¿Qué es la observabilidad de SRE?

Utiliza instrumentación de software para recopilar y analizar datos en todo el entorno informático (incluida la infraestructura y las aplicaciones), lo que permite a los equipos de TI comprender, mantener y mejorar mejor su arquitectura y la confiabilidad del sitio a lo largo del tiempo.

La observabilidad de SRE va más allá de la monitorización estándar de sistemas, que sirve como un componente vital de cualquier estrategia de observabilidad, pero no puede proporcionar la visibilidad completa necesaria para optimizar las redes informáticas modernas .

Las herramientas de monitorización pueden, por ejemplo, proporcionar paneles de control para visualizar el estado del sistema y alertar al personal informático de las averías. Sin embargo, los entornos informáticos nativos de la nube actuales están cada vez más distribuidos y dependen de una serie de microservicios, servidores edge, contenedores Docker y funciones sin servidor.

Estas redes son altamente dinámicas y requieren una intervención humana limitada para gestionar los servicios de red, por lo que los sistemas de monitorización tradicionales a menudo resultan insuficientes incluso para tareas de monitorización sencillas.

El objetivo de la observabilidad es dotar a los ingenieros de fiabilidad de los sitios de los datos que se pueden ejecutar que necesitan para mantener sitios y servicios seguros, escalables y de alta disponibilidad. Cuando los sistemas son observables, los ingenieros pueden ver fácilmente las actividades internas y solucionar mejor los problemas y vulnerabilidades que pueden afectar negativamente a la fiabilidad del sitio. La observabilidad de SRE también ayuda a los ingenieros a optimizar el rendimiento general de la red e implementar prácticas de mejora continua en todos los servicios de red.

La SRE es una práctica de ingeniería de software que combina DevOps y operaciones de TI tradicionales (ITOps) para resolver problemas de clientes, automatizar tareas de ITOps, acelerar la entrega de software y minimizar el riesgo de TI. Se centra en lograr resiliencia mediante la automatización constante de los procesos clave.

Tradicionalmente, la SRE comprende las operaciones manuales de TI y los procesos de administración del sistema, como análisis de registros, el rendimiento, la aplicación de parches, las pruebas del entorno de producción, la gestión de incidentes y la evaluación post mortem. Sin embargo, la SRE moderna automatiza estas tareas para ahorrar tiempo, reducir los errores humanos y agilizar la colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones.

Las herramientas de SRE buscan automáticamente las deficiencias del sistema mediante un proceso llamado ingeniería del caos, en el que los ingenieros de confiabilidad del sitio provocan intencionalmente fallos en los entornos de producción y preproducción. Este proceso ayuda a los equipos a entender cómo los fallos pueden afectar a los sistemas de software y a desarrollar estrategias para mitigarlos en el futuro.

La SRE también prioriza la planificación de la capacidad, un proceso que determina los requisitos de recursos para las funciones comerciales esenciales, escala esas funciones comerciales y permite a los desarrolladores crear nuevas aplicaciones y características. Al utilizar indicadores clave de rendimiento (KPI) establecidos, los equipos de SRE pueden evaluar la entrega de actualizaciones y la implementación de nuevas características.

La observabilidad desempeña un papel integral en el mantenimiento de 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 teoría de ingeniería que se ocupa de automatizar el control de sistemas dinámicos (por ejemplo, regular el caudal del agua a través de una tubería basándose en el feedback de un sistema de control de flujo).

La observabilidad proporciona una visibilidad profunda de las pilas tecnológicas modernas y distribuidas para la identificación y resolución automatizadas de problemas en tiempo real. Cuanto más observable sea un sistema, más rápida y precisamente podrán los equipos de TI determinar la causa raíz de los problemas de rendimiento, a menudo sin pruebas ni codificación adicionales.

La creación y el mantenimiento de sistemas observables requieren herramientas de software capaces de agregar, correlacionar y analizar flujos constantes de datos de rendimiento de las aplicaciones y del hardware y las redes en las que se ejecutan. Los equipos de TI pueden utilizar los datos para supervisar, solucionar problemas y depurar todos los componentes de la red, lo que ayuda a las empresas a optimizar la experiencia del cliente y cumplir los acuerdos de nivel de servicio (SLA).

La observabilidad a menudo se confunde con la monitorización del rendimiento de las aplicaciones (APM) y la gestión del rendimiento de la red (NPM). Sin embargo, las herramientas de observabilidad representan una evolución natural de los métodos de recopilación de datos APM y NPM, 1 más adecuadas para redes distribuidas e implementaciones de aplicaciones nativas de la nube.

Lograr la observabilidad exige que las organizaciones recopilen datos de telemetría, incluidos:

Las métricas son medidas cuantitativas sin procesar, derivadas o agregadas que hablan del estado y el rendimiento del sistema (de un servidor o una API, por ejemplo) en intervalos de tiempo específicos. Ayudan a las organizaciones a crear una base sólida para las práctices de monitorización y análisis de datos de la SRE, de modo que los ingenieros puedan identificar los patrones de datos y predecir los problemas de los sistemas.

