Es hora de pasar de la supervisión a la observabilidad. ¿Por dónde empezar? 

A medida que los entornos de TI se vuelven más complejos, las herramientas de monitorización tradicionales tienen dificultades para mantenerse al día. El auge de las arquitecturas nativas de la nube, los microservicios y las aplicaciones en contenedores ha creado sistemas altamente interconectados que necesitan un enfoque más integral de la visibilidad.

Estas tendencias han impulsado la evolución de la observabilidad como disciplina, que va más allá del seguimiento de las métricas del sistema para proporcionar conocimiento completo del comportamiento del sistema. Al correlacionar los datos de telemetría en entornos distribuidos, las soluciones de observabilidad ayudan a los equipos a identificar las causas raíz más rápido, resolver problemas de forma proactiva y mejorar la fiabilidad del sistema. Con la ayuda de modernas herramientas de observabilidad, una organización aumentó la disponibilidad del nivel de servicio en un 70 %.

La transición a la observabilidad también está siendo impulsada por la necesidad. Las herramientas de monitorización heredadas se están retirando en favor de plataformas de observabilidad que pueden manejar las demandas tecnológicas actuales. Por ejemplo, el propio Tivoli de IBM se está sustituyendo por Instana, una solución de observabilidad de próxima generación.

He aquí un vistazo a por qué y cómo las organizaciones están pasando a la observabilidad ahora mismo, según las opiniones de los expertos de Drew Flowers de IBM, líder de ventas de Instana en América. Tanto si está migrando activamente como si solo está evaluando las opciones, el siguiente debate puede ayudarle a aclarar la situación actual. 

A alto nivel, la supervisión le dice lo que está ocurriendo, pero la observabilidad le explica por qué. La supervisión detecta síntomas de un problema, mientras que la observabilidad proporciona el contexto necesario para un análisis diagnóstico más profundo.

La supervisión tradicional captura métricas predefinidas, como el uso de la CPU y la latencia de la red, lo que ofrece una instantánea del rendimiento del sistema, pero poco conocimiento sobre por qué se produce un problema. Por ejemplo, la monitorización puede señalar un uso elevado de la CPU durante una degradación del rendimiento, pero no explicará la causa raíz.

La observabilidad lleva la inteligencia del sistema más allá al correlacionar varios tipos de datos de telemetría (métricas, eventos, registros y rastreos [datos MELT]) para proporcionar una visión completa y en tiempo real de los entornos de TI. Esta vista permite a las organizaciones no solo detectar problemas, sino también identificar sus causas, anticipar fallos y analizar comportamientos complejos en sistemas distribuidos.

Dado que la observabilidad va más allá de la monitorización tradicional, puede ofrecer conocimiento en tiempo real que mejore el rendimiento del sistema, aumente la resiliencia y optimice los costes.

Los principales beneficios incluyen:

• Resolución de problemas más rápida: los diagnósticos automatizados eliminan la necesidad de correlación manual entre herramientas, lo que puede reducir el tiempo medio de detección (MTTD) y el tiempo medio de reparación (MTTR) en entornos de TI complejos.
  
  
• Resolución proactiva de problemas: los análisis impulsados por IA pueden predecir fallos antes de que afecten a los clientes o la infraestructura, cambiando los equipos de la extinción de incendios reactiva a las operaciones proactivas.
  
  
• Eficiencia optimizada: la visibilidad detallada del consumo de recursos ayuda a las organizaciones a monitorizar el uso, escalar de manera eficiente y gestionar los costes de la nube.
  
  
• Mayor resiliencia: la detección de anomalías con IA reduce la fatiga por alertas al priorizar los incidentes en función del impacto, mientras que la corrección automatizada agiliza los flujos de trabajo.
  
  
• Mayor colaboración: al eliminar los silos, la observabilidad brinda a los equipos una fuente de datos compartida, lo que conduce a una resolución de incidentes más rápida y una mejor toma de decisiones.
  
