Cos'è l'osservabilità?

L'osservabilità è la capacità di comprendere e reagire allo stato di un sistema IT o di un'applicazione. Come il monitoraggio, l'osservabilità si basa su output, registri e metriche delle prestazioni. Tuttavia, a differenza del semplice monitoraggio, l'osservabilità prevede l'applicazione proattiva di queste metriche al fine di risolvere i problemi e ottimizzare sistemi e applicazioni. Ad esempio, osservando gli eventi di sistema, gli strumenti di automazione possono rispondere ai problemi man mano che si presentano per mantenere i sistemi efficienti e stabili. 

I sistemi software sono diventati sempre più complessi, così come la gestione dei flussi crescenti di output e metriche. L'osservabilità assorbe ed estende i sistemi di monitoraggio classici e aiuta i team a identificare la causa radice dei problemi. Consente agli stakeholder di rispondere a domande sulle loro applicazioni e attività, nonché di fare previsioni. 

L'osservabilità sta riscontrando una popolarità sempre più elevata, proprio come altri trend come l'adozione diffusa dei microservizi, l'affidamento sempre più ampio sulle architetture distribuite e la crescita dell'ingegneria della piattaforma come disciplina.

Nei sistemi software e nel cloud computing moderni, l'osservabilità è fondamentale per garantire affidabilità, prestazioni e sicurezza. I vantaggi dell'osservabilità includono:

Maggiore affidabilità

Individua e risolve i problemi prima che proliferino, riduce i tempi di fermo e assicura la disponibilità continua dei sistemi.

Risoluzione dei problemi efficiente

Identifica tempestivamente la causa radice dei problemi e permette di correggerli in maniera efficiente grazie alle informazioni dettagliate sul comportamento dei sistemi.

Prestazioni ottimizzate

Identifica le aree da ottimizzare, come ostacoli nel sistema o risorse inutilizzate, e permette di riassegnare le risorse e migliorare le prestazioni.

Processi decisionali basati sui dati

Offre informazioni aggiornate sul comportamento e sulle prestazioni dei sistemi, grazie alle quali è possibile adottare processi decisionali basati sui dati e agevolare il miglioramento continuo.

Non esiste un solo modo per implementare l'osservabilità. Con l'ampia varietà di strumenti e tecnologie in uso, una strategia di osservabilità comporta la necessità di combinare gli strumenti che preferisci nel modo che funziona meglio per te.

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Anche con una strategia di osservabilità progettata per le tue esigenze, le sfide organizzative possono rendere difficile approfittare concretamente dei vantaggi. Alcuni ostacoli comuni che potresti incontrare sono:

Complessità

Gli ambienti IT includono sempre più componenti, quindi il numero di interazioni tra i sistemi aumenta in modo esponenziale. Di conseguenza, è difficile prevedere in che modo i cambiamenti in una parte del sistema influenzeranno gli altri, complicando il compito di mantenere l'affidabilità. I dettagli sono importanti, e l'approvvigionamento di dati e metadati etichettati correttamente può essere complicato in ambienti complessi.

Team disconnessi

L'organizzazione dei team è un'altra sfida importante. Ogni sistema potrebbe non avere un unico responsabile diretto. La collaborazione tra i team è essenziale per trasformare le informazioni sull'osservabilità in azioni efficaci. I dati devono essere accessibili e devono fluire nei sistemi in cui i team giusti possono utilizzarli per l'analisi.

Cambiamenti rapidi

Il panorama dell'osservabilità e della gestione efficace dei sistemi è in continua evoluzione. I team hanno bisogno di una formazione continua per essere sempre aggiornati su procedure, strumenti e tecnologie. Ciò può richiedere molto tempo, denaro o entrambe le cose.

Proliferazione degli strumenti e delle tecnologie

Con l'evoluzione delle piattaforme, degli strumenti e dei fornitori, è inevitabile che le applicazioni e le infrastrutture diventino obsolete. Ciò può creare lacune in termini di efficienza, competenze e sicurezza. La collaborazione diventa difficile senza strumenti e procedure standardizzati per l'osservabilità.

Con l'aumento del numero di aziende che adottano infrastrutture cloud native, i team necessitano sempre più di un'osservabilità pensata appositamente per questi ambienti. L'osservabilità cloud native consiste nella capacità di monitorare, analizzare e risolvere i problemi delle applicazioni cloud native moderne, create tramite architetture di microservizi e distribuite in ambienti containerizzati o serverless.

Gli strumenti di osservabilità cloud native sono progettati per raccogliere e analizzare i dati provenienti da queste tecnologie cloud native e offrire informazioni sfruttabili circa le prestazioni del sistema in questi ambienti.

