¿Qué es la observabilidad?

La observabilidad es crucial para mantener la disponibilidad, el rendimiento y la seguridad de los sistemas de software modernos y los entornos de cloud computing.

El término "observabilidad" proviene de la teoría del control, una rama de la ingeniería que se ocupa de la automatización del control de sistemas dinámicos, como la regulación del flujo de agua a través de una tubería en función de la retroalimentación de un sistema de control de flujo.

La observabilidad ofrece una visibilidad profunda de las pilas tecnológicas modernas y distribuidas, lo que permite identificar y resolver problemas en tiempo real de forma automatizada. Cuanto más observable es un sistema, más rápido y con mayor precisión pueden los equipos de TI pasar de un problema de rendimiento identificado a su causa raíz sin necesidad de realizar pruebas o codificaciones adicionales.

En las operaciones de TI (ITOps) y el cloud computing, la observabilidad requiere herramientas de software que agreguen, correlacionen y analicen un flujo constante de datos de rendimiento de las aplicaciones, el hardware y las redes en las que se ejecutan. Los equipos pueden utilizar estos datos para supervisar, solucionar problemas y depurar aplicaciones, redes e infraestructuras, y en última instancia, optimizar la experiencia del cliente y cumplir los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y otros requisitos empresariales.

A menudo se confunde la observabilidad con la monitorización del rendimiento de las aplicaciones y la gestión del rendimiento de la red (NPM). Sin embargo, las herramientas de observabilidad suponen una evolución natural de los métodos de monitorización del rendimiento de las aplicaciones y de recopilación de datos NPM. Estas herramientas son más adecuadas para abordar la naturaleza cada vez más distribuida y dinámica de las implementaciones de aplicaciones nativas de la nube.

La observabilidad no sustituye a otros métodos de monitorización, sino que los complementa y amplía.

Las plataformas de observabilidad descubren y recopilan continuamente datos de telemetría de rendimiento mediante la integración con instrumentos incorporados en los componentes de las aplicaciones y la infraestructura, y añaden características e instrumentos a dichos componentes.

La observabilidad se centra en tres tipos principales de telemetría:

Los registros son granulares, tienen marca de tiempo, son completos e inmutables, y contienen información detallada de los eventos de las aplicaciones. Entre otras cosas, los registros se pueden utilizar para crear un registro de alta fidelidad, milisegundo a milisegundo, de cada evento, con todo el contexto que lo rodea. Los desarrolladores los utilizan para solucionar problemas y depurar errores.

Los registros trazan el "recorrido" completo de cada solicitud de usuario, desde la interfaz de usuario o la aplicación móvil, a través de toda la arquitectura y de vuelta al usuario.

Las métricas (también denominadas métricas de series temporales) son medidas fundamentales del estado de las aplicaciones y los sistemas a lo largo del tiempo. Por ejemplo, las métricas se utilizan para medir la cantidad de memoria o de capacidad de CPU que utiliza una aplicación en cinco minutos o la latencia que experimenta una aplicación durante un pico de uso.

Las herramientas de observabilidad también generan mapas de dependencias que muestran cómo cada componente de la aplicación depende de otros componentes, aplicaciones y recursos de TI.

Tras recopilar la telemetría, la plataforma correlaciona los datos en tiempo real y proporciona información contextual completa a los equipos de DevOps, a los equipos de ingeniería de fiabilidad del sitio (SRE) y al personal de TI. Los equipos llegan a comprender el "qué, dónde y por qué" de cualquier evento que pueda indicar, causar o abordar un problema de rendimiento de la aplicación.

Muchas plataformas de observabilidad también descubren automáticamente nuevas fuentes de telemetría a medida que surgen dentro del sistema, como cuando se añade una nueva interfaz de programación de aplicaciones (API) a la red. Las principales plataformas también incluyen capacidades de inteligencia artificial para operaciones (AIOps) que pueden separar las señales, que son indicios de problemas reales, del "ruido", que son datos no relacionados con problemas actuales o potenciales.

Las herramientas de observabilidad suelen automatizar tres procesos clave para ayudar a las empresas a comprender mejor sus pilas tecnológicas:

La recopilación continua de datos hace posible la observabilidad. Las herramientas de observabilidad facilitan la recopilación, la agregación y el acceso a datos de la memoria de la CPU, registros de aplicaciones, cifras de alta disponibilidad, latencia media y otras métricas.

