¿Qué es la observabilidad?

Una manera sencilla de describir la observabilidad es cuán bien se puede comprender el sistema a partir de las salidas. En la teoría del control, la observabilidad se define como la forma en que los ingenieros pueden inferir los estados internos de un sistema a partir del conocimiento de las salidas externas de ese sistema. 

Con la observabilidad, los ingenieros gozan de un enfoque proactivo para analizar y optimizar sus sistemas basándose en los datos que se generan. Las plataformas de observabilidad ofrecen una manera centralizada de recopilar, almacenar y visualizar logs, métricas y trazas para ofrecer una perspectiva interconectada y en tiempo real de todos los datos operacionales en tu sistema de software, así como la flexibilidad de hacer preguntas sobre tus aplicaciones e infraestructura para comprender el comportamiento del sistema y obtener las respuestas que necesitas para mejorar el rendimiento de tu sistema.

Pilares de la observabilidad

Para comprender el comportamiento de tu sistema, es esencial recurrir a cuatro tipos fundamentales de datos, conocidos como pilares de observabilidad, dentro de una plataforma de observabilidad. Cada pilar de observabilidad aporta un valor único para entender cómo están funcionando tus sistemas:

• Las métricas son valores numéricos de algo que se mide en un momento específico. Como mínimo, las métricas deben incluir una marca de tiempo, un valor y un nombre. Las métricas permiten recopilar y almacenar gran cantidad de información específica que se puede manipular fácilmente para su análisis.
• Los eventos son un tipo de datos más completos que pueden definirse con muchos más parámetros, además del tiempo y el valor. La forma en que defines un evento y los datos que este captura varía según lo que necesites analizar del sistema.
• Los logs proporcionan un nivel de información más detallado, ya que suelen registrar las acciones realizadas por el software durante el progreso de las operaciones y tareas. Un evento puede activarse debido a una infracción de umbral, mientras que las tareas de software realizadas para alcanzar dicho umbral podrían registrarse en los logs. Esos registros pueden ser buscados y analizados de diversas maneras para extraer información importante sobre el sistema. Los logs pueden contener datos tanto estructurados como no estructurados. Las herramientas de inteligencia artificial (IA) que analizan los datos de los registros están evolucionando para ayudar a los ingenieros de sistemas a predecir con mayor precisión el comportamiento del sistema.
• Las trazas rastrean la conectividad entre diferentes operaciones. Pueden mostrar cómo interactúan los distintos sistemas o subsistemas, tanto si forman parte de la infraestructura de la organización como si están conectados a un dominio completamente distinto.

Además de estos pilares de observabilidad, otros datos —como la experiencia del usuario, los metadatos y otros contenidos estructurados y no estructurados— pueden ayudarte a comprender el comportamiento de un sistema.

Más información sobre pilares de observabilidad.

¿Cómo funciona la observabilidad?

Cuando los ingenieros de sistemas comprenden cómo sacar el mayor provecho de cada herramienta de observabilidad, pueden determinar cómo recolectar datos de distintos extremos y servicios en un entorno multinube. Así, la plataforma de observabilidad proporciona el análisis y la visualización necesarios para que los ingenieros obtengan información valiosa.

Los extremos pueden incluir centros de datos, hardware perimetral de Internet de las cosas (IoT), software y componentes de infraestructura en la nube, como contenedores, herramientas de código abierto y microservicios. La plataforma de observabilidad muestra lo que sucede en todo el conjunto de servicios, software y componentes de hardware, lo que ayuda a los ingenieros a resolver problemas y optimizar los sistemas de manera proactiva y eficiente.

¿Por qué es importante la observabilidad para los negocios digitales modernos?

