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Donnez une autre dimension à vos logs avec Vector

Donnez une autre dimension à vos logs avec Vector
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Avoir des informations précises et détaillées sur ce qu’il se passe dans une infrastructure, et sur les applications qu'elle héberge est un enjeu critique pour votre business. Cependant, ça demande du temps, temps qu'on préfère parfois se réserver pour d'autres tâches jugées plus prioritaires. Mais qu'un système plante, qu'une application perde les pédales ou qu'une faille de sécurité soit découverte et c'est la panique à bord ! Alors je vous le demande, qui voudrait rester aveugle quand l'observabilité a tout à vous offrir ?


Les logs sont encore bien trop souvent les parents pauvres des Systèmes d'Information (SI), des bribes d'informations qu'on stocke négligemment dans un coin pour le jour où ils pourraient servir. Et quand ce jour malheureusement arrive, car ne vous bercez pas d'illusions, il finit toujours par arriver, on peste sur son backend de logs en disant qu'il est impossible d'en tirer quoi que ce soit... Pourtant, ça n'a rien d'une fatalité. Nous allons le découvrir ensemble en utilisant Vector pour capturer des logs de deux applications tournant dans Kubernetes.

1. À quoi bon avoir des logs ?

Pour ceux qui se poseraient encore la question, un bref rappel s'impose. Les logs, c'est un peu la caverne d'Alibaba : vous pouvez y retrouver toutes les informations nécessaires pour comprendre ce qu’il se passe dans votre infrastructure et dans vos applications. Alors que les métriques sont un excellent indicateur que « quelque chose ne va pas », les logs vous permettent de...

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Le Continuous Profiler

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GNU/Linux Magazine
Numéro
264
Mois de parution
juillet 2023
Spécialité(s)
Résumé

L'arrivée de Docker, de Kubernetes et plus généralement de ce que l'on nomme le cloud natif a bousculé nos habitudes : de la manière dont nous écrivons notre code, dont nous le déployons, mais aussi de la manière dont nous l'observons ! Peu d'entre nous se préoccupaient de l'Application Performance Monitoring (APM) avant 2014, et je suis sûr que beaucoup ignorent encore ce qu'est une trace distribuée. Pourtant, avec nos applications dynamiques découpées en microservices et hébergées dans le cloud, il est de plus en plus difficile de faire l'impasse sur ce genre d'outils. Et le continuous profiler est justement l'un de ces précieux outils.

Les 3 piliers de l'observabilité

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GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
121
Mois de parution
octobre 2022
Spécialité(s)
Résumé

N'importe qui ayant travaillé dans l'informatique depuis plus de cinq ans vous le dira : on n'a pas attendu Google et son livre sur les SRE [1] pour « monitorer » nos systèmes. Au passage, excusez-moi pour l'affreux barbarisme alors que j'aurais pu utiliser le mot surveiller tout simplement, mais alerte de « divulgâchage » : il y en aura malheureusement bien d'autres dans cet article, parce que soit je ne trouve pas la traduction française satisfaisante, soit la traduction française n'a pas exactement le même sens. Alors pourquoi depuis cinq ans ne parle-t-on plus que d'observabilité et non plus de monitoring ?

Application Performance Monitoring

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GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
121
Mois de parution
octobre 2022
Spécialité(s)
Résumé

Après avoir survolé ce qu'était une trace distribuée dans l'article sur les 3 piliers de l'observabilité, et donné une description des différents éléments qui la composaient, nous allons entrer un peu plus dans les détails de l'instrumentation proprement dite. Car si collecter des traces pour mieux comprendre une application en microservices change totalement la donne, pour autant, cela demande un peu de travail. Et c'est justement ce qui explique la montée en puissance d'OpenTelementry aujourd'hui. Vous allez découvrir pourquoi.

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