Intégration de données : Les rôles de l'observabilité, du monitoring et du logging

De la fabrication à la vente au détail en passant par les soins de santé et l'éducation, les entreprises de tous les secteurs se concentrent sur l'intégration des données afin de maximiser les avantages qu'elles peuvent tirer de leurs données. En termes simples, l'intégration des données désigne le processus consistant à combiner des données provenant de sources multiples dans le but de créer un ensemble de données unifié et précis.

Elle brise les silos pour permettre une compréhension holistique des informations disponibles. Cela favorise l'analyse et une meilleure prise de décision, facilite la conformité et augmente l'agilité des données.  

L'intégration des données n'est pas un nouveau concept. Au fil du temps, l'intégration des données a évolué du traitement par lots au traitement des données en temps réel. Cela implique trois concepts clés : l'observabilité, le monitoring (ou la surveillance en français) et le logging (ou la journalisation, ou encore le journal des logs). Examinons de plus près les rôles joués par ces concepts et leur contribution à une intégration efficace des données.

Introduction à l'observabilité, au monitoring et au logging

Bien qu'il s'agisse de fonctions indépendantes, les processus d'observabilité, de monitoring et de logging se complètent.

Le monitoring consiste à suivre les activités et les processus liés aux données afin de s'assurer qu'ils fonctionnent selon les paramètres prévus. Si ce n'est pas le cas, une alerte se déclenche pour permettre des réponses rapides et en temps réel.

L'observabilité va plus loin pour trouver les raisons de ces anomalies. Elle fournit des informations sur le comportement, les performances et les interactions des différents composants du pipeline d'intégration.

Le logging consiste à enregistrer systématiquement les événements, les transactions et les activités afin d'établir la traçabilité des données. Cela joue un rôle important lors de l'examen des processus d'intégration des données afin d'identifier les tendances et les schémas.

L'importance de l'observabilité dans l'intégration des données

Les données étant collectées à partir de sources multiples et utilisées à travers des outils et des applications, les entreprises ont besoin de visibilité sur la façon dont ces outils et applications sont connectés. C'est là qu'intervient l'observabilité des données.

L'observabilité des données permet de comprendre, de gérer et de surveiller le flux de données dans l'ensemble de la stack technologique. Elle peut être définie comme la capacité à examiner l'état général des données à travers les outils, les serveurs et les applications tout au long de leur cycle de vie. Cela inclut l'état de la propreté des données, leur lignage et leur cohérence, entre autres paramètres. En retour, l'analyse peut être utilisée pour identifier les failles et trouver des solutions.

Avantages de l'observabilité des données

Les données devenant de plus en plus complexes, un nombre croissant d'organisations sont conscientes du rôle que l'observabilité des données peut jouer dans leur stratégie de données. Voici quelques-uns des avantages offerts :

Transparence et simplification de la gestion des données

L'observabilité des données fournit une approche systématique de la gestion des événements de données dans les applications et les processus, avec une visibilité de bout en bout des données dans une architecture IT multicouche. Cela permet de mieux comprendre les flux de données, les dépendances du système et les goulets d'étranglement potentiels. Cette vue d'ensemble du système de données facilite également l'identification des ressources sous-utilisées ou sur-utilisées et permet d'apporter des changements pour accroître l'efficacité.

Fiabilité accrue des données

L'observabilité des données permet d'identifier rapidement les problèmes de qualité des données et de détecter les anomalies susceptibles de perturber les processus. Outre l'identification du problème, l'observabilité permet une intervention rapide.

Cela permet de minimiser les temps d'arrêt et de renforcer la confiance dans la précision et la fiabilité des données. Une étude a montré que le déploiement d'une observabilité avancée peut réduire les coûts d'immobilisation de 90 %.

Optimisation de l'exploitation des données

L'observabilité des données permet de surveiller le flux de données à travers des pipelines complexes tout en collectant simultanément des données pour évaluer les performances des composants individuels et connectés. Les informations obtenues peuvent être utilisées pour optimiser les ressources, éliminer les goulets d'étranglement et ainsi faciliter l'ensemble des opérations liées aux données.

