¿Qué es la observabilidad en la SRE?

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

La observabilidad en la ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE) va más allá del monitoreo de sistemas estándar, que sirve como un componente vital de cualquier estrategia de observabilidad, pero no puede proporcionar la visibilidad integral necesaria para optimizar las redes informáticas modernas.

Las herramientas de monitoreo tradicionales pueden, por ejemplo, proporcionar paneles para visualizar el estado del sistema y alertar al personal de TI sobre fallas. Sin embargo, los entornos informáticos nativos de la nube actuales están cada vez más distribuidos y dependen de una variedad de microservicios, servidores perimetrales, contenedores Docker y funciones sin servidor.

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

El objetivo de la observabilidad es dotar a los ingenieros de confiabilidad del sitio con los datos aplicables en la práctica 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 la confiabilidad del sitio. La observabilidad en la 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 los clientes, automatizar las tareas de ITOps, acelerar la entrega de software y minimizar el riesgo de TI. Se enfoca en lograr resiliencia mediante la automatización constante de procesos clave.

Tradicionalmente, la SRE comprende operaciones manuales de TI y procesos de administración de sistemas, como análisis de registros, ajuste de rendimiento, aplicación de parches, pruebas del entorno de producción, gestión de incidentes y evaluación retrospectiva (postmortem). 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 deficiencias del sistema mediante un proceso llamado ingeniería del caos, en el que los ingenieros de confiabilidad del sitio causan fallas intencionalmente en los entornos de producción y preproducción. Este proceso ayuda a los equipos a comprender cómo las fallas pueden afectar los sistemas de software y a desarrollar estrategias para mitigar las fallas en el futuro.

La ingeniería de confiabilidad del sitio también prioriza la planificación de la capacidad, un proceso que determina los requerimientos de recursos para funciones esenciales del negocio, escala esas funciones del negocio 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 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 (regular el flujo de agua a través de una tubería en función de la retroalimentación de un sistema de control de flujo, por ejemplo).

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, con mayor rapidez y precisión los equipos de TI pueden determinar la causa principal de los problemas de rendimiento, a menudo sin pruebas ni programación adicionales.

Para crear y mantener sistemas observables se requieren herramientas de software capaces de agregar, correlacionar y analizar flujos constantes de datos de rendimiento de las aplicaciones y el hardware y las redes en las que se ejecutan. Luego, los equipos de TI pueden usar los datos para monitorear, solucionar problemas y depurar cada componente de la red, ayudando a las empresas a optimizar la experiencia del cliente y cumplir con los acuerdos de nivel de servicio (SLA).

La observabilidad a menudo se confunde con el monitoreo 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 empleados en el APM y la NPM, una más adecuada para las redes distribuidas y despliegues de aplicaciones  nativas de la nube .

Para lograr observabilidad es necesario que las organizaciones recopilen datos de telemetría, tales como:

Las métricas son mediciones cuantitativas sin procesar, derivadas o agregadas que indican el estado y el rendimiento de un sistema (de un servidor o una API, por ejemplo) durante intervalos de tiempo específicos. Ayudan a las organizaciones a construir una base sólida para las prácticas de monitoreo y análisis de datos de la SRE para que los ingenieros puedan identificar patrones de datos y predecir 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 asientos textuales detallados y con marca de tiempo de eventos, generalmente registrados en texto simple, binario o en formato estructurado. A menudo proporcionan un punto de partida para los ingenieros que buscan comprender y diagnosticar problemas del sistema.

Las funciones de registro dentro de las herramientas de observabilidad en la SRE recopilan, almacenan, analizan y correlacionan una variedad de datos (entre ellos, mensajes de error, procesos de inicio y apagado y cambios de configuración). Permiten a los equipos de SRE comprender los eventos de forma cronológica y contextual, lo que les facilita rastrear la causa principal de los problemas y desplegar flujos de trabajo de resolución.

Los rastreos, como las solicitudes HTTP y las consultas en bases de datos, proporcionan una visión completa 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, capturando las interacciones (dependencias, por ejemplo) entre diferentes componentes y servicios.

El rastreo, en concreto, el rastreo distribuido, es valioso en las arquitecturas de microservicios, donde las solicitudes pueden atravesar múltiples servicios antes de llegar a su destino.

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

Las soluciones de observabilidad en la SRE ayudan a las empresas a recopilar y procesar la telemetría de rendimiento casi en tiempo real, ofreciendo a los equipos de SRE insights basados en datos sobre los errores del sistema y por qué ocurren. Estos insights permiten a las organizaciones reducir la carga cognitiva de los ingenieros durante el desarrollo y el mantenimiento del sitio, de modo que los equipos más pequeños, multifuncionales y autónomos puedan gestionar los servicios de manera más eficiente.