Gli elementi portanti dell'osservabilità cloud native sono:

Metriche: si concentrano sulla raccolta di dati quantitativi sulle applicazioni e sull'ambiente Kubernetes. Le metriche comprendono i dati relativi all'utilizzo di CPU (unità di elaborazione centrale) e di memoria, al traffico di rete e alle latenze nelle richieste. Sebbene Kubernetes fornisca alcune metriche, per raccogliere metriche più approfondite occorre adottare strumenti e librerie supplementari.

Registri: si concentrano sulla raccolta e l'analisi dei dati del registro di applicazioni e dell'ambiente Kubernetes. I registri forniscono informazioni importanti sul comportamento delle applicazioni e si possono utilizzare per risolvere i problemi, identificare gli ostacoli alle prestazioni e rilevare le minacce alla sicurezza.

Tracce: si concentrano sulla raccolta dei dati relativi all'esecuzione delle richieste o transazioni in tutte le applicazioni e l'ambiente Kubernetes. Le tracce aiutano a comprendere come le applicazioni elaborano le richieste o le transazioni, a identificare problemi nelle prestazioni e a ottimizzare le prestazioni delle applicazioni.

Eventi: si concentrano sulla raccolta di dati relativi a eventi importanti verificatisi nell'ambiente Kubernetes come ad esempio i deployment delle applicazioni, la scalabilità degli eventi e gli errori. Gli eventi permettono di monitorare l'integrità dell'ambiente Kubernetes e di risolvere tempestivamente i problemi.

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L'automazione guidata dagli eventi è la capacità di rispondere alle mutevoli condizioni di un ambiente IT tramite azioni appropriate che non prevedono l'intervento manuale.

Gli eventi sono cambiamenti rilevabili nelle condizioni operative che sono significativi per la gestione dell'infrastruttura IT o l'erogazione di un servizio IT. Gli strumenti di osservabilità possono aiutare a identificare gli eventi che indicano i cambiamenti di stato in applicazioni, hardware, software, istanze cloud o altre tecnologie.

Una volta che un sistema di osservabilità rileva un evento, gli strumenti di automazione possono eseguire le azioni appropriate per risolverlo o correggerlo. L'automazione può aiutarti a ottenere il massimo dagli strumenti esistenti svolgendo azioni basate sui dati di osservabilità. Ad esempio, puoi usare gli strumenti di osservabilità per combinare le metriche di capacità e prestazioni con l'automazione guidata dagli eventi ed eseguire il provisioning automatico di container, infrastruttura cloud, macchine virtuali e tecnologie quando necessario. 

Gli eventi dei carichi di lavoro delle applicazioni possono innescare azioni per migliorare la produttività. Ad esempio, i team di sviluppo possono eseguire automaticamente i controlli di consolidamento e conformità al momento della convalida del codice. I team possono creare in modo flessibile questi scenari di automazione selezionando l'avviso che attiva una risposta e definendo le azioni da intraprendere.

Le attività di gestione dei servizi IT (ITSM), tra cui il miglioramento dei ticket e la correzione, come il riavvio dei servizi e la rotazione dei certificati, sono il punto di partenza ideale, ma l'automazione guidata dagli eventi è abbastanza flessibile da gestire molte attività in tutti gli ambienti IT.

Red Hat® Ansible® Automation Platform include Event-Driven Ansible, che supporta l'intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps) e si integra con piattaforme come Splunk, Dynatrace, IBM Instana, soluzioni ITSM e tante altre ancora.

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L'osservabilità è una funzionalità essenziale per i team di ingegneria della piattaforma, Site Reliability Engineering (SRE) e DevOps perché supporta sistemi efficienti e affidabili. 

Un "percorso di debugging" inizia quando i team identificano, analizzano e risolvono i problemi in un sistema utilizzando dati di osservabilità. Il primo passaggio è il rilevamento del problema tramite monitoraggio, avvisi o incidenti segnalati dagli utenti.

Una volta rilevato il problema, il team ne stabilisce la gravità e l'urgenza. Un processo che si basa sulla valutazione di fattori quali l'impatto sugli utenti, sui sistemi e sulle prestazioni generali.

Una volta stabilità l'urgenza del problema, il team usa i dati di osservabilità per indagare e identificare eventuali schemi e correlazioni. Dopo aver fatto ciò, si passa a un'analisi più approfondita dei dati dell'osservabilità per arrivare alla cause radice del problema.

Una volta identificata la causa radice, i team possono implementare una correzione. Può trattarsi di una modifica del codice, un hotfix o un adeguamento dell'infrastruttura. Infine, i team monitorano il sistema per vedere se la risoluzione è efficace.

L'osservabilità per i team di ingegneria della piattaforma, DevOps e SRE svolge un ruolo fondamentale nelle aziende che forniscono servizi digitali di alta qualità ai propri clienti. 