Las infraestructuras empresariales continúan aumentando en complejidad, abarcando desde el perímetro hasta los centros de datos. Este crecimiento está impulsado por la incorporación de IoT, microservicios nativos de la nube basados en tecnologías de código abierto que operan en clústeres de Kubernetes, y una infraestructura en la nube que integra entornos privados, públicos e híbridos. Al aprovechar la experiencia de los ingenieros y componentes distribuidos, los equipos de producto pueden desarrollar e implementar soluciones con mayor rapidez y eficacia. El simple monitoreo de los sistemas y la comprensión de los datos que estos producen es difícil —y costosa— dentro de las restricciones de presupuestos de TI ajustados.

Actualmente, las organizaciones se apoyan en equipos DevOps, la entrega continua y el desarrollo ágil, lo que ha acelerado como nunca el proceso de entrega de software. Sin embargo, este ritmo más rápido y los plazos de lanzamiento más ajustados pueden complicar la detección de problemas cuando ocurren.

La observabilidad ofrece nuevos conocimientos que permiten a los equipos operar de manera más eficiente, optimizar sistemas con mayor rapidez y resolver problemas de forma más ágil, lo que impacta directamente en los resultados de la organización.

El argumento empresarial a favor de implementar la observabilidad dentro de una organización es claro. En el Informe de observabilidad 2024, encontramos que el 46 % afirmó que la observabilidad mejoró el tiempo de actividad y la confiabilidad del sistema. Y algo aún más significativo: el 58 % de los encuestados indicó que su inversión en observabilidad les generó un valor total anual superior a USD 5 millones. Tras analizar los datos, calculamos que el retorno de inversión (ROI) promedio se multiplicó por cuatro (295 %). En otras palabras, por cada USD 1 invertido, las organizaciones perciben un retorno estimado de USD 4 en valor. En este contexto, comprender el rol del monitoreo de aplicaciones empresariales es fundamental, ya que constituye un componente clave de una estrategia integral de observabilidad.

Los sistemas modernos son microservicios nativos de la nube, complejos y de código abierto que se ejecutan en clústeres de Kubernetes y en la infraestructura de la nube. Los equipos y componentes distribuidos permiten que el desarrollo y despliegue de estos se realice más rápido que nunca. 

Observabilidad vs. monitoreo: ¿en qué se diferencian?

Existe una diferencia entre observabilidad y monitoreo. Para comprender la diferencia entre los dos conceptos, comencemos por comprender las lagunas que existen en los sistemas de “monitoreo tradicional”. 

Mientras que el monitoreo tradicional proporcionaba información adecuada sobre las infraestructuras heredadas, la observabilidad lleva el monitoreo a un nivel superior, ya que aporta información más detallada y valiosa, lo que permite a los equipos de TI y DevOps gestionar, entregar y optimizar sistemas complejos de manera más efectiva.

Monitoreo

El monitoreo parte del supuesto de que tienes una idea de lo que podría fallar, lo que permite supervisar ciertos aspectos del sistema y recibir alertas sobre posibles problemas, como un ancho de banda de red limitado. Generalmente, esto implica preconfigurar dashboards para recopilar datos de puntos de contacto específicos y generar alertas sobre posibles problemas de rendimiento. Sin embargo, en sistemas más complejos, resulta difícil prever los problemas que podrían surgir. Por ejemplo, los entornos nativos de la nube son dinámicos y complejos. Además, DevOps introduce nuevas incógnitas debido a la aceleración en los ciclos de lanzamiento de software.

Observabilidad

Con la observabilidad, los equipos deben instrumentar por completo el entorno y el software para generar datos enriquecidos que puedan analizarse y procesarse de múltiples formas, incluso de formas que no se anticipan o que antes no eran posibles. Los datos de observabilidad no solo incluyen métricas, eventos, registros y rastreos, sino también información más detallada, como metadatos, comportamiento de los usuarios, topología de red y mapeos, además de acceso a detalles a nivel de código.

Gracias a datos enriquecidos y una plataforma de observabilidad inteligente, los equipos de TI y DevOps pueden investigar y explorar con mayor flexibilidad las causas de los problemas, superando así las capacidades del monitoreo tradicional. 