Los equipos deben poder consultar los datos de las aplicaciones y del sistema con relativa facilidad, por lo que las herramientas de observabilidad configuran paneles de control para monitorizar el estado de las aplicaciones, los servicios relacionados y los objetivos empresariales pertinentes.

Las características de monitorización también ayudan a aclarar cómo interactúan los servicios entre sí y cómo encajan en la arquitectura general mediante el uso de herramientas como los gráficos de dependencia.

Anteriormente, el análisis de datos se realizaba con herramientas de gestión del rendimiento de las aplicaciones (APM), que recopilaban los datos de cada fuente para crear informes, paneles de control y visualizaciones fáciles de entender, similares a las características de monitorización del software de observabilidad.

Dado que las arquitecturas modernas suelen basarse en microservicios en contenedores, las herramientas de observabilidad suelen descargar la telemetría básica a la capa de Kubernetes, lo que permite a los equipos de TI centrar el análisis de datos en los objetivos de nivel de servicio (SLO) y los indicadores de nivel de servicio (SLI). El software de observabilidad recopila datos de múltiples fuentes, los examina para determinar qué es pertinente y proporciona conocimientos procesables a los equipos de desarrollo.

Cabe destacar que las capacidades de automatización del software de observabilidad van más allá de estos tres procesos. Las herramientas de observabilidad también pueden automatizar los procesos de depuración, instrumentación y actualización del monitoring dashboard a medida que se añaden nuevos servicios a la red. Gestionan el manejo de agentes, que son pequeños componentes de software implementados por todo un ecosistema para recopilar continuamente datos de telemetría, entre otras cosas.

Durante las últimas décadas, los equipos de TI han dependido principalmente de las herramientas APM para monitorizar y solucionar problemas en las aplicaciones. El APM, que incluye la monitorización del rendimiento de las aplicaciones, toma muestras periódicamente y agrega datos de las aplicaciones y del sistema que pueden ayudar a identificar problemas de rendimiento.

APM analiza la telemetría relativa a los indicadores clave de rendimiento (KPI) y recopila los resultados en paneles de control fáciles de leer que alertan a los equipos de operaciones y de soporte técnico de cualquier condición anómala que pueda causar problemas de rendimiento del sistema.

Las herramientas APM son eficaces para monitorizar y resolver problemas en aplicaciones monolíticas y aplicaciones distribuidas tradicionales. En estas configuraciones, las nuevas versiones de código se producen periódicamente, y los flujos de trabajo y las dependencias entre los componentes de la aplicación, los servidores y los recursos relacionados son bien conocidos o relativamente fáciles de rastrear.

Sin embargo, hoy en día, las organizaciones están adoptando la transformación digital. Están cambiando rápidamente hacia prácticas de desarrollo modernas, como el desarrollo ágil, la integración continua y la implementación continua (CI/CD), DevOps y la adopción de tecnologías nativas de la nube, como los contenedores Docker y las funciones sin servidor.

Las aplicaciones modernas suelen basarse en arquitecturas de microservicios que, a menudo, se ejecutan en clústeres Kubernetes contenedorizados. Como resultado, los desarrolladores pueden lanzar más servicios al mercado que nunca antes.

Pero, al hacerlo, implementan nuevos componentes de aplicación en toda la arquitectura. Estos componentes operan en diferentes idiomas y formatos de datos, y funcionan durante periodos de tiempo variables; a veces, solo durante segundos o fracciones de segundo, como ocurre con las funciones sin servidor. Esto significa varios tiempos de ejecución, y cada tiempo de ejecución genera registros en diferentes ubicaciones dentro de la arquitectura.

El muestreo de datos cada minuto y los protocolos de monitorización tradicionales de APM no pueden procesar una cantidad de datos tan inmensa.

En cambio, las empresas necesitan telemetría automatizada, detallada y de gran volumen, así como generación de conocimiento en tiempo real, y esto es precisamente lo que proporcionan las herramientas de observabilidad. Estas herramientas permiten a los equipos de desarrollo crear y almacenar registros en tiempo real de alta fidelidad, ricos en contexto y totalmente correlacionados de cada aplicación, solicitud de usuario y transacción de datos en la red.

La observabilidad se ha convertido en un elemento central del DevOps moderno, que acelera la entrega de aplicaciones y servicios al combinar y automatizar el trabajo de los equipos de desarrollo de software y de operaciones de TI. La metodología DevOps se basa en herramientas y prácticas compartidas, así como en actualizaciones más pequeñas y frecuentes, para hacer que el desarrollo de software sea más rápido, eficiente y fiable.

