¿Qué es la observabilidad full stack?

La observabilidad full stack se basa en la observabilidad, que es la capacidad de comprender el estado interno de un sistema en función de sus salidas externas, específicamente sus datos de telemetría, incluidas las métricas, los eventos, los registros y los rastreos (MELT).

Mientras que la observabilidad tradicional proporciona visibilidad en sistemas o aplicaciones individuales, la observabilidad full stack correlaciona la telemetría en todas las capas de la pila tecnológica, desde la infraestructura y las aplicaciones nativas de la nube hasta las experiencias. Este enfoque ofrece a las organizaciones una visión holística de todo su entorno informático.

A medida que los entornos informáticos se vuelven más complejos, este enfoque integral resulta cada vez más esencial. Muchas organizaciones ahora gestionan miles de microservicios en múltiples nubes, donde una sola transacción de usuario puede tocar docenas de diferentes microservicios.

Cuando un servicio falla, puede provocar fallos en todo el sistema. Las herramientas de monitorización tradicionales y las soluciones de observabilidad en silos suelen pasar por alto estos problemas en cascada porque no pueden ver cómo interactúan los servicios.

La observabilidad full stack ayuda a eliminar estos silos al unificar la telemetría en una única fuente fiable para los datos de observabilidad. Cuando surgen problemas de rendimiento, los equipos pueden rastrear los problemas en toda la pila, lo que reduce significativamente el tiempo medio de reparación (MTTR), el tiempo promedio necesario para restaurar el servicio después de un incidente.

Con la observabilidad full stack, las organizaciones pueden optimizar el rendimiento de la aplicación, identificar las causas raíz más rápido, resolver problemas de forma proactiva y mejorar la fiabilidad del sistema. 

La monitorización, la observabilidad y la observabilidad full stack representan una progresión en la forma en que las organizaciones entienden sus entornos de TI. Cada enfoque responde a preguntas cada vez más complejas sobre el comportamiento del sistema.

"¿Qué está pasando?"

La monitorización rastrea las métricas y alertas predefinidas cuando los sistemas superan los umbrales. Captura indicadores de estado del sistema, como el uso de la CPU, el consumo de memoria y la latencia de la red a través de paneles de control y alertas.

La monitorización tradicional ofrece instantáneas del rendimiento del sistema, pero proporciona poco conocimiento sobre las causas subyacentes. Por ejemplo, la monitorización puede señalar que los tiempos de respuesta superan los dos segundos, pero no puede explicar si la causa son las consultas a la base de datos, la congestión de la red o el código de la aplicación.

Herramientas como la gestión del rendimiento de las aplicaciones (APM) y la gestión del rendimiento de la red (NPM) amplían estas capacidades, pero siguen centrándose en dominios específicos en lugar de en el sistema completo.

"¿Por qué está pasando?"

La observabilidad permite a los equipos explorar el comportamiento del sistema sin consultas predefinidas. Proporciona investigación a través de métricas, registros y rastreos a medida que surgen problemas.

A diferencia de las alertas reactivas de la monitorización, la observabilidad proporciona capacidades de investigación. Cuando el rendimiento se degrada, los equipos pueden rastrear solicitudes, examinar registros y analizar patrones para identificar causas específicas. Sin embargo, la observabilidad estándar suele centrarse en aplicaciones o servicios individuales.

"¿Cómo funciona todo junto?"

La observabilidad full stack correlaciona automáticamente los datos entre capas y puede mapear problemas en todo el entorno de TI para revelar cadenas de causa y efecto.

La distinción clave es el alcance y la automatización. Cuando falla un proceso de pago en un sitio de comercio electrónico, la observabilidad full stack revela toda la cadena: un error en el front-end que desencadena llamadas duplicadas a la API, sobrecarga la base de datos con consultas sin indexar y provoca tiempos de espera que afectan a los ingresos. Esta visión integral transforma la resolución de problemas de horas de investigación a minutos de resolución guiada.

Las plataformas de observabilidad full stack monitorizan continuamente las pilas tecnológicas recopilando telemetría de múltiples sistemas en tiempo real. Recopilan datos a través de agentes, SDK e instrumentación automática o leyendo registros existentes y endpoints de métricas, y luego los correlacionan para cartografiar relaciones entre componentes.