La integración de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) con soluciones de observabilidad en la SRE está cambiando rápidamente la forma en que las empresas abordan la ingeniería de confiabilidad del sitio. Las perspectivas de AIOps permiten 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 ingenieros de confiabilidad del sitio pueden convertirse en entrenadores 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 de la 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 en la SRE pueden utilizar tecnologías de IA para emular y automatizar la toma de decisiones en el proceso de corrección. Las funciones de observabilidad basadas en IA pueden monitorear 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 los problemas.

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

Las herramientas de observabilidad impulsadas por IA también pueden utilizar las capacidades avanzadas de procesamiento de texto de los modelos de lenguaje extensos (LLM) para simplificar los insights de datos en las plataformas de observabilidad de SRE. Los LLM se destacan en el reconocimiento de patrones en grandes cantidades de datos textuales repetitivos, que se asemejan mucho a los datos de telemetría en sistemas complejos y distribuidos. Los LLM actuales pueden entrenarse (o impulsarse mediante protocolos de ingeniería rápida) para devolver información e insights utilizando la sintaxis y la semántica del lenguaje humano.

Los LLM avanzados ayudan a los equipos de SRE a escribir y explorar consultas en lenguaje natural, alejándose de lenguajes de consulta complejos y permitiendo que el personal de TI en todos los niveles de competencia gestione datos complejos de manera más eficaz.

Además, las herramientas de observabilidad en la SRE se benefician de las funciones causales de la IA, que aclaran y ejemplifican las relaciones causales entre variables en lugar de simplemente identificar correlaciones. Las técnicas tradicionales de IA (ML, por ejemplo) 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, mejorando el poder predictivo de las herramientas de observabilidad de la SRE y permitiendo una toma de decisiones más específica.

La IA causal 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 confiabilidad del sitio al aclarar no solo el “cuándo y dónde” de los problemas del sistema, sino también el “por qué”.

La observabilidad en la SRE a menudo requiere el uso de herramientas avanzadas de observabilidad, que facilitan lo siguiente:

Con las herramientas de observabilidad, los equipos de SRE pueden usar métricas, registros y capacidades de rastreo distribuido para detectar y rectificar problemas del sistema antes de que afecten a los usuarios. Las soluciones de observabilidad monitorean y agregan datos de toda la red, proporcionando una visibilidad clara del comportamiento del sistema y ayudando a los ingenieros a realizar análisis de causa principal rápidamente. Fomentan las prácticas proactivas de SRE 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 a obtener insights 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 la conformidad con los SLA.

La toma de decisiones basada en datos es una piedra angular de la 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 pruebas empíricas. 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 comerciales generales, ya que la satisfacción del usuario desempeña un papel clave en la creación y el mantenimiento de la confiabilidad del sistema. Las soluciones de observabilidad en la SRE proporcionan herramientas para medir la satisfacción del usuario ayudando a las empresas a establecer objetivos de nivel de servicio (SLO).

Los SLO proporcionan insight aplicable en la práctica sobre la experiencia del usuario, 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 debates basados en datos, lo que ayuda a las empresas a comprender cuándo centrarse en la confiabilidad y cuándo buscar nuevas características.

La observabilidad en la SRE ayuda a las organizaciones a optimizar la confiabilidad del sitio y el tiempo de actividad para diversos casos de uso en todos los sectores comerciales, entre ellos:

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

La observabilidad en la SRE permite a las empresas monitorear los tiempos de entrega de paquetes, los volúmenes de los envíos 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 en la SRE también pueden rastrear indicadores de nivel de servicio (SLI), mediciones cuantitativas de los comportamientos del sistema asociados con diferentes servicios, como las tasas de éxito de entrega.

La observabilidad en la SRE permite a las instituciones financieras monitorear transacciones vitales, como transferencias bancarias, retiros de cajeros automáticos y 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 en la SRE permite a los proveedores de atención médica monitorear y analizar los datos de los pacientes en tiempo real. Por ejemplo, el equipo de SRE de un hospital puede implementar un sistema de seguimiento de los signos vitales para que los médicos y el personal de enfermería puedan intervenir rápidamente en caso de emergencia médica. Las herramientas de observabilidad también pueden monitorear la infraestructura del hospital, identificando problemas de desempeño que podrían impedir que el personal brinde la mejor atención a los pacientes.