Es hora de pasar del monitoreo a la observabilidad. ¿Por dónde empezar? 

A medida que los entornos de TI se vuelven más complejos, las herramientas de monitoreo tradicionales tienen dificultades por mantenerse al día. El auge de las arquitecturas nativas de la nube, los microservicios y las aplicaciones en contenedores ha creado sistemas altamente interconectados que necesitan un enfoque más integral de la visibilidad.

Estas tendencias han impulsado la evolución de la observabilidad como disciplina, que va más allá del seguimiento de las métricas del sistema para proporcionar insights completos del comportamiento del sistema. Al correlacionar los datos de telemetría en entornos distribuidos, las soluciones de observabilidad ayudan a los equipos a identificar más rápidamente las causas principales, resolver los problemas de forma proactiva y mejorar la fiabilidad del sistema. Con la ayuda de modernas herramientas de observabilidad, una organización aumentó la disponibilidad del nivel de servicio en un 70 %.

La transición a la observabilidad también está siendo impulsada por la necesidad. Las herramientas de supervisión heredadas se están retirando en favor de plataformas de observabilidad que puedan hacer frente a las demandas de tecnología actuales. Por ejemplo, el propio Tivoli de IBM está siendo sustituido por Instana, una solución de observabilidad de nueva generación.

A continuación, se presenta un análisis de por qué y cómo las organizaciones están migrando hacia la observabilidad en este momento, con base en los insights de expertos de Drew Flowers, líder de ventas para las Américas de Instana de IBM. Ya sea que esté migrando activamente o simplemente evaluando opciones, la siguiente discusión puede ayudar a aclarar la situación actual. 

A un alto nivel, el monitoreo le indica lo que está sucediendo, pero la observabilidad explica por qué. El monitoreo detecta síntomas de un problema, mientras que la observabilidad proporciona el contexto necesario para un análisis diagnóstico más profundo.

El monitoreo tradicional captura métricas predefinidas como el uso de CPU y la latencia de la red, ofreciendo una instantánea del rendimiento del sistema, pero pocos insights sobre por qué ocurre un problema. Por ejemplo, el monitoreo podría marcar un alto uso de CPU durante la degradación del rendimiento, pero no explicará la causa principal.

La observabilidad lleva más lejos la inteligencia del sistema al correlacionar múltiples tipos de datos de telemetría (métricas, eventos, registros y trazas), para proporcionar una vista completa y en tiempo real de los entornos de TI. Esta vista permite a las organizaciones no sólo detectar problemas, sino también identificar sus causas, anticipar fallas y analizar comportamientos complejos en sistemas distribuidos.

Debido a que la observabilidad se extiende más allá del monitoreo tradicional, puede ofrecer insights en tiempo real que mejoran el rendimiento del sistema, aumentan la resiliencia y optimizan los costos.

Los beneficios clave incluyen:

• Resolución de problemas más rápida: los diagnósticos automatizados eliminan la necesidad de correlación manual entre herramientas, lo que puede reducir el tiempo medio de detección (MTTD) y el tiempo medio de reparación (MTTR) en entornos de TI complejos.
  
  
• Resolución proactiva de problemas: los analytics impulsados por IA pueden predecir fallas antes de que afecten a los clientes o la infraestructura, cambiando los equipos de la extinción de incendios reactiva a las operaciones proactivas.
  
  
• Eficiencia optimizada: la visibilidad detallada del consumo de recursos ayuda a las organizaciones a monitorear el uso, escalar de manera eficiente y administrar los costos de la nube.
  
  
• Mayor resiliencia: la detección de anomalías impulsada por IA reduce la fatiga alerta al priorizar los incidentes en función del impacto, mientras que la corrección automatizada agiliza el flujo de trabajo.
  
  
• Colaboración más sólida: al romper los silos, la observabilidad brinda a los equipos una fuente de datos compartida, lo que lleva a una resolución de incidentes más rápida y una mejor toma de decisiones.
  
