Nous assistons à une course effrénée à l'échelle de l'industrie dans le paysage technologique actuel des entreprises. Alors que les organisations passent d’architectures monolithiques à des environnements complexes exploitant des infrastructures hétérogènes, les plateformes de données basées sur le cloud se heurtent à un mur de visibilité, c’est-à-dire d’observabilité. Leur réponse a été une vague d’acquisitions réactives de plusieurs milliards de dollars visant à ajouter à « l’observabilité qui leur fait défaut en mode natif ».
Mais l'observabilité ne doit pas être un post-scriptum ou un élément d'une récente fusion — elle doit être une capacité essentielle. Chez Cloudera, nous faisons évoluer notre ADN d'observabilité native vers une puissance unifiée et hybride, prouvant qu'une véritable visibilité sur l'ensemble du patrimoine de données est une exigence fondamentale pour un tissu de données unifié, un lac de données ouvert, des données en mouvement, l'IA et votre plateforme de données dans son ensemble. Cela vaut aussi bien pour vos applications, charges de travail, modèles et agents dans des clouds publics, sur site dans des centres de données ou à la périphérie.
La nature multidimensionnelle de l’observabilité : au-delà de la simple surveillance.
La véritable observabilité n'est pas un outil unique ; c'est une capacité fondamentale intégrée à la plateforme de données pour répondre aux questions critiques de chaque partie prenante dans l'ensemble du domaine des données. Qu'il s'agisse d'un analyste commercial se demandant pourquoi un tableau de bord ne s'est pas actualisé, d'un administrateur de base de données enquêtant sur une requête de longue durée ou d'un administrateur système identifiant un stockage de données déséquilibré sur les nœuds de la grappe, l'observabilité doit offrir une télémétrie intégrée permettant de fournir des réponses immédiates et exploitables.
Dans la réalité des environnements hybrides et multi-cloud, s'appuyer sur des outils séparés et à usage unique — pour la qualité des données, les performances du cloud, la santé de l'infrastructure, etc. — qui ne fonctionnent pas sur l'ensemble du paysage de données ne permet pas d'obtenir une véritable visibilité. Au lieu de ça, il crée un problème de silos de données avec des îles déconnectées de systèmes observés.
C’est l’interaction entre ces systèmes (données, charges de travail, utilisation des ressources, etc.) qui rend nécessaire l’observabilité. Lorsque ces catégories sont déconnectées, les organisations perdent le contexte profond nécessaire à l'excellence opérationnelle. Pour atteindre ce niveau de perspicacité, il est nécessaire d'une visibilité qui relie les journaux, les métriques et les traces de manière cohérente entre la couche de données et l'infrastructure sous-jacente, ainsi que tout ce qui se trouve entre les deux.
L'inévitable complexité de l'ère de l'IA hybride
L’essor de l’IA générative et de la modélisation à grande échelle a fondamentalement transformé l’architecture hybride, la faisant passer d’un choix stratégique à une nécessité technique. Les charges de travail de l’IA nécessitent un équilibre délicat entre un calcul massif à l’échelle du cloud pour l’entraînement et une gravité localisée des données sur site pour garantir la confidentialité et une inférence à faible latence, transformant ainsi l’entreprise moderne en un réseau complexe d’environnements hétérogènes.
Ce passage vers une empreinte véritablement distribuée — s'étendant du centre de données principal au cloud public et jusqu'à la périphérie (ou edge computing) — amplifie intrinsèquement la complexité, car les charges de travail se comportent différemment à la fois au sein de ces diverses infrastructures et entre elles. Cette complexité rend exponentiellement plus difficile l'identification des causes profondes des baisses de performances, des hausses de coûts ou des problèmes de consommation. À l’ ère de l’IA hybride, la complexité des systèmes sans vue unifiée ni télémétrie devient une boîte noire ingérable, laissant les responsables informatiques dans l’incapacité de prédire ou de prévenir les défaillances critiques.
Le piège « complémentaire » : pourquoi l'observabilité ne peut pas être une réflexion a posteriori
Les fournisseurs de données basées sur le cloud ont récemment multiplié les acquisitions de startups spécialisées dans l'observabilité : Snowflake acquiert Observe, Palo Alto Networks acquiert Chronosphere, et plus encore. Ces acquisitions de plusieurs milliards de dollars montrent que lorsque les plateformes de données manquent d'observabilité native, elles finissent par heurter un « mur de visibilité ». Ces fournisseurs tentent maintenant d'ajouter ce qui aurait dû constituer une capacité essentielle.
Pour l'entreprise moderne, une approche fragmentée et exclusivement basée sur le cloud ne fournira pas la visibilité dont elle a besoin pour atteindre une véritable excellence opérationnelle :
Les outils exclusivement cloud sont limités à un segment spécifique de la pile, ignorant le vaste patrimoine de données existant en dehors du cloud public.
Les outils dotés d'une observabilité ajoutée ont du mal à fournir le contexte unifié nécessaire pour comprendre la cause des problèmes dans des environnements hybrides complexes. Les clients se retrouvent souvent à jongler avec des interfaces disjointes pour les journaux, les mesures et les traces, ce qui met en évidence un manque important de cohésion entre la couche de données et l'infrastructure qui la prend en charge.
La capacité d'observabilité native et unifiée de Cloudera
Cloudera Observability est une fonctionnalité native et fondamentale qui va au-delà de la simple surveillance pour agir comme un moteur d'unification. En positionnant la visibilité comme une exigence fondamentale, Cloudera fournit une vision totale sur l'ensemble du cloud hybride : sur site, cloud public et à la périphérie (ou edge computing). Et en utilisant OpenTelemetry comme cadre d'observabilité pour collecter et capturer des traces et des mesures distribuées, nous nous alignons sur le principal cadre de normes d'observabilité.
Cloudera Observability offre plus qu'une simple explication sur le « pourquoi du comment » ; il fournit un cycle complet d’insights. Nous avons « mis en bouteille » l'intelligence diagnostique recueillie à partir de plus de 1,3 million de nœuds sous abonnement pour créer des outils de diagnostic sophistiqués. Aujourd’hui, avec l’intégration de Cloudera Cloud Factory (anciennement connu sous le nom de Taikun CloudWorks), nous sommes mieux placés pour étendre ces capacités au-delà de la gestion d’infrastructure native cloud.
Cette évolution place la fiabilité prédictive fermement à portée de main pour l'entreprise moderne, transformant la maintenance d'un cycle de correctifs réactifs en une stratégie proactive. En tirant parti des avertissements avancés sur les problèmes connus et les vulnérabilités en matière de sécurité, les entreprises peuvent enfin transcender le dépannage traditionnel pour atteindre un état de performance continue et fiable sur l'ensemble de leur parc de données.
En fin de compte, l'observabilité est le seul moyen de naviguer dans la complexité de l'ère de l'IA hybride, grâce à une plateforme de données construite avec l'observabilité dans son ADN. Pour en savoir plus sur la façon dont vous pouvez atteindre une véritable observabilité avec Cloudera, contactez notre équipe de services professionnels, consultez nos démonstrations de produits ou inscrivez-vous pour un essai gratuit de 5 jours.