Gouvernance proactive des données

En donnant aux entreprises des capacités d'observation en temps réel, l'observabilité des données les aide à se conformer aux normes, réglementations et politiques pour une gouvernance proactive des données. Ceci est particulièrement important dans les secteurs où les réglementations en matière de traitement des données et de protection de la vie privée sont strictes.

Monitoring : prendre le pouls des processus d'intégration de données

Le monitoring (ou la surveillance) et l'observabilité ne sont pas synonymes mais complémentaires. La surveillance fait référence aux techniques utilisées pour collecter, étudier et examiner les données provenant d'applications, de processus et de systèmes logiciels. L'objectif est de contrôler les performances et l'efficacité. En termes simples, il s'agit de suivre l'état d'une application. Il peut donc être considéré comme un sous-ensemble de l'observabilité.

Le monitoring consiste généralement à étudier le flux de données et les performances du système par rapport à des seuils prédéterminés afin de s'assurer qu'il fonctionne selon les paramètres prévus. Il déclenche ensuite une alerte en cas d'anomalies telles que des pertes de données ou des goulets d'étranglement.

Le monitoring aide les équipes chargées de la data à identifier l'origine d'un problème, mais ce n'est qu'avec l'observabilité que l'on peut comprendre la cause profonde de ce problème. Par exemple, le monitoring permet d'identifier les inexactitudes dans les données. L'observabilité peut aider à évaluer les données pour savoir où la data inexacte est entrée dans le système et donc ce qu'il faut faire pour la résoudre. Les outils de monitoring peuvent également être utilisés pour analyser les données historiques afin d'identifier les modèles et les tendances.

Avantages du monitoring des données

En matière d'intégration de données, le monitoring contribue à améliorer l'efficacité, la fiabilité et la santé globale des processus d'intégration. Voici quelques-uns de ses principaux avantages :

Alertes en temps réel

Les outils de monitoring permettent de suivre les performances par rapport à divers KPI, y compris la latence et le débit. En suivant le flux de données par rapport à des seuils prédéfinis, la surveillance fournit des alertes presque en temps réel en cas d'anomalie. Cela permet une investigation rapide et réduit ainsi l'impact sur les performances globales du système.

Une évaluation plus facile des performances

Le monitoring fournit des informations opérationnelles sur la façon dont les données se déplacent dans le pipeline d'intégration et permet aux organisations d'établir des critères de performance pour les processus d'intégration de données. Cela permet de définir les attentes, de mesurer les améliorations au fil du temps et d'identifier les domaines à optimiser.

Évolutivité accrue

Le monitoring continu et la comparaison avec les tendances observées aident les organisations à comprendre la capacité du système en termes de volume de données et de demandes de traitement. Sur cette base, des décisions peuvent être prises concernant les ajustements et les mises à niveau nécessaires pour augmenter la capacité et adapter les projets d'intégration à la croissance de l'entreprise.

Logging : documenter le parcours des données

Le logging ou le journal des données fait référence au processus d'enregistrement des informations et des événements pertinents, ainsi qu'aux changements dans l'activité des données qui se produisent lors de l'exécution des processus d'intégration des données. L'objectif principal de l'enregistrement de ces événements et de ces changements est de créer un dossier constamment alimenté.

Il peut s'agir de fichiers texte ou d'entrées de base de données. À un stade ultérieur, ces fichiers journaux peuvent être examinés afin d'évaluer les transformations de données et de déterminer la cause première des problèmes de qualité ou de performance.

Pourquoi le logging est-il nécessaire ?

S’il est bien faite, le logging fournit un enregistrement détaillé de tous les événements et de toutes les activités du processus d'intégration. Il capture les événements avec des horodatages pertinents pour créer un ordre chronologique des événements. En plus de noter un changement dans les données, le logging enregistre également les champs de données affectés, la nature de la modification et la différence de valeurs.

