Cette section regroupe tout ce qu’il faut pour mettre en place une plateforme d’observabilité : concepts fondamentaux, formation pratique hands-on, et guides de bonnes pratiques.
L’observabilité dans la démarche DevOps et SRE
Section intitulée « L’observabilité dans la démarche DevOps et SRE »L’observabilité n’est pas un outil de plus à installer — c’est un pilier fondamental des pratiques DevOps et SRE modernes.
DevOps : accélérer les boucles de feedback
Section intitulée « DevOps : accélérer les boucles de feedback »En DevOps, l’objectif est de réduire le temps entre une modification de code et son impact en production. L’observabilité rend ce cycle possible :
- Déploiement continu : les métriques et traces permettent de valider automatiquement qu’un déploiement n’a pas dégradé les performances
- Feature flags : les logs et métriques mesurent l’adoption et les erreurs d’une nouvelle fonctionnalité
- Rollback rapide : la corrélation des signaux détecte une régression en minutes, pas en heures
Sans observabilité, le “you build it, you run it” reste une promesse vide — les équipes ne peuvent pas assumer la responsabilité de ce qu’elles ne peuvent pas voir.
SRE : mesurer et garantir la fiabilité
Section intitulée « SRE : mesurer et garantir la fiabilité »Le Site Reliability Engineering repose sur des objectifs mesurables. L’observabilité fournit les données pour :
| Concept SRE | Rôle de l’observabilité |
|---|---|
| SLI (Service Level Indicator) | Métriques qui quantifient la qualité perçue par les utilisateurs |
| SLO (Service Level Objective) | Seuils définis sur les SLI (ex: 99.9% de disponibilité) |
| Error Budget | Marge de manœuvre calculée à partir des SLI/SLO pour décider quand ralentir les déploiements |
| Incident Response | Traces et logs pour diagnostiquer rapidement la cause racine |
| Post-mortem | Données factuelles pour analyser les incidents sans blâme |
L’observabilité transforme les discussions subjectives (“le site est lent”) en données actionnables (“le P99 du checkout dépasse 800ms depuis 14h”).
En résumé
Section intitulée « En résumé »| Sans observabilité | Avec observabilité |
|---|---|
| ”Ça marche sur ma machine" | "Le déploiement a augmenté la latence de 15%" |
| "On a eu une panne hier" | "L’incident a duré 23 min, impactant 2.3% des requêtes" |
| "Il faut plus de serveurs" | "Le service X consomme 40% du CPU pour 5% du trafic” |
| Réaction aux plaintes utilisateurs | Détection proactive avant impact visible |
Explorer cette section
Section intitulée « Explorer cette section »Fondamentaux
Les concepts durables pour comprendre l’observabilité : signaux (logs, métriques, traces), SLI/SLO, OpenTelemetry, corrélation, gouvernance des coûts.
Pour qui : Ceux qui veulent comprendre avant de configurer.
Formation Labs
9 modules pratiques pour construire une stack complète sur Kubernetes : Prometheus, Grafana, Alertmanager, Loki, Tempo.
Durée : ~7h30 | Format : Hands-on avec commandes testées
Pratiques
Patterns éprouvés pour une observabilité efficace en production : dashboards, alerting, runbooks, observabilité Kubernetes.
Pour qui : Ceux qui ont déjà une stack et veulent l’améliorer.
Outils
Guides détaillés des outils : Prometheus, Grafana, Loki, Tempo, OpenTelemetry Collector, Alertmanager, exporters…
Pour qui : Ceux qui cherchent la doc d’un outil précis.
Formation : de zéro à une stack production-ready
Section intitulée « Formation : de zéro à une stack production-ready »La formation couvre 9 modules progressifs :
| Module | Contenu | Durée |
|---|---|---|
| 00 — Setup | Minikube, kubectl, Helm, environnement de lab | 30 min |
| 01 — Application démo | Déployer OpenTelemetry Demo (microservices) | 20 min |
| 02 — Prometheus | Collecter les métriques, PromQL, requêtes | 45 min |
| 03 — Grafana | Créer des dashboards, variables, alertes visuelles | 45 min |
| 04 — Alertmanager | Règles d’alerte, routing, silences, inhibitions | 45 min |
| 05 — Loki | Centraliser les logs, LogQL, labels | 45 min |
| 06 — Tempo | Collecter les traces, intégration OpenTelemetry | 45 min |
| 07 — Corrélation | Relier métriques, logs et traces | 45 min |
| 08 — Production | Patterns de mise en production, haute disponibilité | 60 min |
L’écosystème d’outils open source
Section intitulée « L’écosystème d’outils open source »Voici les outils que vous rencontrerez dans cette section :
Collecte et stockage
Section intitulée « Collecte et stockage »| Outil | Signal | Rôle | Guide |
|---|---|---|---|
| Prometheus | Métriques | Collecte, stockage, requêtes (PromQL) | Installation |
| Loki | Logs | Agrégation de logs, requêtes (LogQL) | Guide Loki |
| Tempo | Traces | Stockage de traces distribuées | Guide Tempo (à venir) |
| OpenTelemetry Collector | Tous | Pipeline de collecte unifié | Guide OTel Collector |
Visualisation et alerting
Section intitulée « Visualisation et alerting »| Outil | Rôle | Guide |
|---|---|---|
| Grafana | Dashboards, exploration, corrélation | Guide Grafana |
| Alertmanager | Routing des alertes, silences, notifications | Guide Alertmanager |
Instrumentation
Section intitulée « Instrumentation »| Outil | Rôle | Guide |
|---|---|---|
| OpenTelemetry SDK | Instrumentation des applications | OpenTelemetry |
| Exporters Prometheus | Exposition des métriques (Node, MySQL, Redis…) | Exporters |
Alternatives selon vos besoins
Section intitulée « Alternatives selon vos besoins »| Besoin | Open source | SaaS managé |
|---|---|---|
| Métriques | Prometheus, VictoriaMetrics, Mimir | Datadog, New Relic, Grafana Cloud |
| Logs | Loki, OpenSearch, Elasticsearch | Datadog, Splunk, Grafana Cloud |
| Traces | Tempo, Jaeger, Zipkin | Datadog, Honeycomb, Grafana Cloud |
| APM complet | SigNoz (open source) | Datadog, New Relic, Dynatrace |
Par où commencer ?
Section intitulée « Par où commencer ? »| Votre situation | Parcours recommandé |
|---|---|
| Je découvre l’observabilité | Fondamentaux → Formation Labs |
| Je connais les concepts, je veux pratiquer | Formation Labs directement |
| J’ai déjà une stack, je veux améliorer | Pratiques (dashboards, alerting) |
| Je cherche la doc d’un outil précis | Outils |