¿Qué es la ingeniería de observabilidad?
La ingeniería de observabilidad es el proceso de diseñar y construir sistemas inherentemente observables y aprovechar herramientas y métodos avanzados para recopilar, analizar y visualizar datos de observabilidad.
Cuando un sistema es observable, los desarrolladores pueden discernir el estado de los sistemas de software, la infraestructura y los componentes de red analizando sus resultados externos. Las herramientas de monitorización de TI convencionales suelen ser incapaces de ofrecer una visibilidad completa de los intrincados entornos de software actuales, que incluyen arquitecturas distribuidas y una letanía de microservicios y otros componentes interdependientes.
Los sistemas de software y los entornos informáticos modernos requieren herramientas de observabilidad full stack modernas que proporcionen características de rastreo distribuido y métricas y funcionalidad de información de registro. Con la ingeniería de observabilidad, las características de observabilidad se integran en los sistemas de desarrollo y producción.
Los ingenieros de observabilidad crean funciones de observabilidad en el código de la aplicación, la infraestructura y las capas de middleware e integran los datos de eventos del sistema en las canalizaciones de monitorización. Utilizan herramientas avanzadas que correlacionan los eventos del sistema en contenedores, pods, servidores y redes de entrega de contenido (CDN) para permitir la trazabilidad de extremo a extremo en entornos informáticos nativos de la nube.
La ingeniería de observabilidad ayuda a los equipos a analizar datos de monitorización y telemetría, crear mecanismos de alerta más receptivos y obtener visualizaciones de datos más matizados y paneles de control. También admite una estrategia de observabilidad que permite a los desarrolladores detectar problemas del sistema de forma proactiva, comprender su causa raíz y determinar la forma más eficaz de resolverlos ejecutando características de observabilidad en una etapa más temprana del ciclo de vida del desarrollo.
Al incorporar la ingeniería de observabilidad en sus prácticas de desarrollo y gestión de redes, las empresas pueden crear sistemas más observables que faciliten la entrega de aplicaciones y servicios seguros, de alta disponibilidad y alto rendimiento.
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La observabilidad es la capacidad de comprender la condición o el estado interno de un sistema complejo en función únicamente del conocimiento de sus outputs externos, es decir, su telemetría.
En un sistema observable, los equipos de TI pueden monitorizar y analizar más fácilmente el rendimiento del sistema. Por ejemplo, pueden ver con precisión cómo fluyen los datos a través de la pila de una organización, incluidas las aplicaciones, los centros de datos on-premises y los entornos de nube, y dónde podrían estar los cuellos de botella. Esta perspicacia ayuda a los equipos a identificar y corregir los problemas con mayor rapidez y, en general, a crear sistemas más fuertes y resilientes.
En esencia, la observabilidad consiste en convertir los datos sin procesar en conocimientos que se pueden ejecutar. Sin embargo, a diferencia de los enfoques de monitorización tradicionales (que se centran en métricas predefinidas y resolución de problemas reactiva), la observabilidad adopta un enfoque proactivo.
Las herramientas de observabilidad se basan en la recopilación de datos de una amplia gama de fuentes de datos para realizar análisis más profundos y acelerar la resolución de problemas. Recopilan telemetría y otros datos de varios componentes de red (contenedores, pods y microservicios, entre otros) para proporcionar a los equipos de desarrollo una visión holística de la salud y el rendimiento de los componentes, y de los sistemas más grandes de los que forman parte.
La telemetría incluye los "tres pilares" de la observabilidad: registros, métricas y rastreos.
Los registros son registros detallados de lo que sucede dentro de una red y sistemas de software. Los registros proporcionan información granular sobre lo que ocurrió, cuándo ocurrió y en qué lugar de la red ocurrió.
Las métricas son evaluaciones numéricas del rendimiento del sistema y del uso de los recursos. Las métricas proporcionan una visión general de alto nivel de la salud del sistema mediante la captura de tipos de datos específicos e indicadores clave de rendimiento (KPI), como la latencia, la pérdida de paquetes, la disponibilidad de ancho de banda y el uso de la CPU del dispositivo.
Los rastreos son registros de extremo a extremo del recorrido de cada solicitud de usuario a través de la red. Los rastreos proporcionan conocimiento sobre la ruta y el comportamiento de los paquetes de datos a medida que atraviesan múltiples dispositivos y sistemas complejos, lo que los hace esenciales para comprender los entornos distribuidos.
