Observabilidad
En TI y computación en la nube, la observabilidad es la capacidad de medir el estado actual de un sistema en función de los datos que genera, como registros, métricas y seguimientos.
La observabilidad se basa en la telemetría derivada de la instrumentación que proviene de los puntos finales y los servicios en sus entornos informáticos de múltiples nubes. En estos entornos modernos, cada componente de infraestructura de hardware, software y nube y cada contenedor, herramienta de código abierto y microservicio genera registros de cada actividad. El objetivo de la observabilidad es comprender lo que sucede en todos estos entornos y entre las tecnologías, de modo que pueda detectar y resolver problemas para mantener la eficiencia y confiabilidad de sus sistemas y la satisfacción de sus clientes.
Las organizaciones suelen implementar la observabilidad mediante una combinación de métodos de instrumentación que incluyen herramientas de instrumentación de código abierto, como OpenTelemetry.
Muchas organizaciones también adoptan una solución de observabilidad para ayudarlas 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 vuelto más crítica en los últimos años, ya que los entornos nativos de la nube se han vuelto más complejos y las posibles causas raíz de una falla o anomalía se han vuelto más difíciles de identificar. A medida que los equipos comienzan a recopilar y trabajar con datos de observabilidad, también se dan cuenta de sus beneficios para el negocio, no solo para TI.
Debido a que los servicios en la nube se basan en una arquitectura dinámica y distribuida única, la observabilidad a veces también puede referirse a las prácticas y herramientas de software específicas que usan las empresas para interpretar los datos de rendimiento de la nube. Aunque algunas personas pueden pensar en la observabilidad como una palabra de moda para el monitoreo de rendimiento de aplicaciones (APM) sofisticado, hay algunas distinciones clave que se deben tener en cuenta al comparar la observabilidad y el monitoreo.
Monitoreo y Observabilidad
¿La observabilidad realmente monitorea con otro nombre? En resumen, no. Si bien la observabilidad y el monitoreo están relacionados, y pueden complementarse entre sí, en realidad son conceptos diferentes.
En un escenario de monitoreo, normalmente preconfigura paneles que están destinados a alertarlo sobre problemas de rendimiento que espera ver más adelante. Sin embargo, estos paneles se basan en la suposición clave de que puede predecir qué tipo de problemas encontrará antes de que ocurran.
Los entornos nativos de la nube no se prestan bien a este tipo de monitoreo porque son dinámicos y complejos, lo que significa que no tiene forma de saber de antemano qué tipo de problemas pueden surgir.
En un escenario de observabilidad, donde un entorno ha sido completamente instrumentado para proporcionar datos de observabilidad completos, puede explorar de manera flexible lo que está sucediendo y descubrir rápidamente la causa raíz de los problemas que quizás no haya podido anticipar.
Importancia
En entornos empresariales, la observabilidad ayuda a los equipos multifuncionales a comprender y responder preguntas específicas sobre lo que sucede en los sistemas altamente distribuidos. La observabilidad le permite comprender qué es lento o no funciona y qué debe hacerse para mejorar el rendimiento. Con una solución de observabilidad implementada, los equipos pueden recibir alertas sobre problemas y resolverlos de manera proactiva antes de que afecten a los usuarios.
Debido a que los entornos de nube modernos son dinámicos y cambian constantemente en escala y complejidad, la mayoría de los problemas no se conocen ni se supervisan. La observabilidad aborda este problema común de “incógnitas desconocidas”, lo que le permite comprender de forma continua y automática nuevos tipos de problemas a medida que surgen.
La observabilidad también es una capacidad crítica de la inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps). A medida que más organizaciones adoptan arquitecturas nativas de la nube, también buscan formas de implementar AIOps, aprovechando la IA como una forma de automatizar más procesos a lo largo del ciclo de vida de DevSecOps. Al llevar la IA a todo, desde la recopilación de telemetría hasta el análisis de lo que sucede en toda la pila de tecnología, su organización puede tener las respuestas confiables esenciales para automatizar el monitoreo de aplicaciones, las pruebas, la entrega continua, la seguridad de las aplicaciones y la respuesta a incidentes.