  
• Alineación empresarial: la conexión del estado del sistema con los indicadores clave de rendimiento (KPI) proporciona a los líderes visibilidad sobre cómo la tecnología afecta a las operaciones, la experiencia del cliente y los ingresos, lo que permite tomar decisiones más informadas.

Aunque las soluciones de observabilidad llevan años en el mercado, muchas organizaciones están optando ahora por pasar de la supervisión tradicional a la observabilidad.

Las organizaciones que retrasan la transición a la observabilidad se arriesgan a una deuda técnica y a una desventaja competitiva, mientras que las organizaciones que hacen la transición ganan una resolución de problemas más rápida y una mayor eficiencia. McKinsey destaca cómo la observabilidad puede transformar la resiliencia de TI, con una organización reduciendo los incidentes en un 90 % y reduciendo los tiempos de respuesta de horas a segundos.

Además de la retirada del mercado de muchas herramientas de monitorización antiguas, dos de los factores más importantes que impulsan la adopción de la observabilidad son el aumento de la complejidad de la TI y la innovación en IA.

Con la complejidad de los entornos de TI modernos, incluyendo las infraestructuras de nube híbrida, los microservicios y las cargas de trabajo, las herramientas de monitorización ya no son suficientes. Estas soluciones, diseñadas para aplicaciones estables y monolíticas, no pueden gestionar de forma eficaz los sofisticados ecosistemas tecnológicos de las empresas modernas.

Las limitaciones comunes de la monitorización tradicional incluyen:

• Brechas de visibilidad en los sistemas distribuidos, lo que provoca fallos no detectados y tiempos de inactividad inesperados
  
  
• Resolución lenta de incidentes, lo que retrasa los esfuerzos de recuperación y aumenta las interrupciones y los costes operativos
  
  
• Aumento de MTTD y MTTR, lo que dificulta el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y el mantenimiento de la fiabilidad
  
  
• Falta de conocimiento sobre los fallos en cascada, lo que da lugar a diagnósticos erróneos, interrupciones recurrentes y problemas de rendimiento prolongados

Las soluciones de observabilidad ayudan a abordar estas limitaciones al proporcionar conocimientos completos y en tiempo real sobre la infraestructura tecnológica. Estos conocimientos facilitan la detección y el tratamiento más rápido de los problemas, lo que reduce el tiempo de inactividad, protege los ingresos y mantiene la confianza de los clientes.

La inteligencia artificial (IA) está transformando la observabilidad al ayudar a los equipos a analizar grandes cantidades de datos de telemetría, filtrar el ruido y detectar problemas críticos en tiempo real sin clasificar manualmente registros y alertas.

La inteligencia artificial para operaciones de TI, o AIOps, va un paso más allá al utilizar machine learning para detectar patrones, reducir los falsos positivos y correlacionar eventos en sistemas complejos. Como resultado, los equipos de TI pueden reducir la fatiga por alertas y aislar los problemas reales con mayor rapidez.

Al integrar la observabilidad con AIOps, las organizaciones pueden optimizar la respuesta a incidentes, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la fiabilidad del sistema sin esfuerzo manual adicional. Este cambio hace que los equipos pasen de la resolución reactiva de problemas a la optimización proactiva del sistema, lo que se traduce en conocimiento más rápido y menos interrupciones.

Pasar de la supervisión tradicional a la observabilidad no tiene por qué ser intimidante. Con un enfoque reflexivo, las organizaciones pueden hacer esta transición sin problemas y obtener beneficios inmediatos.

Aunque gran parte de una migración depende del socio o servicio que elija una organización (para obtener más información, consulte "Choosing the right observability solution"), varios principios clave pueden ayudar a garantizar el éxito.

Antes de elegir una plataforma de observabilidad, defina claramente los objetivos específicos de su organización y lo que necesita que consiga. De lo contrario, corre el riesgo de elegir una solución que carezca de capacidades clave o que sea demasiado compleja para su caso de uso.

Pregúntese a sí mismo, y a otros stakeholders, qué problemas intenta resolver. ¿Está centrado en reducir el MTTD/MTTR, mejorar la eficiencia de costes de la nube u obtener una visión más profunda de las aplicaciones?

