Supervision plus moderne : Comment la télémétrie et l’apprentissage automatique révolutionnent la supervision systèmes

Il est temps, prenez vos affaires et passons à une supervision plus moderne ! Ne vous inquiétez pas, je sais à quel point les changements sont difficiles pour vous, mais si vous pouviez accepter l’arrivée de la TNT et de l’euro, vous pouvez faire ça aussi.

Mais d’abord revisitons les solutions de supervision :

Les solutions traditionnelles de supervision systèmes reposent sur l’interrogation de différents compteurs, tels que Simple Network Management Protocol (SNMP), pour extraire des données et y réagir.

Lorsqu’un problème nécessitant une attention particulière est détecté, un événement est déclenché, qui peut être notifié par email à l’administrateur ou en lançant une alerte.

Par conséquent, l’administrateur répond en fonction de la nature du problème.

Cependant, cette approche centralisée de la supervision exige une quantité considérable de ressources.

Le saviez-vous ?

En raison de la nature « pull » des demandes, des lacunes dans les données sont générées et peuvent manquer de granularité suffisante.

En réponse à cette limitation, l’adoption d’une solution de supervision basée sur la télémétrie est apparue comme une alternative prometteuse.

Le jour est venu : découvrez une supervision plus moderne

En passant à une approche moderne de la supervision, vous avez accès à des solutions plus intelligentes et plus riches en termes de détection d’anomalies.

Cette transition représente un grand avantage dans le domaine de la supervision système.

En outre, une autre raison impérieuse de mettre en œuvre une supervision moderne est le nombre croissant de systèmes qui reposent sur une supervision précise pour déclencher des opérations d’infrastructure automatisées, telles que la mise à l’échelle des nœuds vers le haut ou vers le bas.

Si la supervision échoue ou n’est pas suffisamment précise, l’évolutivité attendue d’une application peut être perturbée.

Par conséquent, il est essentiel d’avoir une supervision fiable et précise pour assurer le bon fonctionnement des systèmes.

Dans le but d’améliorer l’efficacité et la précision des systèmes de supervision, les organisations explorent des solutions plus intelligentes et plus avancées.

Télémétrie vs. Sondage : Différences et avantages de la supervision moderne des systèmes

Lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre la télémétrie dans les systèmes de supervision, il est important de comprendre les différences entre les approches de diffusion en continu et de sondage.

Bien que la télémétrie en streaming puisse être plus complexe, sa conception offre une plus grande évolutivité, ce qui est évident chez les fournisseurs de cloud public tels que Amazon, Microsoft et Google.

Ces géants de la technologie gèrent des millions d’hôtes et de terminaux qui nécessitent une supervision constante.

En conséquence, ils ont développé des canaux de télémétrie et de supervision sans points de défaillance uniques, ce qui leur permet d’acquérir le niveau d’intelligence et d’automatisation nécessaire pour fonctionner à grande échelle dans leurs centres de données.

Apprendre de ces expériences peut s’avérer inestimable lors de la création de vos propres solutions de supervision.

En revanche, les solutions de supervision basées sur des sondes peuvent faire face à des problèmes d’évolutivité.

L’augmentation de l’intervalle d’interrogation pour un compteur de performance spécifique augmente la charge sur le système supervisé.

Certains compteurs sont légers et peuvent être sondés fréquemment, mais d’autres compteurs plus lourds génèrent des frais généraux importants.

Une transmission constante de données peut sembler, à première vue, impliquer une surcharge plus importante par rapport à une solution d’interrogation.

Cependant, grâce aux progrès technologiques, des solutions légères ont été développées.

Dans de nombreux cas, les données circulent via un moteur de requête de flux qui permet la détection des valeurs incorrectes tout en stockant toutes les données pour prendre en charge l’analyse des tendances et l’apprentissage automatique.

Cette architecture est connue sous le nom d’architecture lambda et est largement utilisée dans les applications qui vont au-delà de la supervision, telles que les appareils et les capteurs de l’Internet des objets (IdO).

Il fournit des alertes en temps réel pour les valeurs en dehors des limites normales, tout en permettant un stockage rentable des données enregistrées, facilitant une analyse plus approfondie dans un entrepôt de données à faible coût.

La possibilité d’avoir une grande quantité de données enregistrées permet une analyse complète des valeurs transmises.

Supervision système : Approches intelligentes et apprentissage automatique pour des alertes précises

Dans le domaine de la supervision système, il est crucial d’assurer la qualité des données pour des alertes précises et pertinentes.

La plupart des outils de supervision offrent la possibilité de personnaliser les plages d’alerte.

