Workshop : Monitoring avec Azure en équipe

Dans un contexte DevOps moderne, la surveillance des applications cloud est devenue un élément crucial pour garantir la fiabilité et les performances des services. Azure propose un ensemble complet d'outils de monitoring qui, utilisés efficacement en équipe, permettent d'anticiper les problèmes et d'optimiser les ressources. Découvrons comment mettre en place une stratégie de monitoring collaborative avec Azure.

Les fondamentaux du monitoring Azure

Le monitoring Azure repose sur plusieurs composants essentiels :

• Azure Monitor : Le service central de télémétrie
• Application Insights : Pour la surveillance applicative
• Log Analytics : Pour l'analyse des logs
• Azure Dashboards : Pour la visualisation collaborative

Configuration de base avec Application Insights

// Program.cs
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

// Ajout d'Application Insights
builder.Services.AddApplicationInsightsTelemetry(options => {
    options.ConnectionString = builder.Configuration["ApplicationInsights:ConnectionString"];
});
// Configuration du logging
builder.Services.AddLogging(logging =>
{
    logging.AddApplicationInsights();
    logging.AddFilter("", LogLevel.Information);
});

Mise en place d'une stratégie de monitoring en équipe

Une approche collaborative efficace nécessite :

1. Définition des métriques clés (KPIs)

public static class MetricsConstants
{
    public const string ApiLatency = "api_latency";
    public const string DatabaseConnections = "db_connections";
    public const string ActiveUsers = "active_users";
    
    // Seuils d'alerte
    public const int LatencyThresholdMs = 1000;
    public const int MaxDbConnections = 100;
}

2. Implémentation des custom metrics

public class MetricsService
{
    private readonly TelemetryClient _telemetryClient;
    
    public MetricsService(TelemetryClient telemetryClient)
    {
        _telemetryClient = telemetryClient;
    }
    
    public void TrackApiLatency(string endpoint, TimeSpan duration)
    {
        _telemetryClient.TrackMetric(MetricsConstants.ApiLatency, duration.TotalMilliseconds,
            new Dictionary { { "endpoint", endpoint } });
    }
}

Alertes et notifications d'équipe

La configuration des alertes est essentielle pour une réactivité optimale :

// Configuration Azure CLI
az monitor alert create \
    --name "HighLatencyAlert" \
    --resource-group "MyResourceGroup" \
    --condition "avg api_latency > 1000" \
    --window-size 5m \
    --evaluation-frequency 1m \
    --action-group "DevOpsTeam"

Dashboards collaboratifs

Exemple de configuration de dashboard partagé :

{
    "properties": {
        "lenses": {
            "0": {
                "order": 0,
                "parts": {
                    "0": {
                        "position": {
                            "x": 0,
                            "y": 0,
                            "colSpan": 6,
                            "rowSpan": 4
                        },
                        "metadata": {
                            "inputs": [
                                {
                                    "name": "metrics",
                                    "value": "[{\"resourceMetadata\":{\"id\":\"subscriptions/...\"}]"
                                }
                            ],
                            "type": "Extension/Microsoft_Azure_Monitoring/PartType/MetricsChartPart"
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

Bonnes pratiques pour le monitoring en équipe

• Standardiser le nommage des métriques et dimensions
• Implémenter une stratégie de rétention des logs
• Mettre en place une rotation des responsabilités de monitoring
• Documenter les procédures d'intervention

Tests et validation du monitoring

[Fact]
public async Task Should_Track_Custom_Metric()
{
    // Arrange
    var mockTelemetryClient = new Mock();
    var metricsService = new MetricsService(mockTelemetryClient.Object);
    
    // Act
    metricsService.TrackApiLatency("/api/users", TimeSpan.FromMilliseconds(100));
    
    // Assert
    mockTelemetryClient.Verify(tc => 
        tc.TrackMetric(
            It.Is(s => s == MetricsConstants.ApiLatency),
            It.Is(d => d == 100),
            It.IsAny>()
        ), Times.Once);
}

Optimisation des performances du monitoring

Pour garantir que le monitoring lui-même n'impacte pas les performances :

public class BufferedMetricsService
{
    private readonly TelemetryClient _telemetryClient;
    private readonly Channel _metricsChannel;
    
    public BufferedMetricsService(TelemetryClient telemetryClient)
    {
        _telemetryClient = telemetryClient;
        _metricsChannel = Channel.CreateUnbounded(new UnboundedChannelOptions 
        { 
            SingleReader = true 
        });
        
        StartMetricsProcessor();
    }
    
    private async Task StartMetricsProcessor()
    {
        await foreach (var metric in _metricsChannel.Reader.ReadAllAsync())
        {
            _telemetryClient.TrackMetric(metric.Name, metric.Value, metric.Properties);
            await Task.Delay(10); // Rate limiting
        }
    }
}

Conclusion

Un monitoring efficace en équipe avec Azure nécessite une approche structurée, des outils adaptés et une bonne communication. Les points clés à retenir :

• Centralisation de la télémétrie avec Azure Monitor
• Définition claire des KPIs et seuils d'alerte
• Mise en place de dashboards collaboratifs
• Tests et optimisation continues du système de monitoring

En suivant ces recommandations, les équipes peuvent mettre en place un monitoring robuste et efficace de leurs applications cloud Azure.