Además, ¿cuánta automatización necesita? Algunas plataformas proporcionan paneles de control listos para usar y recomendaciones impulsadas por IA, mientras que otras requieren configuración y personalización manuales.

También debe considerar si la plataforma puede integrarse con las herramientas existentes. Garantizar la compatibilidad con las canalizaciones DevOps, la infraestructura en la nube y los marcos de seguridad actuales es crucial para una transición sin problemas.

Muchas organizaciones siguen confiando en un mosaico de soluciones de supervisión, herramientas de gestión del rendimiento de las aplicaciones (APM), supervisión de infraestructuras y plataformas de registro aisladas, que carecen de la profundidad de correlación necesaria para la observabilidad. Asegúrese de evaluar su conjunto de herramientas actual e identificar las redundancias.

Las principales preocupaciones de auditoría incluyen:

• Identificar herramientas redundantes, que pueden generar alertas falsas y complicar los esfuerzos de resolución de problemas
  
  
• Evaluar si las soluciones actuales de información de registro o rastreo se integran con su plataforma de observabilidad o necesitan ser reemplazadas
  
  
• Evaluar las lagunas en la cobertura de datos, incluidos los conocimientos que faltan en su enfoque de monitorización actual

Las plataformas de observabilidad, especialmente las soluciones de software como servicio (SaaS), pueden cambiar la forma en que los datos fluyen a través de las redes, lo que afecta las políticas de seguridad de datos y el cumplimiento normativo. Los equipos de seguridad deben comprometerse pronto para evitar retrasos y problemas de cumplimiento de última hora.

Las principales preocupaciones de seguridad incluyen:

• Confirmación de las políticas de seguridad y cumplimiento para la transmisión externa de datos con el fin de evitar accesos no autorizados o riesgos de cumplimiento.
  
  
• Revisión de los procesos de autenticación y los controles de acceso basados en roles (RBAC) para garantizar que solo las personas adecuadas puedan acceder a los datos
  
  
• Validación de la preparación de la infraestructura para implementaciones locales para gestionar datos de observabilidad sin cuellos de botella en el rendimiento

Las organizaciones pueden subestimar el cambio cultural necesario para la adopción de la observabilidad. La observabilidad no es solo una función de TI. Afecta a los stakeholders en el desarrollo, las operaciones, la seguridad y el negocio. Sin la alineación del equipo, la adopción puede estancarse y es posible que los datos no se utilicen de forma eficaz.

Las consideraciones clave para la alineación entre equipos incluyen:

• Entender quién es responsable de crear, gestionar y mantener la plataforma de observabilidad
  
  
• Incluir a los desarrolladores al principio del proceso para garantizar la instrumentación adecuada de las aplicaciones para una visibilidad de pila completa
  
  
• Involucrar a los altos directivos para reforzar el papel de la observabilidad como motor principal del rendimiento empresarial, la experiencia del cliente y la toma de decisiones estratégicas

El éxito en la observabilidad es medible, pero solo si las organizaciones definen KPI claros desde el principio.

Las métricas clave de observabilidad para medir el éxito incluyen:

• MTTD: ¿con qué rapidez se identifican las anomalías del sistema?
  
  
• MTTR: ¿cuánto tiempo se ahorra en la solución de problemas y la resolución?
  
  
• Tiempo de actividad y cumplimiento de SLA: ¿está mejorando la disponibilidad del sistema?
  
  
• Eficiencia de las alertas: ¿se reducen las alertas redundantes o de baja prioridad?

Una vez completada la planificación, el siguiente paso es poner en práctica la observabilidad. Una vez más, una parte importante del proceso de migración estará determinada por el socio o la plataforma que elija una organización. Sin embargo, estas prácticas fundacionales pueden ayudar a garantizar una transición sin problemas.

La adopción de la observabilidad puede variar ampliamente en función de la preparación del equipo, la infraestructura y las capacidades de automatización. Algunas organizaciones migran en dos semanas, mientras que otras tardan de tres a seis meses en implementarse por completo.

