Desmintiendo los mitos sobre la observabilidad – Parte 6: La observabilidad se trata de una parte de su pila

En nuestra serie de blogs, hemos desacreditado los siguientes mitos de observabilidad hasta ahora:

• Parte 1: Puede omitir la supervisión y confiar únicamente en los registros
• Parte 2: La observabilidad se crea exclusivamente para SRE
• Parte 3: La observabilidad solo es relevante y beneficiosa para sistemas a gran escala o arquitecturas complejas
• Parte 4: La observabilidad siempre es costosa
• Parte 5: Puede crear un sistema observable sin automatización basada en la observabilidad

Hoy profundizamos en otro concepto erróneo sobre la observabilidad: la creencia de que solo es aplicable a una parte específica de su pila o aplicación.

Este concepto erróneo surge de un malentendido fundamental del concepto central de observabilidad. Al ver la observabilidad como limitada a una capa, pasa por alto su naturaleza holística, que abarca todas las capas de la pila y sus interconexiones. Al disipar este mito, nuestro objetivo es aclarar la esencia de la observabilidad como práctica integral que ofrece profundos insights sobre la funcionalidad y el rendimiento de sistemas enteros.

En la gestión moderna de software y sistemas, la observabilidad va más allá de centrarse solo en una parte de la pila. Abarca todo el sistema, desde la capa de aplicación hasta la capa de infraestructura y todo lo demás.

El mito probablemente se deriva de una visión estrecha de que solo monitorear un componente específico, como la capa de aplicación, es suficiente para comprender el comportamiento del sistema. Sin embargo, este enfoque puede pasar por alto interacciones y dependencias complejas entre diferentes partes de la pila.

La verdadera observabilidad requiere observar y analizar datos de todas las capas del sistema, incluidas las métricas de aplicaciones, los rastreos y la telemetría de infraestructura. Este enfoque integral permite a los equipos descubrir insights sobre cómo funciona todo el sistema, identificar cuellos de botella de rendimiento, detectar anomalías y, en última instancia, ofrecer una experiencia más confiable y eficiente para los usuarios.

La observabilidad es aplicable en varias plataformas, incluidos sistemas móviles y web, de nube y mainframe, porque abarca una amplia gama de tecnologías y entornos.

Exploremos los detalles técnicos de cómo funciona la observabilidad en diferentes pilas de tecnología y por qué debería adoptarse universalmente:

• Aplicaciones móviles: la observabilidad en las aplicaciones móviles implica instrumentar el código para capturar eventos, métricas y registros relevantes. Se logra mediante la observación de infraestructura en tiempo real, bibliotecas de monitoreo de rendimiento y herramientas de informes de fallas. Al integrar mecanismos de observabilidad en las aplicaciones móviles, los desarrolladores pueden obtener insights sobre las interacciones de los usuarios, los cuellos de botella de rendimiento y los errores, lo que ayuda a mejorar la experiencia del usuario y la calidad general de la aplicación.
• Aplicaciones web: en las aplicaciones web, la observabilidad gira en torno a la captura y el análisis de datos de diferentes capas, como frontend, backend e infraestructura. Esto incluye el registro de solicitudes HTTP, consultas a bases de datos, tiempos de respuesta del servidor y utilización de recursos del sistema. Al agregar y analizar estos datos mediante herramientas de observabilidad, los equipos pueden identificar problemas de rendimiento, detectar errores y optimizar el rendimiento de las aplicaciones.
• Servicios basados en la nube: para los servicios basados en la nube, la observabilidad se centra en la supervisión y el análisis de sistemas distribuidos y arquitecturas de microservicios. Esto implica capturar y correlacionar registros, métricas y rastreos en varios componentes y servicios. Tecnologías como el rastreo distribuido y la malla de servicios permiten la visibilidad de extremo a extremo, lo que permite a los equipos comprender los flujos de solicitudes, identificar cuellos de botella de latencia y solucionar problemas en diferentes límites de servicio.
• Sistemas mainframe: incluso en los sistemas mainframe, la observabilidad desempeña un papel vital. Las herramientas y infraestructuras de monitoreo diseñadas específicamente para mainframes pueden capturar métricas, registros de transacciones y datos de uso de recursos. Al aprovechar la observabilidad en los mainframes, las organizaciones pueden obtener insights sobre el rendimiento del sistema, identificar ineficiencias y optimizar la asignación de recursos para procesos comerciales críticos.

• Comprensión integral del sistema: la observabilidad proporciona una visión holística de toda la pila del sistema, lo que permite a los equipos comprender las interacciones, las dependencias y las características de rendimiento en diferentes componentes y tecnologías.
• Resolución de problemas y depuración más rápidas: los datos de observabilidad ayudan a los equipos a identificar y resolver problemas rápidamente al proporcionar insights granulares sobre el comportamiento del sistema, lo que permite una resolución de problemas y una depuración eficientes.

• Detección y prevención proactivas de problemas: con observabilidad, las organizaciones pueden detectar anomalías, monitorear métricas clave y configurar alertas para detectar y abordar de manera proactiva posibles problemas, minimizando el tiempo de inactividad y mejorando la confiabilidad del sistema.
• Mejora de la experiencia del cliente: al aprovechar la observabilidad en todas las plataformas, las organizaciones pueden monitorear continuamente las interacciones de los usuarios, identificar cuellos de botella en el rendimiento y optimizar la experiencia del cliente, lo que lleva a mayores tasas de satisfacción y retención.

En general, adoptar la observabilidad permite universalmente a las organizaciones obtener insights procesables, mejorar el rendimiento del sistema y ofrecer mejores experiencias en diversas pilas y entornos tecnológicos.

La solución de observabilidad de IBM, IBM Instana, está diseñada específicamente para ser nativa de la nube y para proporcionar datos de alta fidelidad de forma automática y continua (granularidad de un segundo y rastreos de extremo a extremo) con el contexto de dependencias lógicas y físicas en entornos móviles y web, aplicaciones e infraestructura.

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Muchos clientes han podido lograr resultados tangibles con IBM Instana. Por ejemplo, Conrad Electronic ofrece ventas globales y multicanal de más de 450 000 componentes y dispositivos, y procesa millones de actualizaciones y solicitudes en tiempo real.

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