¿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.

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

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. Están siendo desarrollados y desplegados más rápido que nunca, por equipos y componentes distribuidos. 

Las organizaciones de hoy en día dependen de los equipos de DevOps, de la entrega continua y del desarrollo ágil, para hacer que todo el proceso de entrega de software se realice a una velocidad jamás vista, lo que a su vez puede dificultar la detección de problemas cuando surgen.

Cuando algo salía mal en la época de los mainframes y las operaciones estáticas, era bastante fácil averiguar por qué, y había alertas estáticas preconfiguradas basadas en parámetros conocidos para alertar a un operador sobre el problema. Eso era suficiente puesto que esos sistemas fallaban de manera similar una y otra vez.

A medida que los sistemas se volvían más complejos, las herramientas de monitoreo intentaban irradiar sobre lo que estaba pasando con el rendimiento del software. Era posible hacer seguimiento del rendimiento de la aplicación con los datos de monitoreo y el análisis de series temporales. Era un proceso manejable.

Hoy en día, la complejidad es inmensa. Las posibles causas de falla son abundantes y pueden parecer infinitas si estás mirando una pantalla y te sientes frustrado. ¿Se ha caído el servidor? ¿Hay una interrupción del servicio en el proveedor de la nube? ¿Alguien ha implementado un nuevo código que está afectando el comportamiento de los usuarios finales?

Cuando se trabaja en uno de estos sistemas distribuidos y complejos, puede ser casi imposible identificar un eslabón roto en la cadena si no se cuenta con una solución de observabilidad. Ahora que las arquitecturas de microservicios son frecuentes, las responsabilidades se distribuyen entre los equipos. No hay un encargado claramente definido de la aplicación y es necesario involucrar a muchos equipos. Los equipos tienen que comprender, analizar y resolver problemas en áreas de la aplicación que no necesariamente están a su cargo. Ahora es necesario contar con herramientas modernas como el rastreo distribuido que te permite hacer seguimiento de las solicitudes —y los cuellos de botella— en todas las partes de un sistema distribuido.

El argumento a favor de implementar la observabilidad dentro de una organización es claro. En el Pronóstico de Observabilidad 2023, encontramos que dos de cada cinco personas (40%) afirmaron que la observabilidad mejoraba el tiempo de actividad y la fiabilidad del sistema. Algo aún más significativo es que un poco más de la mitad de las personas que respondieron, dijeron que recibieron un valor total de más de $500,000 al año de su práctica de observabilidad. Sacamos los cálculos y observamos un ROI medio del 100% del gasto de observabilidad entre todos los encuestados.

¿No te queda clara la diferencia entre la observabilidad y el monitoreo?

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

Problemas con el monitoreo convencional

El monitoreo convencional solo puede hacer seguimiento 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 hace seguimiento de las cosas que sabes que tienes que preguntar de antemano (por ejemplo: “¿Cuál es el rendimiento de mi aplicación?”, “¿Cómo es la capacidad de cómputo?”, “Enviarme una alerta cuando se exceda una cierta cantidad 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.

Te da la capacidad no solo de saber que algo está mal, sino también de comprender por qué.

Observabilidad y monitoreo

En definitiva, 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. 

¿Cuáles son los componentes de 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 dará toda la información necesaria para crear y operar mejores sistemas de software. Las siguientes son áreas de interés que te pueden ayudar a obtener lo mejor de la observabilidad:

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

Correlación y contexto

Es imprescindible comprender el panorama completo, especialmente para las grandes aplicaciones empresariales con enormes cantidades de datos de telemetría sin procesar. Los datos de telemetría recopilados deben analizarse en busca de correlaciones y contexto, para que los seres humanos puedan comprender los patrones y las anomalías que pueden surgir.

Programabilidad

Las organizaciones necesitan flexibilidad para crear su propio contexto y su propia selección con aplicaciones personalizadas en función de sus objetivos comerciales únicos.

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 aprendizaje automático 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).

Entonces, ¿en qué consiste el valor de 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. Con la observabilidad, puedes recopilar, explorar, alertar y correlacionar todos los tipos de datos de telemetría, comprender el comportamiento del usuario y facilitar una mejor experiencia digital que será del agrado de tus usuarios y que a su vez aumentará la conversión, retención y lealtad hacia tu 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.

Hay muchas otras ventajas, pero las que siguen son las que nuestros clientes nos han compartido:

• 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.

Catalizadores comunes para adoptar la observabilidad 

Según el Pronóstico de Observabilidad 2023, casi la mitad (49%) de los 1,700 encuestados citaron un mayor enfoque en seguridad, gobernanza, riesgo y cumplimiento como la principal estrategia o tendencia que impulsa la necesidad de observabilidad. 

Otros de los principales impulsores incluyeron la integración de las aplicaciones empresariales en los flujos de trabajo (38%), la adopción de tecnologías de inteligencia artificial (IA) (38%), el desarrollo de arquitecturas de aplicaciones nativas de la nube (38%), la migración a un entorno de nube múltiple (37%) y una mayor atención a la gestión de la experiencia del cliente (35%).

En el informe también se observó que solo el 1% de los encuestados indicaron que sus organizaciones habían implementado las 15 características de las prácticas de observabilidad maduras, tales como las siguientes mejores prácticas:

• El despliegue de software utiliza prácticas de CI/CD (44%)
• La infraestructura que se provee y se orquesta utilizando herramientas de automatización (43%)
• La capacidad de consultar datos sobre la marcha (35%)
• Partes de la respuesta a incidentes están automatizadas (34%)
• La telemetría (métricas, eventos, registros y trazas) se unifica en un solo panel para su consumo por parte de todos los equipos (31%).
• Los datos de telemetría incluyen el contexto empresarial para cuantificar el impacto comercial de los sucesos e incidentes (27%)
• Los usuarios tienen un amplio acceso a datos de telemetría y visualizaciones (27%)
• La instrumentación está automatizada (25%)
• La telemetría se captura en todo el stack de tecnología (24%)
• La ingesta de datos de alta cardinalidad (21%)

Los casos de uso de observabilidad más comunes

Los equipos de SRE y de operaciones de TI están encargados de mantener los sistemas complejos —las aplicaciones de las que las personas dependen todos los días— en buen 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.

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 con 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 a:

• 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.