Introduction
L'observabilité cloud-native est en train de passer à une nouvelle phase, caractérisée par un recentrage de la valeur plutôt que du volume. Les entreprises sont confrontées à des coûts croissants et à des rendements décroissants en raison de la quantité massive de données de télémétrie générées par les architectures cloud-native et les charges de travail d'IA.
Contexte Technique
Les systèmes modernes génèrent une grande quantité de logs, de métriques, de traces et d'événements, ce qui rend difficile pour les équipes de les stocker, les analyser et les payer. Le modèle traditionnel de collecte de toutes les données et de traitement ultérieur ne fonctionne plus financièrement ou opérationnellement. Les entreprises ont besoin d'une approche plus disciplinée et plus économique, avec une focalisation sur les données qui ont de la valeur et qui peuvent informer les décisions.
Analyse et Implications
L'analyse montre que les entreprises sont en train de passer d'un modèle de collecte de données basé sur le volume à un modèle basé sur la valeur. Cela signifie que les entreprises veulent des outils d'observabilité qui peuvent leur fournir des informations précises et utiles, plutôt que de simplement collecter des données en masse. Les implications concrètes de ce changement sont nombreuses, notamment la réduction des coûts de stockage et d'analyse des données, l'amélioration de la qualité des données et la capacité à prendre des décisions plus éclairées.
Perspective
Il est important de suivre l'évolution du marché de l'observabilité et de surveiller les innovations des fournisseurs de solutions, comme Chronosphere et son architecture Logs 2.0. Il est également important de noter que la communauté open-source joue un rôle clé dans la définition des besoins en matière d'observabilité et dans la création de solutions innovantes. Les entreprises doivent être prêtes à adapter leurs stratégies d'observabilité pour répondre aux défis et aux opportunités liés à la croissance des données et à l'adoption de l'IA.