Observabilité : Guide sur le suivi, les métriques, Prometheus et Grafana
Métriques, tableaux de bord et alertes pour les systèmes de production — Prometheus, Grafana, Kubernetes et charges de travail d'intelligence artificielle.
Observabilité n’est pas optionnelle dans les systèmes en production.
Si vous exécutez :
- Des clusters Kubernetes
- Des charges de travail d’inférence de modèles d’IA
- De l’infrastructure GPU
- Des API et microservices
- Des systèmes cloud-native
Vous avez besoin de plus que des journaux.
Vous avez besoin de métriques, d’alertes, de tableaux de bord et de visibilité système.
Cette colonne aborde l’architecture moderne de l’observabilité avec un accent particulier sur :
- La surveillance Prometheus
- Les tableaux de bord Grafana
- La collecte de métriques
- Les systèmes d’alertes
- Les modèles de surveillance en production
Qu’est-ce que l’observabilité ?
L’observabilité est la capacité à comprendre l’état interne d’un système à l’aide des sorties externes.
Dans les systèmes modernes, l’observabilité se compose de :
- Métriques – des données temporelles quantitatives
- Journaux – des enregistrements d’événements discrets
- Traces – des flux de requêtes distribuées
La surveillance est un sous-ensemble de l’observabilité.
La surveillance vous indique que quelque chose ne va pas.
L’observabilité vous aide à comprendre pourquoi.
Dans les systèmes en production — surtout les systèmes distribués — cette distinction a de l’importance.
Surveillance vs Observabilité
Beaucoup d’équipes confondent la surveillance et l’observabilité.
| Surveillance | Observabilité |
|---|---|
| Alertes lorsqu’un seuil est dépassé | Permet l’analyse des causes racines |
| Axée sur des métriques prédéfinies | Conçue pour les modes de défaillance inconnus |
| Réactive | Diagnostique |
Prometheus est un système de surveillance.
Grafana est une couche de visualisation.
Ensemble, ils forment le pilier de nombreuses architectures d’observabilité.
Surveillance avec Prometheus
Prometheus est le standard de facto pour la collecte de métriques dans les systèmes cloud-native.
Prometheus fournit :
- Une collecte de métriques basée sur le pull
- Un stockage de séries temporelles
- Une requête PromQL
- Une intégration avec Alertmanager
- Une découverte de services pour Kubernetes
Si vous exécutez Kubernetes, des microservices ou des charges de travail d’IA, Prometheus est probablement déjà une partie de votre pile.
Commencez ici :
Ce guide couvre :
- L’architecture Prometheus
- L’installation de Prometheus
- La configuration des cibles de collecte
- L’écriture de requêtes PromQL
- La configuration des règles d’alerte
- Les considérations en production
Prometheus est simple à démarrer — mais subtil à gérer à grande échelle.
Tableaux de bord Grafana
Grafana est la couche de visualisation pour Prometheus et d’autres sources de données.
Grafana permet :
- Des tableaux de bord en temps réel
- Une visualisation des alertes
- Une intégration multi-source
- Des vues d’observabilité au niveau des équipes
Pour commencer :
Installation et utilisation de Grafana sur Ubuntu
Grafana transforme les métriques brutes en insights opérationnels.
Sans tableaux de bord, les métriques ne sont que des chiffres.
Observabilité dans Kubernetes
Le Kubernetes sans observabilité est une opération basée sur des suppositions.
Prometheus s’intègre profondément avec Kubernetes grâce à :
- La découverte de services
- Les métriques au niveau des pods
- Les exportateurs de nœuds
- kube-state-metrics
Les modèles d’observabilité pour Kubernetes comprennent :
- La surveillance de l’utilisation des ressources (CPU, mémoire, GPU)
- L’alerte sur les redémarrages des pods
- Le suivi de la santé des déploiements
- La mesure de la latence des requêtes
Prometheus + Grafana reste la pile de surveillance la plus courante pour Kubernetes.
Observabilité pour l’infrastructure d’IA et des modèles linguistiques
Ce site se concentre fortement sur les systèmes d’IA.
L’observabilité est critique pour :
- La surveillance de la latence d’inférence des modèles linguistiques
- Le suivi du débit de tokens
- La mesure de l’utilisation du GPU
- L’alerte sur les défaillances des modèles
- La surveillance des pipelines d’embeddings
Prometheus peut exposer des métriques telles que :
- Les requêtes par seconde
- Les percentiles de latence (P50, P95, P99)
- L’utilisation de la mémoire GPU
- La profondeur de la file d’attente
- Les taux d’erreur
Pour les systèmes d’IA, l’observabilité n’est pas seulement une infrastructure — c’est la fiabilité du modèle.
Métriques vs Journaux vs Traces
Les métriques sont idéales pour :
- Les alertes
- Les tendances de performance
- La planification de la capacité
Les journaux sont idéaux pour :
- Le débogage des événements
- Le diagnostic des erreurs
- Les traçages d’audit
Les traces sont idéales pour :
- L’analyse des requêtes distribuées
- La décomposition de la latence des microservices
Une architecture d’observabilité mûre combine les trois.
Prometheus se concentre sur les métriques.
Grafana visualise les métriques et les journaux.
Les extensions futures pourraient inclure :
- OpenTelemetry
- Le traçage distribué
- Les systèmes d’agrégation des journaux
Erreurs courantes de surveillance
Beaucoup d’équipes mettent en œuvre la surveillance de manière incorrecte.
Les erreurs courantes incluent :
- Aucune mise en forme des seuils d’alerte
- Trop d’alertes (fatigue des alertes)
- Aucun tableau de bord pour les services clés
- Aucune surveillance des tâches en arrière-plan
- Ignorer les percentiles de latence
- Ne pas surveiller les charges de travail GPU
L’observabilité n’est pas seulement l’installation de Prometheus.
C’est la conception d’une stratégie de visibilité du système.
Bonnes pratiques pour l’observabilité en production
Si vous construisez des systèmes en production :
- Surveillez les percentiles de latence, pas les moyennes
- Suivez les taux d’erreur et la saturation
- Surveillez les métriques de l’infrastructure et de l’application
- Définissez des alertes actionnables
- Révisez régulièrement les tableaux de bord
- Surveillez les métriques liées aux coûts
L’observabilité doit évoluer avec votre système.
Comment l’observabilité se connecte à d’autres aspects de l’informatique
L’observabilité est étroitement liée à :
- Les opérations Kubernetes
- L’infrastructure cloud (AWS, etc.)
- Les systèmes d’inférence d’IA
- Le benchmarking des performances
- L’utilisation du matériel
L’observabilité est le pilier opérationnel de tous les systèmes en production.
Penser final
Prometheus et Grafana ne sont pas seulement des outils.
Ce sont des composants fondamentaux de l’infrastructure moderne.
Si vous ne pouvez pas mesurer votre système, vous ne pouvez pas l’améliorer.
Cette colonne d’observabilité s’élargira à mesure que les modèles de surveillance évolueront — de la collecte de métriques à l’analyse complète du système.
Explorez les guides de Prometheus et Grafana ci-dessus pour commencer.