El valor de la observabilidad no se detiene en los casos de uso de TI. Una vez que comienza a recopilar y analizar datos de observabilidad, tiene una ventana invaluable al impacto comercial de sus servicios digitales. Esta visibilidad le permite optimizar las conversiones, validar que las versiones de software cumplan con los objetivos comerciales, medir los resultados de los SLO de la experiencia del usuario y priorizar las decisiones comerciales en función de lo que más importa.
Cuando una solución de observabilidad también analiza los datos de la experiencia del usuario mediante el monitoreo sintético y de usuarios reales, puede descubrir problemas antes que sus usuarios y diseñar mejores experiencias de usuario basadas en comentarios reales e inmediatos.
Beneficios
La observabilidad ofrece importantes beneficios a los equipos de TI, las organizaciones y los usuarios finales por igual. Estos son algunos de los casos de uso que facilita la observabilidad:
- Supervisión del rendimiento de las aplicaciones: la observabilidad completa de extremo a extremo permite a las organizaciones llegar al fondo de los problemas de rendimiento de las aplicaciones mucho más rápido, incluidos los problemas que surgen de los entornos de microservicios y nativos de la nube. También se puede utilizar una solución de observabilidad avanzada para automatizar más procesos, aumentando la eficiencia y la innovación entre los equipos de operaciones y aplicaciones.
- DevSecOps y SRE: la observabilidad no es solo el resultado de implementar herramientas avanzadas, sino una propiedad fundamental de una aplicación y su infraestructura de soporte. 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 crear aplicaciones mejores, más seguras y más resistentes.
- Supervisión de infraestructura, 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 la aplicación, reducir el tiempo necesario para identificar y resolver problemas, detectar problemas de latencia en la nube y optimizar los recursos de la nube. utilización y mejorar la administración de sus entornos Kubernetes y arquitecturas de nube modernas.
- Experiencia del usuario final: una buena experiencia de usuario puede mejorar la reputación de una empresa y aumentar los ingresos, brindando una ventaja envidiable sobre la competencia. Al detectar y resolver problemas mucho antes de que el usuario final se dé cuenta y al realizar una mejora incluso antes de que se solicite, una organización puede aumentar la satisfacción y la retención del cliente. También es posible optimizar la experiencia del usuario a través de la reproducción en tiempo real, obteniendo una ventana directamente a la experiencia del usuario final exactamente como la ven, para que todos puedan ponerse de acuerdo rápidamente sobre dónde realizar mejoras.
- Análisis comercial: las organizaciones pueden combinar el contexto comercial con el análisis y el rendimiento de aplicaciones de pila completa para comprender el impacto comercial en tiempo real, mejorar la optimización de la conversión, garantizar que las versiones de software cumplan con los objetivos comerciales esperados y confirmar que la organización se adhiere a SLA internos y externos.
Los equipos de DevSecOps pueden aprovechar la observabilidad para obtener más información sobre las aplicaciones que desarrollan y automatizar las pruebas y los procesos de CI/CD para que puedan lanzar código de mejor calidad más rápido. Esto significa que las organizaciones pierden menos tiempo en salas de guerra y señalando con el dedo. Esto no solo es un beneficio desde el punto de vista de la productividad, sino que también fortalece las relaciones de trabajo positivas que son esenciales para una colaboración eficaz.
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.
Retos
La observabilidad siempre ha sido un desafío, pero la complejidad de la nube y el rápido ritmo de cambio lo han convertido en un problema urgente que las organizaciones deben abordar. Los entornos de nube generan un volumen mucho mayor de datos de telemetría, especialmente cuando se trata de microservicios y aplicaciones en contenedores. También crean una variedad mucho mayor de datos de telemetría 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, y mucho menos interpretarla con precisión a tiempo para solucionar un problema de rendimiento.
Las organizaciones también se enfrentan con frecuencia a los siguientes desafíos con la observabilidad:
- Silos de datos: Múltiples agentes, fuentes de datos dispares y herramientas de monitoreo en silos dificultan la comprensión de las interdependencias entre aplicaciones, múltiples nubes y canales digitales, como web, móvil e IoT.
