Nell’era dei prodotti digitali sempre più avanzati, in cui le architetture monolitiche lasciano spazio a soluzioni software distribuite e dinamiche, la complessità è diventata la norma. Gli applicativi di ultima generazione, composti da microservizi e componenti interconnessi, offrono incredibili possibilità, ma al tempo stesso introducono sfide significative per chi deve garantirne prestazioni, affidabilità e scalabilità.
Il risultato è che il monitoraggio tradizionale mostra oggi i suoi limiti: se un sistema è complesso quanto potente, anche le sue modalità di guasto lo saranno. Errori, colli di bottiglia delle prestazioni e bug non solo sono più frequenti, ma spesso risultano difficili da identificare senza i giusti strumenti. Ed è proprio qui che entra in gioco l’osservabilità: una pratica che non consiste nel semplice monitoraggio del software, ma implica rendere i sistemi osservabili, analizzabili e ottimizzabili.
Per chi sviluppa prodotti digitali o gestisce applicativi moderni, l’osservabilità o observability è molto più di una pratica: è una necessità. Come vedremo in questo articolo, infatti, fornisce ai team IT, DevOps e SRE la visibilità necessaria per tracciare e risolvere problemi, migliorare l’esperienza degli utenti e accelerare il rilascio continuo del software.
Cosa si intende per osservabilità o observability
L’osservabilità, o observability, nasce come concetto nella teoria del controllo, dove indica la capacità di dedurre lo stato di un sistema a partire dall’osservazione dei suoi output esterni. Quando si applica al mondo dell’IT, questa idea si evolve, diventando la capacità di monitorare, misurare e comprendere lo stato di salute di applicativi e infrastrutture analizzando dati come log, metriche e tracce.
Ma l’osservabilità va ben oltre la semplice raccolta di dati: rappresenta la possibilità di addentrarsi nei sistemi, tracciando gli input e seguendone il percorso attraverso ogni componente, fino a produrre una visione chiara e precisa del comportamento complessivo. In pratica, offre ai team di sviluppo e operations una visibilità completa, consentendo loro di intervenire rapidamente per risolvere problemi e ottimizzare i propri prodotti digitali.
La crescente adozione di microservizi, cloud computing e architetture distribuite ha reso l’osservabilità una necessità per chiunque lavori con applicativi complessi. Ma attenzione, l’observability non è certo un concetto nuovo! Anche nei sistemi monolitici tradizionali, l’osservabilità rappresentava un valore aggiunto, poiché forniva strumenti utili per comprendere e migliorare il comportamento delle soluzioni software.
Come vedremo a breve, investire in osservabilità permette di ridurre significativamente i tempi di risoluzione dei problemi, liberando risorse che possono essere dedicate allo sviluppo di nuove funzionalità. Questo approccio offre sì un supporto tecnico ai team di sviluppo, ma si traduce anche in un valore concreto per il business poiché migliora l’efficienza operativa e favorisce l’innovazione. Rendere un sistema osservabile significa infatti puntare sulla qualità e sull’evoluzione continua dei prodotti digitali.
Osservabilità e monitoraggio: sono la stessa cosa?
È vero. Osservabilità e monitoraggio sono spesso usati come sinonimi, ma la verità è che rappresentano due concetti distinti che lavorano con obiettivi differenti, nonostante lo facciano in sinergia.
- Il monitoraggio si basa su una serie predefinita di parametri e registri che permettono di rilevare anomalie o guasti noti. In pratica, si tratta di uno strumento prezioso per individuare problemi già previsti e preventivati, analizzare tendenze e notificare immediatamente i team in caso di criticità. Per quanto il monitoraggio sia essenziale per garantire una visione costante dello stato delle applicazioni, è altrettanto vero che si limita a ciò che è già stato definito e non può andare oltre le “cose che sappiamo di non sapere”.
- L’osservabilità, al contrario, si spinge un po’ oltre. Nei sistemi complessi, dove le variabili e i potenziali guasti sono innumerevoli e spesso imprevedibili, il monitoraggio tradizionale non è sufficiente. È qui che l’osservabilità fa la differenza, fornendo un contesto completo e approfondito sul funzionamento interno dei sistemi. Questo approccio consente di indagare non solo sulle anomalie attese, ma anche di identificare e comprendere i punti ciechi, ossia le “cose che non sappiamo di non sapere”.
Attraverso strumenti avanzati, l’osservabilità raccoglie dati granulari direttamente dal sistema e li trasforma in insight utili per comprendere il comportamento delle applicazioni. In questo modo, i team non si limitano a monitorare lo stato delle applicazioni, ma acquisiscono una visibilità totale, essenziale per diagnosticare e risolvere problemi anche in contesti del tutto inaspettati. Da questo punto di vista, l’integrazione tra osservabilità e monitoraggio rende possibile tanto rispondere a problemi noti quanto anticipare e gestire quelli imprevisti, ottimizzando il funzionamento del software e aumentando la resilienza dei prodotti digitali.