Observabilidad y monitoreo

Para que quede claro, la observabilidad no elimina la necesidad de monitoreo, simplemente se convierte en una de las técnicas que se usan para lograr la observabilidad. 

Piénsalo de esta manera: la observabilidad (sustantivo) es el enfoque que te permite comprender tu sistema complejo. Monitorear (verbo) es una acción que realizas para ayudar con ese enfoque. 

Problemas con el monitoreo convencional

El monitoreo convencional solo puede rastrear de las incógnitas conocidas. Eso significa que no te ayudará a tener éxito en el complejo mundo de los microservicios y los sistemas distribuidos. Solo rastrea los aspectos que sabes que tienes que preguntar de antemano (por ejemplo: “¿Cuál es el rendimiento de mi aplicación?”, “¿Cómo es la capacidad de cómputo?”, “Envíame una alerta cuando se exceda un determinado presupuesto de errores”).

La observabilidad es la clave

La observabilidad te da la flexibilidad de comprender patrones en los que ni siquiera habías pensado antes, las incógnitas desconocidas. Es la capacidad de no solo saber que algo está mal, sino también de comprender el porqué.

¿Cuáles son los componentes de las mejores prácticas para una  mejor observabilidad?

La observabilidad en los sistemas modernos consta de cuatro componentes fundamentales : métricas, eventos, logs y trazas, que se conocen también como MELT. Pero esto, por sí solo, no te proporcionará la información valiosa necesaria para desarrollar y operar sistemas de software más eficientes. Los siguientes son aspectos clave en los que puedes centrarte para aprovechar al máximo la observabilidad:

Instrumentación abierta

 Instrumentación abierta significa recopilar datos de telemetría sin depender de entidades de proveedores específicos que producen esos datos. Instrumentación abierta utiliza código (agentes) para rastrear y medir los datos que fluyen a través de tu aplicación de software. Algunos ejemplos de fuentes de datos de telemetría de código abierto son los frameworks de observabilidad independientes del proveedor, como OpenTelemetry y Prometheus.

Herramientas de AIOps

Para asegurarte de que tu infraestructura moderna esté siempre disponible, necesitas acelerar la respuesta a incidentes. Las soluciones de AIOps utilizan modelos de machine learning (ML) para automatizar los procesos de las operaciones de TI, como la correlación, agregación y priorización de datos de incidentes. Estas herramientas te ayudan a eliminar alarmas falsas, detectar problemas de manera proactiva y acelerar el tiempo medio de resolución (MTTR).

Ventajas de usar una herramienta de observabilidad

Mejora la experiencia del cliente

Las herramientas de observabilidad proporcionan a los ingenieros y desarrolladores la capacidad de crear mejores experiencias para los clientes, a pesar de la creciente complejidad de la empresa digital. 

Gracias a la observabilidad, puedes:

• Recopilar, explorar, generar alertas y correlacionar todos los tipos de datos de telemetría

• Comprender el comportamiento del usuario

• Ofrecer una mejor  experiencia digital que deleite a tus usuarios

• Incrementar las tasas de conversión, la retención de usuarios y la fidelidad a la marca.

Reduce el tiempo de inactividad y mejora el MTTR

La observabilidad también hace que sea más fácil mejorar la eficiencia operativa e impulsar la innovación y el crecimiento. Por ejemplo, un equipo puede usar una plataforma de observabilidad para comprender los incidentes críticos que han ocurrido y evitar de manera proactiva que se repitan. 

Mejora la eficiencia e innovación del equipo

Cuando se introduce una nueva compilación, el equipo puede observar el rendimiento de la aplicación y luego hacer un análisis más profundo de las razones de los picos de la tasa de errores o los aumentos de la latencia de la aplicación. Pueden ver qué nodo en particular tiene el problema.

