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Splunk Observability Cloud

Observability Optimization.

Moins de séries inutilisées, un échantillonnage ajusté et des détecteurs affinés pour contenir coût et bruit.

Le problème que nous résolvons.

L’observabilité tend à croître sans contrôle : des séries temporelles que personne ne consulte, des traces en trop et des détecteurs qui alertent sur tout. Le coût augmente et le signal utile se dilue.

Ce qui est inclus.

  • Analyse d’usage et de coût
  • Réduction de la cardinalité
  • Revue de l’échantillonnage et de la rétention
  • Réglage des détecteurs
  • Suivi des économies

Notre façon de travailler.

Cinq phases, toujours dans le même ordre. Sélectionnez-en une pour voir ce qui s’y passe. Dans les projets complets, elles s’inscrivent dans les étapes de notre méthode.

Nous examinons ce qui est surveillé aujourd’hui, avec quels outils, quels incidents sont passés inaperçus et ce que cela coûte.

Nous concevons la collecte avec OpenTelemetry : agents, gateways, chemins de sortie, attributs communs et échantillonnage.

Nous réduisons la cardinalité, ajustons l’échantillonnage et la rétention et affinons les détecteurs bruyants.

Nous mesurons l’usage et le coût avant et après chaque changement.

Nous ajustons cardinalité, échantillonnage et détecteurs selon l’usage réel pour contenir le coût et le bruit.

Compétences techniques.

  • Analyse d’usage de l’organisation
  • Metrics Pipeline Management
  • Processeurs du collector
  • Tail sampling
  • Détecteurs
  • Tokens et limites d’usage

Cas d’usage.

Facture croissante

Contenir le coût sans perdre de visibilité.

Trop d’alertes

Retrouver confiance dans les alertes.

Après le déploiement

Ajuster avec l’usage réel des premiers mois.

Bénéfices pour votre organisation.

  • Coût maîtrisé
  • Signal plus clair
  • Usage de la plateforme mesuré
  • Amélioration continue

Livrables.

  • Rapport d’usage et de coût
  • Changements appliqués
  • Indicateurs de suivi
  • Recommandations

Questions fréquentes.

Peut-on réduire le coût sans perdre d’information ?

En général oui, car une partie des données n’est jamais consultée. Nous le mesurons avant de toucher à quoi que ce soit.

À quelle fréquence faut-il revoir ?

Au moins chaque trimestre, ou après des changements majeurs dans les applications.

Qu’en est-il des limites d’usage ?

Nous configurons des tokens et des limites par équipe pour éviter les surprises.

Parlons de Optimization ?

Décrivez-nous votre situation. Si ce service ne correspond pas à votre besoin, nous vous le dirons ; sinon, nous vous proposerons une première étape concrète.

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