Mucho más que registros, métricas y trazas.
A medida que las arquitecturas de sistemas dinámicas aumentan en complejidad y escala, los equipos de IT se enfrentan a una creciente presión para rastrear y responder a las condiciones y problemas en sus entornos de múltiples nubes. Como resultado, los equipos de operaciones de IT, DevOps () y SER (ingeniería de fiabilidad del sitio) buscan una mayor observabilidad en estos entornos informáticos cada vez más diversos y complejos.
Pero, ¿qué es la observabilidad? ¿Por qué es importante y qué puede ayudar a las empresas a conseguirlo?
¿Qué es la observabilidad?
En IT y en la nube, la observabilidad es la capacidad de medir el estado actual de un sistema basándose en los datos que genera, como registros, métricas y trazas. La observabilidad se basa en la telemetría derivada de la instrumentación que proviene de los puntos finales y los servicios en sus entornos en la nube. En estos entornos modernos, cada componente de hardware, software e infraestructura de la nube y cada contenedor, herramienta de código abierto y microservicio genera registros de cada actividad. El objetivo de la observabilidad es entender lo que está ocurriendo en todos estos entornos y entre las tecnologías, para poder detectar y resolver los problemas y mantener sus sistemas eficientes y fiables.
Las compañías suelen implantar la observabilidad mediante una combinación de métodos de instrumentación que incluyen herramientas de instrumentación de código abierto. Muchas organizaciones también adoptan una solución de observabilidad para ayudarles a detectar y analizar la importancia de los eventos para sus operaciones, los ciclos de vida del desarrollo de software, la seguridad de las aplicaciones y las experiencias de los usuarios finales.
La observabilidad se ha convertido en una pieza clave en los últimos años, ya que los entornos nativos de la nube se han vuelto más complejos y las causas potenciales de un fallo o anomalía se han vuelto más difíciles de precisar. Mientras que los equipos comienzan a recopilar y trabajar con datos de observabilidad, también se están dando cuenta de sus beneficios para el negocio, no sólo para IT.
Dado que los servicios en la nube se basan en una arquitectura distribuida y dinámica única, la observabilidad también puede referirse, a veces, a las herramientas y prácticas de software específicas que las compañías utilizan para interpretar los datos de rendimiento de la nube. Aunque algunas personas pueden pensar en la observabilidad como una palabra de moda para la sofisticada monitorización del rendimiento de las aplicaciones (APM), hay algunas distinciones clave que deben tenerse en cuenta al comparar la observabilidad y la monitorización.
¿Cuál es la diferencia entre monitorización y observabilidad?
¿La observabilidad es en realidad lo mismo que la monitorización pero con otro nombre? En resumen, no. Aunque la observabilidad y la monitorización están relacionadas -y pueden complementarse-, en realidad son conceptos diferentes.
- En un escenario de monitorización, normalmente se preconfiguran cuadros de mando destinados a alertar de los problemas de rendimiento que se espera ver más adelante. Sin embargo, estos cuadros de mando se basan en la suposición clave de el usuario es capaz de predecir qué tipo de problemas encontrará antes de que ocurran. Los entornos nativos de la nube no se prestan a este tipo de supervisión porque son dinámicos y complejos, lo que significa que no hay forma de saber de antemano qué tipo de problemas pueden surgir.
- En un escenario de observabilidad, en el que un entorno ha sido totalmente instrumentado para proporcionar datos completos de observabilidad, se puede explorar con flexibilidad lo que está sucediendo y averiguar rápidamente la causa de los problemas que no se han podido anticipar.
¿Por qué es importante la observabilidad?
En los entornos empresariales, la observabilidad ayuda a los equipos multifuncionales a comprender y responder a preguntas específicas sobre lo que ocurre en los sistemas altamente distribuidos. La observabilidad permite entender qué es lo que va lento o no funciona y qué hay que hacer para mejorar el rendimiento. Con una solución de observabilidad, los equipos pueden recibir alertas sobre los problemas y resolverlos de forma proactiva antes de que afecten a los usuarios.