Existen muchas otros ventajas, pero aquí te presentamos algunas que hemos escuchado de nuestros clientes:

• Una única fuente de confianza para los datos operativos.
• Tiempo de actividad y rendimiento verificados. 
• Un entendimiento de las fluctuaciones en tiempo real del rendimiento del negocio digital.
• Una mejor colaboración entre los equipos para resolver los problemas más rápido.
• Una cultura de innovación.
• Una mayor eficiencia operativa para producir software de alta calidad a gran escala, lo que acelera el tiempo de comercialización.
• Detalles específicos para tomar mejores decisiones comerciales basadas en los datos y optimizar las inversiones.

Desafíos de la observabilidad

Aunque no representa un cambio de paradigma, la observabilidad exige pensar más allá de las soluciones tradicionales de TI y puede plantear desafíos para las organizaciones.

Pensar más allá del monitoreo tradicional

En la actualidad, ofrecer productos y servicios de hardware y software requiere analizar cuidadosamente la experiencia del cliente y todos los sistemas que hacen posible proporcionar la experiencia que las empresas desean para sus usuarios. La observabilidad requiere que las organizaciones —desde las unidades de negocio hasta los equipos de TI y DevOps— reconsideren cómo obtener información valiosa sobre su infraestructura compleja. Esto implica desarrollar una estrategia que vaya más allá del monitoreo tradicional e integrar la observabilidad en todos los aspectos.

Rediseñar tus datos

Si tus datos están fragmentados o meramente estructurados, es probable que debas replantear su gestión, incorporando nuevas fuentes como el comportamiento de los clientes, los metadatos y otros tipos de datos no estructurados. Además, con los modernos despliegues multinube, los datos pueden fluir a gran velocidad, con una complejidad y variedad impresionantes, ya que las instancias en la nube y los contenedores se crean y eliminan en segundos.

Incorporar la instrumentación en el diseño

Con DevOps, los equipos están distribuidos y pueden entregar software con mayor rapidez. Pero, para lograrlo, deben diseñar la instrumentación adecuada y necesaria, lo que requiere esfuerzos de diseño adicionales para proporcionar los datos de telemetría adecuados para la observabilidad.

Por qué las empresas están adoptando la observabilidad

El Informe de Observabilidad 2024 reveló que el 41 % de los 1700 encuestados señaló un mayor enfoque en seguridad, gobernanza, riesgos y cumplimiento como la principal estrategia o tendencia que impulsa la necesidad de la observabilidad. 

Otros impulsores clave incluyeron la integración de aplicaciones empresariales en los flujos de trabajo (35 %), la adopción de tecnologías de inteligencia artificial (41 %), el desarrollo de arquitecturas de aplicaciones nativas de la nube (31 %), la migración a un entorno multinube (28 %) y un mayor enfoque en la gestión de la experiencia del cliente (29 %). 

El informe también reveló que la mayoría (83 %) de los encuestados indicó que sus organizaciones habían implementado, al menos, dos mejores prácticas, pero solo el 16 % había implementado cinco o más, entre las cuales se incluyen las siguientes:

• El despliegue de software utiliza prácticas de integración y entrega continua (CI/CD) (40 %)
• La infraestructura que se provee y se orquesta utilizando herramientas de automatización (37 %)
• La capacidad de consultar datos sobre la marcha (35%)
• Partes de la respuesta a incidentes están automatizadas (34%)
• La telemetría (métricas, eventos, logos y trazas) se unifica en un solo panel para su consumo por parte de todos los equipos (35 %)
• Los datos de telemetría incluyen el contexto empresarial para cuantificar el impacto empresarial de los eventos e incidentes (34 %)
• Los usuarios tienen un amplio acceso a datos de telemetría y visualizaciones (32 %)
• La instrumentación está automatizada (25%)
• La telemetría se captura en todo el stack de tecnología (25 %)

¿Qué aspectos considerar en las herramientas de observabilidad?

