Tirer le meilleur parti de l'analytique : Plaidoyer pour une visibilité multidimensionnelle

Lorsqu’un patient consulte un médecin pour un symptôme sans cause évidente, l’identification de la source de la maladie implique généralement deux éléments. Collecter des données et évaluer ces données. Le patient peut subir une IRM ou une radiographie, qui est ensuite examinée par des médecins ayant des spécialisations différentes. Différents médecins peuvent trouver des indices différents dans le même ensemble de données : un chirurgien orthopédiste et un oncologue recherchent différentes anomalies dans la même IRM. De même, différents types de médecins peuvent utiliser différentes sources d’informations diagnostiques. L’oncologue peut demander des analyses sanguines qui ne sont pas utiles au chirurgien orthopédiste, mais qui fournissent néanmoins des informations importantes nécessaires pour maintenir le patient en bonne santé. La manière dont les médecins travaillent ensemble pour évaluer la santé d’un patient complexe est analogue à la manière dont la santé des applications doit être gérée par différentes équipes au sein d’une organisation. Il existe de nombreux avantages à comprendre les meilleures façons d’abstraire des données nouvelles et uniques lorsque plusieurs sources d’information sont considérées ensemble comme un système complet. Les modèles de visibilité multidimensionnels facilitent le maintien de la santé des applications en combinant des données distribuées pour offrir une visibilité accrue sur l'expérience d'une application client.

La visibilité multidimensionnelle est une nouvelle façon de conceptualiser la segmentation et la visualisation des données. L’objectif de la visibilité multidimensionnelle est d’éliminer les silos de données et de rendre les informations accessibles au sein d’une organisation, permettant ainsi une meilleure compréhension de la fonction d’une application dans son ensemble en facilitant la visualisation de la manière dont différents systèmes interagissent et s’influencent mutuellement.

La première étape consiste à définir une dimension de données. Choisissez le niveau de granularité le mieux adapté à la manière dont les données seront utilisées et aux personnes qui les utiliseront. Par exemple, vous pouvez fournir des données de sécurité plus détaillées aux professionnels de la sécurité qu'aux équipes UX. Une fois plusieurs dimensions de données définies, elles peuvent être combinées dans un seul rapport ou une seule visualisation qui détaille les dimensions individuelles et fournit une représentation de la relation entre ces dimensions, d'où le terme de visibilité multidimensionnelle. Avec suffisamment de dimensions de données, vous pouvez créer une vue holistique de bout en bout de votre application.

Tout comme la douleur chez un patient médical, un événement de sécurité peut être votre première indication qu’un élément de votre système nécessite une attention particulière. À l'aide des données obtenues à partir d'un système de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM), nous pouvons visualiser les événements d'application ou d'infrastructure, tels que les événements de pare-feu d'application Web (WAF), les mesures DDoS ou les alertes d'analyse externe. Normalement, cela relèverait de la compétence des équipes SecOps. En utilisant une approche de visibilité multidimensionnelle, ces événements seraient combinés avec d’autres sources de données et examinés par plusieurs équipes, en recoupant les dimensions de sécurité avec d’autres données disponibles et en recherchant des connexions entre les ensembles de données. Parce que nous pouvons voir plus facilement les relations entre les systèmes, nous pouvons prévenir les problèmes graves en identifiant les petits problèmes avant qu’ils n’impactent d’autres systèmes et résoudre les nouveaux problèmes plus rapidement en identifiant et en isolant leurs causes, peu importe où ces causes se trouvent dans l’application dans son ensemble.

En combinant plusieurs sources de données, en documentant les relations entre ces dimensions et en démocratisant ces données afin qu'elles soient accessibles à un public plus large, vous pouvez fournir de nouvelles informations au sein d'organisations qui étaient auparavant cloisonnées.

Cette visualisation montre comment l'identification des relations entre les dimensions peut fournir des informations qui ne sont pas apparentes à partir de données unidimensionnelles.  La complexité des modèles multidimensionnels peut être adaptée aux besoins de votre organisation. 

Afin de permettre aux équipes d'application, d'infrastructure et de sécurité d'utiliser plus facilement des modèles multidimensionnels sans se perdre dans les données, il est important d'atténuer les défis suivants :

• Assurez-vous que les données de toutes les équipes sont correctement représentées dans votre solution de visibilité d’entreprise.
• Intégrez les informations axées sur la sécurité aux informations provenant d’autres systèmes. Cela aide les propriétaires et les responsables de la maintenance des applications à comprendre comment leurs modifications peuvent affecter la posture de sécurité d’autres applications.
• Alignez les métriques des équipes décentralisées avec les exigences centralisées de votre entreprise.
• Si vous suivez un modèle hybride ou multicloud, établissez une stratégie claire représentant les relations entre les données de différentes parties de votre cloud. La modélisation de la visibilité multidimensionnelle peut être particulièrement efficace ici, car elle peut permettre une meilleure compréhension des interconnexions au sein des déploiements multicloud et hybrides.

Les études de marché montrent que le fait de ne pas résoudre ces problèmes peut contribuer à une augmentation de l’incidence des incidents de sécurité, des défaillances des performances des applications et des pannes complètes, qui peuvent tous entraîner une perte de revenus et de confiance des clients.

Les initiatives de transformation numérique mettent en lumière l’importance de l’expérience client en tant que mesure de la santé des applications. Une approche de visibilité multidimensionnelle permet de voir comment un problème de congestion du trafic cloud peut être lié à une plainte concernant une expérience de paiement lente. Pour utiliser cette approche de la manière la plus efficace possible, vous devez choisir des dimensions de données utiles, identifier les relations entre ces dimensions, fournir aux équipes de votre organisation un accès à plusieurs dimensions de données et vous assurer que ces équipes disposent d'outils qui les aident à visualiser et à comprendre les connexions entre les dimensions de données.

Les modèles de visibilité multidimensionnels répondent au besoin de santé holistique des applications et offrent un moyen flexible de modéliser les applications. En facilitant la visualisation de l’interopérabilité entre tous les composants de votre portefeuille d’applications d’entreprise, ces techniques placent les meilleurs diagnostics des patients entre les mains des meilleurs médecins de votre application : les propriétaires et les responsables de la maintenance de votre application.