Gardez un œil sur les menaces avec un monitoring de la sécurité

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.

Parmi les trois piliers de l'observabilité, s'il y en a bien un qui n'a pas besoin d'être présenté, ce sont bien les logs. Qui n'a pas son anecdote sur un print initialement utilisé par un développeur pour s'assurer du bon déroulement de son code qui finit par se retrouver dans le code en production ? Le log est réellement l'instrument qui nous permet de répondre à cette question rudimentaire, mais essentielle : que se passe-t-il dans mon code à l'instant t. Mais parce qu'il est simple à utiliser et flexible à souhait, le log pose souvent un réel problème lorsqu'une application passe en production. Et c'est encore plus vrai dans les systèmes distribués.

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.