¿Qué es la monitorización de servidores?

Consiste en sistemas de monitorización que recopilan y analizan métricas (por ejemplo, uso de CPU, consumo de memoria, espacio en disco) en entornos físicos, virtuales y basados en la nube.

Según la Hourly Cost of Downtime Survey de ITIC, el 97 % de las grandes empresas informan que, de media, una sola hora de tiempo de inactividad del servidor al año cuesta a su empresa más de 100 000 USD. El 41 % de los encuestados informaron de costes de entre un millón y más de cinco millones de dólares por hora¹. Esto hace que la monitorización de servidores sea esencial para lograr experiencias de usuario (UX) óptimas y resultados empresariales generales.

Las organizaciones confían en la monitorización de servidores para detectar problemas a tiempo, optimizar los recursos y mantener una alta disponibilidad. A medida que la infraestructura de TI se vuelve cada vez más compleja, involucrando entornos de cloud híbrido y arquitecturas distribuidas, la supervisión eficaz ayuda a los equipos de TI a mantener operaciones fiables y evitar interminables soluciones de problemas.

La monitorización de servidores funciona a través de un sistema multicapa que recopila y analiza los datos del servidor y alerta a los usuarios de los cambios en el rendimiento. El software de monitorización o los protocolos remotos (por ejemplo, SNMP) recopilan métricas de los servidores y envían los datos a un sistema central para su procesamiento y visualización.

La arquitectura de monitorización actual consta de cuatro funciones principales:

• La recopilación de datos de los servidores implica recopilar metadatos de capacidad, configuración y rendimiento y enviarlos a un servicio de monitorización central.
• El procesamiento y almacenar métricas abarca la organización y el almacenamiento de datos en tiempo real para su análisis y seguimiento histórico.
• Los análisis y alertas impulsados por inteligencia artificial (IA) utilizan el machine learning (ML) para detectar anomalías, predecir fallos y automatizar el análisis raíz.
• La visualización y la respuesta automatizada incluyen interfaces gráficas de usuario (GUI) y paneles de control que muestran el estado del sistema y las respuestas automatizadas.

Existen tres tipos principales de monitorización de servidores, cada uno diseñado para diferentes entornos de infraestructura:

1. Monitorización de servidores dedicados: la monitorización del servidor físico (o servidor dedicado) rastrea las características del hardware, incluidos los errores de temperatura, energía y memoria.
2. Monitorización de máquinas virtuales: la monitorización de servidores virtuales es más compleja. Varias máquinas virtuales (VM) comparten el mismo hardware físico a través de plataformas como VMware, lo que implica monitorizar el sistema host y las máquinas virtuales individuales.
3. Monitorización de contenedores: la tecnología de contenedores lleva este concepto de virtualización más allá, con aplicaciones que se ejecutan en contenedores ligeros y portátiles. Kubernetes ha hecho que la monitorización de contenedores sea esencial, ya que requiere herramientas especializadas que puedan rastrear los contenedores a medida que se mueven a través de diferentes servidores y escalar automáticamente en función de la demanda.

Las estrategias de monitorización actuales suelen combinar los tres enfoques. Los servidores dedicados on-premises, los servidores en la nube y los servidores virtuales gestionan diferentes cargas de trabajo en función de requisitos específicos, mientras que los contenedores permiten una rápida implementación y escalado. Las plataformas de monitorización modernas utilizan la IA y la automatización para gestionar esta complejidad, descubriendo automáticamente nuevos recursos y ajustando la monitorización a medida que cambia la infraestructura.

Cabe señalar que la distinción entre monitorización de infraestructura, monitorización de rendimiento y monitorización de la aplicación ha desaparecido en gran medida. La monitorización integral del entorno del servidor ahora cubre tanto el estado del servidor como el rendimiento de las aplicaciones en plataformas unificadas.

La monitorización de servidores se basa en cinco componentes esenciales que trabajan juntos para proporcionar una visibilidad completa de la infraestructura:

1. Recopiladores de datos
2. Sistemas de almacenamiento
3. Motores de análisis
4. Sistemas de alerta
5. Paneles de control e integraciones

Los agentes automatizados o los protocolos remotos recopilan métricas de rendimiento, incluidos indicadores de estado del servidor, datos de utilización de recursos e información sobre el estado de las aplicaciones. Los recopiladores modernos utilizan recursos mínimos del sistema al tiempo que proporcionan transmisión de datos en tiempo real.

Las bases de datos de series temporales optimizadas para la monitorización de datos comprimen la información de forma significativa a la vez que mantienen un rendimiento de consulta rápido. Estos sistemas incluyen políticas de retención automatizadas que equilibran las necesidades de análisis histórico con los costes de almacenamiento.

Los motores de análisis modernos combinan la monitorización tradicional basada en reglas con el reconocimiento de patrones de IA. Evalúan las métricas con respecto a umbrales estáticos y líneas de base dinámicas aprendidas de datos históricos, al tiempo que rastrean las dependencias entre sistemas. Este enfoque permite una detección de anomalías más precisa en toda la infraestructura interconectada.

Los sistemas de alertas inteligentes utilizan reglas predefinidas para evitar abrumar a los equipos de TI con múltiples alertas relacionadas e IA para reducir los falsos positivos. Incluyen integración con plataformas de comunicación y monitorización de DNS para un tiempo de respuesta rápido.

Las plataformas de visualización convierten las métricas sin procesar en conocimiento práctico a través de paneles de control en tiempo real e informes automatizados. Las capacidades de integración conectan la monitorización con la infraestructura de TI existente y las plataformas de automatización.

