APM : le Cloud bouscule le monde de l’observabilité

« Améliorer de 0,1 seconde la vitesse de l’application peut améliorer jusqu’à 9 % l’augmentation du panier moyen dans le retail et +8 % le taux de conversion ! Dans un monde digital qui va très très vite, les métiers dépendent de l’IT et il faut être résilient et pour cela il faut comprendre le système : c’est le rôle de l’observabilité. ».  C’est ainsi que Stéphane Estevez, EMEA Director of Product Marketing Observabilité chez Splunk a résumé les enjeux de l’observabilité en 2023  sur la scène de la dernière édition de Big Data & AI Paris.

Gartner a estimé qu’en 2022,  Splunk était le leader du marché des solutions de « Health and Performance Analysis » (HPA) et SIEM (« Security Information and Event Management »). Une domination qui a poussé Cisco à acquérir l’éditeur pour 28 milliards $ en septembre 2023.

Autre poids lourd du secteur, Datadog qui compte plus de 25 000 clients dans le monde, à la fois pour ses capacités d’observabilité et à des fins de cybersécurité.

« Historiquement, nous sommes très présents sur le monitoring des applications dites modernes, avec des conteneurs, du Serverless, mais avec l’expansion du nombre de nos clients et de leurs usages, Datadog est utilisé sur toutes les technologies Cloud mais aussi sur les infrastructures on-premise » argumente Yriex Garnier, VP of Products de Datadog. « Ces entreprises utilisent Datadog pour leurs bases de données internes et les systèmes internes. Nous avons aujourd’hui 600 intégrations différentes, car nos clients veulent se reposer sur une solution d’observabilité unique qui va pouvoir couvrir l’ensemble de leur système d’information. »

Les éditeurs APM sur le chemin du Cloud

L’éditeur travaille aujourd’hui sur l’expérience utilisateur. Il a annoncé récemment une fonction de «  Single-Click Deployment   » pour ajouter les logs d’une application ou des traces APM en un seul clic. « Il faut amener l’observabilité au plus tôt dans le cycle de développement des applications, faire un « shift-left » [prise en compte de la sécurité des logiciels dès leur développement]. » ajoute Yriex Garnier.

Enfin, Datadog développe des IA génératives pour fournir un copilote à Datadog, aidant les utilisateurs à résumer un incident en quelques lignes, et pour assurer un monitoring des modèles de LLM de l’entreprise, non seulement tout le stack technique des modèles, mais aussi entrer dans les modèles eux-mêmes afin de monitorer leur performance.

Face aux « pure players » Cloud tels que Splunk, mais aussi Datadog, New Relic, Elastic Search, les acteurs « traditionnels » de l’APM se sont mis à la page.

C’est le cas de Cisco qui continue à faire évoluer son offre AppDynamics. Pour Eric Salviac, Senior Business Value Consultant - Full Stack Observability chez Cisco, la grande tendance du moment dans l’observabilité, c’est la notion d’écosystème : « Alors que les solutions APM étaient essentiellement des logiciels propriétaires, avec l’évolution des architectures vers le Cloud natif et l’hybride, il y a un vrai besoin des DSI de pouvoir s’appuyer sur des systèmes ouverts, des écosystèmes de solutions. »

La FSO Platform de Cisco App-Dynamics ingère des données dans son data lake et celles-ci sont exploitables par les multiples modules disponibles dans l’écosystème Cisco et de ses partenaires.
« Cette approche ouverte vient apporter de la visibilité sur toute la stack technologique, depuis les ERP Cloud ou sur site, les applicatifs maison, mais aussi le réseau, un domaine bien maîtrisé par Cisco »,  précise Eric Salviac.

Une nouvelle version d’AppDynamics Cloud Native Application Observability (CNAO), complémentaire à son offre afin de mieux monitorer les applications d’architectures modernes, vient d’être lancée.

Des plateformes d’observabilité de plus en plus globales

Autre acteur majeur venu de l’ Application Performance Management (APM), Dynatrace vient d’opérer son grand virage vers le Cloud.

« La nouvelle mouture de Dynatrace ne fonctionne que dans le monde SaaS . C’est une petite révolution, car de grandes banques, de grandes sociétés sont encore frileuses sur la question, mais les possibilités offertes par le SaaS sont bien différentes de ce dont nous étions capables de faire jusqu’à présent, en nous appuyant sur la technologie Elastic. » explique  Stéphane Dulor, VP de Dynatrace.

L’éditeur, qui compte 450 clients en France, dont une large majorité dans le CAC 40, estime que ce qui le différencie de ses concurrents, c’est sa capacité à recréer automatiquement un modèle du SI dans son entièreté, avec les briques techniques, les briques applicatives et les personnes.

« Certains de nos grands clients se servent de Dynatrace pour constituer leur CMDB. Cette exhaustivité est un atout fondamental, car il n’est pas nécessaire d’avoir à corréler des données entre elles pour suivre une transaction ou la navigation d’un client sur une plateforme Web. Chez Dynatrace, on parle de causalité, et surtout pas de corrélation, et ça change tout. » précise Stéphane Dulor.

Le Cloud est désormais indispensable aux acteurs du Cloud pour collecter d’énormes volumes de données et les valoriser.

Jérôme Thomas, Solution Engineer chez Dynatrace confie ainsi : « Le Cloud a débridé nos capacités d’analyse des données, sachant que l’on parle de 100 To de données ingérées par jour et par client. C’est 30 fois plus que les plus gros data lake que nous avions à gérer jusque-là ! »

L’éditeur profite aussi de la puissance du Cloud pour développer les IA autour des métriques collectées. L’IA causale, qui analyse le modèle de données, a été renforcée par une IA générative pour accéder à ces données en langage naturel. « Nous avons complété cette panoplie d’IA par une IA prédictive, qui repose sur des modèles prédictifs de machine learning, afin de piloter plus dynamiquement les infrastructures. On parle d’hypermodalité et non pas de multimodalité, car ces trois IA sont interconnectées les unes aux autres. » ajoute Jérôme Thomas.

La tendance forte de ces dernières années est d’aller vers des plateformes d’observabilité de plus en plus globales, en remplacement des multiples solutions de niche plus difficiles à gérer au quotidien. L’approche écosystémique permise par le Cloud et le développement des IA participent à rendre holistique cette vue sur le système d’information enfin à portée des entreprises.