Desmontando los mitos de la observabilidad – Parte 6: la observabilidad es solo una parte de su pila

En nuestra serie de blogs, hasta ahora hemos desmentido los siguientes mitos de observabilidad:

• Parte 1: puede omitir la supervisión y confiar únicamente en los registros
• Parte 2: la observabilidad está diseñada exclusivamente para SRE
• Parte 3: la observabilidad solo es relevante y beneficiosa para sistemas a gran escala o arquitecturas complejas
• Parte 4: la observabilidad siempre es cara
• Parte 5: puede crear un sistema observable sin automatización basada en la observabilidad

Hoy profundizamos en otro concepto erróneo sobre la observabilidad: la creencia de que solo es aplicable a una parte específica de su pila o aplicación.

Este concepto erróneo surge de un malentendido fundamental del concepto central de observabilidad. Al considerar que la observabilidad se limita a una capa, pasa por alto su naturaleza holística, que abarca todas las capas de la pila y sus interconexiones. Al disipar este mito, nuestro objetivo es iluminar la esencia de la observabilidad como práctica integral que ofrece profundos conocimientos sobre la funcionalidad y el rendimiento de sistemas enteros.

En la gestión moderna de software y sistemas, la observabilidad va más allá de centrarse en una sola parte de la pila. Abarca todo el sistema, desde la capa de aplicación hasta la capa de infraestructura y todo lo demás.

Es probable que el mito se deba a una visión limitada de que solo monitorizar un componente específico, como la capa de aplicación, es suficiente para comprender el comportamiento del sistema. Sin embargo, este enfoque puede pasar por alto complejas interacciones y dependencias entre diferentes partes de la pila.

La verdadera observabilidad requiere observar y analizar los datos de todas las capas del sistema, incluidas las métricas de las aplicaciones, los rastreos y la telemetría de la infraestructura. Este enfoque integral permite a los equipos descubrir conocimientos sobre cómo funciona todo el sistema, identificar cuellos de botella de rendimiento, detectar anomalías y, en última instancia, ofrecer una experiencia más fiable y eficiente a los usuarios.

La observabilidad es aplicable en varias plataformas, incluyendo móvil y web, nube y sistemas mainframe, porque abarca una amplia gama de tecnologías y entornos.

Exploremos los detalles técnicos de cómo funciona la observabilidad en diferentes pilas tecnológicas y por qué debería adoptarse universalmente:

• Aplicaciones móviles: la observabilidad en las aplicaciones móviles implica instrumentar el código para capturar eventos, métricas y registros relevantes. Se logra mediante la observación de marcos en tiempo real, bibliotecas de monitorización del rendimiento y herramientas de informes de fallos. Al integrar mecanismos de observabilidad en las aplicaciones móviles, los desarrolladores pueden obtener conocimiento sobre las interacciones de los usuarios, los cuellos de botella en el rendimiento y los errores, lo que ayuda a mejorar la experiencia del usuario y la calidad general de la aplicación.
• Aplicaciones web: en las aplicaciones web, la observabilidad gira en torno a la captura y el análisis de datos de diferentes capas, como frontend, backend e infraestructura. Esto incluye información de registro de solicitudes HTTP, consultas a bases de datos, tiempos de respuesta del servidor y utilización de recursos del sistema. Al agregar y analizar estos datos mediante herramientas de observabilidad, los equipos pueden identificar problemas de rendimiento, detectar errores y optimizar el rendimiento de las aplicaciones.
• Servicios basados en la nube: para los servicios basados en la nube, la observabilidad se centra en la monitorización y el análisis de sistemas distribuidos y arquitecturas de microservicios. Esto implica capturar y correlacionar registros, métricas y rastreos en varios componentes y servicios. Tecnologías como el rastreo distribuido y la malla de servicios permiten una visibilidad de extremo a extremo, lo que permite a los equipos comprender los flujos de solicitudes, identificar cuellos de botella de latencia y solucionar problemas en diferentes límites de servicio.
• Sistemas mainframe: incluso en los sistemas mainframe, la observabilidad desempeña un papel vital. Las herramientas de monitorización y marcos diseñados específicamente para mainframes pueden capturar métricas, registros de transacciones y datos de uso de recursos. Al aprovechar la observabilidad en los mainframes, las organizaciones pueden obtener conocimiento sobre el rendimiento, identificar ineficiencias y optimizar la asignación de recursos para los procesos críticos.

• Comprensión integral del sistema: la observabilidad proporciona una visión holística de toda la pila del sistema, lo que permite a los equipos comprender las interacciones, dependencias y características de rendimiento en diferentes componentes y tecnologías.
• Resolución de problemas y depuración más rápidas: los datos de observabilidad ayudan a los equipos a identificar y resolver problemas rápidamente al proporcionar conocimiento granular sobre el comportamiento del sistema, lo que permite una resolución de problemas y una depuración eficientes.

• Detección y prevención proactivas de problemas: con observabilidad, las organizaciones pueden detectar anomalías, monitorizar métricas clave y configurar alertas para detectar y abordar posibles problemas, minimizando el tiempo de inactividad y mejorando la fiabilidad del sistema.
• Mejora de la experiencia del cliente: al aprovechar la observabilidad en todas las plataformas, las organizaciones pueden monitorizar continuamente las interacciones de los usuarios, identificar cuellos de botella en el rendimiento y optimizar la experiencia del cliente, lo que lleva a mayores tasas de satisfacción y retención.

En general, adoptar la observabilidad universalmente permite a las organizaciones obtener conocimientos que se pueden ejecutar, mejorar el rendimiento y ofrecer mejores experiencias en diversas pilas tecnológicas y entornos.

La solución de observabilidad de IBM, IBM® Instana, está especialmente diseñada para entornos nativos de la nube y para proporcionar datos de alta fidelidad de forma automática y continua (granularidad de un segundo y rastreos de extremo a extremo) con el contexto de dependencias lógicas y físicas en móvil y web, aplicaciones e infraestructura.

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