Una estrategia DevOps eficaz requiere que los equipos identifiquen posibles cuellos de botella en el rendimiento y problemas en la experiencia del usuario final, y que utilicen herramientas de observabilidad para resolverlos. Gracias a una plataforma de observabilidad, los equipos DevOps pueden detectar con rapidez los componentes y eventos conflictivos, a partir de conocimientos relevantes.

Las plataformas de observabilidad también dotan a los equipos de DevOps de herramientas y métodos de ingeniería de observabilidad para comprender mejor sus sistemas. Estas herramientas y métodos incluyen el análisis de incidentes, que ayuda a encontrar las causas de los eventos inesperados en el sistema y a mejorar las tácticas de respuesta ante incidentes futuros; el marcado de características, que permite a los equipos habilitar y deshabilitar funciones de la aplicación sin modificar el código fuente, y la verificación continua, que utiliza el machine learning (ML) para analizar los datos históricos de implementación y establecer una base de referencia del rendimiento.

Los conocimientos obtenidos a partir de datos de observabilidad de alta calidad permiten obtener feedback de manera más rápida y precisa en los procesos de desarrollo y pruebas de software, así como un pipeline de CI/CD más eficiente.

La inteligencia artificial transforma la observabilidad e integra análisis avanzados, automatización y características predictivas en las operaciones. La observabilidad tradicional ofrece una visibilidad detallada de los sistemas, pero la IA mejora esa visibilidad al analizar los datos de forma inteligente para prever y prevenir los problemas antes de que se produzcan.

La observabilidad impulsada por IA permite a los equipos de desarrollo proteger de forma proactiva la infraestructura de TI de la empresa en lugar de resolver los problemas a medida que surgen. Mediante el uso de algoritmos de ML, las herramientas de observabilidad pueden analizar grandes flujos de datos, encontrar patrones, tendencias y anomalías, y revelar conocimientos que podría pasar desapercibida para un trabajador humano.

Algunas herramientas y características de observabilidad impulsadas por IA incluyen:

Las herramientas de observabilidad pueden utilizar tecnologías de IA para emular y automatizar la toma de decisiones humanas en el proceso de corrección.

Supongamos que un equipo utiliza una plataforma de gestión de la experiencia digital (DEM). En la actualidad, estas plataformas utilizan una serie de scripts de reparación que permiten al personal de TI realizar correcciones con un solo clic y sugerir opciones de autoservicio a los usuarios.

Gracias a la monitorización continua, las funciones de observabilidad basadas en IA pueden analizar los datos entrantes para detectar anomalías y actividades que superen los umbrales establecidos. La plataforma de observabilidad puede entonces llevar a cabo una serie de acciones correctivas, similares a scripts de corrección, para resolver el problema.

Si, por alguna razón, el software no puede resolver el problema, generará automáticamente un ticket con todos los detalles pertinentes. Estos detalles incluyen la ubicación del problema, su nivel de prioridad y cualquier conocimiento relevante sobre el modelo de IA en la plataforma de gestión de incidencias del equipo de TI.

Este proceso permite al personal de TI centrarse exclusivamente en los problemas que el software no puede resolver, y solucionar los problemas de rendimiento del sistema lo más rápido posible.

Los LLM destacan en el reconocimiento de patrones en grandes cantidades de datos textuales repetitivos, lo que se parece mucho a los datos de registro y telemetría de sistemas complejos y dinámicos. Además, los LLM actuales pueden entrenarse para procesos de TI específicos o impulsarse mediante protocolos de prompt engineering para proporcionar información y conocimientos utilizando la sintaxis y la semántica del lenguaje humano.

Los avances en los LLM pueden ayudar a los usuarios de herramientas de observabilidad a escribir y explorar consultas en lenguaje natural, lo que evita los complejos lenguajes de consulta. Este desarrollo puede beneficiar significativamente a usuarios de todos los niveles, especialmente a aquellos con conocimientos técnicos limitados, ya que les permite gestionar datos complejos de manera más eficaz.

Los LLM aún no son apropiados para el análisis y la resolución de problemas en tiempo real porque a menudo carecen de la precisión necesaria para capturar el contexto completo. Sin embargo, los LLM tienen capacidades avanzadas de procesamiento de texto para ayudar a simplificar los conocimientos de datos en las plataformas de observabilidad.

Unos conocimientos más accesibles permiten adquirir mayor conciencia del comportamiento del sistema y comprender mejor y de forma más amplia los problemas y los puntos débiles de TI.