A diferencia de las herramientas de monitorización, las plataformas de observabilidad utilizan la telemetría de manera proactiva. Los equipos DevOps y los ingenieros de fiabilidad del sitio (SRE) utilizan herramientas de observabilidad para correlacionar la telemetría en tiempo real y obtener una vista completa y contextualizada del estado del sistema. Estas características permiten a los equipos comprender mejor cada elemento del sistema y cómo se relacionan entre sí los diferentes elementos.
Al proporcionar una visión completa de un entorno de TI con dependencias, las soluciones de observabilidad pueden mostrar a los equipos el "qué", el "dónde" y el "porqué" de cualquier evento del sistema y cómo el evento puede afectar al rendimiento de todo el entorno. También pueden descubrir automáticamente nuevas fuentes de telemetría que puedan surgir en el sistema (una nueva llamada a la interfaz de programación de aplicaciones (API) a una aplicación, por ejemplo).
Las características de telemetría y correlación de datos a menudo dictan cómo los ingenieros de software y los equipos de DevOps implementan la instrumentación de aplicaciones, los procesos de depuración y la resolución de problemas. Estas herramientas permiten a los equipos de TI detectar y abordar problemas antes de que se intensifiquen, lo que ayuda a garantizar una conectividad perfecta, un tiempo de inactividad mínimo y experiencias de usuario optimizadas.
Sin embargo, también proporcionan feedback que los desarrolladores pueden incorporar en futuras prácticas de observabilidad, lo que los convierte en una parte integral de la ingeniería de observabilidad.
El éxito de la ingeniería de la observabilidad se basa en algunos principios importantes, entre ellos:
Instrumentación completa de la aplicación
La incorporación de información de registro, métricas y rastreo en las bases de código de aplicación ayuda a los equipos de ingeniería a capturar datos críticos en los puntos de recopilación clave.
Los equipos pueden utilizar formatos de registro estructurados (como JSON) para agilizar la gestión de registros y facilitar la búsqueda y el análisis de los registros. Y la instrumentación de cada microservicio y la integración de terceros para recopilar rastreos de las solicitudes de datos entrantes y salientes facilita una visibilidad completa en todo el entorno de TI para que los desarrolladores puedan encontrar y realizar correcciones más rápido.
Rastreo distribuido
Las herramientas de rastreo distribuido, que visualizan la ruta completa de cada solicitud de datos en un entorno informático, ayudan a los equipos de TI a solucionar rápidamente los problemas cuando surgen.
Los desarrolladores pueden utilizar identificadores únicos para seguir las solicitudes a medida que atraviesan varios servicios, lo que proporciona una visión completa e integral de las operaciones del sistema. Por ejemplo, los ingenieros pueden asignar identificadores de seguimiento únicos a cada solicitud de datos entrante en el borde del ecosistema (en puertas de enlace API, por ejemplo) y aplicar identificadores de intervalo a cada segmento del recorrido de la solicitud.
Objetivos de nivel de servicio (SLO) significativos
Los SLO son los objetivos de rendimiento acordados para un servicio durante un período específico. Ayudan a garantizar que las empresas puedan cumplir con los acuerdos de nivel de servicio (SLA), los contratos entre proveedores de servicios y clientes que definen el servicio que se proporcionará y el nivel de rendimiento que los usuarios deben esperar.
Establecer métricas claras y cuantificables que representen las experiencias reales de los usuarios y fijar objetivos alcanzables para la fiabilidad y el rendimiento del sistema es parte integral de la ingeniería de observabilidad. Este proceso no solo ayuda a garantizar que los ingenieros siempre trabajen con datos de observabilidad pertinentes, sino que también facilita la detección y resolución precisa de problemas.
Cultura que prioriza la observabilidad
La ingeniería de observabilidad no consiste solo en desplazar la observabilidad hacia la izquierda en el ciclo de vida del desarrollo. También se trata de facilitar el desarrollo impulsado por la observabilidad, en el que las prácticas de observabilidad se integran en los flujos de trabajo diarios de los desarrolladores e impulsan la forma en que los ingenieros crean y gestionan el código.
Además de los datos básicos de telemetría y las herramientas de correlación, la ingeniería de observabilidad se basa en:
Establecer protocolos de monitorización sólidos es crítico para mantener sistemas observables. Las herramientas de monitorización pueden recopilar y rastrear continuamente una serie de métricas del sistema, incluido el uso de memoria, las tasas de error, los tiempos de respuesta y los resultados sintéticos de las transacciones. La monitorización en tiempo real ayuda a garantizar que los ingenieros dispongan de información actualizada sobre el comportamiento del sistema.