Las métricas comunes en SRE incluyen el uso de CPU, el consumo de memoria, la latencia de las solicitudes, las tasas de error y el ancho de banda de la red, cada una de las cuales proporciona una instantánea del estado del sistema y ayuda a los equipos a resolver posibles problemas antes de que se intensifiquen.

Los registros son registros textuales detallados y con marca de tiempo de eventos, normalmente registrados en texto plano, binario o formatos estructurados. A menudo proporcionan un punto de partida para los ingenieros que buscan comprender y diagnosticar problemas del sistema.

Las funciones de información de registro dentro de las herramientas de observabilidad SRE recopilan, almacenar, analizan y correlacionan una serie de datos (incluidos los mensajes de error, los procesos de arranque y parada y los cambios de configuración). Permiten a los equipos de SRE comprender los eventos cronológica y contextualmente, lo que les facilita rastrear la causa raíz de los problemas y desplegar flujos de trabajo de resolución de resolución.

Los seguimientos, como las solicitudes HTTP y las consultas a bases de datos, proporcionan una vista integral del ciclo de vida de una solicitud de datos desde su inicio hasta su finalización. Representan el recorrido de una solicitud a través de una red informática y capturan las interacciones (dependencias, por ejemplo) entre los diferentes componentes y servicios.

El rastreo, es decir, el seguimiento distribuido, es valioso en las arquitecturas de microservicios, donde las solicitudes pueden atravesar varios microservicios antes de llegar a su destino.

Las herramientas de observabilidad de SRE envían automáticamente notificaciones cuando surgen problemas para que los ingenieros puedan resolverlos rápidamente y minimizar el tiempo de inactividad para los usuarios finales.

Las soluciones de observabilidad de SRE ayudan a las empresas a recopilar y procesar la telemetría del rendimiento en casi en tiempo real, y ofrecen a los equipos de SRE conocimiento basado en datos sobre los errores del sistema y por qué se producen. Estos conocimientos permiten a las organizaciones reducir la carga cognitiva de los ingenieros durante el desarrollo y el mantenimiento de las instalaciones, de modo que los equipos más pequeños, interfuncionales y autónomos puedan gestionar los servicios de forma más eficiente.

La integración de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML)con las soluciones de observabilidad SRE (ingeniería de fiabilidad del sitio) está cambiando rápidamente la forma en que las empresas abordan la ingeniería de fiabilidad del sitio. AIOps permite a los equipos de SRE incorporar herramientas y algoritmos avanzados en las prácticas de observabilidad, analizando conjuntos de datos de herramientas de observabilidad para identificar patrones, predecir interrupciones y recomendar soluciones.

En lugar de centrarse únicamente en tareas manuales y secuencias de comandos, los SRE pueden convertirse en formadores y estrategas de los sistemas de IA, enseñando a la IA a reconocer patrones, filtrar el ruido y evitar errores costosos. Este cambio elevará la función SRE de un rol orientado a tareas a una disciplina estratégica centrada en la gestión de sistemas de automatización inteligente.

Por ejemplo, las herramientas de observabilidad de SRE pueden utilizar tecnologías de IA para emular y automatizar la toma de decisiones humanas en el proceso de corrección. Las funciones de observabilidad basadas en IA pueden monitorizar y analizar continuamente los datos entrantes para encontrar actividades que superen los umbrales establecidos y realizar una serie de acciones correctivas (como scripts de corrección) para abordar la cuestión.

Si, y solo si, el software no puede resolver el problema, generará automáticamente un tique de soporte detallado en la plataforma de gestión de problemas del equipo SRE para que el personal de SRE se ocupe solo de los problemas que la plataforma de observabilidad no puede manejar.

Las herramientas de observabilidad impulsadas por IA también pueden utilizar las capacidades avanzadas de procesamiento de textos de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para simplificar la información de datos en las plataformas de observabilidad de SRE. Los LLM son excelentes en reconocer patrones en grandes cantidades de datos textuales repetitivos, que se parecen mucho a los datos de telemetría de sistemas complejos y distribuidos. Los LLM actuales se pueden entrenar (o impulsar mediante protocolos de prompt engineering) para devolver información y conocimientos mediante la sintaxis y la semántica del lenguaje humano.

Los LLM avanzados ayudan a los equipos SRE a escribir y explorar consultas en lenguaje natural, alejándose de los lenguajes de consulta complejos y permitiendo al personal de TI de todos los niveles gestionar datos complejos de forma más eficaz.

Además, las herramientas de observabilidad de la SRE se benefician de las funciones causales de la IA, que aclaran y modelan las relaciones causales entre las variables en lugar de simplemente identificar las correlaciones. Las técnicas tradicionales de IA (ML, por ejemplo) a menudo se basan en la correlación estadística para hacer predicciones. La IA causal, en cambio, tiene como objetivo encontrar los mecanismos subyacentes que producen correlaciones, mejorar el poder predictivo de las herramientas de observabilidad de la SRE y permitir una toma de decisiones más específica.