  
• Alineación con el negocio: conectar el estado del sistema con indicadores clave de rendimiento (KPI) brinda al liderazgo visibilidad sobre cómo la tecnología afecta las operaciones, la experiencia del cliente y los ingresos, lo que permite tomar decisiones más informadas.

Aunque las soluciones de observabilidad llevan años en el mercado, muchas organizaciones están optando ahora por mover de la supervisión tradicional a la observabilidad.

Las organizaciones que retrasan la transición a la observabilidad corren el riesgo de tener una deuda técnica y una desventaja competitiva, mientras que las organizaciones que hacen la mover obtienen una resolución de problemas más rápida y una mayor eficiencia. McKinsey destaca cómo la observabilidad puede transformar la resiliencia de TI, con una organización que redujo los incidentes en un 90 % y redujo drásticamente los tiempos de respuesta de horas a segundos.

Además de la retirada del mercado de muchas herramientas de monitoreo heredadas, dos de los factores más importantes que impulsan la adopción de la observabilidad incluyen el aumento de la complejidad de TI y la innovación de la IA.

Con la complejidad de los entornos de TI modernos, incluidas las infraestructuras de nube híbrida, los microservicios y las cargas de trabajo en contenedores, las herramientas de monitoreo tradicionales ya no son suficientes. Estas soluciones, diseñadas para aplicaciones estables y monolíticas, no pueden gestionar eficazmente los sofisticados ecosistemas tecnológicos de las compañías modernas.

Las limitaciones comunes del monitoreo tradicional incluyen:

• Brechas en la visibilidad en los sistemas distribuidos, lo que lleva a fallas no detectadas y tiempo de inactividad inesperado
  
  
• Resolución lenta de incidentes, lo que retrasa los esfuerzos de recuperación y aumenta las interrupciones y los costos operativos
  
  
• Aumento de MTTD y MTTR, lo que dificulta el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y el mantenimiento de la confiabilidad
  
  
• Insight limitado en las fallas en cascada, lo que resulta en diagnósticos erróneos, interrupciones recurrentes y problemas de rendimiento prolongados

Las soluciones de observabilidad ayudan a abordar estas limitaciones al proporcionar insights completos y en tiempo real sobre la tecnología de infraestructura. Estos insights facilitan la detección y resolución de problemas con mayor rapidez, lo que reduce el tiempo de inactividad, protege los ingresos y mantiene la confianza del cliente.

La inteligencia artificial (IA) está transformando la observabilidad al ayudar a los equipos a analizar grandes cantidades de datos de telemetría, filtrar el ruido y detectar problemas críticos en tiempo real sin clasificar manualmente registros y alertas.

La inteligencia artificial para operaciones de TI, o AIOps, va un paso más allá al utilizar machine learning para detectar patrones, reducir los falsos positivos y correlacionar eventos en sistemas complejos. Como resultado, los equipos de TI pueden reducir la fatiga alerta y aislar los problemas reales con mayor rapidez.

Al integrar la observabilidad con AIOps, las organizaciones pueden optimizar la respuesta a incidentes, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la confiabilidad del sistema sin esfuerzo manual adicional. Este cambio mueve a los equipos de la resolución reactiva de problemas a la optimización proactiva del sistema, lo que genera insights más rápido y menos interrupciones.

Pasar del monitoreo tradicional a la observabilidad no tiene por qué ser intimidante. Con un enfoque meditado, las organizaciones pueden realizar esta transición sin problemas y obtener beneficios inmediatos.

Si bien gran parte de una migración depende del asociado de negocios o servicio que elija una organización (para obtener más información, consulte "Elegir la solución de observabilidad correcta"), varios principios clave pueden ayudar a garantizar el éxito.

Antes de elegir una plataforma de observabilidad, defina claramente los objetivos específicos de su organización y lo que necesita lograr. De lo contrario, corre el riesgo de elegir una solución que carezca de capacidades clave o que sea demasiado compleja para su caso de uso.