La mayoría de las soluciones de observabilidad también incluyen mecanismos de alerta automatizados que notifican a los equipos sobre eventos anómalos y desviaciones de las líneas de base establecidas.
Los eventos estructurados son registros de datos que contienen pares clave-valor, que describen una actividad u ocurrencia específica en un sistema. La transmisión de eventos estructurados suele ser la mejor manera de realizar un seguimiento de las actividades y los cambios significativos del sistema, ya que capturan el contexto y la secuencia de operaciones que condujeron a un estado o error concreto.
Cada evento generalmente incluye un identificador único, metadatos (como encabezados y variables) y una marca de tiempo de ejecución, lo que los hace invaluables para la depuración, la auditoría y el análisis forense.
Las herramientas de monitorización del rendimiento de la aplicación brindan visibilidad integral del estado de la aplicación y la experiencia del usuario final. Pueden rastrear métricas críticas de rendimiento de la aplicación, como el rendimiento de las transacciones, la latencia y las dependencias entre servicios, que ayudan a los equipos a diagnosticar cuellos de botella en el rendimiento, rastrear las interacciones de los usuarios y comprender el impacto de los cambios en la pila de la aplicación.
Los paneles de control agregan y muestran métricas, registros y rastreos de diferentes componentes del sistema, ofreciendo a los equipos conocimientos que les ayudan a evaluar rápidamente el rendimiento del sistema, identificar tendencias de datos y detectar problemas. Los paneles de control suelen ser personalizables, lo que permite a los desarrolladores configurarlos para resaltar los datos más relevantes para la función de cada parte interesada en la organización.
La observabilidad está profundamente entrelazada con las metodologías DevOps y SRE.
Proporciona los datos que los equipos necesitan para implementar prácticas de observabilidad avanzadas, como el marcado de características (donde las nuevas características se activan o desactivan en tiempo de ejecución para controlar qué usuarios pueden acceder a ellas) e implementaciones azul-verde (donde los desarrolladores ejecutan dos clústeres similares y paralelos de producción y cada clúster ejecuta una aplicación diferente).
Al introducir la ingeniería de observabilidad en los pipelines de CI/CD y los procesos de automatización, los equipos de TI pueden mejorar la fiabilidad general del sistema, acelerar la entrega de software y gestionar con confianza los cambios en el entorno de producción.
La ingeniería de observabilidad abarca un conjunto de prácticas y herramientas que pueden profundizar la visibilidad en los entornos de TI. También permite a los desarrolladores implementar técnicas de ingeniería más sofisticadas, que incluyen:
Correlación con los KPI empresariales
La ingeniería de observabilidad ayuda a los equipos a conectar los indicadores técnicos (latencia, por ejemplo) con los resultados clave del negocio (como la satisfacción del cliente o la generación de ingresos). Este enfoque permite al personal de TI evaluar el impacto comercial de los problemas técnicos, priorizar las correcciones que más importan y alinear las prioridades técnicas con los objetivos de la organización.
Si, por ejemplo, los datos de observabilidad muestran que una mayor latencia está vinculada a tasas de conversión más bajas, los desarrolladores pueden abordar los problemas de latencia para ayudar a aumentar las conversiones.
OpenTelemetry (OTel)
OpenTelemetry, es un marco de observabilidad de código abierto que incluye una colección de kits de desarrollo de software (SDK), API independientes del proveedor y otras herramientas para la instrumentación de aplicaciones, sistemas y dispositivos. Simplifica la recogida de datos telemétricos, independientemente del lenguaje de programación, la infraestructura o el entorno de tiempo de ejecución, y permite a los desarrolladores generar, recoger y exportar datos telemétricos normalizados para cualquier backend de observabilidad.
Con OTel, los ingenieros de observabilidad pueden recopilar datos de telemetría de manera consistente en diferentes aplicaciones, sistemas y casos de uso; optimizar las prácticas de integración y observabilidad de datos; y preparar sus entornos de TI para el futuro.
Verificación continua
La verificación continua permite a los desarrolladores integrar las comprobaciones de observabilidad directamente en el pipeline de CI/CD e identificar los problemas antes de que lleguen a la producción. Al utilizar las características automatizadas de monitorización, información de registro y alerta durante las fases de creación e implementación del desarrollo de la aplicación, los equipos pueden detectar los problemas de rendimiento con rapidez. Estos procesos ayudan a optimizar la implementación y a acelerar el ciclo de feedback para obtener lanzamientos de software más rápidos y de mayor calidad.