Entre los factores clave que pueden afectar a la velocidad de la migración se incluyen:

• Si los equipos están preparados y familiarizados con las herramientas y los flujos de trabajo de observabilidad
  
  
• Tanto si está sustituyendo por completo las soluciones de supervisión existentes como si está haciendo una transición gradual
  
  
• Si su plataforma requiere instrumentación personalizada 

En lugar de migrar todo a la vez, muchas organizaciones optan por una implementación por fases. Aunque este enfoque puede llevar más tiempo, permite a los equipos introducir la observabilidad junto con las herramientas existentes, lo que minimiza la posibilidad de interrupciones.

Los pasos clave en una implementación por fases incluyen:

• Implementación de la observabilidad junto con las herramientas de monitorización existentes para probar la compatibilidad del sistema
  
  
• Instrumentación incremental de las aplicaciones y la infraestructura para garantizar una captura de datos exhaustiva
  
  
• Retirada gradual de las herramientas de monitorización heredadas para perfeccionar las estrategias de alerta y evitar interrupciones.

Incluso con una plataforma de observabilidad completamente implementada, los equipos deben estar capacitados para interpretar y actuar sobre los conocimientos de manera efectiva. De lo contrario, pueden malinterpretar los datos, perder conocimientos críticos o implementar la observabilidad de manera ineficaz.

Las áreas clave de enfoque de la capacitación incluyen:

• Comprensión de los datos MELT para una resolución de problemas más rápida
  
  
• Optimización de las configuraciones de alertas para evitar ruidos innecesarios y resaltar incidentes críticos
  
  
• Fomento de la observación proactiva sobre la resolución reactiva de problemas

El trabajo no se detiene después de la implementación. Para aprovechar al máximo su inversión, considere hacer un seguimiento del impacto, recopilar comentarios y ajustar las configuraciones para garantizar que la observabilidad ofrece un valor real.  

Mire más allá de los datos para confirmar que sus equipos pueden detectar problemas más rápido, colaborar de manera más efectiva y tomar mejores decisiones operativas.

Entre las principales medidas de seguimiento figuran:

• Comparación de métricas de rendimiento previas y posteriores a la migración, como MTTD, MTTR, tiempo de actividad y eficiencia de alertas para identificar victorias tempranas y realizar un seguimiento de las mejoras
  
  
• Participación de los equipos para comprobar si la observabilidad ha contribuido a detectar problemas más rápidamente, descubrir ideas o fundamentar la toma de decisiones estratégicas
  
  
• Evaluación de la colaboración entre equipos, incluido si los equipos de TI, DevOps y ciberseguridad están trabajando juntos de manera fluida 

La observabilidad debe evolucionar con sus sistemas, equipos y necesidades comerciales. Refina y amplía activamente tus capacidades de observabilidad para asegurarte de abordar las brechas y obtener el máximo valor a largo plazo.

Las formas de mejorar la observabilidad a lo largo del tiempo incluyen:

• Optimización de las configuraciones de telemetría para mejorar la calidad de los datos y reducir la recopilación innecesaria
  
  
• Aprovechamiento de las capacidades impulsadas por la IA, como el análisis predictivo, para anticipar y prevenir los problemas antes de que sucedan.
  
  
• Ampliación de la observabilidad más allá de la resolución de problemas, incluido su uso para la planificación de la capacidad, la optimización del rendimiento y las decisiones de estrategia empresarial

Elegir la solución de observabilidad adecuada es crítico para sacar el máximo partido a la transición. Debería hacer más que solo recopilar datos. Debe proporcionar conocimientos que se pueden ejecutar, adaptarse a su infraestructura y escalar a medida que crece su organización.

Algunos factores a tener en cuenta a la hora de evaluar las plataformas son:

• Visibilidad integral
• Flexibilidad de implementación
• Análisis avanzado y automatización
• Escalabilidad sin compromisos de rendimiento
• Implicaciones del modelo de precios
• Soluciones de código abierto frente a soluciones comerciales