Nelle moderne architetture software, sapere che esiste un problema non è più sufficiente. Con la diffusione di cloud, microservizi, API e ambienti distribuiti, una singola richiesta può attraversare decine di componenti prima di completare il proprio percorso, rendendo sempre più complesso individuare l'origine di un'anomalia.
Il monitoraggio tradizionale continua a svolgere un ruolo fondamentale: segnala quando un parametro supera una soglia o quando un servizio non risponde correttamente. Tuttavia, nelle architetture distribuite questo approccio raramente permette di comprendere perché un problema si sia verificato o quale sia il componente che lo ha generato.
È proprio in questo contesto che assume valore l'observability, un approccio che consente di ricostruire il comportamento reale di un sistema analizzando le informazioni che produce durante il suo funzionamento.
L'observability nasce dalla progettazione
L'observability non è uno strumento né una piattaforma, ma una caratteristica dell'architettura applicativa. Attraverso l'analisi combinata di log, metriche e distributed tracing, permette di correlare eventi, prestazioni e flussi delle richieste, offrendo il contesto necessario per individuare rapidamente la causa di un'anomalia.
Per questo motivo non dovrebbe essere introdotta soltanto quando emerge un incidente o quando un'applicazione è già in produzione. La capacità di osservare un sistema dipende dalle scelte effettuate durante lo sviluppo: dalla qualità della telemetria, dalla struttura dei log e dal modo in cui vengono raccolte e correlate le informazioni.
In Devhive, la software foundry di BearIT, observability, raccolta della telemetria e monitoraggio vengono considerate componenti dell'architettura fin dalle prime fasi di progettazione. Un approccio che consente di realizzare applicazioni più trasparenti, affidabili e governabili, riducendo i tempi di analisi e semplificando l'evoluzione dei sistemi nel tempo.