Dado que los entornos en la nube modernos son dinámicos y cambian constantemente de escala y complejidad, la mayoría de los problemas no se conocen ni se supervisan. La observabilidad aborda este problema común de «incógnitas desconocidas», permitiendo comprender de forma continua y automática nuevos tipos de problemas a medida que surgen.
La observabilidad es también una capacidad crítica de la inteligencia artificial para las operaciones de IT(AIOps). Mientras que las organizaciones adoptan arquitecturas nativas de la nube, también buscan formas de implementar AIOps, aprovechando la IA como una forma de automatizar más procesos en todo el ciclo de vida de DevSecOps. Al llevar la IA a todo -desde la recopilación de telemetría, hasta el análisis de lo que ocurre en toda la pila tecnológica- una organización puede obtener las respuestas fiables y necesarias para automatizar la supervisión de aplicaciones, las pruebas, la entrega continua, la seguridad de las aplicaciones y la respuesta a incidentes.
El valor de la observabilidad no se limita a los casos de uso de IT. Una vez que se empieza a recopilar y analizar los datos de observabilidad, se dispondrá de una ventana inestimable para conocer el impacto empresarial de sus servicios digitales de una organización. Esta visibilidad le permite optimizar las conversiones, validar que los lanzamientos de software cumplen los objetivos de negocio, medir los resultados de las SLO de experiencia de usuario y priorizar las decisiones de negocio en función de lo más importante. Cuando una solución de observabilidad también es capaz de analizar los datos de la experiencia del usuario utilizando una monitorización sintética y de usuarios reales, se pueden descubrir los problemas antes de que lo hagan de usuarios y diseñar mejores experiencias basadas en comentarios reales e inmediatos.
Ventajas de la observabilidad
La observabilidad ofrece potentes ventajas a los equipos de IT, las organizaciones y los usuarios finales. Estos son algunos de los casos de uso que facilita la observabilidad:
- Supervisión del rendimiento de las aplicaciones: La observabilidad 360, permite a las organizaciones llegar al fondo de los problemas de rendimiento de las aplicaciones mucho más rápido, incluyendo los problemas que surgen de los entornos nativos en la nube y los microservicios. Una solución de observabilidad avanzada también puede utilizarse para automatizar más procesos, aumentando la eficiencia y la innovación entre los equipos de Ops y Apps.
- DevSecOps y SRE: La observabilidad, no es sólo el resultado de la implementación de herramientas avanzadas, sino una propiedad fundacional de una aplicación y su infraestructura de apoyo. Los arquitectos y desarrolladores que crean el software, deben diseñarlo para ser observado. Luego, los equipos de DevSecOps y SRE, pueden aprovechar e interpretar los datos observables durante el ciclo de vida de entrega del software para construir aplicaciones mejores, más seguras y resistentes.
- Monitorización de la infraestructura, la nube y Kubernetes: Los equipos de infraestructura y operaciones (I&O), pueden aprovechar el contexto mejorado que ofrece una solución de observabilidad para mejorar el tiempo de actividad y el rendimiento de las aplicaciones, reducir el tiempo necesario para localizar y resolver los problemas, detectar los problemas de latencia en la nube y optimizar la utilización de los recursos en la nube, así como mejorar la administración de sus entornos Kubernetes y arquitecturas de nube modernas.
- Experiencia de usuario: Una buena experiencia de usuario puede mejorar la reputación de una empresa y aumentar los ingresos, proporcionando una ventaja envidiable sobre la competencia. Al detectar y resolver los problemas mucho antes de que el usuario final se dé cuenta y realizar mejoras incluso antes de que se solicite, una organización puede aumentar la satisfacción y la retención de los clientes. También es posible optimizar la experiencia del usuario, a través de la reproducción en tiempo real, obteniendo una ventana directa a la experiencia del usuario final tal y cómo la ve, para que todos puedan acordar rápidamente dónde hacer mejoras.
- Análisis de negocio: Las organizaciones pueden combinar el contexto empresarial con la analítica y el rendimiento de la aplicación completa, para comprender el impacto empresarial en tiempo real, mejorar la optimización de la conversión, garantizar que los lanzamientos de software cumplan con los objetivos empresariales previstos y confirmar que la organización se adhiere a los SLA internos y externos.