De la même manière, il enregistre les détails des erreurs et des anomalies qui peuvent survenir. Le logging enregistre également les détails des interactions avec les utilisateurs, les changements de configuration, les événements liés à la sécurité et les mesures de performance pour une meilleure visibilité et un meilleur contrôle.

Avantages du logging

Le logging remplit plusieurs fonctions importantes dans le contexte de l'intégration des données. Les principaux avantages sont les suivants

Amélioration de la traçabilité

Les journaux des logs constituent une forme de documentation automatisée pour les processus d'intégration de données. Ils offrent un enregistrement détaillé des activités en notant les configurations et les changements qui ont pu se produire au cours d'une période donnée. L'analyse de ces détails horodatés permet de comprendre le mouvement des données dans le pipeline d'intégration, d'identifier les goulets d'étranglement et donc d'améliorer la transparence et la traçabilité.

Soutien à la conformité

Le fait de disposer d'un journal détaillé des activités, des mouvements et des transformations de données simplifie le respect des réglementations en matière de traitement des données et facilite l'audit.

Détection de motifs

Les logs indiquant le moment et la durée des activités d'intégration facilitent le contrôle des performances et donnent un aperçu des tendances en matière d'utilisation des ressources. Les entreprises peuvent également analyser les journaux historiques pour identifier des modèles, évaluer l'impact des changements et mettre en œuvre des optimisations afin d'améliorer les performances globales et la fiabilité de l'intégration des données.

Intégration de l'observabilité, du monitoring et du logging

L'observabilité, la surveillance et l'enregistrement se complètent pour permettre une meilleure compréhension des processus d'intégration de données et offrir des possibilités d'optimisation de leurs performances. Alors que le monitoring se concentre sur l'évaluation des performances de l'activité par rapport à des paramètres prédéfinis, l'observabilité et l'enregistrement contribuent à une meilleure compréhension du processus et à un dépannage plus rapide.

Par exemple, les outils de surveillance s'appuient sur des mesures et des indicateurs clés de performance prédéfinis pour déclencher des alertes identifiant les irrégularités et les anomalies dans le pipeline de données. Les outils d'observabilité vont plus loin en fournissant un contexte supplémentaire pour le problème et des informations sur le fonctionnement interne du système.

Lorsqu'on adopte une vision à long terme du processus d'intégration de données, la journalisation des logs fournit des informations détaillées sur les événements et les activités qui ont déclenché le problème. Ensemble, ils contribuent également à l'exploration proactive des performances du processus d'intégration de données et à son optimisation.

Exemples de réussite en matière d'intégration de données

Parmi les organisations qui ont adopté de tels outils et pratiques d'intégration de données figurent Netflix, LinkedIn, Uber et AirBnb. Netflix utilise une combinaison d'observabilité, de surveillance et de journalisation pour obtenir des informations sur les performances des services de diffusion en continu et assurer un fonctionnement sans heurts.

De même, LinkedIn met en œuvre la surveillance et le logging pour observer le flux de données de l'organisation et offrir une expérience utilisateur transparente. AirBnb utilise une combinaison de mesures, de journaux et de traçage distribué pour comprendre comment les données circulent dans ses systèmes, optimiser les performances et résoudre les problèmes.

Conseils pour intégrer l'observabilité, la surveillance et la journalisation dans les cadres d'intégration de données existants

Voici quelques conseils pour intégrer l'observabilité, le monitoring et le logging dans les processus d'intégration :

• Définir des mesures, des objectifs et des buts essentiels à la performance des processus d'intégration
• Choisir un outil qui peut être facilement intégrés aux technologies et plates-formes existantes
• Normaliser les formats d'enregistrement
• Établir des alertes et des seuils clairement définis pour les événements critiques
• Intégrer les outils de surveillance et d'observation aux systèmes de notification couramment utilisés
• Utiliser un référentiel de logging centralisé
• Documenter, tester et former régulièrement les utilisateurs de données

