Dynatrace, le mot de l'expert : Jérôme THOMAS, Manager Avant-Vente
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Sur le marché de l’observabilité, notre ambition est de répondre à des besoins qui vont bien au-delà des métriques, des logs et des traces. Nous supportons plus de 600 technologies courantes, et fournissons des réponses précises grâce à la construction automatique d’un modèle topologique full-stack exploité par un moteur d'IA sans équivalent. Nous voulons aller au-delà de la fourniture de connecteurs ou d’une boite à outils, et proposer une plateforme tout-en-un qui soit la plus automatique possible, accessible simplement, non seulement par les équipes IT, mais également par les équipes métier et les équipes dirigeantes.
Grail a été annoncé en février 2023, et nous pensons que c’est un “game changer” sur les offres actuelles d’observabilité. C’est la première fois qu’un système d’observabilité repose sur un système de stockage de données à base de graphes. Grail est un data lakehouse doté d’un moteur d’analyse massivement parallélisé (MPP : Massive Parrallel Processing analytics engine) pour accélérer les performances, et qui agit comme une solution de stockage unifiée unique pour les logs, les métriques, les traces, les événements, etc. Toutes les données stockées dans Grail sont interconnectées en temps réel dans un modèle de dépendances qui reflète la topologie et les interactions au sein d'un environnement supervisé. Grail est actuellement disponible avec la version SaaS de la plateforme Dynatrace. La scalabilité de Grail s’appuie sur l’utilisation de stockage sur le cloud, qui permet de superviser des SI pouvant regrouper jusqu’à 100.000 serveurs.
La base d’information de Grail est ouverte et accessible via le langage de requête Dynatrace Query Language. DQL sert d'interface unique pour explorer, interroger, combiner et traiter toutes les données persistantes dans Grail. Les requêtes sont exécutées en parallèle et récupèrent les résultats en temps réel sans nuire aux performances d'exécution, et sans avoir au préalable à faire créer et manager les indexs par les experts Database.
Ce qui fait que n’importe quel utilisateur de l’entreprise peut accéder aux données dans Dynatrace, créer des uses cases d’analyse, qu’il soit dans l’équipe IT, dans une équipe métier, data scientist, analyste, ou même un dirigeant qui veut analyser les tendances de son business pour prendre action sans délai.
Cela permet de rendre toutes les données et les entités du SI connectées les unes avec les autres, pour traiter les données du SI sans se soucier de savoir comment elles sont organisées.
Un autre exemple est l’application SRE (Site Reliability Engineering). En mettant en place des GUARDIAN, on effectue des analyses systématiques des performances et des régressions, pour détecter le moindre signal faible qui pourrait anticiper l’arrivée d’un problème plus grave, ou valider le comportement d’une nouvelle release en temps réel, et pour l’ensemble d’une application et ses dépendances.
Un troisième exemple est le Workflow qui permet de prendre des décisions et des actions basées sur l’analyse des data. Il y a sur le marché de nombreuses solutions qui identifient des problèmes. Mais trop souvent cela se traduit uniquement par un voyant rouge qui clignote sur une console quelque part, sans qu’aucun process simple en entreprise ne prenne correctement en charge ce problème. Workflow Engine permet de déclencher directement de la remédiation, de l’auto-remédiation ou simplement de la communication sur la base des données et surtout de leur contexte.
Mais au-delà de ces applications prêtes à l’emploi, chaque client peut développer ses propres applications en s’appuyant sur DQL ou sur les API d’accès à Grail.
Les Service Level Objectives mettent la qualité de service au cœur du pilotage. Encore faut-il qu’on ne se contente pas de lancer une fusée rouge en cas de défaillance des SLO. Le vrai besoin c’est de pouvoir analyser l’impact business qu’il peut susciter. Avec Dynatrace, lorsqu’un problème est détecté et analysé, l’IA Davis® le relie automatiquement à ses impacts sur la qualité de service, grâce à l’interconnexion des données gérées par Grail. Notre moteur IA Davis détecte tous les problèmes, même ceux qui n’avaient pas été prévus par les experts, et va trier les alertes en lien avec les SLO pour savoir sur quel problème il faut travailler en priorité. Et ce n’est pas forcément celui qui est le plus rouge à un instant donné qui nuira le plus gravement au business ! Cela fait partie des conseils que l’on apporte aux exploitants noyés par des centaines voire des milliers d’alertes quotidiennes.