Los equipos de DevSecOps pueden aprovechar la capacidad de observación para obtener más información sobre las aplicaciones que desarrollan, y automatizar las pruebas y los procesos de integración continua y entrega continua (CI/CD) para poder publicar código de mejor calidad más rápidamente. Esto no sólo es un beneficio desde el punto de vista de la productividad, sino que también fortalece las relaciones de trabajo positivas, las cuales son esenciales para una colaboración eficaz.
¿Cómo hacer que un sistema sea observable?
Si conoces la observabilidad, probablemente sabrás que la recopilación de mediciones de registros, métricas y trazas distribuidas, son los tres pilares clave para lograr el éxito. Sin embargo, la observación de la telemetría bruta de las aplicaciones de back-end, por sí sola no proporciona la imagen completa de cómo se comportan sus sistemas.
Descuidar la perspectiva del front-end puede sesgar o incluso falsear la imagen completa del rendimiento de las aplicaciones y la infraestructura en el mundo real para los usuarios reales. Ampliando el enfoque de los tres pilares, los equipos de IT deben aumentar la recopilación de telemetría con datos sobre la experiencia del usuario para eliminar los puntos ciegos:
- Registros: Son registros de texto estructurados o no estructurados de eventos discretos que ocurrieron en un momento específico.
- Métricas: Son los valores representados como recuentos o medidas que suelen calcularse o agregarse durante un periodo de tiempo. Las métricas pueden proceder de diversas fuentes, como la infraestructura, los hosts, los servicios, las plataformas en la nube y las fuentes externas.
- Rastreo distribuido: Muestra la actividad de una transacción o solicitud a medida que fluye a través de las aplicaciones y muestra cómo se conectan los servicios, incluyendo detalles a nivel de código.
- Experiencia del usuario: Amplía la telemetría de observabilidad tradicional añadiendo la perspectiva del usuario de fuera a dentro de una experiencia digital específica en una aplicación, incluso en entornos de preproducción.
Estas mejoras organizativas abren la puerta a una mayor innovación y transformación digital. Y, lo que es más importante, el usuario final se beneficia en última instancia en forma de una experiencia de usuario de alta calidad.
Por qué los tres pilares de la observabilidad no son suficientes
La recopilación de datos es sólo el comienzo. El mero hecho de tener acceso a los registros, las métricas y las trazas correctas, no es suficiente para obtener una verdadera observabilidad de tu entorno. Una vez que sea capaz de utilizar esos datos de telemetría para lograr los objetivos finales de mejorar la experiencia del usuario final y los resultados empresariales, sólo entonces podrás decir realmente que has logrado el propósito de la observabilidad.
Existen otras capacidades de observabilidad que las empresas pueden utilizar para observar sus entornos. Las soluciones de código abierto, por ejemplo, proporcionan un estándar de facto para recopilar datos de telemetría en entornos de nube. Estas soluciones de código abierto mejoran la observabilidad de las aplicaciones nativas de la nube y facilitan a los desarrolladores y a los equipos de operaciones una comprensión coherente del estado de las aplicaciones en varios entornos.
Las organizaciones, también pueden utilizar la monitorización del usuario real para obtener visibilidad en tiempo real de la experiencia del usuario, rastreando la ruta de una sola solicitud y obteniendo información sobre cada interacción 
que tiene con cada servicio a lo largo del camino. Esta experiencia puede observarse mediante una monitorización sintética o incluso una grabación de la sesión real. Estas capacidades amplían la telemetría añadiendo datos de la API (interfaz de programación de aplicaciones), los servicios de terceros, los errores que se producen en el navegador, los datos demográficos del usuario y el rendimiento de la aplicación desde la perspectiva del usuario. Esto proporciona a los equipos de IT, DevSecOps y SRE la capacidad, no sólo de ver el recorrido completo de una solicitud, sino también de acceder a información en tiempo real sobre el estado del sistema. A partir de ahí, pueden solucionar de forma proactiva las áreas de deterioro del estado antes de que afecten al rendimiento de la aplicación. También pueden recuperarse más fácilmente de los fallos y obtener una comprensión más detallada de la experiencia del usuario.
