Observabilité · Dynatrace · Datadog · Elasticsearch · OpenTelemetry

Observabilité applicative & infrastructures

Voyez tout ce qui se passe dans votre SI en temps réel. Synapsys déploie une observabilité applicative et infrastructure complète (métriques, logs, traces, SLI/SLO) avec les outils d’observabilité leaders du marché : Dynatrace, Datadog et Elasticsearch. Une visibilité totale pour prévenir les incidents et garantir l’expérience utilisateur.

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Le contexte

L’observabilité, fondation de la fiabilité IT moderne

La différence entre monitoring et observabilité est fondamentale. Le monitoring répond à « est-ce que ça marche ? », l’observabilité répond à « pourquoi est-ce que ça ne marche plus ? » et « qu’est-ce qui va bientôt ne plus marcher ? ». Dans les architectures cloud-native avec des dizaines de microservices, des conteneurs Kubernetes et du multi-cloud, seule l’observabilité applicative donne la visibilité nécessaire pour opérer en confiance.

Synapsys déploie des plateformes d’observabilité avec Dynatrace, Datadog ou Elasticsearch selon votre contexte technique et budgétaire. Notre approche va au-delà de l’installation des outils : nous formons vos équipes aux pratiques SRE (Site Reliability Engineering) (SLI, SLO, budgets d’erreur, post-mortems) pour ancrer la culture de la fiabilité dans votre organisation.

Observabilité

Déploiement complet de l’observabilité applicative et infrastructure (métriques, logs, traces) sur vos applications critiques.

Couverture 100 % des services

Instrumentation automatique avec les agents Dynatrace ou Datadog : aucun service n’échappe à l’observabilité sans modifier le code des applications.

SLO définis et mesurés

SLI, SLO et budgets d’erreur définis et mesurés en temps réel pour piloter objectivement la fiabilité de vos services critiques.

Bénéfices

Les bénéfices d’une observabilité IT complète

L’observabilité transforme la supervision réactive en pilotage proactif : vous ne subissez plus les incidents, vous les anticipez. Une observabilité complète donne à vos équipes la confiance pour déployer plus vite et corriger plus rapidement.

Visibilité end-to-end sur le SI

L’observabilité applicative couvre l’ensemble de la chaîne de valeur : de l’expérience utilisateur (RUM, synthetics) jusqu’à la base de données, en passant par chaque microservice et chaque appel API. Aucun angle mort dans votre SI.

Détection rapide des anomalies

Métriques, logs et traces analysés en temps réel permettent de détecter les dégradations de performance et les erreurs en quelques secondes, avant que les utilisateurs ne signalent un problème. L’observabilité active remplace la supervision passive.

Réduction du MTTR

L’observabilité des infrastructures corrèle automatiquement les signaux (application lente service dépendant saturé base de données surchargée) pour identifier la cause racine en quelques minutes au lieu de plusieurs heures.

SLI, SLO et budget d’erreur

L’observabilité applicative structure les engagements de qualité : Service Level Indicators (SLI), Service Level Objectives (SLO) et budgets d’erreur permettent de prioriser objectivement les travaux de fiabilité en fonction de l’impact réel sur les utilisateurs.

Observabilité des infrastructures cloud

Kubernetes, serveurs, réseau, bases de données, services cloud managés : l’observabilité des infrastructures couvre tous les composants avec des métriques standardisées (USE : Utilization, Saturation, Errors) et des alertes intelligentes.

Accélération des déploiements

Une observabilité complète donne aux équipes la confiance pour déployer plus souvent : si un déploiement introduit une régression, elle est détectée immédiatement et le rollback est déclenché. L’observabilité est le filet de sécurité du DevOps.

Notre méthode

Notre méthode de déploiement de l’observabilité

De l’audit de l’instrumentation existante à la mise en place d’une observabilité applicative et infrastructure complète, notre méthode suit les 3 piliers : métriques, logs et traces.

Phase 01

Audit & stratégie d’observabilité

Évaluation de la supervision existante, identification des angles morts, choix des outils d’observabilité (Dynatrace, Datadog, Elasticsearch, Prometheus/Grafana) et définition de la stratégie d’instrumentation selon les contraintes techniques et budgétaires.

