Dans nos deux précédents articles, nous avons posé un diagnostic clair : le silence de vos outils de monitoring ne signifie pas que vos utilisateurs sont heureux. Nous avons appris à écouter les « bruits » du système et à définir ce qu’est un véritable défaut à travers le prisme des SLO.
Maintenant que nous savons quoi mesurer, une question vertigineuse se pose : avec quoi et comment ?
Le marché de l’observabilité est vaste et déroutant. Entre solutions SaaS clés en main et stacks Open Source plus exigeantes, le choix peut vite devenir un casse-tête. Mais l’outil, à lui seul, ne fait pas la différence : c’est la démarche opérationnelle qui transforme la donnée brute en levier de performance.
Dans ce troisième volet, nous allons défricher ce paysage technologique et vous proposer une feuille de route pour passer de la simple supervision à une véritable maîtrise des défauts.
Avant de parler de solutions, il faut comprendre pourquoi le monitoring « à la papa » (est-ce que le serveur répond au ping ?) est devenu obsolète.
Vos architectures ont changé. Elles ont explosé. Nous sommes passés de monolithes robustes à des écosystèmes distribués, faits de micro-services, de conteneurs éphémères et d’appels API en cascade. Un ralentissement sur le paiement peut venir d’une base de données surchargée trois couches plus bas, ou d’un service tiers qui répond mal.
Dans ce contexte, vouloir « mesurer les défauts » sans une stratégie adaptée revient à chercher une aiguille dans une botte de foin avec des gants de boxe. Le défi n’est plus de collecter la donnée (nous en avons trop), mais de la corréler pour répondre à la seule question qui vaille : pourquoi mon utilisateur souffre-t-il ?
Le marché se divise schématiquement en deux philosophies. Aucune n’est parfaite, tout est affaire de compromis entre budget, compétences internes et rapidité de mise en œuvre.
Les plateformes unifiées (SaaS) : La vitesse au prix du contrôle ?
D’un côté, nous avons les leaders du marché comme Datadog, Dynatrace ou New Relic.
Leur promesse est séduisante : un « panneau de verre unique » (Single Pane of Glass). Vous installez un agent, et soudain, tout remonte : logs, métriques, traces. La magie de ces outils réside dans la corrélation automatique. Vous cliquez sur un pic de latence, et l’outil vous montre instantanément les logs d’erreur associés et la ligne de code coupable.
L’avantage : Le « Time-to-Value » est imbattable. Vos équipes ne perdent pas de temps à maintenir l’outil de surveillance ; elles l’utilisent.
Le risque : Le coût. Ces solutions facturent souvent à la consommation (volume de logs, nombre d’hôtes). Sans une gouvernance stricte (FinOps), la facture peut devenir exponentielle. De plus, une fois vos processus liés à leurs agents propriétaires, il devient techniquement douloureux d’en sortir (le fameux vendor lock-in).
L’approche Open Source : La liberté au prix de la complexité ?
De l’autre côté, les standards comme la stack ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) ou le trio Prometheus / Loki / Grafana dominent le monde des ingénieurs.
Ici, pas de coût de licence. Vous avez une flexibilité totale pour construire des tableaux de bord sur-mesure et vous restez maître de vos données (un point crucial pour la souveraineté numérique).
L’avantage : Une granularité et une adaptabilité infinies. C’est le choix des équipes techniques pointues.
Le risque : Le TCO (Total Cost of Ownership) caché. La licence est gratuite, mais le temps humain ne l’est pas. Maintenir une stack Prometheus/Grafana en production, gérer le stockage des logs et assurer la scalabilité de la surveillance demande des compétences difficiles à trouver. Souvent, vos équipes passent plus de temps à réparer l’outil de monitoring qu’à surveiller l’application.
Existe-t-il une voie médiane ? Oui, et elle est en train de devenir le standard de l’industrie : OpenTelemetry.
Historiquement, pour changer d’outil de supervision, il fallait réécrire tout le code de surveillance de l’application. OpenTelemetry change la donne en standardisant la collecte de données. C’est un traducteur universel. Vos applications parlent « OTel », et ce standard peut ensuite envoyer les données vers n’importe quel outil (Datadog, Splunk, ou un Grafana maison).
Pour nous, c’est une brique stratégique. Adopter OpenTelemetry, c’est garantir que votre stratégie de mesure des défauts est pérenne, quel que soit l’outil final que vous choisirez demain. C’est reprendre le contrôle sur vos données.
En observabilité, la valeur ne vient pas de la donnée collectée, mais de la capacité à la transformer en décisions.
Avoir les meilleurs outils ne sert à rien si on ne sait pas quoi regarder. Une stratégie d’observabilité efficace ne se décrète pas à l’achat d’une licence, elle se construit. Voici la démarche en 4 étapes que nous préconisons pour structurer votre approche.
