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Flux d'événements et pipelines d'observabilité

Les systèmes modernes émettent des quantités massives de télémétrie : journaux, mesures, traces, événements de sécurité et tout ce qui se trouve entre les deux.
Ce document explique comment les pipelines d'observabilité aident les équipes à collecter, façonner, acheminer et optimiser ces données en temps réel.

Que vous gériez des microservices, des plateformes en nuage, des conteneurs ou des charges de travail de sécurité, la compréhension de ces concepts est essentielle pour créer des flux de données évolutifs et rentables.

Pourquoi les pipelines d'observabilité sont-ils importants ?​

Les pipelines d'observabilité permettent de résoudre des problèmes concrets :

  • Réduire les coûts en filtrant ou en échantillonnant les journaux bruyants avant qu'ils n'atteignent des outils coûteux.
  • Améliorer la qualité des données grâce à l'analyse, la normalisation et l'enrichissement des métadonnées.
  • Protéger la vie privée en masquant ou en supprimant les IIP dès le début.
  • Accroître la flexibilité grâce au routage multi-destinations
  • Accélérer le dépannage grâce au traitement et à la transformation en temps réel

Chaque équipe d'ingénierie, de SRE et de sécurité bénéficie de données plus rapides, plus propres et plus exploitables.

Architecture du pipeline de haut niveau

flowchart TD
    A[Sources d'événements<br/>- Apps<br/>- Conteneurs<br/>- IoT] --> B[Couche d'ingestion]
    B --> C[Couche de traitement<br/>- Normaliser<br/>- Analyser<br/>- Enrichir]
    C --> D[Moteur de routage<br/>- Filtres<br/>- Échantillonnage<br/>- Règles]
    D --> E{{Destinations}}
    E --> E1[S3]
    E --> E2[SIEM]
    E --> E3[Entrepôt de données] E --> E4[Observabilité
    E --> E4[Outils d'observabilité]

Qu'est-ce qu'un flux d'événements ?​

Un flux d'événements est un flux continu de données télémétriques ordonnées dans le temps.

Les types de flux les plus courants sont les suivants

  • Journaux d'application
  • les métriques
  • Traçabilité distribuée
  • Événements d'audit de sécurité
  • Journaux d'authentification
  • Télémétrie des appareils IoT
  • Événements de la plateforme cloud

Les flux d'événements sont volumineux, dynamiques et souvent illimités, ce qui rend le traitement en temps réel essentiel.

Composants essentiels d'un pipeline d'observabilité​

1. Couche d'ingestion​

Responsable de :

  • Traiter les données provenant d'agents, d'API, de syslog, de transitaires et de fournisseurs de services en nuage.
  • Authentification et validation des données
  • Gestion de la contre-pression
  • Normaliser les différents formats d'événements

C'est ici que les données brutes entrent pour la première fois dans le système.

2. Couche de traitement​

C'est ici que la magie opère. Opérations typiques :

  • Analyse : JSON, Syslog, CSV, expressions régulières, formats personnalisés
  • Normalisation : Normaliser les horodatages, les niveaux de gravité, les noms de champs.
  • Enrichissement : Ajout de métadonnées telles que l'hôte, l'environnement, la géographie, le nom du service
  • Masquage et nettoyage des IIP : protection des champs sensibles
  • Transformations : Transformer ou remodeler les données pour les outils en aval
  • Filtrage : Elimination des événements de faible valeur ou bruyants

La couche de traitement transforme vos données en quelque chose de propre, d'utilisable et de cohérent.

3. Couche de routage​

Détermine où les événements doivent aller en fonction des besoins de l'entreprise, de la conformité ou de l'ingénierie.

Les stratégies de routage comprennent

  • Transférer les journaux de sécurité vers un SIEM.
  • Envoi des données de stockage à long terme vers S3/GCS.
  • Envoi des journaux d'applications vers Elastic.
  • Envoi de métriques à Datadog.
  • Ventiler les données vers plusieurs outils à la fois
  • Routage des logs bruyants à travers des règles d'échantillonnage pour réduire les coûts

Le routage transforme un pipeline monolithique "envoyer tout partout" en un écosystème ciblé et efficace.

4. Couche de destination​

L'endroit où vos événements traités atterrissent :

  • Stockage d'objets (S3, GCS, Azure Blob)
  • SIEM (Splunk, QRadar, Chronicle)
  • Plateformes de recherche (Elastic, OpenSearch)
  • Systèmes d'analyse (Snowflake, BigQuery)
  • Outils de surveillance (Datadog, New Relic, Grafana)
  • API personnalisées ou systèmes internes

En nettoyant et en façonnant les données au préalable, les outils en aval fonctionnent plus rapidement et à moindre coût.

Cas d'utilisation courants​

  • Analyse de la sécurité : Échecs d'authentification des routes, événements de pare-feu et journaux d'audit
  • Réduction des coûts : Filtrez les journaux verbeux ou échantillonnez les flux à volume élevé.
  • Normalisation des données : standardisation des services et des environnements
  • Routage multi-destinations : Envoyez différents sous-ensembles de données à différentes équipes
  • Enrichissement en temps réel : ajout de métadonnées pour simplifier le filtrage, les tableaux de bord et les alertes.
  • Contrôle de la qualité des données : Assurer la conformité et la cohérence des schémas

Principaux enseignements​

  • Les flux d'événements sont bruyants, variés et continus.
  • Le traitement nettoie et enrichit les données pour une meilleure compréhension.
  • Le routage permet un contrôle précis des flux de données
  • Les pipelines d'observabilité réduisent les coûts, améliorent la fiabilité et responsabilisent les équipes.
  • Un pipeline bien conçu transforme les données télémétriques brutes en informations exploitables.

Prochaines étapes​

  • Explorer les règles de routage multi-destinations
  • Ajouter de l'analyse ou de l'enrichissement à vos flux existants
  • Essayez d'élaborer une politique d'échantillonnage économique
  • Ajoutez des cas d'utilisation en matière de sécurité avec le filtrage et l'épuration des informations confidentielles.