Phase 02

Instrumentation & collecte

Déploiement des agents (Dynatrace OneAgent, Datadog Agent) ou instrumentation OpenTelemetry. Collecte des métriques applicatives et infrastructure, centralisation des logs et génération des traces distribuées sur l’ensemble de la chaîne de traitement.

Phase 03

Dashboards, alertes & SLO

Création des dashboards d’observabilité (USE, RED, golden signals), configuration des alertes intelligentes, définition des SLI/SLO et mise en place des canaux de notification (PagerDuty, Slack, Teams, OpsGenie).

Phase 04

Optimisation & culture observabilité

Formation des équipes aux outils d’observabilité et aux pratiques SRE (Site Reliability Engineering), mise en place des post-mortems sans blâme, intégration de l’observabilité dans les pipelines CI/CD et revues régulières des SLO.

Supervision partielle

Les limites d’une supervision IT sans observabilité

Une supervision basée sur des seuils d’alerte statiques et des métriques infrastructure seules est insuffisante pour les architectures distribuées modernes. L’observabilité comble ces lacunes.

Angles morts dans les architectures microservices

Un appel API lent entre deux microservices est invisible pour un monitoring traditionnel. Sans traces distribuées (distributed tracing), identifier le service responsable d’une dégradation dans une architecture de 50 microservices peut prendre des heures.

Alertes sans contexte applicatif

Une alerte « CPU à 90 % » sans contexte applicatif n’est pas actionnelle. L’observabilité applicative corrèle les métriques infrastructure avec l’impact sur les utilisateurs réels : taux d’erreur, temps de réponse P95 et transactions affectées.

Impossibilité de mesurer la fiabilité réelle

Sans SLI et SLO définis et mesurés, il est impossible de savoir si le service rendu aux utilisateurs est réellement satisfaisant. Les incidents sont connus mais leur fréquence, durée et impact sur les utilisateurs ne sont pas mesurés objectivement.

Pourquoi nous choisir

L’expertise qui fait la différence

Synapsys est certifié sur les principales plateformes d’observabilité et accompagne les équipes IT et SRE dans la mise en place d’une observabilité applicative et infrastructure complète.

  • Expertise Dynatrace
    Déploiement Dynatrace OneAgent, configuration du moteur Davis AI, cartographie Smartscape, observabilité des infrastructures hybrides et cloud-native avec Dynatrace.
  • Expertise Datadog
    Déploiement Datadog APM, Infrastructure Monitoring, Log Management, Synthetics et RUM pour une observabilité applicative complète sur cloud, conteneurs et on-premise.
  • Expertise Elasticsearch & ELK
    Déploiement et optimisation de la stack Elastic (Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats, OpenSearch) pour la centralisation et l’analyse des logs à grande échelle.
  • OpenTelemetry & standards ouverts
    Instrumentation OpenTelemetry pour une portabilité totale des traces et métriques entre les plateformes d’observabilité, et éviter le vendor lock-in.
  • Prometheus, Grafana & stack open source
    Pour les organisations souhaitant une stack d’observabilité open source : Prometheus, Grafana, Loki, Tempo et Alertmanager avec la même rigueur de déploiement que les outils commerciaux.
+14 ans d'expertise
200 consultants experts
+100 projets réalisés
9,2/10 de satisfaction client
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Nos experts observabilité évaluent votre supervision actuelle et déploient en 2 semaines une observabilité complète (métriques, logs, traces, SLO) avec Dynatrace, Datadog ou Elasticsearch.

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FAQ

Questions fréquentes

Tout ce que vous devez savoir avant de démarrer votre projet.

Quelle différence entre monitoring et observabilité ? +

Le monitoring surveille des métriques prédéfinies et génère des alertes quand un seuil est dépassé. L’observabilité va plus loin : elle permet de comprendre l’état interne d’un système à partir de ses sorties externes (métriques, logs, traces). Là où le monitoring répond à « est-ce que ça marche ? », l’observabilité répond à « pourquoi est-ce que ça ne marche plus ? » et permet d’explorer l’état du système sans avoir prévu les questions à l’avance.

Quels sont les 3 piliers de l’observabilité ? +

Les 3 piliers de l’observabilité sont : les métriques (données numériques agrégées dans le temps : CPU, mémoire, latence, taux d’erreur), les logs (événements horodatés avec contexte textuel : erreurs, transactions, audit) et les traces (suivi d’une requête de bout en bout à travers les microservices). Un système observable collecte et corrèle ces 3 types de signaux pour offrir une visibilité complète.