Perché è importante
Con l’aumento della complessità dei sistemi moderni, caratterizzati da architetture distribuite, microservizi e container, i prodotti digitali sono diventati più potenti, ma anche più difficili da gestire. Ogni componente di un’infrastruttura può essere interconnesso con molti altri, e un singolo guasto è in grado di generare effetti a catena che impattano sulle prestazioni complessive delle applicazioni.
In questi contesti, identificare l’origine di un problema può diventare una vera sfida. Ambienti sempre più complessi e dinamici spesso lasciano le organizzazioni prive di un punto di partenza chiaro per individuare le cause dei guasti. È qui che l’osservabilità diventa fondamentale: permette ai team tecnici di analizzare il comportamento dei sistemi in modo dettagliato e di risalire alle cause profonde con precisione, utilizzando dati raccolti in tempo reale.
Questo approccio offre vantaggi concreti. I team di sviluppo e operations possono ridurre il tempo speso nella diagnosi e dedicarsi ad attività strategiche, come l’ottimizzazione delle applicazioni e la creazione di nuove funzionalità. Dal punto di vista aziendale, ciò si traduce in un miglioramento della qualità dei prodotti e in decisioni più rapide e mirate, basate su dati accurati.
I vantaggi
Come abbiamo visto, l’osservabilità rappresenta una risorsa strategica per migliorare la gestione dei sistemi complessi e garantire un funzionamento fluido di applicativi e infrastrutture. Dalla maggiore affidabilità alla sicurezza, i benefici dell’osservabilità si estendono a diverse aree operative e aziendali, offrendo valore sia ai team tecnici che agli stakeholder. Ecco alcuni dei principali vantaggi:
- Maggiore affidabilità: consente di individuare e risolvere i problemi prima che questi possano influire sulle prestazioni, riducendo i tempi di inattività e garantendo la continuità operativa.
- Diagnosi rapida e risoluzione efficiente: fornisce informazioni dettagliate sul comportamento dei sistemi, permettendo ai team di identificare rapidamente la causa dei problemi e di intervenire in modo mirato, risparmiando tempo prezioso.
- Ottimizzazione delle prestazioni: aiuta a individuare colli di bottiglia e risorse inutilizzate, consentendo una riallocazione più efficace e un miglioramento complessivo delle performance dei sistemi.
- Visibilità strategica per decisioni basate sui dati: offrendo dati completi e aggiornati in tempo reale, l’osservabilità facilita processi decisionali più informati e precisi, supportando il miglioramento continuo dei prodotti e delle operazioni.
- Gestione delle incognite: superando i limiti del monitoraggio tradizionale, permette di rilevare problemi imprevisti e di comprenderne le cause. Questo vantaggio è particolarmente utile per sistemi complessi e dinamici, dove i rischi sconosciuti possono diventare critici.
- Sicurezza e conformità: garantisce una visibilità completa, utile per rilevare comportamenti anomali, prevenire attacchi informatici e rispettare gli standard di conformità aziendali. Dati come log e metriche diventano fondamentali per identificare intrusioni o minacce e per proteggere l’infrastruttura IT.
- Supporto alle attività di sviluppo: l’osservabilità si integra nelle prime fasi del ciclo di vita del software, consentendo ai team DevOps di individuare e correggere problemi nel codice prima che possano impattare gli utenti o gli SLA.
- Scalabilità automatica: offre la possibilità di configurare l’osservabilità come parte integrante di ambienti dinamici, come cluster Kubernetes, assicurando la raccolta costante dei dati necessari anche durante rapidi cambiamenti operativi.
Insomma, l’osservabilità è una vera e propria strategia, indispensabile per affrontare la complessità dei sistemi moderni e migliorare il valore delle soluzioni digitali. Per le aziende, significa ridurre i tempi di diagnosi e risoluzione, ottimizzando risorse e costi, ma anche offrire un’esperienza cliente superiore grazie alla capacità di analizzare ogni fase del customer journey e identificare opportunità di miglioramento sul software.
I tre pilastri dell’osservabilità
Per definire un sistema come “osservabile”, è necessario considerare i tre pilastri fondamentali dell’osservabilità: metriche, log e tracing. Questi tre elementi lavorano insieme per fornire una visione completa delle prestazioni e del comportamento di un sistema, aiutando i team a diagnosticare e risolvere problemi in modo efficace.