Las modernas plataformas de observabilidad full stack utilizan machine learning (ML) e inteligencia artificial para operaciones (AIOps) para detectar automáticamente anomalías, predecir fallos y ofrecer información en tiempo real, a menudo con una configuración manual mínima.

Las plataformas de observabilidad full stack recopilan cuatro tipos principales de datos de telemetría: métricas, eventos, registros y seguimientos (MELT). 

Las métricas son medidas fundamentales del rendimiento de las aplicaciones y los sistemas a lo largo del tiempo. Realizan un seguimiento del uso de la CPU, el consumo de memoria, la latencia, el rendimiento y otras métricas de rendimiento que ayudan a los equipos a identificar problemas de degradación y capacidad antes de que afecten a los usuarios.

Las métricas comunes incluyen:

• Métricas del host: uso de memoria, disco y CPU
• Métricas de red: tiempo de actividad, latencia, rendimiento
• Métricas de la aplicación: tiempos de respuesta y tasas de error
• Métricas del grupo de servidores: instancias totales, número de instancias en ejecución
• Métricas de dependencias externas: disponibilidad, estado del servicio

Los eventos son sucesos discretos que ocurren en momentos específicos. Ayudan a los equipos a correlacionar los problemas con cambios específicos del sistema y a establecer plazos de incidentes.

Algunos ejemplos son:

• Implementaciones y cambios de configuración: lanzamientos de código, reinicios de servidores o actualizaciones de bases de datos
• Degradaciones del servicio: ralentización de la API, pérdidas de memoria o congestión de la red
• Interrupciones del sistema: fallos de la base de datos o indisponibilidad total del servicio

Los registros crean registros granulares con marca de tiempo que proporcionan una visión de alta fidelidad del comportamiento del sistema, completa con contexto para la resolución de problemas. Por ejemplo, los registros pueden mostrar la secuencia exacta de consultas a la base de datos que provocaron un error en la transacción.

Los rastros trazan la ruta completa de las solicitudes de los usuarios, desde el front-end a través de toda la arquitectura y de vuelta al usuario. Por ejemplo, un rastreo puede revelar cómo fluye una solicitud de transferencia de dinero a través de los sistemas de autenticación, detección del fraude, validación de cuentas y procesamiento de transacciones.

Los rastreos son esenciales para la observabilidad full stack porque cada recorrido atraviesa múltiples sistemas.

Después de recopilar los datos MELT, la plataforma correlaciona esta información en toda la pila de tecnología en tiempo real a través de relaciones semánticas para comprender cómo interactúan los diferentes componentes, contenedores, microservicios y bases de datos.

Los equipos de la organización, incluidos los de DevOps, los de ingeniería de fiabilidad del sitio (SRE) y el personal de TI, pueden identificar rápidamente el "qué, dónde y por qué" de cualquier problema y determinar las posibles causas raíz con mucha menos investigación manual.

OpenTelemetry (OTel) se ha convertido en el marco y ecosistema de facto para la recopilación de telemetría independiente del proveedor. Este marco de código abierto proporciona kits de desarrollo de software (SDK), API e instrumentación automática que, en muchos casos, permiten la recopilación de telemetría sin modificaciones en el código fuente.

Las organizaciones utilizan OTel para mantener la visibilidad de pila completa independientemente de la plataforma de observabilidad que elijan, lo que la hace cada vez más crítico para entornos de múltiples proveedores y sistemas distribuidos complejos.

La observabilidad full stack ofrece visibilidad completa a través de varias capacidades. Estas plataformas suelen incluir:

• Descubrimiento y correlación automatizados
• Análisis de la causa raíz
• Panel de control unificado
• Optimización predictiva

Las plataformas de observabilidad full stack pueden descubrir automáticamente e implementar la monitorización de los servicios recién implementados, actualizando continuamente los mapas de relaciones en Kubernetes, AWS y otros entornos en la nube. Este enfoque reduce la configuración manual en comparación con muchas herramientas de monitorización tradicionales.

Por ejemplo, durante una migración de un centro de datos en las instalaciones a un entorno de nube, la plataforma puede descubrir automáticamente nuevos servicios en la nube y mantener la visibilidad en ambos entornos durante la transición.