Qu’est-ce que l’observabilité applicative ? +

L’observabilité applicative (Application Performance Monitoring ou APM) mesure les performances et le comportement des applications en production : temps de réponse des endpoints, taux d’erreur, throughput (requêtes/seconde), traces des transactions et dépendances entre services. Elle permet d’identifier les goulots d’étranglement, les régressions de performance et l’impact des déploiements sur l’expérience utilisateur.

Qu’est-ce que l’observabilité des infrastructures ? +

L’observabilité des infrastructures couvre les composants qui font tourner les applications : serveurs (CPU, mémoire, disque, réseau), infrastructure virtualisée et cloud (VM, conteneurs, pods Kubernetes, services managés), réseau (latence, paquets perdus, bande passante) et bases de données (query time, connexions, locks). Elle utilise les métriques USE (Utilization, Saturation, Errors) pour diagnostiquer les goulots d’étranglement.

Qu’est-ce qu’OpenTelemetry ? +

OpenTelemetry (OTel) est un projet open source de la CNCF qui définit un standard d’instrumentation pour les métriques, logs et traces. Il fournit des SDKs, des agents et des collecteurs pour instrumenter les applications et envoyer les données d’observabilité vers n’importe quelle plateforme compatible (Dynatrace, Datadog, Prometheus, Jaeger, Elasticsearch). OpenTelemetry évite le vendor lock-in en découplant l’instrumentation de la plateforme d’analyse.

Qu’est-ce qu’un SLI et un SLO ? +

Un SLI (Service Level Indicator) est une mesure quantitative de la qualité d’un service : taux de disponibilité, latence P99, taux d’erreur. Un SLO (Service Level Objective) est l’objectif cible pour un SLI : « disponibilité ≥ 99,9 % », « latence P99 ≤ 200 ms ». Le budget d’erreur est le complément du SLO : si le SLO est 99,9 %, le budget d’erreur est 0,1 % du temps sur la période. L’observabilité mesure en temps réel si les SLO sont respectés.

Quelle différence entre Dynatrace, Datadog et Prometheus ? +

Dynatrace est une plateforme tout-en-un avec IA intégrée (Davis), idéale pour les environnements complexes où l’automatisation est prioritaire. Datadog est une plateforme modulaire très flexible, avec une excellente intégration des outils cloud et DevOps. Prometheus est un outil open source de collecte de métriques, souvent combiné avec Grafana pour la visualisation — moins coûteux mais nécessitant plus de maintenance. Le choix dépend de votre contexte technique, organisationnel et budgétaire.

Comment implémenter le distributed tracing ? +

Le distributed tracing suit une requête de bout en bout à travers tous les microservices qu’elle traverse, en propageant un identifiant unique (trace ID) dans les headers HTTP et les messages. Les frameworks et bibliothèques instrumentés (via OpenTelemetry ou les agents Dynatrace/Datadog) génèrent des spans pour chaque opération. La plateforme d’observabilité reconstruit le graphe complet des appels pour visualiser où le temps est passé et identifier les goulots d’étranglement.

Qu’est-ce que le Real User Monitoring (RUM) ? +

Le Real User Monitoring (RUM) mesure l’expérience réelle des utilisateurs finaux dans leur navigateur ou leur application mobile : temps de chargement des pages, Core Web Vitals (LCP, FID, CLS), erreurs JavaScript, actions utilisateur. Le RUM complète l’observabilité applicative côté backend par une visibilité sur l’expérience frontend réelle — pas simulée. Dynatrace et Datadog proposent tous deux des capacités RUM avancées.

Combien coûte un déploiement d’observabilité avec Dynatrace ou Datadog ? +

Le coût d’un déploiement d’observabilité dépend de la plateforme choisie et du volume de données. Les licences Dynatrace et Datadog sont basées sur le nombre d’hôtes monitorés, le volume de logs ingérés et les modules activés. Un déploiement complet (APM, infrastructure, logs) représente typiquement 2 à 5 jours d’intégration pour 10 applications. Synapsys vous aide à dimensionner l’architecture d’observabilité pour optimiser le rapport couverture/coût.