¿Qué es la observabilidad?

La observabilidad se refiere a la capacidad de supervisar, medir y conocer el estado de un sistema o una aplicación mediante la evaluación de sus resultados, registros e indicadores de rendimiento. Desempeña un papel cada vez más importante en los sistemas de software modernos y el cloud computing, ya que se encarga de garantizar la confiabilidad, el rendimiento y la seguridad de las aplicaciones y la infraestructura.

Esta práctica se volvió cada vez más importante debido al aumento en la complejidad de los sistemas de software, la adopción generalizada de los microservicios y el incremento en la dependencia de las arquitecturas distribuidas.

Esta función incorpora y amplía los sistemas de supervisión clásicos y permite que los equipos identifiquen la causa principal de los problemas. Además, permite que las partes interesadas obtengan respuestas sobre sus aplicaciones y empresas, incluso previsiones y predicciones sobre posibles errores. Como se utilizan diversos conjuntos de herramientas y tecnologías, hay muchas opciones de implementación posibles. Esto repercute en la arquitectura, por lo cual los equipos deben ser cuidadosos a la hora de configurar los sistemas de observabilidad. 

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are increasingly used in observability platforms to provide automated anomaly detection, root cause analysis, and predictive insights. Estas tecnologías permiten reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para identificar y abordar los problemas de los sistemas complejos.

Entornos de nube híbrida y multicloud

A medida que las empresas adoptan estrategias de nube híbrida y multicloud, se necesitan herramientas que permitan visualizar el estado de toda la infraestructura, independientemente del entorno donde se hayan implementado las aplicaciones y los servicios.

Dispositivos del extremo de la red

El crecimiento futuro de los dispositivos informáticos locales, del extremo de la red y del Internet de las cosas (IoT) generarán desafíos nuevos en materia de supervisión y gestión. Deben ofrecer información inmediata y respuestas rápidas. Esto puede suponer la creación de agentes ligeros para la recopilación de datos, el uso de protocolos y formatos de datos compatibles con el extremo de la red y la incorporación de técnicas descentralizadas de procesamiento y análisis de la información, pero con medidas sólidas de seguridad y privacidad.

Observabilidad en DevOps

Como la capacidad de determinar el estado interno de los sistemas es cada vez más importante para garantizar la confiabilidad y el rendimiento de las aplicaciones creadas en la nube, también se torna una práctica fundamental durante el proceso de DevOps.  Esto incluye integrar sus herramientas a la cadena de herramientas de DevOps y utilizar los datos que provienen de esta práctica para mejorar de forma constante el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones.

Aumento en el uso de herramientas open source para la observabilidad

En los últimos años, herramientas como Grafana, Jaeger, Kafka, OpenTelemetry y Prometheus ganaron popularidad, y es muy probable que esta tendencia continúe. Esto sucede en parte por el deseo de reducir los costos relacionados con las herramientas propietarias para determinar el estado interno de los sistemas y la flexibilidad y las opciones de personalización que ofrece el open source.

Mayor adopción de la infraestructura de nube

A medida que más empresas adopten las infraestructuras de nube, es probable que aumente la necesidad de contar con herramientas diseñadas específicamente para esos entornos. Debido a que las aplicaciones e infraestructuras de nube generan cada vez más datos, el ML y la IA serán cada vez más importantes en la observabilidad de estos entornos. Estas tecnologías pueden ayudarte a identificar anomalías y problemas de rendimiento antes de que afecten a los usuarios finales, lo cual te permitirá abordar los inconvenientes de forma anticipada para evitar que generen mayores dificultades.

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Ambos conceptos están relacionados, pero presentan ciertas diferencias clave. La observabilidad hace referencia a la capacidad de realizar consultas sobre el sistema y evaluar su comportamiento de forma externa.

A medida que más empresas adopten infraestructuras de nube, es probable que aumente la necesidad de contar con herramientas diseñadas específicamente para esos entornos. La función de estas herramientas es recopilar y analizar los datos de los microservicios, los contenedoresy otras tecnologías de nube, y ofrecer información sobre el rendimiento de los sistemas en estas infraestructuras.

En resumen, la capacidad de determinar el estado interno de la nube consiste en supervisar, analizar y resolver los problemas de las aplicaciones modernas desarrolladas en la nube utilizando arquitecturas de microservicios e implementadas en contenedores o en entornos sin servidor. Por lo general, los elementos clave de esta función son los siguientes:

Métricas: se centra en la recopilación de datos cuantitativos sobre sus ] entornos y aplicaciones de Kubernetes . Las métricas pueden incluir datos como el uso de CPU y memoria, el tráfico de red y las latencias de solicitud. Si bien Kubernetes cuenta con indicadores integrados, es muy probable que debas utilizar herramientas o bibliotecas adicionales para obtener otros más detallados.

Registros: tu tarea es recopilar y analizar los datos de los registros de las aplicaciones o del entorno de Kubernetes. Los registros no solo ofrecen información valiosa sobre el comportamiento de las aplicaciones, sino que también pueden utilizarse para solucionar problemas, identificar los bloqueos en el rendimiento y detectar las amenazas de seguridad.