1. L’Audit et l’Alignement Métier
Ne commencez pas par la technique. Commencez par la douleur. Quels sont les parcours critiques ? Si le module de « Recherche » tombe en panne, est-ce grave ? Si le « Paiement » ralentit, combien perdez-vous ?
C’est ici que nous définissons les fameux SLO (objectifs de niveau de service) vus dans l’article Comment mesure-t-on les défauts applicatifs et logiciels. Un défaut n’est un défaut que s’il impacte le business ou l’expérience utilisateur.
2. La Stratégie de Tagging (Le secret de la lisibilité)
C’est le point le plus souvent négligé. Pour mesurer des défauts, il faut pouvoir filtrer les données. Si vos logs n’ont pas de tags cohérents (environnement: production, équipe: finance, version: v2.1), vous ne pourrez rien analyser.
Une bonne démarche impose une hygiène stricte des métadonnées dès le début. C’est ce qui permettra demain de dire : « Montre-moi tous les défauts de l’application Comptabilité apparus depuis la version 3.0 ».
3. L’Alerting Intelligent : Finir avec la fatigue
Le syndrome du « sapin de Noël » (des dashboards tout rouges que personne ne regarde) est le cancer de l’observabilité.
La règle est simple : on n’alerte pas sur une cause (CPU élevé), on alerte sur un symptôme (le client ne peut pas payer). L’outil doit permettre de router l’alerte vers la bonne personne, avec le bon contexte, pour une action immédiate.
4. La culture des rituels
La mesure des défauts doit nourrir un cycle vertueux. Après chaque incident majeur, pratiquez le « Post-Mortem sans blâme ». L’objectif n’est pas de trouver un coupable, mais de comprendre pourquoi le défaut n’a pas été détecté plus tôt et d’ajuster les sondes en conséquence.
Arrivé à ce stade, une chose devient claire : mettre en place une observabilité moderne ne se limite pas à installer un outil. Cela suppose de maîtriser plusieurs dimensions à la fois : architecture applicative, instrumentation du code, exploitation des plateformes, analyse des signaux et compréhension des impacts métier.
Internaliser : une ambition légitime… mais exigeante
Beaucoup de DSI font le choix d’internaliser l’observabilité. La démarche est logique : garder la main sur les outils, les données et les décisions.
Mais dans la réalité, cette ambition se heurte rapidement à plusieurs contraintes. Les compétences nécessaires sont rares et dispersées. Les équipes doivent à la fois maintenir les stacks d’observabilité, suivre l’évolution des architectures, gérer les alertes et analyser les incidents. Peu à peu, l’observabilité devient une activité à part entière, au détriment des priorités métier.
Le risque est alors double : sur-solliciter des équipes déjà très engagées, et détourner des profils clés de leur mission première — créer de la valeur pour l’entreprise.
Externaliser : déléguer la complexité, pas la décision
Externaliser l’observabilité ne signifie pas perdre le contrôle. Il s’agit plutôt de confier l’exploitation quotidienne et la gestion de la complexité à un modèle dédié, tout en conservant la maîtrise des objectifs, des indicateurs et des arbitrages.
Dans ce contexte, la question du Build vs Run se pose différemment. Faut-il continuer à investir du temps pour faire fonctionner l’outillage, ou s’appuyer sur une organisation capable d’en tirer des enseignements opérationnels, jour après jour ?
C’est ici qu’un modèle de Tierce Maintenance d’Exploitation (TME) prend tout son sens. Non pas comme une simple externalisation technique, mais comme une organisation structurée autour de la performance applicative : conception de l’architecture d’observabilité, instrumentation des applications, supervision quotidienne, analyse des signaux faibles et anticipation des incidents.
Chez Access it, nous avons fait le choix d’inscrire cette approche au cœur de notre accompagnement TMA-TME. L’objectif n’est pas seulement de « faire tourner » les applications, mais de transformer la donnée issue de l’observabilité en décisions concrètes : améliorer l’expérience utilisateur, sécuriser les parcours critiques et rendre la performance mesurable dans la durée.
Cette logique d’exploitation proactive et pilotée par les indicateurs sera au cœur du dernier volet de cette série, consacré à notre vision de la TME.
Mesurer les défauts n’est plus une option technique, c’est une assurance-vie pour votre activité numérique. La complexité des outils ne doit pas vous paralyser. Qu’il s’agisse de solutions SaaS puissantes ou de stacks Open Source flexibles, la clé réside moins dans le logiciel que dans la méthode : alignement sur le métier, rigueur dans la collecte, et intelligence dans l’analyse.
En structurant cette démarche, vous permettez à votre DSI de changer de posture. Vous ne subissez plus les appels colériques des utilisateurs ; vous les anticipez. Vous ne réparez plus en urgence ; vous optimisez en continu.
Reste alors une question centrale : comment transformer ces signaux, ces indicateurs et ces alertes en actions concrètes au quotidien ? C’est précisément ce que nous aborderons dans le prochain article.