Lorsqu’on opère une plateforme d’observabilité, c’est donc important de discuter valeur et collaboration avec les clients dans son ensemble. On voit encore très souvent le choix d’un outil se faire sur la réponse technique qu’il apporte à un manque technique identifié à l’instant T, sur un scope particulier, sans apporter une vision du pilotage du SI à plus haut niveau. Au final, cela aboutit à l’accumulation d’outils les uns au-dessus des autres, que l’on intègre à grande dépense d’énergie pour un résultat parfois mitigé, il y a toujours autant de problèmes (aka des usines à gaz).
C’est pourquoi la plateforme Dynatrace prend chez nos clients une dimension stratégique et centrale. Son côté automatique la rend simple à l’utilisation notamment avec la vulgarisation de la data dans son contexte. Et son ouverture, notamment avec Grail, élargit le spectre des use cases vers les métiers et les Directions Opérationnelles, et supervise toute la chaine de valeur du SI de l’entreprise.
Jérôme THOMAS, Manager Avant-Vente Dynatrace France
A quels besoins client répond la plateforme Dynatrace ?
La plateforme Dynatrace a vu le jour en 2017, elle a été créée sur la base des méthodologies DevOps et SRE, ce qui la rend très agile et résiliente. La preuve en est qu’aujourd’hui, elle évolue en fonction des besoins exprimés par nos clients, et des nouveautés technologiques, à la cadence de 25 mises à jour majeures par an, sans interruption.Sur le marché de l’observabilité, notre ambition est de répondre à des besoins qui vont bien au-delà des métriques, des logs et des traces. Nous supportons plus de 600 technologies courantes, et fournissons des réponses précises grâce à la construction automatique d’un modèle topologique full-stack exploité par un moteur d'IA sans équivalent. Nous voulons aller au-delà de la fourniture de connecteurs ou d’une boite à outils, et proposer une plateforme tout-en-un qui soit la plus automatique possible, accessible simplement, non seulement par les équipes IT, mais également par les équipes métier et les équipes dirigeantes.
Qu’apporte la récente technologie Grail ?
Grail a été annoncé en février 2023, et nous pensons que c’est un “game changer” sur les offres actuelles d’observabilité. C’est la première fois qu’un système d’observabilité repose sur un système de stockage de données à base de graphes. Grail est un data lakehouse doté d’un moteur d’analyse massivement parallélisé (MPP : Massive Parrallel Processing analytics engine) pour accélérer les performances, et qui agit comme une solution de stockage unifiée unique pour les logs, les métriques, les traces, les événements, etc. Toutes les données stockées dans Grail sont interconnectées en temps réel dans un modèle de dépendances qui reflète la topologie et les interactions au sein d'un environnement supervisé. Grail est actuellement disponible avec la version SaaS de la plateforme Dynatrace. La scalabilité de Grail s’appuie sur l’utilisation de stockage sur le cloud, qui permet de superviser des SI pouvant regrouper jusqu’à 100.000 serveurs.La base d’information de Grail est ouverte et accessible via le langage de requête Dynatrace Query Language. DQL sert d'interface unique pour explorer, interroger, combiner et traiter toutes les données persistantes dans Grail. Les requêtes sont exécutées en parallèle et récupèrent les résultats en temps réel sans nuire aux performances d'exécution, et sans avoir au préalable à faire créer et manager les indexs par les experts Database.
Ce qui fait que n’importe quel utilisateur de l’entreprise peut accéder aux données dans Dynatrace, créer des uses cases d’analyse, qu’il soit dans l’équipe IT, dans une équipe métier, data scientist, analyste, ou même un dirigeant qui veut analyser les tendances de son business pour prendre action sans délai.
