sens large. En d'autres termes, les frameworks open-source sont incontournables.

Limites des approches existantes

Les outils d'APM traditionnels sont des vestiges du passé. Destinées à des monolithes simples et statiques, ces solutions obsolètes n’ont pas évolué pour superviser, explorer et diagnostiquer les applications modernes de grande échelle, composées de microservices, de fonctions sans serveurs et d’applicatifs en conteneurs. Les leaders de l'ancien monde de l’APM échouent dans toutes les dimensions de l’observabilité face aux applications modernes. Ils sont particulièrement défaillants dans trois domaines pourtant critiques pour l’efficacité de la supervision, de l’exploration et de la résolution des problèmes :

• Informations partielles. Les solutions APM traditionnelles ont été conçues pour s'appuyer sur des moyennes et un échantillonnage unitaire et probabilistique. Cela signifie qu’elles ne collectent qu'une petite fraction des données et ignorent donc la plupart des cas de défauts intéressants et à grande latence qui mériteraient un véritable dépannage. Surtout, les solutions traditionnelles ont été élaborées dans des silos et ne permettent pas d'établir des liens entre les indicateurs, les traces applicatives et les logs. Sans le contexte nécessaire aux applications distribuées d'aujourd’hui, les opérateurs ne peuvent pas corréler les performances de leurs services aux KPI de l’infrastructure et des fonctions métier.
• Dépannage manuel. Les solutions APM traditionnelles n’ont pas été conçues pour l'échelle et la complexité des applications natives du cloud. De ce fait, lorsqu’un problème est mis au jour, les opérateurs doivent analyser manuellement chaque échantillon de traces applicatives et tenter d’y reconnaître des motifs interprétables. Ces processus manuels ne peuvent être appliqués à un environnement réunissant des centaines de services, des milliers de conteneurs et des millions de données, ce qui explique que le temps moyen de résolution (MTTR) augmente considérablement, au point parfois où la résolution devient impossible.
• Solutions propriétaires. Les solutions APM traditionnelles attachent les utilisateurs à des agents de collecte lourds et propriétaires qui sont difficiles à maintenir, provoquent des problèmes de performance et n’offrent aucune interopérabilité. Elles ne suivent pas non plus le rythme des nouveaux langages et frameworks de programmation, ce qui prive les développeurs d’une grande part de choix et de flexibilité dans l'élaboration de leurs applications.

Découvrez l'avenir de l'APM et la traçabilité distribuée

En combinant SignalFx et Omnition, nous avons adopté une approche entièrement différente et modernisée de l’APM pour bâtir une solution sans échantillonnage, reposant sur l’analyse par IA et des standards ouverts.

La précédente génération de la solution APM de SignalFx Microservices a été la première à utiliser la traçabilité distribuée NoSample™ pour observer et analyser chaque transaction, produire des indicateurs à partir des transactions et des unités logiques, et capturer toutes les valeurs extrêmes et les anomalies. C'était également la première solution APM moderne à proposer une analyse et un dépannage guidé reposant sur une IA pour aider les équipes DevOps à identifier et corriger rapidement les services défaillants et les problèmes. Parallèlement à cela, la solution Omnition de traçabilité distribuée introduisait l’incorporation haute-fidélité : 100 % des transactions sont traitées et stockées dans le cloud avec un niveau de granularité élevé (exploration de cardinalité illimitée) pour permettre aux utilisateurs d’effectuer des analyses détaillées sur tous les points d’intérêt.

Les deux solutions de SignalFx et Omnition offrent déjà les performances et l’envergure requises pour gérer les applications modernes de grande échelle, le contexte riche qui relie de façon continue les traces applicatives distribuées aux indicateurs et aux logs, et la prise en charge de standards ouverts de collecte des données comme OpenCensus et OpenTracing, réunis aujourd'hui dans OpenTelemetry.

Avec la version que nous publions aujourd'hui, nous réunissons le meilleur de ces deux solutions de pointe en une même solution APM optimisée pour répondre aux besoins des applications modernes natives du cloud. Le résultat de cette fusion est une solution APM entièrement nouvelle qui est la plus flexible, la plus complète et la plus intelligente du marché.

Utilisez TOUTES vos données.
Avec la traçabilité haute-fidélité NoSample™, nous élargissons l’incorporation sans échantillonnage afin d'analyser et conserver toutes les transactions dans notre cloud. Cette approche d’observation totale combine des informations extrêmement détaillées et les corrèle à l’infrastructure sous-jacente pour que vous ne manquiez aucune erreur ni aucune transaction à grande latence.

Interprétez vos données en quelques secondes.
Nous mettons à profit une capacité de dépannage guidé par IA pour vous aider à déterminer rapidement et précisément les facteurs qui causent un problème ou y contribuent. SignalFx Microservices APM vous permet de savoir rapidement si un service dépendant en aval ou un composant de l’infrastructure sous-jacente est impliqué dans une alerte sur un point de terminaison, et vous aide à déterminer le rayon d’impact d’un problème.

Libérez votre code
En tant que membres fondateurs et contributeurs majeurs d’OpenTelemetry, nous soutenons à 100 % les standards ouverts de collecte des données pour éviter à nos clients d’être liés à un fournisseur. Lisez cet article pour en savoir plus sur nos récentes contributions à la communauté open-source. Nous assurons également une large prise en charge de l’instrumentation intégrée des langages et frameworks de programmation les plus courants pour vous permettre d’être rapidement opérationnels avec un minimum d’effort pour vos développeurs.

Le tableau ci-dessous résume les fonctionnalités et les atouts clés de la nouvelle version de SignalFx Microservices APM :

Déterminez rapidement le rayon d'impact d'un problème et reliez-le aux dépendances en aval et à l’infrastructure sous-jacente

Bien démarrer avec SignalFx Microservices APM 

La nouvelle version de SignalFx Microservices APM fait passer l’observabilité au niveau supérieur en recueillant TOUTES les transactions à l’aide de standards ouverts, et en utilisant l’IA pour les interpréter en quelques secondes. Les équipes DevOps ont ainsi la possibilité d'innover et de s'adapter plus rapidement aux évolutions du marché, de façon à assurer une excellente expérience utilisateur.

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

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Splunk