Detección de anomalías basada en machine learning
Las empresas pueden utilizar algoritmos con IA para cribar grandes cantidades de datos de observabilidad y encontrar problemas emergentes del sistema que podrían escapar a las herramientas tradicionales. Por ejemplo, en una red de memoria a corto plazo de larga duración (LSTM), la tecnología de machine learning (ML) permite a la red modelar mejor y aprender de los datos que vienen en secuencias, como los datos de series temporales y el lenguaje natural.
Las LSTM pueden entrenarse en telemetría para identificar el comportamiento normal del sistema y predecir estados futuros del sistema. Si los datos reales se desvían significativamente de las predicciones, los equipos reciben una alerta que les notifica una posible violación de seguridad, fallo de red o degradación del sistema.
Ingeniería del caos
La ingeniería del caos es un proceso en el que los desarrolladores provocan intencionadamente fallos en el entorno de producción o preproducción para comprender su impacto en el sistema. La simulación de interrupciones (como fallos de red, caídas del servidor o aumentos de tráfico) permite a los ingenieros de observabilidad identificar las vulnerabilidades del sistema. También les ayuda a mejorar su postura defensiva y sus estrategias de respuesta ante incidentes, y a garantizar que el sistema pueda soportar acontecimientos inesperados.
- Mejor detección de anomalías y solución de problemas. La ingeniería de observabilidad ayuda a los equipos a detectar rápidamente actividades inusuales para solucionar y depurar de forma más rápida y exhaustiva.
- Tiempo medio de reparación (MTTR) más rápido. La ingeniería de observabilidad permite a los equipos de desarrollo detectar y resolver problemas rápidamente, reduciendo significativamente el MTTR.
- Toma de decisiones basada en datos. Las herramientas de observabilidad que proporcionan conocimientos que se pueden ejecutar pueden capacitar a los equipos para tomar decisiones más inteligentes sobre la arquitectura del sistema, la gestión de recursos y el ajuste del rendimiento.
- Mejora de la experiencia de usuario. La ingeniería de observabilidad ayuda a los desarrolladores a identificar de forma proactiva oportunidades de actualización y optimización de características para que los usuarios interactúen sin problemas con el software y las redes.
- Mejora continuaCon la ingeniería de observabilidad, los equipos de DevOps obtienen una comprensión holística y profunda de cómo funciona su código en producción, lo que acelera la identificación de errores y facilita la mejora continua.
Recursos
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Notas a pie de página:
1 Kumar, S., y Singh, R. (2024). Don't blame the user: Toward means for usable and practical authentication. Communications of the ACM. 67(4). 78–85. https://doi.org/10.1145/3706599.3719914.
2 Datadog. (nd). What Is LLM Observability & Monitoring?. Consultado el 19 de mayo de 2025, en https://www.datadoghq.com/knowledge center/llm-observability/.
3 LLM-observability, GitHub. Consultado el 19 de mayo de 2025, en https://github.com/DataDog/llm-observability, Datadog. (s.f.).
4 Dong, L., Lu, Q. y Zhu, L. (2024). AgentOps: Enabling Observability of LLM Agents. arXiv. https://arxiv.org/abs/2411.05285.
5 LangChain. (s.f.). Datadog LLM Observability - LangChain, Langsmith .js. Consultado el 19 de mayo de 2025, en https://js.langchain.com/docs/integrations/callbacks/datadog_tracer/
6 Optimizing LLM Accuracy. Consultado el 19 de mayo de 2025, en https://platform.openai.com/docs/guides/optimizing-llm-accuracy.
7 IBM Instana Observability. Consultado el 19 de mayo de 2025, en https://www.ibm.com/es-es/products/instana.
8 Monitoring AI Agents. Documentación de IBM. Consultado el 19 de mayo de 2025, en https://www.ibm.com/docs/en/instana-observability/1.0.290?topic=applications-monitoring-ai-agents.
9 Zhou, Y., Yang, Y., y Zhu, Q. (2023). LLMGuard: Preventing Prompt Injection Attacks on LLMs via Runtime Detection. arXiv. Preimpresión de arXiv:2307.15043. https://arxiv.org/abs/2307.15043.
10 Vesely, K. y Lewis, M. (2024). Real-Time Monitoring and Diagnostics of Machine Learning Pipelines. Journal of Systems and Software. 185. 111136. https://doi.org/10.1016/j.jss.2023.111136