Cela permet de rendre toutes les données et les entités du SI connectées les unes avec les autres, pour traiter les données du SI sans se soucier de savoir comment elles sont organisées.
Quels types d’applications peuvent utiliser Grail ?
Grail dispose également d’un moteur d’exécution d’application au cœur de la plateforme, au plus près des données pour faciliter l’accès, sans transit à prévoir, et maintenir un haut niveau de contrôle sur les permissions et la sécurité. Au démarrage de Grail, nous fournissons d’ailleurs des applications sur étagère, par exemple l’application Carbon Impact. Sur la base des données de consommation électrique collectées sur l’ensemble des composants du SI, il est possible de transposer ces informations en émission CO², grâce à des algorithmes reconnus par la SDIA (Sustainability Digital Infrastructure Alliance), en quelques clics seulement.Un autre exemple est l’application SRE (Site Reliability Engineering). En mettant en place des GUARDIAN, on effectue des analyses systématiques des performances et des régressions, pour détecter le moindre signal faible qui pourrait anticiper l’arrivée d’un problème plus grave, ou valider le comportement d’une nouvelle release en temps réel, et pour l’ensemble d’une application et ses dépendances.
Un troisième exemple est le Workflow qui permet de prendre des décisions et des actions basées sur l’analyse des data. Il y a sur le marché de nombreuses solutions qui identifient des problèmes. Mais trop souvent cela se traduit uniquement par un voyant rouge qui clignote sur une console quelque part, sans qu’aucun process simple en entreprise ne prenne correctement en charge ce problème. Workflow Engine permet de déclencher directement de la remédiation, de l’auto-remédiation ou simplement de la communication sur la base des données et surtout de leur contexte.
Mais au-delà de ces applications prêtes à l’emploi, chaque client peut développer ses propres applications en s’appuyant sur DQL ou sur les API d’accès à Grail.
Le suivi des SLO est-il l’aboutissement de l’observabilité ?
Je ne sais pas si c’est l’aboutissement, mais en tout cas c’est une demande de plus en plus importante chez nos clients, noyés sous les signaux d’alertes. Superviser un SI de façon technique est une chose, mais donner aux métiers des leviers de supervision de l’activité business en est une autre.Les Service Level Objectives mettent la qualité de service au cœur du pilotage. Encore faut-il qu’on ne se contente pas de lancer une fusée rouge en cas de défaillance des SLO. Le vrai besoin c’est de pouvoir analyser l’impact business qu’il peut susciter. Avec Dynatrace, lorsqu’un problème est détecté et analysé, l’IA Davis® le relie automatiquement à ses impacts sur la qualité de service, grâce à l’interconnexion des données gérées par Grail. Notre moteur IA Davis détecte tous les problèmes, même ceux qui n’avaient pas été prévus par les experts, et va trier les alertes en lien avec les SLO pour savoir sur quel problème il faut travailler en priorité. Et ce n’est pas forcément celui qui est le plus rouge à un instant donné qui nuira le plus gravement au business ! Cela fait partie des conseils que l’on apporte aux exploitants noyés par des centaines voire des milliers d’alertes quotidiennes.
Lorsqu’on opère une plateforme d’observabilité, c’est donc important de discuter valeur et collaboration avec les clients dans son ensemble. On voit encore très souvent le choix d’un outil se faire sur la réponse technique qu’il apporte à un manque technique identifié à l’instant T, sur un scope particulier, sans apporter une vision du pilotage du SI à plus haut niveau. Au final, cela aboutit à l’accumulation d’outils les uns au-dessus des autres, que l’on intègre à grande dépense d’énergie pour un résultat parfois mitigé, il y a toujours autant de problèmes (aka des usines à gaz).
C’est pourquoi la plateforme Dynatrace prend chez nos clients une dimension stratégique et centrale. Son côté automatique la rend simple à l’utilisation notamment avec la vulgarisation de la data dans son contexte. Et son ouverture, notamment avec Grail, élargit le spectre des use cases vers les métiers et les Directions Opérationnelles, et supervise toute la chaine de valeur du SI de l’entreprise.
Jérôme THOMAS, Manager Avant-Vente Dynatrace France