¿Qué es la ingeniería de observabilidad?
La ingeniería de observabilidad es el proceso de diseñar y construir sistemas inherentemente observables y aprovechar herramientas y métodos avanzados para recopilar, analizar y visualizar datos de observabilidad.
Cuando un sistema es observable, los desarrolladores pueden discernir el estado de los sistemas de software, la infraestructura y los componentes de red analizando sus resultados externos. Las herramientas de monitoreo de TI convencionales a menudo son incapaces de proporcionar una visibilidad completa de los intrincados entornos de software actuales, que cuentan con arquitecturas distribuidas y una letanía de microservicios y otros componentes interdependientes.
Los sistemas de software y los entornos informáticos modernos requieren herramientas de observabilidad de lote completo que proporcionen características de rastreo distribuidas y métricas integrales y funcionalidad de registro. Con la ingeniería de observabilidad, las características de observabilidad se integran en los sistemas de desarrollo y producción.
Los ingenieros de observabilidad crean funciones de observabilidad en las capas de código de aplicación, infraestructura y middleware e integran los datos de eventos del sistema en las canalizaciones de monitoreo. Utilizan herramientas avanzadas que correlacionan eventos del sistema a través de contenedores, pods, servidores y red de entrega de contenido (CDN) para permitir la trazabilidad de extremo a extremo en entornos informáticos complejos nativos de la nube.
La ingeniería de observabilidad ayuda a los equipos a analizar datos de monitoreo y telemetría, crear mecanismos de alerta más receptivos y obtener visualizaciones de datos y paneles más matizados. También admite una estrategia de observabilidad de desplazamiento a la izquierda, que permite a los desarrolladores detectar de forma proactiva los problemas del sistema, comprender su causa principal y determinar la forma más eficaz de resolverlos ejecutando características de observabilidad en una fase más temprana del ciclo de vida del desarrollo.
Al incorporar la ingeniería de observabilidad en sus prácticas de desarrollo y gestión de redes, las empresas pueden crear sistemas más observables que faciliten la entrega de aplicaciones y servicios seguros, de alta disponibilidad y alto rendimiento.
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La observabilidad es la capacidad de comprender el estado o condición interna de un sistema complejo basar únicamente en el conocimiento de sus salidas externas, específicamente su telemetría.
En un sistema observable, los equipos de TI pueden monitorear y analizar más fácilmente el desempeño del sistema. Por ejemplo, pueden ver con precisión cómo fluyen los datos a través de la pila tecnológica de una organización, incluidas las aplicaciones,los centros de datos on premises y los entornos de nube, y dónde podrían estar los cuellos de botella. Estos insights ayudan a los equipos a identificar y remediar problemas más rápidamente y, en general, a crear sistemas más fuertes y resistentes.
En esencia, la observabilidad consiste en convertir los datos sin procesar en insights aplicables en la práctica. Sin embargo, a diferencia de los enfoques de monitoreo tradicionales (que se centran en métricas predefinidas y resolución de problemas reactiva), la observabilidad adopta un enfoque proactivo.
Las herramientas de observabilidad se basan en la recopilación de datos de una amplia gama de fuentes de datos para realizar análisis más profundos y acelerar la resolución de problemas. Recopilan telemetría y otros datos de varios componentes de red (contenedores, pods y microservicios, entre otros) para proporcionar a los equipos de desarrollo una visión holística del estado y el rendimiento de los componentes, y de los sistemas más grandes de los que forman parte.
La telemetría incluye los "tres pilares" de la observabilidad: registros, métricas y rastreos.
Los registros son registros detallados de lo que sucede dentro de una red y sistemas de software. Proporcionan información granular sobre lo que ocurrió, cuándo ocurrió y en qué parte de la red ocurrió.
Las métricas son evaluaciones numéricas del rendimiento del sistema y el uso de recursos. Las métricas proporcionan una visión general del estado del sistema mediante la captura de tipos de datos específicos e indicadores clave de rendimiento (KPI), como la latencia, la pérdida de paquetes, la disponibilidad del ancho de banda y el uso de la unidad central de procesamiento (CPU) del dispositivo.
Los rastreos son registros de extremo a extremo del recorrido de cada solicitud de los usuarios a través de la red. Los rastreos proporcionan insights sobre la ruta y el comportamiento de los paquetes de datos a medida que atraviesan múltiples dispositivos y sistemas, lo que los hace esenciales para comprender los sistemas distribuidos.
