¿Qué es la observabilidad?

La observabilidad desempeña un papel crucial en el mantenimiento de la disponibilidad, el rendimiento y la seguridad de los sistemas de software modernos y los entornos de computación en la nube.

El término “observabilidad” proviene de la teoría del control, una teoría de la ingeniería que se ocupa de automatizar el control de sistemas dinámicos, como la regulación del flujo de agua a través de una tubería en función de la retroalimentación 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 de problemas automatizadas y en tiempo real. Cuanto más observable sea un sistema, más rápido y preciso será para los equipos de TI pasar de un problema de rendimiento identificado a su causa raíz, sin pruebas ni programación adicionales.

En operaciones de TI (ITOps) y la computación en la nube, la observabilidad requiere herramientas de software que agreguen, correlacionen y analicen un flujo constante de datos de rendimiento de las aplicaciones y el hardware y las redes en las que se ejecutan. Luego, los equipos pueden usar los datos para monitorear, solucionar problemas y depurar aplicaciones y redes y, en última instancia, optimizar la experiencia del cliente y cumplir con los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y otros requisitos comerciales.

La observabilidad a menudo se confunde con el monitoreo del rendimiento de las aplicaciones y la gestión del rendimiento de la red (NPM). Sin embargo, las herramientas de observabilidad son una evolución natural de la supervisión del rendimiento de las aplicaciones y los métodos de recopilación de datos de NPM. Son más adecuados para abordar la naturaleza cada vez más distribuida y dinámica de los despliegues de aplicaciones nativas de la nube.

La observabilidad no reemplaza otros enfoques de monitoreo, sino que los mejora y amplía.

Las plataformas de observabilidad descubren y recopilan continuamente telemetría de rendimiento mediante la integración con instrumentación integrada en los componentes de la aplicación y la infraestructura, agregando características e instrumentación a estos componentes.

La observabilidad se centra en tres tipos principales de telemetría:

Los registros son registros granulares, con marca de tiempo, completos e inmutables de eventos de aplicaciones. Entre otras cosas, los registros se pueden emplear para crear un registro de alta fidelidad, milisegundo a milisegundo, de cada evento, completo con el contexto circundante. Los desarrolladores emplean registros para solucionar problemas y depurar.

Los rastros registran el “recorrido” de principio a fin de cada solicitud del usuario, desde la interfaz de usuario o la aplicación móvil, pasando por toda la arquitectura y de regreso al usuario.

Las métricas (a veces denominadas métricas de series temporales) son medidas fundamentales del estado de la aplicación y del sistema a lo largo del tiempo. Por ejemplo, las métricas se utilizan para medir cuánta memoria o capacidad de CPU utiliza una aplicación en cinco minutos, o cuánta latencia experimenta una aplicación durante un pico de uso.

Las herramientas de observabilidad también producen mapas de dependencia que revelan cómo cada componente de la aplicación depende de otros componentes, aplicaciones y recursos de TI.

Tras recopilar la telemetría, la plataforma correlaciona los datos en tiempo real, proporcionando a los equipos DevOps, a los equipos de Ingeniería de confiabilidad del sitio (ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE)) y al personal informático información contextual completa. Los equipos llegan a comprender el "qué, dónde y por qué" de cualquier evento que pueda indicar, causar o dirigirse a un problema de rendimiento de la aplicación.

Muchas plataformas de observabilidad también descubren automáticamente nuevas fuentes de telemetría a medida que surgen dentro del sistema, como cuando se agrega una nueva interfaz de programación de aplicaciones (API) a la red. Las principales plataformas también incluyen capacidades de inteligencia artificial para operaciones (AIOps) que pueden separar las señales, que son indicaciones de problemas reales, del "ruido", que son datos no relacionados con problemas actuales o potenciales.

Las herramientas de observabilidad generalmente automatizan tres procesos clave para ayudar a las compañías a comprender sus pilas tecnológicas con mayor claridad:

La recopilación continua de datos hace posible la observabilidad. Las herramientas de observabilidad facilitan la recopilación, agregación y el acceso a datos de memoria de CPU, registros de aplicaciones, números de alta disponibilidad, latencia promedio y otras métricas.

Los equipos deben poder ver los datos de la aplicación y del sistema con relativa facilidad, por lo que las herramientas de observabilidad configuran paneles para monitorear el estado de la aplicación, cualquier servicio relacionado y cualquier objetivo empresarial relevante.