Aunque las organizaciones de IT tienen las mejores intenciones y estrategias, a menudo, sobrestiman la capacidad de los equipos, ya sobrecargados, para observar, comprender y actuar constantemente sobre una cantidad abrumadora de datos y perspectivas. Aunque hay muchos desafíos complejos asociados a la observabilidad, las organizaciones que superen estos desafíos descubrirán que merece la pena.
¿Cuáles son los retos de la observabilidad?
La observabilidad siempre ha sido un reto, pero la complejidad de la nube y el acelerado ritmo de los cambios, la han convertido en una cuestión urgente que las compañías deben abordar. Los entornos en la nube generan un volumen mucho mayor de datos de telemetría, especialmente cuando se trata de microservicios y aplicaciones en contenedores. También crean una variedad de datos de telemetría mucho mayor que la que los equipos han tenido que interpretar en el pasado. Por último, la velocidad con la que llegan todos estos datos hace que sea mucho más difícil mantenerse al día con el flujo de información, por no hablar de interpretarla con precisión a tiempo para solucionar un problema de rendimiento.
Las organizaciones también se encuentran a menudo con los siguientes problemas de observabilidad:
- Silos de datos: los múltiples agentes, las fuentes de datos dispares y las herramientas de supervisión en silos, dificultan la comprensión de las interdependencias entre las aplicaciones, las múltiples nubes y los canales digitales, como la web, el móvil y el IoT.
- Volumen, velocidad, variedad y complejidad: Es casi imposible obtener respuestas a partir de la gran cantidad de datos brutos recopilados de cada componente en los entornos de nube modernos en constante cambio, como AWS, Azure y Google Cloud Platform (GCP). Esto también es cierto en el caso de Kubernetes y los contenedores que pueden girar hacia arriba y hacia abajo en cuestión de segundos.
- Instrumentación y configuración manual: Cuando los recursos de IT se ven obligados a instrumentar y cambiar manualmente el código para cada nuevo tipo de componente o agente, pasan la mayor parte de su tiempo tratando de configurar la observabilidad en lugar de innovar sobre la base de los datos de observabilidad.
- Falta de preproducción: Incluso con las pruebas de carga en preproducción, los desarrolladores siguen sin tener una forma de observar o entender cómo los usuarios reales impactarán en las aplicaciones y la infraestructura antes de poner el código en producción.
- Pérdida de tiempo en la resolución de problemas: Los equipos de aplicaciones, operaciones, infraestructura, desarrollo y experiencia digital, se ven obligados a intervenir para solucionar problemas y tratar de identificar la causa de estos, perdiendo un tiempo valioso en adivinar y tratar de dar sentido a la telemetría y encontrar respuestas.
Además, está el problema de las múltiples herramientas y proveedores. Mientras que una sola herramienta puede dar a una organización la posibilidad de observar un área específica de su arquitectura de aplicaciones, esa única herramienta puede no proporcionar una observabilidad completa a través de todas las aplicaciones y sistemas que pueden afectar al rendimiento de la aplicación. Asimismo, no todos los tipos de datos de telemetría son igualmente útiles para determinar la causa de un problema o entender su impacto en la experiencia del usuario. En consecuencia, los equipos siguen teniendo que dedicar mucho tiempo a buscar respuestas en múltiples soluciones e interpretar minuciosamente los datos de telemetría, cuando podrían estar aplicando su experiencia para solucionar el problema de inmediato. Sin embargo, con una única fuente de verdad, los equipos pueden obtener respuestas y solucionar los problemas mucho más rápido.
La importancia de una única fuente de verdad
Las organizaciones necesitan una única fuente de verdad para obtener una observabilidad completa en toda su infraestructura de aplicaciones y señalar con precisión las causas de los problemas de rendimiento. Cuando las organizaciones cuentan con una única plataforma que puede controlar la complejidad de la nube y capturar todos los datos relevantes y analizarlos con IA, los equipos pueden identificar al instante la causa raíz de cualquier problema, ya sea en la propia aplicación o en la arquitectura de soporte.