Las herramientas de observabilidad incluyen una amplia gama de capacidades que permiten monitorear y analizar datos de diversos componentes de infraestructura y software. Por ello, al elegir las herramientas más adecuadas, es importante tener presentes estos elementos fundamentales. 

• Integración: elegir entre una variedad de herramientas de observabilidad, ya sean de código abierto o comerciales, requerirá una integración cuidadosa con todo tu stack, abarcando desde lenguajes y frameworks hasta hardware y software. 
• Facilidad de uso: si las herramientas no son fáciles de implementar, es poco probable que se utilicen, lo que te hará perder los beneficios de las capacidades que ofrecen.
• Información oportuna: los datos en tiempo real, presentados en dashboards enriquecidos e intuitivos, junto con un análisis y datos inteligentes, deben ser el objetivo principal de tus herramientas de observabilidad.
• No es mera información, sino información valiosa:  la visualización de datos y análisis debe ir más allá de simples gráficos. Los dashboards deben presentar el contexto de los datos para que puedas comprender claramente los problemas.
• Integrar IA: las herramientas ML deben estar integradas para automatizar la resolución de problemas y ofrecer análisis predictivos.
• Una sola fuente fiable: existen demasiadas herramientas de observabilidad como para gestionarlas de manera individual. Una plataforma de observabilidad debe ofrecerte la información que necesitas en el momento en que las necesites.
• Vale la pena la inversión:  siempre hay una inversión, ya sea en términos de recursos humanos para integrar y ajustar herramientas de código abierto, o en capital para implementar herramientas comerciales. El retorno de inversión (ROI), tanto en términos de recursos humanos como de capital, debe justificar la inversión para el negocio. Descubre cómo puedes cuantificar la observabilidad para tu empresa aquí.

La plataforma de observabilidad inteligente de New Relic incluye más de 775 integraciones rápidas y más de 30 capacidades integradas con información impulsada por IA. La plataforma ofrece visibilidad completa a través de todo tu stack y escalabilidad ilimitada, lo que te permite preparar tus operaciones para el futuro. La plataforma todo en uno de New Relic proporciona una sola fuente fiable y elimina los silos de datos, herramientas y equipos. 

New Relic fue reconocida como líder en el Magic Quadrant de Gartner 2024 para plataformas de observabilidad por 12^ª vez consecutiva, lo que resalta nuestro compromiso continuo de ofrecer las mejores herramientas y capacidades de observabilidad para nuestros clientes.

Los casos de uso de observabilidad más comunes

Los equipos de ingeniería de fiabilidad de sitios (SRE) y operaciones de TI (ITOps) son los encargados de mantener los sistemas complejos —las aplicaciones en las que las personas confían a diario— en funcionamiento. Pero la observabilidad es responsabilidad de todos durante todo el ciclo de vida de desarrollo de software. 

Los equipos de ingeniería de software utilizan la observabilidad para comprender el bienestar, el rendimiento y el estado general de los sistemas de software, lo que incluye cuándo y por qué ocurren errores. Mediante el análisis de los resultados de un sistema, como eventos, métricas, logs y trazas, los ingenieros pueden determinar cuán bien está funcionando el sistema.

Mejora el rendimiento del software

Aunque los equipos de DevOps y los equipos de ingeniería descentralizados pueden acelerar los despliegues, esto puede generar nuevos desafíos en cuanto a escalabilidad y rendimiento del software. Al utilizar herramientas de observabilidad, los equipos pueden obtener información sobre los problemas que afectan el rendimiento de las aplicaciones. 

Descubre cómo una de las organizaciones de desarrollo de software más grandes de Sudamérica utilizó la observabilidad para resolver desafíos en el desarrollo.