Las características de monitoreo también ayudan a aclarar cómo funcionan los servicios entre sí, mediante el uso de herramientas como gráficos de dependencia y se adaptan a la arquitectura general.

Anteriormente, las tareas de análisis de datos se realizaban mediante el uso de herramientas de gestión del rendimiento de las aplicaciones (APM), que agregaban los datos recopilados de cada fuente de datos para crear informes, paneles y visualizaciones digeribles, similares a las características de monitoreo en el software de Observabilidad.

Debido a que las arquitecturas modernas a menudo se basan en microservicios en contenedores, las herramientas de observabilidad a menudo descargan la telemetría básica a la capa de Kubernetes, lo que permite a los equipos de TI centrar el análisis de datos en objetivos de nivel de servicio (SLO) e indicadores de nivel de servicio (SLI). El software de observabilidad compila datos de múltiples fuentes, los examina para encontrar lo que es pertinente y brinda insights aplicables en la práctica a los equipos de desarrollo.

Vale la pena señalar que las capacidades de automatización del software de observabilidad se extienden más allá de estos tres procesos. Las herramientas de Observabilidad también pueden automatizar procesos de depuración, instrumentación y actualizaciones de panel de control a medida que se agregan nuevos servicios a la red. Administran el manejo de agentes, donde los agentes son pequeños componentes desplegados en todo un ecosistema para recopilar datos de telemetría de manera continua y más.

Durante las últimas décadas, los equipos de TI han confiado principalmente en las herramientas de APM para monitorear y solucionar problemas de aplicaciones. APM, que incluye, entre otros, el monitoreo del rendimiento de las aplicaciones, muestrea y agrega periódicamente datos de aplicaciones y sistemas que pueden ayudar a identificar problemas de rendimiento de las aplicaciones.

APM analiza la telemetría en relación con los indicadores clave de rendimiento (KPI) y reúne los resultados en paneles fáciles de leer, que alertan a los equipos de operaciones y soporte sobre cualquier condición anormal que cause, o amenace con causar, problemas de rendimiento del sistema.

Las herramientas de APM son eficaces para monitorear y solucionar problemas de aplicaciones monolíticas y aplicaciones tradicionales distribuidas. En estas configuraciones, las nuevas versiones de código se producen periódicamente, y los flujos de trabajo y las dependencias entre los componentes de la aplicación, los servidores y los recursos relacionados son bien conocidos o relativamente fáciles de rastrear.

Sin embargo, hoy en día, las organizaciones están adoptando la transformación digital. Están cambiando rápidamente hacia prácticas de desarrollo modernas, como el desarrollo ágil, la integración continua y el despliegue continuo (CI/CD), DevOps y la adopción de tecnologías nativo de la nube, como contenedores Docker y funciones sin servidor.

Las aplicaciones modernas a menudo dependen de arquitecturas de microservicios , que a menudo se ejecutan dentro de clústeres de Kubernetes en contenedores . Como resultado, los desarrolladores pueden llevar más servicios al mercado más rápido que nunca.

Pero, al hacerlo, despliegan nuevos componentes de aplicación en toda la arquitectura. Estos componentes operan en diferentes lenguajes y formatos de datos y funcionan por duraciones variables, a veces solo por segundos o fracciones de segundo, como se ve con las funciones sin servidor. Eso significa múltiples tiempos de ejecución, y cada tiempo de ejecución genera resultados en diferentes ubicaciones dentro de la arquitectura.

El muestreo de datos una vez por minuto de APM y los protocolos de monitoreo tradicionales no pueden seguir el ritmo de una cantidad tan inmensa de datos.

En cambio, las empresas necesitan la telemetría detallada, automatizada y de gran volumen y la generación de insights en tiempo real que proporcionan las herramientas de observabilidad. Estas herramientas permiten a los equipos de desarrollo crear y almacenar registros en tiempo real, de alta fidelidad, ricos en contexto y totalmente correlacionados de cada aplicación, solicitud de usuario y transacción de datos en la red.

El tema de la observabilidad se ha vuelto central para la DevOps moderna, que acelera la entrega de aplicaciones y servicios al combinar y automatizar el trabajo de los equipos de desarrollo de software y operaciones de TI. Una metodología DevOps emplea herramientas y prácticas compartidas y actualizaciones más pequeñas y frecuentes para que el desarrollo de software sea más rápido, más eficiente y más confiable.

