Surveiller et monitorer ses apps après déploiement

Introduction : L'observabilité, clé de la fiabilité

Livrer, c'est bien. Observer, c'est mieux. Une app sans monitoring, c'est un avion sans tableau de bord. Questions que le monitoring doit répondre :

• Mon app est-elle accessible ? (Uptime)
• Est-elle rapide ? (Performance)
• Y a-t-il des erreurs ? (Error tracking)
• Les ressources sont-elles saines ? (CPU, RAM, Disk)

Les 3 piliers de l'observabilité

Logs (ce qu'il s'est passé)

Définition : Enregistrements horodatés des événements. Exemple :

• 2025-01-10 14:32:15 INFO User 123 logged in
• 2025-01-10 14:35:42 ERROR Database connection failed

Niveaux de logs :

• DEBUG : Détails pour le dev (désactivé en prod)
• INFO : Événements normaux
• WARN : Problème potentiel
• ERROR : Erreur récupérable
• CRITICAL : Erreur critique (système down)

Metrics (ce qui se passe en temps réel)

Définition : Valeurs numériques mesurées dans le temps. Exemples :

• CPU usage : 45%
• RAM : 2.3 GB / 8 GB
• Requests per second : 1200
• Response time : 230ms
• Error rate : 0.5%

Traces (parcours d'une requête)

Définition : Suivi du parcours d'une requête à travers tous les services. Exemple : Requête utilisateur → API Gateway → Auth Service → Database → Response Outils : Jaeger, Zipkin, OpenTelemetry

Stack de monitoring complète

Logs : ELK Stack

Composants :

• Elasticsearch : Stockage et indexation des logs
• Logstash : Collecte et transformation
• Kibana : Visualisation (dashboards)

Alternative moderne : Loki + Grafana (plus léger)

Metrics : Prometheus + Grafana

Prometheus :

• Time-series database (stocke les métriques dans le temps)
• Pull model (scrape les endpoints /metrics)
• Alerting intégré

Grafana :

• Dashboards magnifiques
• Alerting visuel
• Multi-sources (Prometheus, Loki, InfluxDB...)

Error Tracking : Sentry

Capture automatiquement les exceptions et erreurs en prod. Fonctionnalités :

• Stack traces complètes
• Contexte utilisateur (navigateur, OS, user ID)
• Source maps (erreurs JS déminifiées)
• Alertes Slack/Email

Uptime Monitoring

Outils :

• UptimeRobot : Gratuit, ping toutes les 5 min
• Pingdom : Monitoring avancé
• Better Uptime : Status page + alerting

Configurer Prometheus + Grafana

Étape 1 : Exposer les metrics

Exemple Node.js avec prom-client : Expose un endpoint /metrics que Prometheus scrappe.

Étape 2 : Configurer Prometheus

Dans prometheus.yml :

Étape 3 : Créer un dashboard Grafana

• Ajouter Prometheus comme source de données
• Créer un dashboard avec des panels (CPU, RAM, Requests/s...)
• Configurer des alertes (CPU > 80%)

Alerting intelligent

Quand alerter ?

• Critical : Site down, DB inaccessible → Alerte immédiate (SMS, appel)
• Warning : CPU > 80%, Disk > 90% → Slack/Email
• Info : Deploy réussi → Log uniquement

Éviter l'alert fatigue

Problème : Trop d'alertes → on les ignore. Solution :

• Alerter uniquement sur ce qui nécessite une action immédiate
• Grouper les alertes similaires
• Silence pendant les maintenances

Performance Monitoring

Web Vitals (Frontend)

Métriques Google :

• LCP (Largest Contentful Paint) : Temps de chargement du contenu principal
• FID (First Input Delay) : Réactivité aux clics
• CLS (Cumulative Layout Shift) : Stabilité visuelle

Outils :

• Google Analytics 4
• Vercel Analytics
• web-vitals library

APM (Application Performance Monitoring)

Outils :

• Datadog APM : Traces distribuées
• New Relic : Monitoring all-in-one
• Elastic APM : Intégré à ELK

Logs structurés

JSON Logs

Au lieu de : "User 123 logged in at 14:32" Préférer : Plus facile à parser et indexer dans Elasticsearch.

Bonnes pratiques

• Centraliser les logs (ELK, Loki)
• Alerter sur les seuils critiques (CPU > 90%, erreurs > 1%)
• Dashboards clairs (Grafana)
• Retention policy (supprimer les vieux logs pour économiser)
• Monitoring du monitoring (Prometheus qui surveille Prometheus)
• Relier au CI/CD (alerter sur deploy failed)

Solutions all-in-one

• Datadog : Logs + Metrics + APM + Tracing (payant mais puissant)
• New Relic : Monitoring complet (free tier généreux)
• Grafana Cloud : Loki + Prometheus + Grafana managés
• AWS CloudWatch : Natif AWS
• Azure Monitor : Natif Azure

Conclusion

Un bon DevOps ne dort jamais tranquille sans un dashboard. Surveiller, c'est maîtriser. Les 3 piliers :

• Logs (ce qui s'est passé)
• Metrics (ce qui se passe)
• Traces (parcours des requêtes)

Ressources :

• prometheus.io
• grafana.com
• sentry.io/welcome
• opentelemetry.io

> "You can't improve what you don't measure." — Peter Drucker