La IA puede ayudar a los equipos de SRE a analizar las relaciones e interdependencias entre los sitios y los componentes de la red. Estas características aumentan la fiabilidad del sitio al aclarar no solo "cuándo y dónde" de los problemas del sistema, sino también el "por qué".

La observabilidad de SRE a menudo requiere el uso de herramientas avanzadas de observabilidad, que permiten:

Con herramientas de observabilidad, los equipos de SRE pueden usar métricas, información de registro y capacidades de seguimiento distribuido para detectar y corregir problemas del sistema antes de que afecten a los usuarios. Las soluciones de observabilidad monitorizan y agregan datos de toda la red, proporcionando una clara visibilidad del comportamiento del sistema y ayudando a los ingenieros a realizar rápidamente análisis de las causas raíz. Fomentan prácticas de SRE proactivas en toda la empresa y ayudan a las empresas a maximizar la disponibilidad de la red. 

Las soluciones de observabilidad que utilizan datos agregados y contextualizados ayudan a los equipos de SRE y a los ingenieros de guardia a iniciar rápidamente procesos de resolución de problemas y obtener conocimiento sobre el estado de un sistema cuando se detecta un incidente. Estas soluciones permiten un diagnóstico y una resolución rápidos y ayudan a las empresas a mantener la confiabilidad del sitio y el cumplimiento de los SLA.

La toma de decisiones basada en datos es una piedra angular de SRE. Las plataformas de observabilidad proporcionan a los equipos toda la información que necesitan para tomar decisiones informadas sobre la arquitectura del sistema, la planificación de la capacidad y las estrategias operativas, garantizando que los cambios se basen en evidencia empírica. Los datos de telemetría también permiten a los equipos ajustar continuamente el rendimiento del sistema para maximizar la confiabilidad.

Las iniciativas de SRE son inseparables de los objetivos empresariales más amplios, ya que la satisfacción del usuario desempeña un papel clave en la creación y el mantenimiento de la fiabilidad del sistema. Las soluciones de observabilidad SRE proporcionan herramientas para medir la satisfacción del usuario ayudando a las empresas a establecer objetivos de nivel de servicio (SLO).

Los SLO proporcionan conocimientos que se pueden ejecutar sobre las experiencias de los usuarios, a diferencia de las métricas indirectas, como el uso de CPU y memoria. Por lo general, las herramientas de observabilidad se pueden adaptar para evaluar específicamente la satisfacción del usuario (identificando los problemas que enfrentan los usuarios durante la compra de productos, por ejemplo). Las estrategias basadas en SLO impulsan discusiones basadas en datos, ayudando a las empresas a comprender cuándo centrarse en la fiabilidad y cuándo buscar nuevas características.

La observabilidad de SRE ayuda a las organizaciones a optimizar la fiabilidad del sitio y el tiempo de actividad para una variedad de casos de uso en todos los sectores empresariales, que incluyen:

Para las plataformas de comercio electrónico, la observabilidad de SRE ayuda a crear experiencias de usuario fluidas y fiabilidad de las transacciones. Los equipos pueden monitorizar el rendimiento del sitio web, el procesamiento de transacciones y las métricas de participación de los usuarios en tiempo real. También pueden utilizar herramientas de observabilidad para identificar ralentizaciones o interrupciones, lo que ayuda a los minoristas a evitar el abandono de carritos y a los ingenieros de los sitios a optimizar las cargas de los servidores y escalar los recursos durante las temporadas altas de compras.

La observabilidad de SRE permite a las empresas monitorizar los tiempos de entrega de paquetes, los volúmenes de envío y los niveles de inventario, lo que facilita la detección rápida de anomalías para problemas como retrasos en los envíos y bajo inventario. Las herramientas de observabilidad de SRE también pueden rastrear indicadores de nivel de servicio (SLI) (medidas cuantitativas de los comportamientos del sistema asociados con diferentes servicios) como las tasas de éxito de entrega.

La observabilidad de SRE permite a las instituciones financieras monitorizar transacciones vitales como las transferencias bancarias, las retiradas de cajeros automáticos y los pagos en línea. Las herramientas de SRE también ayudan a los bancos a escalar automáticamente sus sitios y sistemas para satisfacer la creciente demanda de servicios financieros digitales.

La observabilidad de SRE permite a los proveedores sanitarios monitorizar y analizar los datos de los pacientes en tiempo real. Por ejemplo, el equipo de SRE de un hospital puede implementar un sistema para rastrear los signos vitales para que los médicos y enfermeras puedan intervenir rápidamente en caso de emergencia médica. Las herramientas de observabilidad también pueden monitorizar la infraestructura del hospital, identificando problemas de rendimiento que podrían impedir que el personal brinde una atención al paciente de la más alta calidad.