Exploiter les avantages pour obtenir des résultats commerciaux

La mise en œuvre réussie de l'observabilité, du monitoring et du logging dans l'intégration des données offre de nombreux avantages aux entreprises. Ces avantages sont notamment les suivants

Identification précoce des problèmes et résolution rapide

L'utilisation combinée d'outils de surveillance et d'observation aide les entreprises à suivre les performances des paramètres clés afin d'identifier de manière proactive les problèmes au sein du pipeline d'intégration de données. Lorsque des problèmes sont signalés, les rapports de journal automatisés permettent d'identifier rapidement la source du problème. Cela permet de résoudre rapidement le problème et de prendre des mesures proactives pour éviter qu'il ne se reproduise à l'avenir.

Confiance accrue dans la qualité des données

La surveillance et l'observabilité aident les entreprises à contrôler en permanence l'état et les performances de leurs processus d'intégration de données. En permettant l'identification en temps réel des problèmes de qualité des données et en fournissant des informations sur les performances des données, les entreprises sont mieux à même de garantir la qualité et l'exactitude de leurs données. Cela permet de réduire les temps d'arrêt et de renforcer la confiance des parties prenantes.

Utilisation efficace des ressources

Les déductions obtenues grâce aux outils d'observabilité, de surveillance et de journalisation fournissent des informations détaillées et exploitables sur les performances des pipelines d'intégration de données. Les entreprises peuvent ainsi suivre les schémas d'utilisation des ressources et identifier les goulets d'étranglement. Les enseignements peuvent alors être utilisés pour optimiser l'utilisation des ressources, réduire les coûts et améliorer l'efficacité globale du système.

Sécurité renforcée

La surveillance des processus d'intégration des données et l'enregistrement des activités contribuent également au renforcement de la sécurité. Il permet aux entreprises d'identifier les activités suspectes telles que les tentatives d'accès non autorisé. L'enregistrement des détails des violations potentielles de la sécurité permet également d'indiquer les mesures qui pourraient être prises pour renforcer la sécurité globale des données.

Compte tenu de l'importance de l'observabilité, du monitoring et du logging dans les processus d'intégration de données, la technologie impliquée n'a cessé d'évoluer. Par exemple, le traçage distribué permet aux entreprises d'identifier les goulots d'étranglement dans les microservices.

L'évolution de l'IA et de l'apprentissage automatique dans les outils de surveillance facilite également l'analyse prédictive et les réponses automatisées. Il est intéressant de noter que le marché des produits d'intégration de données basés sur les technologies d'IA et de ML a enregistré une croissance de 117 % d'une année sur l'autre. Des développements sont également en cours dans le domaine de l'edge-computing, de la surveillance pilotée par les événements et des plateformes d'observabilité unifiées.

Une intégration de données réussie pour votre entreprise

Pour rester en tête dans l'environnement centré sur les données d'aujourd'hui, il est nécessaire d'adopter de bonnes stratégies de gestion des données. Il est temps de briser les silos. En donnant la priorité aux efforts d'intégration des données, en mettant l'accent sur l'observabilité, la surveillance et l'enregistrement, les utilisateurs de données ont accès à un ensemble de données unique et complet, ce qui contribue grandement à rationaliser les processus et à renforcer la confiance dans les données.

Lorsque les entreprises font confiance à leurs données, elles sont plus enclins à prendre des décisions fondées sur des données plutôt que sur leur instinct.

En matière d'intégration de données, l'observabilité, la surveillance et l'enregistrement sont des éléments fondamentaux. Ces composants offrent une visibilité en temps réel sur l'état des données et les performances des flux de travail d'intégration de données, ainsi qu'un aperçu des domaines susceptibles d'être optimisés. Ils apportent également une contribution essentielle à la planification de la capacité et à la mise à l'échelle des processus d'intégration.

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