Les entreprises s'appuient souvent sur des indicateurs sur l’état de santé de leurs charges de travail dans le cloud, leur niveau de sécurité ou encore leurs coûts. Pour répondre à ces besoins, Google propose Log Analytics, un outil qui fait partie de son service Cloud Logging donnant accès à ce type d’informations en utilisant SQL comme langage de requête. Cependant, l'écriture de code SQL complexe nécessaire pour générer ces données peut s'avérer fastidieux et chronophage et la plupart des équipes spécialisées en maintenance et optimisation système et de sécurité n’en seraient pas satisfaits selon des analystes.

Le fournisseur apporte une solution en dotant Log Analytics d’un query builder. « Le générateur de requêtes résout un important goulot d'étranglement SQL en transformant l'analyse des journaux, qui était une tâche fastidieuse, en une fonctionnalité en temps réel et self-service qui convient aux développeurs, équipes DevOps et ingénieurs spécialisés en maintenance et optimisation système. Cela permet un gain de temps considérable, réduisant la durée des investigations habituelles de plusieurs heures à quelques minutes », explique Bradley Shimmin, responsable des données, de l'analyse et de l'infrastructure chez The Futurum Group. Stephanie Walter, responsable de l'activité IA chez HyperFrame Research, appuie les propos de M. Shimmin en soulignant que le générateur de requêtes résume la complexité du langage SQL dans une interface visuelle intuitive afin d'améliorer la productivité et de réduire les erreurs, devrait être un soulagement pour les opérateurs qui se noient dans la syntaxe SQL.  « Pour le triage quotidien, un générateur visuel qui émet des requêtes valides améliore véritablement la qualité de vie et réduit les erreurs de copier-coller », explique Mme Walter.

Les opérations d'agrégation pas prises en charge

Parmi les principales fonctionnalités de ce query builder, citons la possibilité d'effectuer des recherches dans tous les champs à l'aide d'une seule chaîne ou d'un seul message d'erreur, la prévisualisation du schéma de journalisation avec des clés et des valeurs JSON déduites, des suggestions de valeurs intelligentes pour les champs et les filtres, la gestion automatique des JSON, la prévisualisation SQL en temps réel, ainsi que la visualisation et l'enregistrement du tableau de bord en un seul clic.

Dans sa documentation, Google recommande d'utiliser le nouveau générateur de requêtes pour générer des tendances et des informations sur les charges de travail dans le cloud. L'outil est désormais disponible pour tous. Pour le dépannage, Google recommande d'utiliser Logs Explorer, une autre interface accessible via Google Cloud Console, qui utilise un langage de requête distinct. Toutefois, il avertit que Logs Explorer ne prend pas en charge les opérations d'agrégation, telles que le comptage du nombre d'entrées de journaux contenant un motif spécifique, et que les requêtes similaires doivent être effectuées via Log Analytics. Google a déclaré qu'il ne facturerait pas les requêtes visant à analyser les journaux. Toutefois, le transfert ou le routage des journaux vers un autre service Google, tel que BigQuery, à des fins d'analyse ou de stockage supplémentaires, entraînera des frais.

Combler l'écart avec ses concurrents

Les fournisseurs de services cloud concurrents, tels que Microsoft et AWS, proposent également un moyen d'analyser les journaux des charges de travail cloud via Azure Monitor Logs et AWS CloudWatch Logs, et les analystes affirment que Google est en train de rattraper son retard en matière de générateur de requêtes. « Azure Monitor dispose d'un mode visuel pour composer KQL, le langage utilisé par Microsoft pour interroger les journaux. AWS CloudWatch Logs propose également une approche basée sur un éditeur avec des outils de visualisation. L'ajout de Google apporte une interface utilisateur comparable », poursuit Mme Walter. Selon cette analyste Google rattrape son retard en matière de convivialité par rapport aux fournisseurs d'observabilité cloud établis depuis des années.

« Datadog, New Relic et Sumo Logic proposent depuis longtemps des générateurs intuitifs et des expériences de requête guidées. La récente fonctionnalité de Google ne les dépasse pas. Elle comble un écart », a-t-il déclaré. Cependant, Mme Walter souligné que les entreprises ayant déjà investi dans la pile de données de Google trouveront l'intégration du générateur de requêtes utile. De son côté, M. Shimmin estime que Google est susceptible d'intégrer le générateur de requêtes aux capacités de Gemini en matière de conversion du langage naturel en SQL, ce qui sera utile pour les utilisateurs.

L’observabilité de l’IA agentique en point de mire 

Selon les analystes, des outils tels que le générateur de requêtes dans Log Analytics deviendront bientôt indispensables pour les entreprises, car les charges de travail liées à l'IA, en particulier l'IA agentielle, continuent de croître.

Microsoft et AWS proposent déjà des assistants basés sur l'IA générative, tels que Q et Copilot, pour leurs offres individuelles, afin de permettre aux utilisateurs non techniques ou semi-techniques d'utiliser plus facilement le langage naturel pour générer des informations à partir des journaux. « Les charges de travail liées à l'IA agentique sont des boîtes noires qui génèrent des données de journaux massives et multidimensionnelles, et les équipes d'IA qui les développent ne sont souvent pas des experts en SQL, mais elles sont désormais tenues de dépanner leurs propres systèmes », a déclaré M. Shimmin, soulignant l'importance de disposer d'un outil d'analyse de journaux simplifié.