Pregúntese a sí mismo, y a otros stakeholders relevantes, qué problemas está tratando de resolver. ¿Está enfocado en reducir el MTTD/MTTR, mejorar la rentabilidad de la nube u obtener insights más profundos sobre las aplicaciones?

Además, ¿cuánta automatización necesita? Algunas plataformas proporcionan paneles listos para usar y recomendaciones impulsadas por IA, mientras que otras requieren configuración y personalización manuales.

También debe considerar si la plataforma puede integrarse con las herramientas existentes. Garantizar la compatibilidad con los pipelines de DevOps, la infraestructura en la nube y los marcos de seguridad actuales es crucial para una transición sin problemas.

Muchas organizaciones todavía dependen de un mosaico de soluciones de monitoreo: herramientas heredadas de gestión de rendimiento de aplicaciones (APM), monitoreo de infraestructura y plataformas de registro aisladas, que carecen de la profundidad de correlación necesaria para la observabilidad. Asegúrese de evaluar su conjunto de herramientas actual e identificar redundancias.

Las principales preocupaciones de auditoría incluyen:

• Identificar herramientas redundantes, que pueden generar alertas falsas y complicar los esfuerzos de resolución de problemas
  
  
• Evaluar si las soluciones actuales de registro o rastreo se integran con su plataforma de observabilidad o si necesitan ser reemplazadas
  
  
• Evaluar las brechas de cobertura de datos, incluyendo los insights que faltan en su enfoque de monitoreo actual

Las plataformas de observabilidad, especialmente las soluciones de software como servicio (SaaS), pueden cambiar la forma en que los datos fluyen a través de las redes, lo que afecta las políticas de seguridad de datos y el cumplimiento normativo . Los equipos de seguridad deben involucrar desde el principio para evitar demoras y desafíos de cumplimiento de último momento.

Las principales preocupaciones de seguridad incluyen:

• Confirmación de las políticas de seguridad y conformidad para la transmisión externa de datos con el fin de evitar accesos no autorizados o riesgos de conformidad.
  
  
• Revisar los procesos de autenticación y los controles de acceso basados en roles (RBAC) para garantizar que solo las personas adecuadas puedan acceder a los datos
  
  
• Validación de la preparación de la infraestructura para despliegues on premises para manejar datos de observabilidad sin cuellos de botella de rendimiento

Las organizaciones pueden subestimar el cambio cultural necesario para la adopción de la observabilidad. La observabilidad no es solo una función de TI. Afecta a los stakeholders en el desarrollo, las operaciones, la seguridad y el negocio. Sin la alineación del equipo, la adopción puede estancarse y es posible que los datos no se utilicen de manera efectiva.

Las consideraciones clave para la alineación entre equipos incluyen:

• Comprender quién es responsable de configurar, gestionar y mantener la plataforma de observabilidad
  
  
• Incluir a los desarrolladores al principio del proceso para garantizar la instrumentación adecuada de las aplicaciones para una visibilidad de paquete completo
  
  
• Involucrar a los altos directivos para reforzar el papel de la observabilidad como principal impulsor del rendimiento empresarial, la experiencia del cliente y la toma de decisiones estratégicas

El éxito en la observabilidad es medible, pero solo si las organizaciones definen KPI claros desde el principio.

Las métricas clave de observabilidad para medir el éxito incluyen:

• MTTD: ¿Con qué rapidez se detectan las anomalías del sistema?
  
  
• MTTR: ¿Cuánto tiempo se ahorra en la detección y resolución de problemas?
  
  
• Tiempo de actividad y cumplimiento de SLA: ¿está mejorando la disponibilidad del sistema?
  
  
• Eficiencia de las alertas: ¿se reducen las alertas redundantes o de baja prioridad?

Cuando se completa la planificación, el siguiente paso es poner en práctica la observabilidad. Una vez más, una parte significativa del viaje de migración estará determinada por el socio o la plataforma que elija una organización. Sin embargo, estas prácticas fundamentales pueden ayudar a garantizar una transición sin problemas.