*Par exemple, vous souhaiterez peut-être être alerté lorsque l’utilisation du processeur dépasse 80 % sur certains systèmes, tandis que sur d’autres systèmes, un niveau élevé d’utilisation du processeur peut faire partie de leur fonctionnement normal.

Cependant, trouver le bon équilibre peut être délicat :

• D’une part, vous ne voulez pas que les alertes submergent les administrateurs d’informations non pertinentes.
• Por otro lado, tampoco quiere establecer umbrales demasiado laxos que oculten problemas críticos en su centro de datos.

Pour remédier à cette dichotomie, il est recommandé d’utiliser des approches de supervision intelligentes ou dynamiques.

Ces approches capturent une base de référence pour chaque système et ne déclenchent des alertes que lorsque les valeurs sont en dehors des limites normales pour le serveur spécifique et la période correspondante.

À mesure qu’un plus grand volume de données est collecté, de nombreux outils de supervision mettent en œuvre des systèmes d’apprentissage automatique pour effectuer une analyse plus approfondie des données.

Ce traitement avancé permet des alertes plus intelligentes en fonction de la charge de travail spécifique de chaque système.

L’apprentissage automatique est utilisé pour détecter des modèles subtils et des anomalies qui pourraient passer inaperçus par les règles d’alerte traditionnelles.

Cependant, il est important de noter qu’il est essentiel pour vérifier que ces alertes intelligentes fonctionnent correctement et fournissent les alertes attendues.

Des tests et une validation approfondis des résultats sont nécessaires pour s’assurer que les alertes sont générées de manière précise et opportune.

*De cette façon, un système de supervision plus efficace et plus fiable sera réalisé.

Continuité de la supervision : Stratégies et approches clés pour détecter les problèmes dans les systèmes

Alors que votre organisation cherche à mettre en œuvre une supervision plus intelligente, la question cruciale se pose :

Comment détectons-nous les problèmes ou les interruptions dans vos systèmes de supervision?

Comme on s’appuie de plus en plus sur l’automatisation connectée à ces systèmes, la supervision devient un défi encore plus grand.

Plusieurs mesures peuvent être prises pour assurer la continuité de la supervision :

• Tout d’abord, il est essentiel de créer une redondance dans l’infrastructure, que ce soit en déployant des machines virtuelles ou en tirant parti des services PaaS (Platform as-a-Service) dans différents centres de données ou régions cloud.
  Cela garantit qu’en cas de défaillance à un moment donné, d’autres systèmes sont en place pour soutenir la supervision.
• Une autre option consiste à configurer un mécanisme d’alerte personnalisé ou secondaire qui vérifie l’état du système de supervision principal et agit comme une couche de sécurité supplémentaire.
• Il est également possible de mettre en œuvre un processus d’alerte, qui génère des alertes à intervalles réguliers, et de disposer d’un mécanisme à l’échelle qui émet une alerte supplémentaire si le processus ne s’active pas comme prévu.

En plus de ces approches, il est important de s’assurer que le mécanisme d’alerte couvre toutes les couches de l’application et ne se limite pas à une seule.

*Par exemple, il est nécessaire d’effectuer des tests et une supervision dans la couche Web, la couche de mise en cache et la base de données, afin de détecter toute défaillance ou anomalie dans l’un d’entre eux et de recevoir les alertes pertinentes.

Le maintien de la supervision en ligne nécessite une approche proactive et robuste en termes d’architecture et de stratégie.

En mettant en œuvre ces mesures de sécurité et de vérification, il est garanti que tout problème ou interruption dans les systèmes de supervision est rapidement détecté et traité, ce qui permet une réponse rapide pour maintenir le bon fonctionnement des systèmes critiques.

Conclusions

Faire le saut vers une supervision plus moderne est une décision intelligente et nécessaire pour assurer le bon fonctionnement des systèmes.

Bien que les changements puissent sembler intimidants, rappelez-vous que vous avez survécu à l’Ibook et à la mayonnaise sans œufs, alors c’est un jeu d’enfant!

La télémétrie est présentée comme une alternative prometteuse, offrant des solutions plus intelligentes et une détection plus précise des anomalies.

En outre, la mise en œuvre de mesures de redondance, de mécanismes d’alerte personnalisés et de tests approfondis à toutes les couches de l’application assurera une supervision fiable et opportune.

Alors préparez-vous à adopter la supervision moderne et à laisser derrière vous les méthodes obsolètes !

Rappelez-vous, dans le monde de la supervision, être moderne, c’est être plus moderne que l’humain moyen.

Et vous êtes prêt à être le « cool kid » du monitoring !

Connaissez-vous le système de supervision Pandora FMS ?