Al correlacionar los datos de telemetría en todas las capas, las plataformas pueden realizar análisis automatizados de las causas raíz en cuestión de minutos en lugar de horas. Cuando surgen problemas de rendimiento, el sistema identifica si las causas están en el código de la aplicación, la latencia de la red o los problemas de infraestructura.

La plataforma puede identificar que el aumento de la latencia se debe a un procesador de pagos externo, lo que transforma la resolución de problemas de un trabajo de investigación a una resolución guiada.

Los paneles de control consolidan la telemetría en visualizaciones intuitivas para los stakeholders tanto técnicos como empresariales. Estas interfaces monitorizan el rendimiento de la aplicación, rastrean la experiencia digital y miden los KPI de forma continua, proporcionando conocimiento que se puede ejecutar en todos los niveles.

Por ejemplo, un panel de control puede mostrar que los fallos de comprobación se correlacionan con tiempos de respuesta de la API superiores a dos segundos, lo que permite a los equipos priorizar las correcciones.

Los modelos de machine learning analizan patrones históricos y anomalías para predecir las necesidades de capacidad, optimizar la asignación de recursos y evitar problemas de rendimiento antes de que se produzcan, mejorando tanto el rendimiento del sistema como la experiencia del usuario.

La observabilidad full stack transforma la forma en la que las organizaciones gestionan entornos de TI complejos al proporcionar una visibilidad integral que impulsa tanto la excelencia operativa como el valor empresarial.

La observabilidad full stack puede ayudar a reducir el tiempo de inactividad al acortar el tiempo medio de reparación (MTTR), a menudo de horas a minutos. En lugar de que los equipos investiguen cada capa por separado, verificando los registros de la aplicación, las métricas de red y el rendimiento de la base de datos, la correlación automatizada puede identificar inmediatamente la causa raíz. Puede determinar si un problema se debe a una pérdida de memoria, una configuración incorrecta de la red o un interbloqueo de la base de datos.

Cuando se integra con plataformas de automatización o runbooks, la observabilidad full stack puede desencadenar acciones de autorreparación que resuelven los problemas de forma independiente. Por ejemplo, cuando el consumo de memoria se acerca a los umbrales críticos, el sistema puede escalar recursos automáticamente o reiniciar servicios antes de que los usuarios tengan alguna experiencia.

La observabilidad full stack ayuda a identificar ineficiencias específicas de recursos, como contenedores aprovisionados para cargas máximas pero que funcionan a una capacidad mínima, servicios duplicados en todos los entornos y recursos huérfanos de proyectos completados. Esta visibilidad permite a las organizaciones adaptar el tamaño de la infraestructura y reducir los gastos innecesarios en la nube.

Los análisis impulsados por IA también ayudan a los equipos de TI a prevenir problemas antes de que afecten a los usuarios. Una plataforma de venta minorista, por ejemplo, podría detectar patrones de consulta de la base de datos que se vuelven progresivamente más lentos semanas antes del Black Friday, lo que permite a los equipos optimizar los índices y evitar errores de pago durante los picos de tráfico.

Los equipos de DevOps dedican menos tiempo a la resolución de problemas y más tiempo a la creación de características. El rastreo distribuido revela cómo los cambios en el código afectan al rendimiento de la producción en todos los servicios dependientes, mientras que la instrumentación automatizada elimina la configuración manual.

Con la observabilidad full stack, los desarrolladores pueden rastrear una llamada API lenta a través de microservicios, bases de datos e integraciones de terceros en cuestión de minutos en lugar de horas. Esta visibilidad identifica las regresiones de rendimiento antes de que lleguen a producción, lo que reduce tanto la frecuencia de reversión (la frecuencia con la que las implementaciones deben revertirse debido a errores) como el tiempo de depuración. 

La observabilidad full stack refuerza la posición de seguridad mediante registros de auditoría exhaustivos y detección de anomalías. Cuando se producen incidentes, los registros y los rastreos permiten a los equipos identificar los vectores de ataque, evaluar el impacto y remediar las vulnerabilidades más rápido que la respuesta tradicional a incidentes.