A diferencia de las herramientas de monitoreo, las plataformas de observabilidad utilizan la telemetría de manera proactiva. Los equipos de DevOps y los ingenieros de confiabilidad del sitio (SRE) utilizan herramientas de observabilidad para correlacionar la telemetría en tiempo real y obtener una visión completa y contextualizada del estado del sistema. Estas características permiten a los equipos comprender mejor cada elemento del sistema y cómo se relacionan los diferentes elementos entre sí.
Al proporcionar una visión integral de un entorno de TI con todo y sus dependencias, las soluciones de observabilidad pueden mostrar a los equipos el “qué”, el “dónde” y el “por qué” de cualquier evento del sistema, y la manera en que el evento podría afectar el rendimiento de todo el entorno. También pueden descubrir automáticamente nuevas fuentes de telemetría que puedan surgir en el sistema (una nueva llamada de interfaz de programación de aplicaciones (API) a una aplicación de software, por ejemplo).
Las características de telemetría y correlación de datos a menudo dictan la manera en que los ingenieros de software y los equipos de DevOps implementan la instrumentación de aplicaciones, los procesos de depuración y la resolución de problemas. Estas herramientas permiten a los equipos de TI detectar y abordar problemas antes de que escalen, lo que ayuda a garantizar una conectividad perfecta, un tiempo de inactividad mínimo y experiencias del usuario optimizadas.
Sin embargo, también proporcionan feedback que los desarrolladores pueden incorporar a futuras prácticas de observabilidad, lo que las convierte también en parte integral de la ingeniería de observabilidad.
El éxito de la ingeniería de observabilidad se basa en algunos principios importantes:
Instrumentación integral de aplicaciones
La incorporación de registros, métricas y rastreo en las bases de código de las aplicaciones ayuda a los equipos de ingeniería a capturar datos críticos en los puntos de recopilación clave.
Los equipos pueden usar formatos de registro estructurados (como JSON) para optimizar la gestión de registros y facilitar la búsqueda y el análisis de los registros. E instrumentar cada microservicio e integración de terceros para recopilar seguimientos de solicitudes de datos entrantes y salientes facilita la visibilidad completa en todo el entorno de TI para que los desarrolladores puedan encontrar y arreglar problemas más rápido.
Rastreo distribuido
Las herramientas de rastreo distribuido, que visualizan la ruta completa de cada solicitud de datos en un entorno informático, ayudan a los equipos de TI a solucionar rápidamente los problemas cuando surgen.
Los desarrolladores pueden utilizar identificadores únicos para seguir las solicitudes a medida que atraviesan múltiples servicios, proporcionando insights completos de extremo a extremo sobre las operaciones del sistema. Por ejemplo, los ingenieros pueden asignar ID de rastreo únicos a cada solicitud de datos entrante en el borde del ecosistema (en las puertas de enlace de API, por ejemplo) y aplicar ID de tramo a cada segmento del recorrido de la solicitud.
Objetivos de nivel de servicio (SLO) significativos
Los SLO son los objetivos de rendimiento acordados para un servicio durante un periodo específico. Ayudan a garantizar que las empresas puedan cumplir con los acuerdos de nivel de servicio (SLA), los contratos entre proveedores de servicios y clientes que definen el servicio que se proporcionará y el nivel de rendimiento que los usuarios deben esperar.
Establecer métricas claras y cuantificables que representen las experiencias reales de los usuarios y fijar objetivos alcanzables para la confiabilidad y el rendimiento del sistema es parte integral de la ingeniería de observabilidad. Este proceso no solo ayuda a garantizar que los ingenieros siempre trabajen con datos de observabilidad pertinentes, sino que también facilita la detección y resolución precisas de problemas.
Cultura que da prioridad a la observabilidad
La ingeniería de observabilidad no se trata solo de cambiar la observabilidad que queda en el ciclo de vida del desarrollo. También se trata de facilitar el desarrollo impulsado por la observabilidad, donde las prácticas de observabilidad se integran en los flujos de trabajo diarios de los desarrolladores e impulsan la forma en que los ingenieros crean y gestionan el código.
Además de los datos básicos de telemetría y las herramientas de correlación, la ingeniería de observabilidad se basa en:
Establecer protocolos de monitoreo sólidos es crítico para mantener sistemas observables. Las herramientas de monitoreo pueden recopilar y rastrear continuamente una serie de métricas del sistema, incluido el uso de memoria, las tasas de error, los tiempos de respuesta y los resultados sintéticos de las transacciones. El monitoreo en tiempo real ayuda a garantizar que los ingenieros tengan información actualizada sobre el comportamiento del sistema.