Una única fuente de verdad permite a los equipos:
- Convertir terabytes de datos de telemetría en respuestas reales, en lugar de pedir a los equipos de IT que improvisen una comprensión de lo que ha sucedido, utilizando fragmentos de datos de fuentes dispares.
- Obtener información contextual crucial sobre áreas de la infraestructura que de otro modo no habrían podido ver.
- Trabajar en colaboración y acelerar aún más el proceso de resolución de problemas, lo que permite a la organización actuar más rápidamente de lo que podría hacerlo con las herramientas de supervisión tradicionales gracias a la mayor visibilidad.
Haz que la observabilidad sea procesable y escalable para los equipos de IT
La observabilidad debe permitir a los equipos con recursos limitados, actuar sobre la miríada de datos de telemetría recogidos en tiempo real para evitar que los problemas que afectan a la empresa se propaguen o incluso se produzcan en primer lugar. He aquí algunas formas de hacer que la observabilidad sea procesable y escalable:
- Comprender el contexto y la topología: Esto implica instrumentar de tal forma, que se cree una comprensión de las relaciones entre cada interdependencia en entornos altamente dinámicos y multicloud de potencialmente miles de millones de componentes interconectados. Los metadatos de contexto enriquecidos permiten elaborar mapas de topología en tiempo real, lo que proporciona una comprensión de las dependencias causales tanto en sentido vertical a través de la pila como en sentido horizontal a través de los servicios, procesos y hosts.
- Implementar la automatización continua: El descubrimiento automático, la instrumentación y la creación de líneas de base de cada componente del sistema de forma continua, desplaza el esfuerzo de IT del trabajo de configuración manual a proyectos de innovación de valor añadido que pueden dar prioridad a la comprensión de las cosas que importan. La observabilidad se convierte en algo «siempre activo» y escalable, por lo que los equipos limitados pueden hacer más con menos.
- Establecer verdaderas AIOps: El análisis exhaustivo del árbol de fallos basado en la IA, combinado con la visibilidad a nivel de código, permite identificar automáticamente la causa raíz de las anomalías sin tener que depender de la prueba y el error humano de las conjeturas o de las correlaciones, que llevan mucho tiempo. Además, la IA basada en la causalidad, puede detectar automáticamente cualquier punto de cambio inusual para descubrir «incógnitas desconocidas» que no se comprenden ni se supervisan. Estos conocimientos procesables permiten dar respuestas más rápidas y precisas como requieren los equipos de DevOps y SRE.
- Fomentar un ecosistema abierto: Esto amplía la observabilidad para incluir fuentes de datos externas, como OpenTelemetry, que es un proyecto de código abierto dirigido por proveedores como Dynatrace, Google y Microsoft. OpenTelemetry, amplía la recopilación e ingestión de telemetría para las plataformas que proporcionan el mapeo de la topología, el descubrimiento y la instrumentación automatizados, y las respuestas procesables necesarias para la observabilidad a escala.
Un enfoque basado en una solución impulsada por IA, hace que la observabilidad sea realmente procesable al resolver los retos asociados con la complejidad de la nube. Una solución de observabilidad facilita la interpretación del vasto flujo de datos de telemetría que surgen de múltiples fuentes a velocidades cada vez mayores. Con una única fuente de información, los equipos pueden identificar con rapidez y precisión las causas de los problemas antes de que se produzca una degradación del rendimiento de la aplicación o, en caso de que ya se haya producido un fallo, acelerar el tiempo de recuperación.
La observabilidad avanzada también mejora la disponibilidad de las aplicaciones a través del rastreo distribuido de 360 en plataformas sin servidor, entornos de Kubernetes, microservicios y soluciones de código abierto. Al obtener visibilidad en el viaje completo de una solicitud de principio a fin, los equipos pueden identificar proactivamente los problemas de rendimiento de la aplicación y obtener una visión crucial de la experiencia del usuario final. De esta manera, los equipos de IT, pueden actuar rápidamente sobre los problemas más preocupantes, incluso cuando la organización escala su infraestructura de aplicaciones para asumir el crecimiento a futuro.
Artículo original: Dynatrace – Artículo Original
Autor: Jay Livens – Dynatrace
Adaptación: Ayscom
