Les métriques sont de loin, à mon humble avis, le signal le plus fascinant. Je vous l'accorde, elles sont aussi vieilles que l'informatique elle-même et pour cause : « ce qui ne se mesure pas ne s'améliore pas » [1]. Mais mesurer une chose est parfois un art, et dans les technologies de l'informatique, c'est un art qui a fondamentalement évolué ces dernières années. Non pas qu'on ne mesure plus les mêmes choses qu'il y a 20 ans, la charge d'un CPU et les IOPS ont toujours leur importance, mais on ne les aborde simplement plus de la même manière, surtout quand on vient à parler de systèmes distribués.
Qu'est-ce qu'il y a de fascinant là-dedans ? C'est qu'on ne se contente pas de mesurer une chose à un instant t et d'oublier cette mesure l'instant suivant. Ces mesures une fois agrégées et stockées nous permettent d'analyser des tendances et des comportements. Plus on a de données, plus on est à même de comprendre son infrastructure, sa pile applicative, bref le monde qui nous entoure. Et puisqu'on en arrive a avoir des milliers de mesures par secondes, le machine learning devient un allié inestimable dans cette compréhension globale.
1. Les mesures
Les mesures sont depuis toujours ce qui nous permet de comprendre le monde qui nous entoure. Et c'est une fâcheuse habitude qu'ont les êtres humains de tout mesurer. Mais il n'y a pas qu'une seule manière de mesurer les choses, et c'est pourquoi nous nous sommes équipés d'un certain nombre d'outils. Pour mieux comprendre cet outil, nous allons prendre l'exemple d'un automobiliste faisant le trajet...
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