La adopción de la observabilidad puede variar ampliamente en función de la preparación del equipo, la infraestructura y las capacidades de automatización. Algunas organizaciones migran en dos semanas, mientras que otras tardan de tres a seis meses en implementarse por completo.

Los factores clave que pueden afectar la velocidad de la migración incluyen:

• Si los equipos están listos y familiarizados con las herramientas y los flujos de trabajo de observabilidad
  
  
• Tanto si sustituye por completo las soluciones de supervisión existentes como si realiza una transición gradual
  
  
• Si su plataforma requiere instrumentación personalizada 

En lugar de migrar todo a la vez, muchas organizaciones optan por una implementación por fases. Si bien este enfoque puede llevar más tiempo, permite a los equipos introducir la observabilidad junto con las herramientas existentes, minimizando el potencial de disrupción.

Los pasos clave en una implementación por fases incluyen:

• Desplegar la observabilidad junto con las herramientas de monitoreo existentes para probar la compatibilidad del sistema
  
  
• Instrumentación incremental de aplicaciones e infraestructura para garantizar una captura de datos integral
  
  
• Retirar gradualmente las herramientas de monitoreo heredadas para refinar la estrategia de alerta y evitar interrupciones

Incluso con una plataforma de observabilidad completamente implementada, los equipos deben estar capacitados para interpretar y actuar sobre los insights de manera efectiva. De lo contrario, pueden malinterpretar los datos, perder insights críticos o implementar la observabilidad de manera ineficaz.

Las principales áreas de formación son:

• Comprender los datos de MELT para una resolución de problemas más rápida
  
  
• Optimización de las configuraciones de alerta para evitar ruidos innecesarios y resaltar incidentes críticos
  
  
• Fomentar la observación proactiva en lugar de la resolución reactiva de problemas

El trabajo no se detiene después del despliegue. Para aprovechar al máximo su inversión, considere realizar un seguimiento del impacto, recopilar feedback y ajustar las configuraciones para garantizar que la observabilidad ofrezca un valor real.  

Mire más allá de los datos para confirmar que sus equipos pueden detectar problemas más rápido, colaborar de manera más efectiva y tomar mejores decisiones operativas.

Las principales acciones de seguimiento incluyen:

• Comparación de métricas de rendimiento previas y posteriores a la migración, como MTTD, MTTR, tiempo de actividad y eficiencia de alertas para identificar victorias tempranas y realizar un seguimiento de las mejoras
  
  
• Involucrar a los equipos para ver si la observabilidad ha ayudado a detectar problemas más rápido, descubrir insights o informar la toma de decisiones estratégicas
  
  
• Evaluar la colaboración entre equipos, incluso si los equipos de TI, DevOps y ciberseguridad están trabajando juntos perfectamente 

La observabilidad debe evolucionar con sus sistemas, equipos y necesidades empresariales. Perfeccione y amplíe activamente sus capacidades de observabilidad para cerciorar de que aborde las lagunas y obtenga el máximo valor a largo plazo.

Las formas de mejorar la observabilidad a lo largo del tiempo incluyen:

• Optimización de las configuraciones de telemetría para mejorar la calidad de los datos y reducir la recogida innecesaria
  
  
• Aprovechar las capacidades impulsadas por IA, como el análisis predictivo, para anticipar y prevenir problemas antes de que ocurran
  
  
• Ampliar la observabilidad más allá de la resolución de problemas, incluido su uso para la planificación de la capacidad, la optimización del rendimiento y las decisiones de estrategia empresarial

Elegir la solución de observabilidad correcta es crítico para aprovechar al máximo su transición. Debería hacer algo más que recopilar datos. Debe proporcionar insights aplicables en la práctica, adaptarse a su infraestructura y escalar a medida que su organización crece.

A la hora de evaluar las plataformas, hay que tener en cuenta algunos factores:

• Visibilidad de punta a punta
• Flexibilidad de implementación
• Analytics avanzados y automatización
• Escalabilidad sin compromisos de rendimiento
• Participaciones del modelo de precios
• Soluciones comerciales y de código abierto