Red Hat OpenShift® Observability è in grado di fornire le informazioni necessarie per sviluppare una baseline dei sistemi in base a cui notificare qualunque anomalia. Così facendo si riducono il tempo medio di rilevamento (MTTD) e il tempo medio di risoluzione (MTTR).

AIOps

L'osservabilità svolge un ruolo importante nel supporto dell'approccio AIOps, che combina le informazioni basate sull'IA con la correzione automatizzata. Le piattaforme di osservabilità raccolgono i dati operativi, mentre gli algoritmi di machine learning identificano pattern e anomalie. Queste informazioni possono quindi essere collegate a uno strumento di automazione come Ansible Automation Platform per risolvere i problemi. Le organizzazioni possono risolvere automaticamente i problemi non appena vengono rilevati, abbreviando l'MTTR, riducendo gli interventi manuali e consentendo ai team IT di dedicarsi alle attività prioritarie.

Ingegneria della piattaforma

L'ingegneria della piattaforma è una disciplina attinente allo sviluppo software che ha lo scopo di migliorare la produttività, il ciclo di vita delle applicazioni e la velocità di rilascio. L'osservabilità consente agli ingegneri della piattaforma di eseguire query ed esplorare i dati in modo completo in tutti i servizi, anziché concentrarsi su una singola metrica alla volta. Grazie a questa maggiore visibilità, i team possono risolvere problemi complessi in modo più efficace e garantire che tutti i componenti del sistema funzionino in modo uniforme e stabile.

Ambienti cloud ibridi e multicloud

Con l'adozione di strategie di cloud ibrido e multicloud, le organizzazioni possono distribuire le applicazioni su diversi tipi di infrastruttura e approfittare di una maggiore flessibilità. Gli strumenti di osservabilità possono fornire una panoramica dell'intera infrastruttura, indipendentemente da dove sono distribuiti i servizi e le applicazioni.

Dispositivi edge

La crescente diffusione dei dispositivi edge, di Internet of Things (IoT) e di elaborazione in locale complica le attività di monitoraggio e gestione degli ambienti. Per ottenere osservabilità dei dispositivi edge le organizzazioni possono creare agenti ottimizzati per la raccolta dei dati, utilizzare formati e protocolli dei dati adatti all'edge e incorporare tecniche di analisi ed elaborazione dei dati decentralizzate. Devono inoltre assicurarsi di adottare anche controlli di sicurezza e privacy adeguati.

DevOps

I processi DevOps si basano sull'osservabilità per garantire l'affidabilità e le prestazioni delle applicazioni cloud native. La tendenza è quella di integrare gli strumenti di osservabilità nella toolchain DevOps e utilizzare i dati dell'osservabilità per supportare il miglioramento continuo delle prestazioni e dell'affidabilità delle applicazioni.

Strumenti open source

Gran parte dell'ecosistema dell'osservabilità si basa su tecnologie open source. Gli strumenti di osservabilità open source, come Grafana, Jaeger, Kafka, OpenTelemetry e Prometheus, sono ampiamente utilizzati. Questi strumenti offrono vantaggi economici, oltre a flessibilità, personalizzazione e integrazioni con altri strumenti.

Video: Red Hat OpenShift Observability nel cloud ibrido (1:47)

Il portafoglio di soluzioni Red Hat include il supporto per la strategia di osservabilità del tuo team su qualsiasi piattaforma. 

Red Hat OpenShift Observability aiuta a risolvere la complessità delle architetture moderne collegando strumenti e tecnologie di osservabilità per creare un'esperienza di osservabilità unificata. Offrendo visibilità, monitoraggio e analisi in tempo reale di metriche, registri, tracce ed eventi di sistema, la piattaforma aiuta a diagnosticare e risolvere i problemi tempestivamente prima che si ripercuotano sulle applicazioni o sugli utenti finali.

Altri prodotti Red Hat che possono aiutarti a implementare una strategia di osservabilità efficace includono:

Red Hat OpenShift: una piattaforma applicativa di livello enterprise che, grazie a servizi verificati, consente la distribuzione delle applicazioni su un'ampia gamma di infrastrutture.

Red Hat Ansible Automation Platform: una soluzione di automazione di livello enterprise affidabile e versatile in grado di rispondere ai dati di osservabilità e di orchestrare l'intero ambiente IT con un'unica piattaforma.

Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes: una serie di funzionalità che consentono di centralizzare la gestione di più cluster e adottare una governance basata su criteri, la gestione del ciclo di vita delle applicazioni e il monitoraggio proattivo dell'integrità e delle prestazioni dei cluster.

Red Hat Lightspeed: uno strumento di gestione dei sistemi end to end che fornisce indicazioni basate sull'intelligenza artificiale su tutte le piattaforme Red Hat, per gestire al meglio gli ambienti di cloud ibrido.