La tecnología también respalda los requisitos de cumplimiento manteniendo registros de auditoría detallados del acceso al sistema y los flujos de datos. Las empresas de servicios financieros, por ejemplo, utilizan la observabilidad de pila completa para respaldar la auditabilidad de regulaciones como la Ley Sarbanes-Oxley (SOX) y ayudan a documentar el rendimiento de los SLA con registros detallados y con marca de tiempo.

La observabilidad full stack conecta directamente las métricas con los resultados empresariales. Las organizaciones pueden realizar un seguimiento de cómo el rendimiento de las aplicaciones afecta a la experiencia del cliente, las tasas de conversión y los ingresos en tiempo real.

Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico pueden correlacionar los tiempos de carga de las páginas con las tasas de abandono del carrito, analizando los patrones de comportamiento del usuario para ayudar a los equipos a priorizar las optimizaciones que impactan directamente en los ingresos. 

Aunque las soluciones de observabilidad full stack ofrecen una visibilidad completa, las organizaciones pueden enfrentar posibles problemas a la hora de implementar y mantener estos complejos sistemas.

Los entornos empresariales generan diariamente petabytes de datos de telemetría en miles de servicios. Las organizaciones deben equilibrar la visibilidad integral con las restricciones prácticas en torno a los costes de almacenamiento, el rendimiento de las consultas y la retención de datos.

Sin estrategias de muestreo adecuadas y sin priorizar los datos, este volumen de datos puede saturar las herramientas de observabilidad full stack, retrasando la obtención de información y ocultando las anomalías. Por ejemplo, una empresa de servicios financieros que monitoriza sistemas de negociación de alta frecuencia puede generar millones de eventos por segundo, lo que hace imposible el análisis en tiempo real sin un filtrado y una agregación inteligentes. 

La mayoría de las organizaciones utilizan docenas de herramientas de monitorización acumuladas a lo largo de los años, cada una de las cuales sirve a equipos o tecnologías específicos. La pila tecnológica suele abarcar varios lenguajes de programación, sistemas heredados, entornos multinube, microservicios, componentes de infraestructura y marcos, lo que dificulta la interoperabilidad y crea datos fragmentados. Esta fragmentación anula el objetivo principal de la observabilidad full stack: crear una visión unificada de la salud del sistema.

Además, algunas herramientas se diseñaron principalmente para aplicaciones web, lo que dificulta la integración de aplicaciones móviles y dispositivos IoT en el mismo marco de observabilidad. 

La observabilidad full stack requiere cambios fundamentales en la forma en que operan los equipos. Los equipos de desarrollo, operaciones, seguridad y negocio deben colaborar en torno a datos y métricas compartidos; de lo contrario, los datos permanecen aislados y los problemas críticos quedan fuera de los límites del equipo.

Por ejemplo, una interrupción de producción podría requerir correlacionar registros de aplicaciones (desarrollo), métricas de infraestructura (operaciones) y eventos de seguridad (InfoSec). Sin datos compartidos, el análisis de la causa raíz se vuelve imposible.

Las organizaciones deben establecer modelos de propiedad claros, entrenar al personal en nuevos flujos de trabajo y definir qué métricas importan para los resultados empresariales. Sin estas bases, los equipos siguen confiando en herramientas conocidas de forma aislada, lo que frustra el objetivo de la observabilidad unificada.

La observabilidad full stack crea desafíos de cumplimiento únicos al agregar datos confidenciales de toda la empresa en plataformas centralizadas. Los datos de telemetría suelen contener información de identificación personal (PII), detalles de tarjetas de pago o información médica protegida. Estos tipos de datos están sujetos al Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA), la California Consumer Privacy Act y otras normativas.

Sin el enmascaramiento de datos, la tokenización, las restricciones geográficas y los controles de acceso basados en funciones, las organizaciones corren el riesgo de exponer datos confidenciales a usuarios no autorizados o de infringir los requisitos reglamentarios. Por ejemplo, resolver un problema de transacción de un cliente europeo puede requerir acceder a registros que contengan información de identificación personal (IPI). Si los ingenieros con sede en EE. UU. ven esos datos, podrían violar las restricciones del RGPD.