- Volumen, velocidad, variedad y complejidad: es casi imposible obtener respuestas de la gran cantidad de datos sin procesar recopilados de cada componente en entornos de nube modernos en constante cambio, como AWS, Azure y Google Cloud Platform (GCP). Esto también es cierto para Kubernetes y contenedores que pueden girar hacia arriba y hacia abajo en segundos.
- Instrumentación y configuración manual: cuando los recursos de TI 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 en función de los conocimientos de los datos de observabilidad.
- Falta de preproducción: incluso con las pruebas de carga en la preproducción, los desarrolladores aún no tienen una forma de observar o comprender cómo los usuarios reales afectarán las aplicaciones y la infraestructura antes de que introduzcan el código en producción.
- Pérdida de tiempo en la resolución de problemas: los equipos de aplicaciones, operaciones, infraestructura, desarrollo y experiencia digital se involucran para solucionar problemas e intentar identificar la causa raíz de los problemas, perdiendo un tiempo valioso adivinando y tratando de dar sentido a la telemetría y encontrar respuestas.
Luego, está el problema de múltiples herramientas y proveedores. Si bien una sola herramienta puede brindar a una organización la posibilidad de observar un área específica de la arquitectura de su aplicación, es posible que esa herramienta no proporcione una visibilidad completa en todas las aplicaciones y sistemas que pueden afectar el rendimiento de la aplicación.
Además, no todos los tipos de datos de telemetría son igualmente útiles para determinar la causa raíz de un problema o comprender su impacto en la experiencia del usuario. Como resultado, a los equipos aún les queda la ardua tarea de buscar respuestas en múltiples soluciones e interpretar minuciosamente los datos de telemetría, cuando podrían aplicar su experiencia para solucionar el problema de inmediato. Sin embargo, con una única fuente de información, los equipos pueden obtener respuestas y solucionar problemas mucho más rápido.
¿Cómo se hace observable un sistema?
Si ha leído sobre la observabilidad, probablemente sepa que recopilar las mediciones de registros, métricas y seguimientos distribuidos son los tres pilares clave para lograr el éxito. Sin embargo, observar la telemetría sin procesar de las aplicaciones de back-end por sí sola no proporciona una imagen completa de cómo se comportan sus sistemas.
Descuidar la perspectiva de front-end potencialmente distorsiona o incluso tergiversa la imagen completa de cómo se están desempeñando sus aplicaciones e infraestructura en el mundo real para usuarios reales. Ampliando el enfoque de tres pilares, los equipos de TI deben aumentar la recopilación de telemetría con datos de la experiencia del usuario para eliminar los puntos ciegos:
- Registros: Estos son registros de texto estructurados o no estructurados de eventos discretos que ocurrieron en un momento específico.
- Métricas: estos son los valores representados como recuentos o medidas que a menudo se calculan o agregan durante un período de tiempo. Las métricas pueden tener su origen en una variedad de fuentes, que incluyen infraestructura, hosts, servicios, plataformas en la nube y fuentes externas.
- Seguimiento 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, incluidos los detalles a nivel de código.
- Experiencia del usuario: esto amplía la telemetría de observabilidad tradicional al agregar la perspectiva del usuario de afuera hacia adentro de una experiencia digital específica en una aplicación, incluso en entornos de preproducción.
Única fuente de verdad
Las organizaciones necesitan una única fuente de verdad para obtener una observabilidad completa en toda su infraestructura de aplicaciones e identificar con precisión las causas raíz de los problemas de rendimiento. Cuando las organizaciones tienen una plataforma única que puede controlar la complejidad de la nube, capturar todos los datos relevantes y analizarlos con IA, los equipos pueden identificar instantáneamente la causa raíz de cualquier problema, ya sea que se encuentre en la aplicación misma o en la arquitectura de soporte.
Una única fuente de verdad permite a los equipos:
- Convierta terabytes de datos de telemetría en respuestas reales, en lugar de pedir a los equipos de TI que improvisan una comprensión de lo que ha sucedido utilizando fragmentos de datos de fuentes dispares.
- Obtenga información contextual crucial sobre áreas de la infraestructura que de otro modo no habrían podido ver.
- Trabaje en colaboración y acelere aún más el proceso de solución de problemas, lo que le permite a la organización actuar más rápido de lo que podría hacerlo con las herramientas de monitoreo tradicionales gracias a la visibilidad mejorada.