Una estrategia eficaz de DevOps requiere que los equipos identifiquen posibles cuellos de botella y problemas de rendimiento en la experiencia del usuario final y utilicen herramientas de observabilidad para abordar el problema. Con una plataforma de observabilidad, los equipos de DevOps pueden identificar rápidamente componentes y eventos problemáticos mediante el uso de insights de datos relevantes.

Las plataformas de observabilidad también dotan a los equipos de DevOps de herramientas y métodos de ingeniería de observabilidad para comprender mejor sus sistemas. Estas herramientas y métodos incluyen análisis de incidentes para ayudar a encontrar causas de eventos inesperados del sistema y mejorar futuras tácticas de respuesta a incidentes ; marcado de características para permitir que los equipos habiliten y deshabiliten las funciones de la aplicación sin modificar el código fuente; y la verificación continua, que utiliza machine learning (ML) para analizar los datos históricos de despliegue y establecer una línea de base de rendimiento.

Los insights de datos de observabilidad de alta calidad significan una retroalimentación más rápida y mejor en los procesos de desarrollo y prueba de software y una canalización de CI/CD más eficiente.

La inteligencia artificial está transformando la observabilidad, integrando analytics avanzados, automatización y características predictivas en las operaciones de TI. La observabilidad tradicional ofrece visibilidad detallada de los sistemas, pero la IA mejora esa visibilidad analizando de forma inteligente los datos para prever y prevenir problemas antes de que ocurran.

La observabilidad impulsada por IA permite a los equipos de desarrollo proteger de forma proactiva la infraestructura de TI empresarial en lugar de resolver los problemas a medida que surgen. Mediante el uso de algoritmos de machine learning (ML), las herramientas de Observabilidad pueden analizar extensos flujos de datos para encontrar patrones, tendencias y anomalías, revelando insights que un trabajador humano podría pasar por alto.

Algunas herramientas y características de observabilidad impulsadas por IA incluyen:

Las herramientas de observabilidad pueden utilizar tecnologías de IA para emular y automatizar la toma de decisiones humanas en el proceso de corrección.

Supongamos que un equipo está utilizando una plataforma de gestión de experiencia digital (DEM). Actualmente, estas plataformas utilizan una variedad de scripts de corrección que permiten al personal de TI realizar arreglos con un solo clic y sugerir opciones de autoservicio a los usuarios.

Mediante el monitoreo continuo, las funciones de observabilidad basadas en IA pueden analizar los datos entrantes para encontrar anomalías y actividades que superen los umbrales establecidos. La plataforma de observabilidad puede realizar una serie de acciones correctivas, similares a los scripts de corrección para abordar el problema.

Si, por alguna razón, el programa no puede resolver el problema, generará automáticamente un ticket con todos los detalles pertinentes. Estos detalles incluyen la ubicación del problema, su nivel de prioridad y cualquier insight de los modelos de IA en la plataforma de gestión de problemas del equipo de TI.

Este proceso permite al personal de TI centrarse únicamente en los problemas que el software no puede manejar y resolver los problemas de rendimiento del sistema lo más rápido posible.

Los LLM se destacan en el reconocimiento de patrones en grandes cantidades de datos textuales repetitivos, que se parecen mucho a los datos de registro y telemetría en sistemas complejos y dinámicos. Y los LLM actuales pueden ser capacitados para procesos de TI específicos (o impulsados por protocolos de ingeniería rápida ) para devolver información y insights mediante el uso de sintaxis y semántica del lenguaje humano.

Los avances en los LLM pueden ayudar a los usuarios de herramientas de observabilidad a escribir y explorar consultas en lenguaje natural, alejar de los complejos lenguajes de consulta. Este desarrollo puede proporcionar un beneficio significativo a usuarios de todos los niveles, especialmente a personas con conocimientos técnicos limitados, ayudándoles a gestionar datos complejos con mayor eficacia.

Los LLM aún no son apropiados para el análisis y la resolución de problemas en tiempo real porque a menudo carecen de la precisión para capturar el contexto completo. Sin embargo, las LLM cuentan con capacidades avanzadas de procesamiento de texto para ayudar a simplificar los insights de datos en plataformas de Observabilidad.

Los insights más accesibles permiten una mejor concientización del comportamiento del sistema y una mejor comprensión de los problemas y puntos de fallo de las TI.

La IA causal es una rama de la IA que se centra en aclarar y modelar relaciones causales entre variables, en lugar de simplemente identificar correlaciones.