Las organizaciones ya luchan con la relación señal-ruido, es decir, con distinguir las alertas críticas de los datos operativos normales. La observabilidad full stack amplifica este reto al agregar la telemetría de cada capa de la pila tecnológica simultáneamente, multiplicando las alertas potenciales.

Por ejemplo, un único tiempo de espera de API puede activar notificaciones en la capa de aplicación, la monitorización de infraestructura, la monitorización sintética de usuarios y los paneles de control de KPI empresariales. Sin correlación inteligente y deduplicación, los equipos pueden recibir docenas de alertas para un problema.

Sin una configuración adecuada y una correlación automatizada, las plataformas de observabilidad full stack pueden abrumar a los equipos con alertas redundantes de múltiples sistemas, provocando potencialmente que los problemas críticos entre sistemas se pierdan en el ruido.

La inteligencia artificial está transformando la observabilidad integral mediante análisis avanzados, automatización y capacidades predictivas. Mientras que la observabilidad tradicional proporciona visibilidad en los sistemas, la IA mejora esta visibilidad analizando patrones en toda la pila tecnológica para predecir y prevenir problemas antes de que afecten las operaciones.

Al analizar flujos de datos extensos en todas las capas, desde la infraestructura hasta las aplicaciones, los algoritmos de ML identifican patrones, anomalías y correlaciones que el análisis humano podría pasar por alto. Este proceso permite a los equipos pasar de la resolución de problemas reactiva a la optimización proactiva.

Algunas de las ventajas de utilizar la IA en la observabilidad full-stack son: 

Las plataformas con IA analizan los datos de telemetría entrantes para detectar anomalías y, a continuación, realizan automáticamente acciones correctivas en toda la pila. Cuando una fuga de memoria afecta a varios servicios, por ejemplo, el sistema puede reiniciar los contenedores afectados, escalar recursos y redirigir el tráfico sin intervención humana.

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) permiten a los usuarios consultar los datos de observabilidad a través de un lenguaje sencillo en lugar de una sintaxis de consulta compleja. En lugar de escribir lenguajes de consulta específicos del dominio, los equipos pueden preguntarse "¿Por qué falló ayer el pago para los clientes europeos?" y recibir información correlacionada de toda la pila. Este enfoque democratiza el acceso a los datos de observabilidad para los stakeholders no técnicos. 

A diferencia del análisis tradicional basado en la correlación, la IA causal trabaja para identificar las relaciones de causa y efecto entre los eventos del sistema. En entornos full stack, esto significa comprender no solo que la latencia se correlaciona con los errores de pago, sino que los patrones de consulta específicos causan retrasos en cascada a través de los servicios dependientes.

Los modelos de machine learning analizan patrones históricos para prever las necesidades de capacidad, predecir los puntos de fallo y optimizar la asignación de recursos en toda la pila. Estas predicciones permiten el escalado preventivo, la programación del mantenimiento y el ajuste del rendimiento antes de que los problemas afecten a los usuarios.

Los sistemas de IA crean nuevos desafíos de monitorización para la observabilidad full stack completa. El software tradicional sigue patrones deterministas: cuando una aplicación falla, la correlación de los datos MELT señala si se trata de una fuga de memoria, un fallo de la base de datos o un tiempo de espera de la API.

Los modelos de IA producen resultados probabilísticos, lo que significa que entradas idénticas pueden producir respuestas diferentes. En entornos full stack, esta variabilidad se propaga a través de múltiples capas. La salida inesperada de un modelo de IA podría provocar errores en las API posteriores. Estos errores pueden afectar las consultas de bases de datos y, en última instancia, afectar las interfaces de usuario. Rastrear estas variaciones probabilísticas a lo largo de toda la pila se vuelve exponencialmente más complejo que monitorizar los sistemas tradicionales.

Por ejemplo, un chatbot de atención al cliente puede ofrecer diferentes respuestas a la misma pregunta, lo que requiere observabilidad full stack para rastrear cómo esa variación afecta simultáneamente a los servicios de backend, al procesamiento de pagos y a las métricas de satisfacción del cliente.

Las organizaciones deben realizar un seguimiento de la desviación del modelo, la calidad de los datos, la precisión de las predicciones junto con las métricas de rendimiento tradicionales para monitorizar eficazmente los sistemas con IA dentro de sus entornos full stack.