Simplifica la observabilidad y mejora el rendimiento de la web

A medida que las infraestructuras se vuelven más complejas y las empresas implementan herramientas de monitoreo, entre otras, para mantenerse al día con el crecimiento, la creación de varios dashboards de observabilidad puede alargar el tiempo necesario para sintetizar los datos mostrados. Una sola fuente fiable con herramientas integradas puede reducir el tiempo de los ingenieros para comprender los problemas y ayudar a mejorar el tiempo medio de detección (MTTD), el tiempo medio de resolución (MTTR) y el rendimiento del software. 

Descubre cómo una empresa mejoró sus métricas web principales al consolidar varias herramientas de observabilidad en una sola plataforma.

Equipos pequeños y observabilidad

Los equipos pequeños pueden sacar un gran provecho de las herramientas de observabilidad, especialmente cuando sus recursos son limitados. 

En el contexto de los equipos pequeños que cumplen varias funciones —en los que todos los integrantes desempeñan distintos roles— la capacidad de monitorear y analizar el rendimiento de sus sistemas es invaluable. 

Las herramientas de observabilidad dan una perspectiva global del estado y del comportamiento de las aplicaciones e infraestructura para que tu equipo pueda identificar y ocuparse de los problemas rápidamente. Esto es de particular importancia porque los equipos pequeños pueden no tener el lujo de contar con personal dedicado para cada componente de su stack. 

Al automatizar la recopilación de datos y proporcionar información valiosa en tiempo real, las herramientas de observabilidad permiten a los integrantes de los equipos dirigir sus esfuerzos de una manera más eficiente y reducir el tiempo que invierten en revisar y depurar servidores individuales. 

Si te interesa ver esto en acción, toma nota de cómo uno de nuestros clientes mejoró la eficiencia de manera significativa gracias a New Relic. 

Las herramientas de observabilidad potencian a los equipos pequeños para que puedan elevar su productividad al máximo, simplificar la resolución de problemas y, a la larga, ofrecer una experiencia de usuario más fiable y flexible cuidando de no agotar sus recursos limitados.

Observabilidad y DevOps

La frecuencia de los despliegues ha aumentado significativamente con los microservicios. Demasiadas cosas están cambiando para que sea realista pensar que los equipos van a poder predefinir todos los modos de falla posibles en sus entornos. No solo se trata del código de la aplicación, sino de la infraestructura que lo respalda, y el comportamiento y la demanda de los consumidores. 

La observabilidad proporciona a los equipos de DevOps la flexibilidad que necesitan para probar sus sistemas en producción, hacer preguntas e investigar los problemas que no era posible predecir al principio.

La observabilidad ayuda a los equipos de DevOps

• Establecer objetivos de nivel de servicio (SLO) claros e implementar la instrumentación para prepararse y aunar esfuerzos para lograr un éxito medible.
• Aprovechar los dashboards, coordinar las respuestas y medir los efectos de cada cambio para fortalecer las prácticas de DevOps.
• Evaluar el progreso, analizar las dependencias de las aplicaciones y los recursos de infraestructura, y encontrar maneras de mejorar continuamente la experiencia de los usuarios de su software.

Resumen sobre la observabilidad

La observabilidad permite adoptar un enfoque proactivo frente a la resolución de problemas y la optimización eficaces de los sistemas de software. Además, ofrece una perspectiva interconectada y en tiempo real de todos los datos operacionales dentro de un sistema de software, lo que permite hacer consultas sobre la marcha acerca de las aplicaciones y la infraestructura. 

En los tiempos modernos de sistemas complejos desarrollados por equipos distribuidos, la observabilidad es esencial. La observabilidad va más allá del monitoreo tradicional porque permite a los ingenieros comprender no solo lo que no está funcionando sino por qué. 

Abarca la instrumentación abierta, la correlación, el análisis de contexto, la programabilidad y las herramientas de AIOps para poder comprender los datos de telemetría. Las herramientas de observabilidad mejoran la experiencia del cliente, reducen el tiempo de inactividad, aumentan la eficiencia del equipo y promueven una cultura de innovación en todos los equipos.