Les technologies Cloud et cloud-natif sont devenues les piliers de l'Internet moderne. Les utilisateurs et les organisations s'appuient désormais sur des applications cloud pour leurs besoins quotidiens. Cependant, les pannes et les dégradations de la qualité de service peuvent avoir des impacts désastreux sur notre société. De plus, les applications Web sont devenues des systèmes distribués complexes, difficiles à comprendre et à exploiter, donc plus sujettes aux pannes si elles ne sont pas gérées en conséquence. Par conséquent, il est primordial de comprendre, d'observer, de prévenir, de détecter et de corriger tout problème pouvant entraîner des défaillances. Dans cette thèse, nous proposons un cadre pour atteindre l'observabilité dans les environnements cloud natifs. L'observabilité envisage une compréhension plus approfondie du système distribué complexe que sont devenues les applications Web. Le cadre d'observabilité proposé est démontré via une preuve de concept et un déploiement dans des environnements de production. De plus, suivant le principe de l'informatique autonome, nous proposons également une architecture pour la mise à l'échelle automatique basée sur l'observabilité dans les environnements cloud-natifs. Cette architecture nous permet de corréler l'auto-scaling à la charge de travail de l'application. Nous allons également plus loin en tirant parti de l'apprentissage automatique et en permettant une mise à l'échelle automatique proactive. Nous nous concentrons sur l'utilisation de l'automatisation et de l'observabilité pour augmenter les métriques de qualité de service lors des événements de mise à l'échelle. De plus, nous explorons et démontrons les avantages et la possibilité de porter l'architecture et les principes natifs du cloud vers l'Internet des objets. Nous proposons d'exploiter des technologies telles que la mise en réseau définie par logiciel et la radio définie par logiciel pour fournir des appareils Internet des objets génériques flexibles et reconfigurables.