Las soluciones de monitorización de servidores van desde código abierto hasta plataformas comerciales y servicios de proveedor de servicios en la nube. Las organizaciones suelen combinar varias herramientas para crear estrategias de monitorización integrales en infraestructuras, aplicaciones y plataformas SaaS.

Estas herramientas incluyen:

• Herramientas de recopilación de datos: las herramientas de software recopilan métricas, incluida la monitorización de la red, el análisis de datos en tiempo real y los datos de rendimiento de servidores y aplicaciones. Las soluciones propias como PRTG y las opciones de código abierto como Nagios y Zabbix ofrecen personalización de notificaciones y complementos del ecosistema para satisfacer necesidades empresariales específicas.
• Sistemas de gestión de alertas e incidentes:  los sistemas de gestión de alertas e incidentes detectan problemas, notifican a los equipos y coordinan los flujos de trabajo de respuesta. Las plataformas avanzadas utilizan alertas con IA para reducir los falsos positivos y proporcionan marcos para la resolución rápida de incidentes.
• Plataformas de monitorización del rendimiento: estas completas plataformas realizan un seguimiento del rendimiento de los servidores y las aplicaciones en tiempo real. Las principales plataformas incorporan IA para la detección automática de problemas y el análisis de la causa raíz para un rendimiento óptimo.
• Servicios de proveedores de nube: los proveedores de servicios en la nube ofrecen monitorización nativa integrada en sus plataformas, incluidas AWS CloudWatch, Microsoft Azure Monitor, Google Cloud Operations e IBM Cloud Monitoring. Estas herramientas proporcionan una integración profunda en la nube con varios niveles de precios y niveles de características. Las plataformas de análisis y visualización procesan las métricas de monitorización en conocimientos que se pueden ejecutar a través de paneles de control en tiempo real e informes automatizados.

Las organizaciones utilizan la monitorización de servidores para ofrecer un valor empresarial medible en múltiples contextos operativos:

• Alta disponibilidad
• Resolución proactiva de problemas
• Optimización de los recursos
• Seguridad y cumplimiento
• eficiencia operativa

La monitorización de servidores evita costosas interrupciones al detectar problemas con servidores web, bases de datos, sistemas operativos (por ejemplo, Linux) y otras infraestructuras críticas antes de que afecten a los usuarios. Esto permite a las organizaciones mantener una alta disponibilidad.

Según una investigación de ITIC realizada con la 2023 Global Server Hardware Server OS Reliability Survey, el 90 % de las organizaciones ahora exigen un mínimo del 99,99 % de disponibilidad. Este porcentaje equivale a 52 minutos de tiempo de inactividad no planificado por servidor al año para sistemas y aplicaciones cruciales¹.

La monitorización moderna ayuda a los equipos a identificar cuellos de botella, limitaciones de capacidad y posibles fallos antes de que afecten a los usuarios. Este enfoque optimiza las operaciones de TI al abordar los problemas de rendimiento durante las ventanas de mantenimiento planificadas en lugar de las situaciones de respuesta de emergencia. También reduce el estrés tanto en los sistemas como en los equipos, al mismo tiempo que mejora la fiabilidad general del servicio.

La monitorización de servidores proporciona un análisis histórico para una planificación precisa de la capacidad e identifica los recursos infrautilizados para su reasignación.

Las organizaciones pueden evitar el sobreaprovisionamiento al tiempo que garantizan recursos adecuados para los períodos de máxima demanda.

La monitorización integral permite la detección de amenazas rápida en servidores, firewalls e infraestructura de red. Mantiene registros de auditoría para el cumplimiento normativo y proporciona la visibilidad necesaria para marcos como HIPAA y RGPD.

La monitorización automatizada de servidores libera a los recursos técnicos de las comprobaciones manuales del sistema y proporciona conocimiento basado en datos para las decisiones de infraestructura. Las interfaces de programación de aplicaciones (API) permiten la integración con los sistemas empresariales existentes, lo que permite a los equipos escalar las capacidades de monitorización para respaldar el crecimiento del negocio.

Las tecnologías de monitorización están evolucionando rápidamente para abordar tres cambios significativos en las operaciones de TI modernas:

• Supervisión impulsada por IA
• Edge computing
• Arquitectura sin servidor

La integración de la IA se está convirtiendo en un estándar en todas las plataformas de monitorización, y su adopción se está acelerando en entornos de misión crítica. La investigación del Institute for Business Value de IBM muestra que el 78 % de los ejecutivos de TI están probando u operacionalizando las capacidades de IA en aplicaciones de mainframe.  

La IA permite el reconocimiento de patrones que analiza el comportamiento del sistema y proporciona alertas contextuales. El machine learning (ML) reduce los falsos positivos teniendo en cuenta los patrones históricos, mientras que las capacidades de monitorización modernas incluyen análisis predictivos y líneas de base automatizadas de análisis de causa raíz.

La monitorización periférica aborda el crecimiento de los dispositivos conectados y la computación distribuida. Estas tecnologías de monitorización procesan los datos localmente para reducir la latencia mientras utilizan la IA para crear un rendimiento adaptativo.

La monitorización sin servidor gestiona arquitecturas en las que el código se ejecuta bajo demanda sin servidores visibles, lo que hace que la monitorización tradicional de la infraestructura sea ineficaz. Estas arquitecturas requieren un rastreo distribuido para seguir las solicitudes a través de múltiples funciones y herramientas de observabilidad especializadas que combinan métricas, registros y rastreos del servidor.