Las técnicas tradicionales de IA, como el machine learning(ML), a menudo se basan en la correlación estadística para hacer predicciones. En cambio, la IA causal tiene como objetivo encontrar los mecanismos subyacentes que producen correlaciones para mejorar el poder predictivo y permitir una toma de decisiones más específica.

La incorporación de IA causal en los sistemas de observabilidad puede mejorar significativamente los insights de las organizaciones sobre sus entornos de TI.

La IA causal permite a los equipos de TI analizar las relaciones e interdependencias entre los componentes de la infraestructura, para que puedan identificar mejor las causas principales de los problemas operativos y de calidad. Permite a los desarrolladores comprender no solo el “cuándo y dónde” de los problemas del sistema, sino también el “por qué”, ayudando a los equipos a resolver los problemas más rápido y aumentando la confiabilidad del sistema.

La Full Stack Observability puede hacer que un sistema sea más fácil de entender y monitorear, más fácil y seguro de actualizar con nuevo código y más fácil de reparar. Ayuda a que los equipos de TI puedan:

Una limitación principal de las herramientas de monitoreo es que solo observan “condiciones desconocidas conocidas”, condiciones excepcionales que los equipos de TI ya saben que deben vigilar. Las herramientas de observabilidad descubren condiciones que los equipos nunca podrían saber o pensar buscar y luego rastrean su relación con problemas de rendimiento específicos. Esta insight proporciona un mayor contexto para ayudar a identificar las causas principales y acelerar la resolución.

La observabilidad integra el monitoreo en las primeras fases del proceso de desarrollo de software. Esta integración ayuda a los equipos de DevOps a identificar y arreglar problemas en el nuevo código antes de que afecten la experiencia del cliente o los SLAs.

Las herramientas de observabilidad permiten a los desarrolladores recopilar, analizar, correlacionar y descubrir una amplia gama de datos telemétricos para comprender mejor el comportamiento del usuario y optimizar su experiencia.

Las herramientas de observabilidad permiten a los equipos especificar la instrumentación y la agregación de datos en la configuración de un clúster Kubernetes, por ejemplo, y empezar a recopilar telemetría desde el momento en que se pone en marcha hasta que se detiene.

Los equipos de TI pueden combinar la observabilidad con AIOps, machine learning (ML) y capacidades de Automatización para predecir problemas basados en los resultados del sistema y resolverlos sin intervención humana.

Las soluciones de observabilidad aceleran los procesos de descubrimiento y resolución de problemas. Esta aceleración ayuda a los equipos a mantener alta la disponibilidad de las aplicaciones, el tiempo medio de reparación (MTTR) bajo y las interrupciones al mínimo.

Las soluciones de Observabilidad adoptan un enfoque holístico, nativo de la nube, para el registro y la supervisión de aplicaciones. Facilitan la automatización de procesos sin fisuras y trabajan con datos contextuales históricos para ayudar a los equipos a optimizar mejor las aplicaciones empresariales en un serial de casos de uso.

• Monitoreo del sistema en tiempo real. Las herramientas de observabilidad proporcionan telemetría de estado y rendimiento de extremo a extremo en tiempo real para que los equipos de TI puedan acelerar los protocolos de depuración y mantener las aplicaciones funcionando de manera óptima.
  
  
• Transformación digital fundamentada y migración a la nube. A medida que las empresas modernizan sus infraestructuras de aplicaciones y nube, a menudo aumentan la complejidad general del sistema. Las plataformas de observabilidad permiten a los equipos mantener la visibilidad de entornos distribuidos, multinube altamente dinámicos y de nube híbrida.
  
  
• Mejora del rendimiento empresarial. La observabilidad permite a los equipos encontrar y solucionar problemas más rápido, para que puedan dedicar más tiempo a centrarse en otros aspectos del negocio.
  
  
• Mejor DevSecOps. Los sistemas observables permiten a los equipos de desarrollo, seguridad y operaciones crear aplicaciones más Resilient®  y seguras al proporcionar feedback continua y en tiempo real del ciclo de vida de entrega de software.
  
  
• Optimización del sistema impulsada por IA. Las herramientas de observabilidad impulsadas por IA pueden funcionar en sistemas complejos y distribuidos, desplegando algoritmos de IA para analizar y correlacionar datos rápidamente. Los modelos de machine learning (ML) dentro de las herramientas de observabilidad también pueden generar análisis predictivos y pronosticar tendencias de rendimiento.