Ogni pilastro ha un ruolo specifico. Le metriche forniscono dati quantitativi e offrono una panoramica sulle prestazioni complessive del sistema, i log registrano eventi dettagliati, consentendo di individuare problemi specifici e analizzare il percorso che ha portato a un’anomalia, e infine il tracing mappa il flusso delle richieste attraverso i vari componenti, rendendo possibile comprendere come le operazioni si svolgano all’interno di sistemi distribuiti.
Anche se ciascun pilastro offre informazioni preziose, da solo non è sufficiente per garantire un’osservabilità completa. Una strategia davvero efficace integra i dati provenienti da tutti e tre, combinandoli per ottenere una visione globale della salute del sistema. Tuttavia, non è sempre necessario adottare tutti i pilastri contemporaneamente: anche un’implementazione parziale può portare benefici significativi, in base alle esigenze specifiche dell’organizzazione.
Le metriche
Le metriche sono dati quantitativi che forniscono informazioni dettagliate sulla salute e sulle prestazioni di un sistema. Ogni metrica include parametri fondamentali come timestamp, nome, valore e KPI, offrendo una visione in tempo reale dello stato di infrastrutture, applicazioni, bilanciatori di carico e altre componenti chiave. Tra le metriche più comuni troviamo l’utilizzo della CPU, il traffico di rete, la memoria, la latenza e l’occupazione del disco: tutti indicatori essenziali per monitorare l’efficienza e la stabilità di un sistema.
Oltre a queste metriche di base, esistono metriche applicative che sono altrettanto cruciali e che forniscono informazioni specifiche legate al funzionamento del software. Un esempio concreto potrebbe essere il monitoraggio degli errori HTTP generati dai servizi web in un determinato periodo di tempo. Questi dati non solo aiutano a diagnosticare problemi operativi, ma possono anche essere integrati con sistemi di notifica in tempo reale, avvisando i team nel caso in cui vengano superate soglie critiche definite in precedenza.
È importante però notare che le metriche spesso si concentrano su singole aree del sistema, e per questo motivo, da sole, possono non essere sufficienti per analizzare problematiche più complesse nei sistemi distribuiti. Nonostante ciò, rimangono uno strumento indispensabile per fornire una base solida su cui costruire un approccio più completo all’osservabilità.
I log
I log sono registrazioni testuali che documentano eventi ed errori all’interno di un sistema, offrendo una cronologia dettagliata delle attività svolte. Ogni voce di log, contrassegnata da un timestamp, consente di risalire al momento esatto in cui si è verificato un determinato evento, rendendo possibile analizzare il comportamento del sistema su una linea temporale. Questi dati sono essenziali per diagnosticare problemi, verificare le attività del sistema e individuare correlazioni tra eventi.
Il logging è il pilastro più diffuso nell’ambito del monitoring, grazie alla sua capacità di fornire informazioni dettagliate in tempo reale. Applicativi come database, API e sistemi di cache generano continuamente log, creando un flusso costante di dati. È quindi naturale che la vera sfida non stia tanto nella produzione dei log, quanto nella loro gestione e utilizzo. Sistemi avanzati di logging raggruppano automaticamente le voci di registro in base a modelli ricorrenti, aiutando i team a individuare rapidamente le informazioni rilevanti.
I tracing
Il tracing è il pilastro dell’osservabilità pensato per le moderne architetture distribuite, dove numerosi componenti collaborano per eseguire operazioni complesse. Questo strumento cattura il flusso end-to-end delle richieste, mappando visivamente le dipendenze e le interazioni tra i vari microservizi. Le trace permettono di individuare rapidamente quale componente potrebbe essere la causa di un problema, anche se non forniscono direttamente il motivo del malfunzionamento.
Immaginiamo un sistema con una latenza imprevista: senza il tracing, sarebbe necessario analizzare ogni microservizio per individuare il collo di bottiglia, un processo lungo e costoso. Con il tracing, invece, i team possono identificare rapidamente il componente difettoso e intervenire con precisione, riducendo i tempi di diagnosi e ottimizzando le risorse. Questo approccio diventa essenziale per affrontare le complessità dei sistemi distribuiti moderni.
Conclusione
Come abbiamo visto in questo articolo, l’osservabilità rappresenta un elemento cruciale nell’ingegneria del software moderna. D’altronde, rende possibile analizzare lo stato interno di un sistema a partire dai dati che produce. Cosa che, in un panorama sempre più dominato da architetture distribuite e applicativi complessi, facilita la manutenzione e il debug, contribuendo anche al miglioramento continuo delle prestazioni del software.
Adottare una strategia di osservabilità significa garantire maggiore affidabilità e ridurre i tempi di risoluzione dei problemi, permettendo ai team di concentrarsi sull’innovazione e sulla qualità delle soluzioni digitali.
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