Rastros: se encargan de recopilar datos sobre la ejecución de las solicitudes o las transacciones en las aplicaciones y el entorno de Kubernetes. No solo permiten conocer la manera en que las aplicaciones procesan dichas solicitudes o transacciones, sino que también sirven para detectar los problemas de rendimiento y mejorarlo.

Eventos: su función es recopilar datos sobre los eventos importantes que ocurren en el entorno de Kubernetes, como las implementaciones de aplicaciones, el ajuste de los eventos y los errores. Ayudan a supervisar el estado de kubernetes y responder rápidamente a los inconvenientes a medida que surgen.

Obtén más información sobre las funciones de OpenShift para determinar el estado interno de los sistemas

Poder determinar el estado interno de los sistemas es indispensable para la ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE) y DevOps porque garantiza que funcionen de forma confiable y eficiente. Su importancia se debe a que proporciona información detallada sobre el rendimiento y el comportamiento de detereminado sistema, con lo cual posibilita la supervisión, la resolución de problemas y la optimización de forma preventiva. 

Para un desarrollador, un equipo de operaciones o un ingeniero de confiabilidad del sitio, se deben seguir ciertos pasos para identificar, analizar y resolver problemas en cualquier sistema de software que utilice datos de observabilidad. Esto se denomina "viaje de depuración".

Cuando el inconveniente surja de la supervisión, las alertas o los incidentes que informan los usuarios, primero deberá identificar cuál es el problema para comenzar el proceso de observabilidad.

Cuando lo haya hecho, el equipo deberá determinar su gravedad y darle un orden de prioridad. Este proceso de clasificación implica evaluar su impacto en los usuarios, los sistemas y el rendimiento.

Cuando los elementos ya estén organizados según su prioridad,  analice los datos recopilados con el proceso de observabilidad para descubrir patrones y correlaciones.

Luego de que los haya identificado, el equipo podrá profundizar en los datos para conocer la causa principal del problema.

Una vez completado este paso, podrás realizar una modificación en el código, aplicar un parche de urgencia o ajustar la infraestructura para corregir el problema, y el equipo seguirá supervisando el sistema para determinar si la solución es la adecuada.

En el caso de DevOps y la SRE, se requiere una combinación de herramientas, procesos y conocimientos para supervisar, corregir y mejorar los sistemas de forma efectiva, y es fundamental para que las empresas puedan ofrecer servicios digitales de alta calidad a sus clientes. Red Hat OpenShift Observability le ofrece la información que necesita para desarrollar un estándar de referencia del sistema y, luego, controlar e informar si hay diferencias con ese punto, con lo cual podrá reducir el tiempo medio de detección (MTTD) y de resolución (MTTR).

Red Hat® OpenShift® Observability resuelve la complejidad de las arquitecturas modernas al conectar las tecnologías y las herramientas que se emplean en la observabilidad para crear una experiencia unificada. Está diseñada para visualizar, supervisar y analizar de forma inmediata los indicadores, los registros, los rastros y los eventos de varios sistemas para que quienes la utilizan puedan diagnosticar y solucionar los problemas rápidamente, antes de que impacten en las aplicaciones o los usuarios finales.

Una plataforma de aplicaciones empresariales que ofrece servicios probados para lanzar aplicaciones al mercado en la infraestructura que tú escojas.

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Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes incluye funciones que te permiten unificar la gestión de varios clústeres, ofrecer un sistema de control basado en las políticas, extender la gestión del ciclo de vida de las aplicaciones y supervisar de manera preventiva el rendimiento y el estado de los clústeres.

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Red Hat Insights analiza permanentemente las plataformas y las aplicaciones para predecir los riesgos, recomendarte las medidas que se deben tomar y realizar un seguimiento de los costos, de manera que puedas gestionar mejor los entornos de nube híbrida.

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A medida que los sistemas de software se vuelven cada vez más complejos, también se necesitan más recursos para ofrecer elementos de instrumentación de confianza. En el caso de los productos propietarios para la observabilidad, esta tendencia implica un doble trabajo e ineficiencia. El mercado llegó a un punto de inflexión, donde a los competidores les resulta más efectivo trabajar de forma colaborativa en un núcleo open source y utilizar las funciones más avanzadas (y los precios) como elementos de diferenciación. Dado que hay tantos proyectos open source de observabilidad, es posible que los operadores estén desarticulados y desconectados, motivo por el cual los usuarios no pueden crear una stack unificada. Para solucionar este problema, Red Hat OpenShift Observability vincula a todos estos operadores para que funcionen en conjunto y proporcionen una experiencia unificada.  El compromiso de Red Hat con la libertad de elección y la flexibilidad de los clientes en la nube híbrida abierta también se ve reflejado en su colaboración con todos los proyectos open source de observabilidad que utilizamos, lo cual mejora los elementos open source para la comunidad. Red Hat ofrece una experiencia unificada, uniforme y simplificada de observabilidad en cualquier entorno, ya sea la nube pública, las instalaciones o el extremo de la red.

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