La mayoría de las soluciones de observabilidad también incluyen mecanismos de alerta automatizados que notifican a los equipos sobre eventos anómalos y desviaciones de las líneas de base establecidas.
Los eventos estructurados son registros de datos que contienen pares clave-valor, que describen una actividad u ocurrencia específica en un sistema. La transmisión de eventos estructurados suele ser la mejor forma de rastrear actividades y cambios significativos del sistema porque capturan el contexto y la secuencia de operaciones que llevaron a un estado o error particular.
Cada evento suele incluir un identificador único, metadatos (como encabezados y variables) y una marca de tiempo de ejecución, lo que los hace invaluables para la depuración, auditoría y análisis forense.
Las herramientas de monitoreo del rendimiento de las aplicaciones brindan una visibilidad completa del estado de las aplicaciones y la experiencia del usuario final. Pueden realizar un seguimiento de las métricas críticas de rendimiento de las aplicaciones, como el rendimiento de las transacciones, la latencia y las dependencias entre servicios, que ayudan a los equipos a diagnosticar cuellos de botella en el rendimiento, rastrear las interacciones de los usuarios y comprender el impacto de los cambios en toda la pila de aplicaciones.
Los paneles agregan y muestran métricas, registros y rastreos de los distintos componentes del sistema, ofreciendo a los equipos insights que los ayudan a evaluar rápidamente el rendimiento del sistema, identificar tendencias en los datos y localizar problemas. Los paneles suelen ser personalizables, lo que permite a los desarrolladores configurarlos para resaltar los datos más relevantes para el rol de cada stakeholder en la organización.
La ingeniería de observabilidad está profundamente entrelazada con las metodologías de DevOps y la ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE).
Proporciona los datos que los equipos necesitan para implementar prácticas avanzadas de observabilidad, como el marcado de características (donde las nuevas características se activan o desactivan en el tiempo de ejecución para controlar qué usuarios pueden acceder a ellas) y el despliegue azul-verde (donde los desarrolladores ejecutan dos entornos de producción paralelos similares (o clústeres) y cada entorno ejecuta una versión diferente de una aplicación).
Al realizar la incorporación de la ingeniería de observabilidad en los pipelines de CI/CD y los procesos de automatización, los equipos de TI pueden mejorar la confiabilidad general del sistema, acelerar la entrega de software y gestionar con confianza los cambios en el entorno de producción.
La ingeniería de observabilidad abarca una colección de prácticas y herramientas que pueden profundizar la visibilidad de los entornos de TI. También permite a los desarrolladores implementar técnicas de ingeniería más sofisticadas, que incluyen:
Correlación de KPI empresariales
La ingeniería de observabilidad ayuda a los equipos a conectar los indicadores técnicos (latencia, por ejemplo) con los resultados empresariales clave (como la satisfacción del cliente o la generación de ingresos). Este enfoque permite al personal de TI evaluar el impacto de los problemas técnicos en el negocio, priorizar los arreglos que más importan y alinear las prioridades técnicas con los objetivos de la organización.
Si, por ejemplo, los datos de observabilidad muestran que la latencia elevada está vinculada a tasas de conversión más bajas, los desarrolladores pueden abordar los problemas de latencia para ayudar a aumentar las conversiones.
OpenTelemetry (OTel)
OpenTelemetry es una infraestructura de observabilidad de código abierto que incluye una colección de kits de desarrollo de software (SDK), API independientes del proveedor y otras herramientas para la instrumentación de aplicaciones, sistemas y dispositivos. Simplifica la forma en que se recopilan los datos de telemetría, independientemente del lenguaje de programación, la infraestructura o el entorno de tiempo de ejecución, y permite a los desarrolladores generar, recopilar y exportar datos de telemetría estandarizados para cualquier backend de observabilidad.
Con OTel, los ingenieros de observabilidad pueden recopilar datos de telemetría de forma coherente en diferentes aplicaciones, sistemas y casos de uso; agilizar la integración de datos y las prácticas de observabilidad; y preparar para el futuro sus entornos de TI.
Verificación continua
La verificación continua permite a los desarrolladores integrar verificaciones de observabilidad directamente en la canalización de CI/CD e identificar problemas antes de que lleguen a la producción. Mediante el uso de características automatizadas de monitoreo, registro y alertas durante las fases de construcción y despliegue del desarrollo de aplicaciones, los equipos pueden detectar problemas de rendimiento rápidamente. Estos procesos ayudan a optimizar la confiabilidad del despliegue y acelerar el ciclo de feedback para lanzamientos de software más rápidos y de mayor calidad.