La IA causal es una rama de la IA que se centra en aclarar y modelar las relaciones causales entre variables, en lugar de limitarse a identificar correlaciones.

Las técnicas tradicionales de IA, como el ML, suelen basarse en la correlación estadística para realizar predicciones. En cambio, el objetivo de la IA causal es encontrar los mecanismos subyacentes que producen correlaciones para mejorar la capacidad predictiva y permitir una toma de decisiones más específica.

La incorporación de la IA causal en los sistemas de observabilidad puede aumentar considerablemente los conocimientos de las organizaciones sobre sus entornos de TI.

La IA causal permite a los equipos de TI analizar las relaciones e interdependencias entre los componentes de la infraestructura para identificar mejor las causas raíz de los problemas operativos y de calidad. Esta tecnología permite a los desarrolladores comprender no solo el "cuándo y dónde" de los problemas del sistema, sino también el "por qué", lo que ayuda a los equipos a resolver los problemas con mayor rapidez y a aumentar la fiabilidad del sistema.

La observabilidad full stack puede hacer que un sistema sea más fácil de comprender, monitorizar, actualizar con nuevo código y reparar. Ayuda a que los equipos de TI puedan:

Una de las principales limitaciones de las herramientas de monitorización es que solo detectan "incógnitas conocidas", es decir, condiciones excepcionales que los equipos de TI ya saben que deben vigilar. Las herramientas de observabilidad descubren condiciones que los equipos quizá nunca conocerían ni pensarían en buscar y, a continuación, rastrean su relación con problemas de rendimiento específicos. Este conocimiento proporciona un contexto más amplio que ayuda a identificar las causas raíz y a acelerar la resolución.

La observabilidad integra la monitorización en las primeras fases del desarrollo de software. Esta integración permite a los equipos de DevOps identificar y corregir problemas en el nuevo código antes de que afecten a la experiencia del cliente o a los SLA.

Las herramientas de observabilidad permiten a los desarrolladores recopilar, analizar, correlacionar y descubrir una amplia gama de datos de telemetría para comprender mejor el comportamiento de los usuarios y optimizar su experiencia.

Las herramientas de observabilidad permiten a los equipos especificar la instrumentación y la agregación de datos en una configuración de clúster de Kubernetes, por ejemplo, y comenzar a recopilar datos de telemetría desde el inicio hasta la parada.

Los equipos de TI pueden combinar la observabilidad con AIOps, ML y capacidades de automatización para predecir problemas a partir de los outputs del sistema y resolverlos sin intervención humana.

Las soluciones de observabilidad aceleran los procesos de detección y resolución de problemas. Esta aceleración ayuda a los equipos a mantener una alta disponibilidad de las aplicaciones, un tiempo medio de reparación (MTTR) bajo y las interrupciones al mínimo.

Las soluciones de observabilidad adoptan un enfoque holístico y nativo de la nube para registrar y monitorizar aplicaciones. Facilitan la automatización fluida de los procesos y utilizan datos contextuales históricos para ayudar a los equipos a optimizar las aplicaciones empresariales en una amplia variedad de casos de uso.

• Monitorización del sistema en tiempo real. Las herramientas de observabilidad ofrecen telemetría de estado y rendimiento en tiempo real y de extremo a extremo, lo que permite a los equipos de TI acelerar los protocolos de depuración y mantener las aplicaciones en óptimas condiciones.
  
  
• Transformación digital informada y migración a la nube. A medida que las empresas modernizan sus aplicaciones e infraestructuras en la nube, la complejidad general del sistema suele aumentar. Las plataformas de observabilidad permiten a los equipos mantener la visibilidad en entornos distribuidos, altamente dinámicos, multinube y de cloud híbrido.
  
  
• Mejora del rendimiento empresarial. La observabilidad permite a los equipos detectar y corregir problemas con mayor rapidez, por lo que pueden dedicar más tiempo a otros aspectos del negocio.
  
  
• Mejor DevSecOps. Los sistemas observables permiten a los equipos de desarrollo, seguridad y operaciones crear aplicaciones más seguras y resilientes, ya que les proporcionan feedback continuo y en tiempo real sobre el ciclo de vida del software.
  
  
• Optimización del sistema impulsada por IA. Las herramientas de observabilidad impulsadas por IA pueden funcionar en sistemas complejos y distribuidos, ya que implementan algoritmos de IA para analizar y correlacionar datos rápidamente. Los modelos de ML de las herramientas de observabilidad también pueden generar análisis predictivos y prever tendencias de rendimiento.