C’est précisément le rôle de l’observabilité. Et c’est aussi la raison pour laquelle Elasticsearch s’est progressivement imposé comme un socle d’analyse pour les logs, les métriques et les traces.
Nous allons voir comment Elasticsearch s’inscrit dans une démarche d’observabilité, au-delà du simple logging, et comment il permet de corréler les signaux techniques pour mieux comprendre le comportement des applications.
Qu’est-ce que l’observabilité, et pourquoi Elasticsearch est concerné
L’observabilité désigne la capacité à comprendre l’état interne d’un système à partir de ses signaux externes. Contrairement au monitoring traditionnel, elle ne se limite pas à des métriques prédéfinies ou à des seuils fixes.
Elle repose sur la collecte de données riches et contextuelles, sur leur analyse transversale et sur la possibilité d’explorer des situations non anticipées. Dans ce cadre, Elasticsearch joue un rôle clé. Son moteur d’indexation et de recherche permet d’analyser de grands volumes de données hétérogènes, structurées ou non, en quasi temps réel, ce qui correspond exactement aux besoins d’une approche d’observabilité moderne.
Les trois piliers de l’observabilité : logs, métriques et traces
Une stratégie d’observabilité repose sur trois types de signaux complémentaires. Chacun répond à une problématique différente.
Logs : comprendre ce qui s’est passé
Les logs sont des événements produits par les applications et les composants d’infrastructure. Dans Elasticsearch, ils sont associés à un horodatage, qu’il provienne du contenu du log lui-même ou du moment de son ingestion. Ils fournissent un niveau de détail élevé et permettent de comprendre le contexte précis d’une erreur, d’un comportement inattendu ou d’un incident.
Elasticsearch est historiquement très adapté à cet usage :
- ingestion de volumes importants ;
- recherche plein texte rapide ;
- exploration fine des événements.
Les logs apportent beaucoup de contexte, mais deviennent difficiles à exploiter seuls lorsque les architectures se distribuent et que les volumes augmentent fortement.
Métriques : mesurer l’état du système
Les métriques sont des données numériques agrégées dans le temps. Elles décrivent l’état global d’un système et permettent de suivre son évolution. Latence, taux d’erreur ou consommation de ressources donnent une vision synthétique de la santé d’une application ou d’une infrastructure.
Dans Elasticsearch, ces données sont stockées sous forme de séries temporelles. Cela permet de réaliser des agrégations, d’analyser des tendances sur la durée et de détecter des anomalies, tout en conservant la possibilité de relier ces métriques à d’autres signaux techniques.
Traces : suivre une requête de bout en bout
Les traces décrivent le parcours complet d’une requête à travers un système distribué. Elles sont essentielles pour comprendre les dépendances entre services et identifier précisément l’origine d’une latence ou d’une erreur.
Chaque trace est composée de plusieurs segments représentant les différentes étapes d’exécution. Une fois indexées dans Elasticsearch, ces traces peuvent être reliées aux logs et aux métriques associées, ce qui facilite l’analyse des comportements complexes dans des environnements microservices.
Comment Elasticsearch corrèle logs, métriques et traces
La valeur de l’observabilité ne réside pas dans chaque signal pris isolément, mais dans leur corrélation. Elasticsearch la facilite grâce à plusieurs mécanismes structurants :
- un moteur d’indexation commun ;
- des schémas partagés comme ECS (Elastic Common Schema), qui fournit une structure commune pour les logs, les métriques et les traces ;
- des capacités de recherche transverses.
Concrètement, cette approche permet de naviguer naturellement entre les signaux. Une alerte issue d’une métrique peut conduire à l’analyse des traces concernées, puis à l’exploration des logs associés à une requête précise. Kibana joue ici un rôle central en rendant ces corrélations visibles et exploitables, grâce à des visualisations, des tableaux de bord et des outils d’exploration adaptés à l’analyse croisée des signaux.
Historiquement, Elasticsearch est surtout connu pour permettre de créer des moteurs de recherche applicatifs, notamment pour indexer et interroger des contenus sur des sites web. Ce même principe de recherche rapide et contextuelle s’applique aux données d’observabilité : logs, métriques et traces sont eux aussi indexés et interrogés comme des ensembles de données, ce qui rend possible leur exploration et leur corrélation à grande échelle.
OpenTelemetry : un standard clé pour l’observabilité avec Elasticsearch
Dans les architectures modernes, la collecte des données est un enjeu aussi important que leur analyse. OpenTelemetry s’est imposé comme un standard ouvert pour l’instrumentation des applications, couvrant à la fois les traces, les métriques et les logs.
Elasticsearch supporte nativement OpenTelemetry, ce qui permet de standardiser la collecte des signaux sans dépendre d’un format propriétaire. Cette compatibilité facilite l’interopérabilité, limite le verrouillage technologique et permet de faire évoluer les outils d’observabilité sans remettre en cause l’instrumentation applicative existante.
Observer ses applications avec Elastic sur Clever Cloud
Dans un contexte d’hébergement PaaS, l’observabilité doit rester simple à activer et facile à exploiter. Sur Clever Cloud, Elasticsearch est proposé sous forme d’add-on managé, avec plusieurs briques activables selon les besoins :
Sur Clever Cloud, Elasticsearch est proposé sous forme d’add-on managé. Les applications peuvent y envoyer leurs logs via des drains Elasticsearch, ce qui permet de centraliser automatiquement les logs applicatifs. Plusieurs briques peuvent ensuite être activées selon les besoins :
- un Elasticsearch administré ;
- Kibana pour l’exploration et la visualisation ;
- Elastic APM pour l’analyse des performances applicatives.
Cette approche permet de centraliser les logs applicatifs, de collecter des métriques pertinentes et de tracer les requêtes sans avoir à gérer l’infrastructure sous-jacente. L’objectif n’est pas de multiplier les outils, mais de fournir une base d’observabilité cohérente, intégrée au cycle de vie des applications.
Conclusion
L’observabilité ne se résume pas à empiler des outils de monitoring. Elle repose sur la capacité à corréler logs, métriques et traces pour comprendre des systèmes de plus en plus complexes.
Grâce à ses capacités d’indexation, de recherche et d’analyse, Elasticsearch constitue un socle technique solide pour cette approche. Associé à des standards ouverts et à des interfaces comme Kibana, il permet de passer d’une vision fragmentée à une compréhension globale du comportement applicatif.
Dans un environnement cloud moderne, cette corrélation n’est plus un luxe. C’est une condition nécessaire pour exploiter la production de manière fiable.