Detección de anomalías basada en el machine learning
Las compañías pueden emplear algoritmos impulsados por IA para examinar grandes cantidades de datos de observabilidad y encontrar problemas emergentes del sistema que podrían escaparse a las herramientas tradicionales. Por ejemplo, en una red de memoria a corto plazo (LSTM), la tecnología de machine learning (ML) permite que la red modele y aprenda mejor de los datos que llegan en secuencias, como datos de series de tiempo y lenguaje natural.
Las LSTM pueden entrenar a partir de la telemetría para identificar el comportamiento normal del sistema y predecir su estado futuro. Si los datos reales se desvían significativamente de las predicciones, los equipos reciben una alerta que les notifica de una violación de seguridad, un fallo de la red o una degradación del sistema.
Ingeniería del caos
La ingeniería del caos es un proceso en el que los desarrolladores causan fallas intencionalmente en el entorno de producción o preproducción para comprender su impacto en el sistema. La simulación de interrupciones (como fallas de red, caídas del servidor o aumentos repentinos de tráfico) permite a los ingenieros de observabilidad identificar las vulnerabilidades del sistema. También les ayuda a mejorar su postura de defensa y sus estrategias de respuesta a incidentes, y a garantizar que el sistema pueda resistir eventos inesperados.
- Mejor detección de anomalías y resolución de problemas. La ingeniería de observabilidad ayuda a los equipos a detectar rápidamente actividades inusuales, para que la solución de problemas y la depuración sean más rápidas y exhaustivas.
- Tiempo medio de reparación (MTTR) más rápido. La ingeniería de observabilidad permite a los equipos de desarrollo detectar y resolver problemas rápidamente, reduciendo significativamente el MTTR.
- Toma de decisiones basada en datos. Las herramientas de observabilidad de insights aplicables en la práctica proporcionadas pueden capacitar a los equipos para tomar decisiones más inteligentes sobre la arquitectura del sistema, la gestión de recursos y el ajuste del rendimiento.
- Mejores experiencias de usuario. La ingeniería de observabilidad ayuda a los desarrolladores a identificar de manera proactiva oportunidades para actualizaciones y optimización de características, de modo que los usuarios tengan interacciones fluidas con el software y las redes.
- Mejora continua.Con la ingeniería de observabilidad, los equipos de DevOps obtienen una comprensión holística y profunda de cómo funciona su código en producción, lo que acelera la identificación de errores y facilita la mejora continua.
Recursos
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Notas de pie de página:
1 Kumar, S., & Singh, R. (2024). Don't blame the user: Toward means for usable and practical authentication. Communications of the ACM, 67(4), 78–85. https://doi.org/10.1145/3706599.3719914.
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3 LLM-observability, GitHub. Consultado el 19 de mayo de 2025, de https://github.com/DataDog/llm-observability, Datadog (s.f.).
4 Dong, L., Lu, Q., & Zhu, L. (2024). AgentOps: Enabling Observability of LLM Agents. arXiv. https://arxiv.org/abs/2411.05285.
5 LangChain. (n.d.). Datadog LLM Observability - LangChain, Langsmith .js. Consultado el 19 de mayo de 2025, de https://js.langchain.com/docs/integrations/callbacks/datadog_tracer/.
6 Optimizing LLM Accuracy, consultado el 19 de mayo de 2025, de https://platform.openai.com/docs/guides/optimizing-llm-accuracy.
7 IBM Instana Observability. Consultado el 19 de mayo de 2025, de https://www.ibm.com/mx-es/products/instana.
8 Monitoring AI Agents. IBM Documentation. Consultado el 19 de mayo de 2025, de https://www.ibm.com/docs/en/instana-observability/1.0.290?topic=applications-monitoring-ai-agents.
9 Zhou, Y., Yang, Y., & Zhu, Q. (2023). LLMGuard: Preventing Prompt Injection Attacks on LLMs via Runtime Detection. arXiv preprint arXiv:2307.15043. https://arxiv.org/abs/2307.15043.
10 Vesely, K., & Lewis, M. (2024). Real-Time Monitoring and Diagnostics of Machine Learning Pipelines. Journal of Systems and Software, 185, 111136. https://doi.org/10.1016/j.jss.2023.111136