Negli ultimi anni i software sono diventati più complessi: microservizi, cloud, container, AI integrata, sistemi distribuiti. Di conseguenza, capire cosa succede “dietro le quinte” è diventato molto più difficile. Ecco perché l’observability è diventata una delle parole chiave del mondo IT. A differenza del semplice monitoraggio, che dice se qualcosa non va, l’observability ti permette di capire perché sta succedendo. Analizza in profondità il comportamento del sistema, mettendo in relazione metriche, log e trace per offrire una visione completa e immediata. In questo articolo vediamo cos’è l’observability, come funziona e perché oggi è così essenziale per aziende, sviluppatori e team DevOps.
Cos’è l’Observability (in parole semplici)
L’observability è la capacità di un sistema software di mostrarti il proprio stato interno attraverso i dati che produce.
Significa poter rispondere velocemente alle domande:
Cosa non sta funzionando?
Perché è lento?
Dove si è verificato l’errore?
Qual è il componente che sta causando il problema?
L’obiettivo è dare una visione chiara e in tempo reale di come interagiscono infrastruttura, applicazioni, servizi cloud e utenti.
Observability vs Monitoring: la differenza reale
Molti pensano che osservabilità e monitoraggio siano la stessa cosa. Non è così.
Monitoraggio = sapere che c’è un problema
Raccoglie metriche come CPU, RAM, errore 500, latenza…
E ti manda un avviso quando qualcosa supera una soglia.
Observability = capire perché c’è un problema
Collega metriche, log e trace, ricostruendo l’intera storia dell’evento.
Permette diagnosi più rapide e interventi più mirati.
Il monitoraggio ti avvisa, l’observability ti spiega.
I tre pilastri dell’osservabilità
Per ottenere una visione completa, l’osservabilità si basa su tre tipi di dati:
1. Metriche – numeri che misurano lo stato del sistema: CPU, memoria, tempo di risposta, richieste al secondo.
2. Log – eventi dettagliati che raccontano cosa sta facendo il sistema: errori, richieste, processi, eccezioni.
3. Trace – il percorso di una richiesta attraverso vari servizi (utile soprattutto nei microservizi).
Quando questi tre elementi lavorano insieme, permettono un’analisi completa e immediata.
Perché oggi è così importante?
L’osservabilità è diventata fondamentale per diversi motivi:
- I software sono più complessi: microservizi, cloud ibrido, edge computing.
- Gli utenti si aspettano applicazioni veloci: anche pochi secondi di down pesano.
- Le aziende vogliono ridurre i costi: problemi risolti prima = meno sprechi.
- La sicurezza richiede trasparenza: comportamenti anomali si individuano più facilmente.
Avere una buona observability significa ridurre il rischio, risparmiare tempo e migliorare l’esperienza utente.
Quali strumenti servono?
Gli strumenti di observability più moderni includono funzionalità avanzate come:
- dashboard unificate
- analisi automatica dei log
- correlazione intelligente tra metriche e trace
- AIOps (AI per suggerire o automatizzare risposte)
- integrazione nativa con cloud e container
Nomi noti del settore sono Datadog, New Relic, Dynatrace, Elastic Observability, OpenTelemetry, ma anche soluzioni open-source.
Chi dovrebbe utilizzare l’osservabilità?
È essenziale per:
- aziende con sistemi cloud o microservizi
- team DevOps e SRE
- software house
- e-commerce e app ad alto traffico
- progetti AI-driven o basati su LLM
- qualsiasi business che vuole affidabilità costante
Conclusione
L’observability non è una moda tecnica: è una necessità per capire davvero come funziona un sistema software moderno. Permette di anticipare i problemi, rendere i servizi più stabili e migliorare l’esperienza degli utenti. In un mondo sempre più complesso, osservare significa controllare — e controllare significa poter crescere.