¿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 fundamental 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, el auge de la ingeniería de plataformas como disciplina, 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, posibilita 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.
Aspectos y tendencias de la observabilidad
Inteligencia artificial y machine learning
En las plataformas de observabilidad, cada vez es más frecuente el uso de la inteligencia artificial y el machine learning (aprendizaje automático) para automatizar la identificación de anomalías, el análisis de causas principales y la obtención de información preventiva. Estas tecnologías permiten reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para identificar y abordar los problemas de los sistemas complejos.
Ingeniería de plataformas
La observabilidad permite a los ingenieros de plataformas no solo marcar los indicadores individuales, sino también consultar y analizar los datos de todos los servicios de manera integral. Con esta función, se pueden identificar relaciones y dependencias importantes que podría pasar desapercibidas en una supervisión tradicional, lo que permite que los equipos solucionen los problemas complejos con mucha más eficacia y se aseguren de que todos los elementos del sistema funcionen conjuntamente sin problemas y de manera estable. Gracias a la observabilidad, los equipos de ingeniería de plataformas no solo pueden desarrollar una plataforma con capacidad de respuesta, sino también con capacidad de recuperación, lo que les permite alcanzar el nivel de análisis necesario para identificar, abordar y prevenir los problemas. Este enfoque preventivo aumenta de modo considerable la confiabilidad general del sistema y posibilita el funcionamiento uniforme y tranquilo de las aplicaciones más importantes.
Entornos de nube híbrida y multicloud
A medida que las empresas adoptan estrategias de nube híbrida y multicloud, se necesitan herramientas que permitan visualizar 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 observabilidad 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 open source como Grafana, Jaeger, Kafka, OpenTelemetry y Prometheus ganaron popularidad, y es muy probable que esta tendencia continúe. Esto se debe en parte al deseo de reducir los costos relacionados con las herramientas de observabilidad propietarias, así como a la flexibilidad y las opciones de personalización que ofrece la tecnología de 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 machine learning y la inteligencia artificial 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.
Recursos de Red Hat
Beneficios de la observabilidad
Aumento de la confiabilidad
Detecta y resuelve los problemas antes de que se agraven, y así reducirás el tiempo de inactividad y garantizarás la disponibilidad de los sistemas para los usuarios.
Resolución eficiente de los problemas
Identifica la causa principal de los inconvenientes con mayor rapidez y resuélvelos de forma eficiente con información detallada sobre el comportamiento de un sistema.
Optimización del rendimiento
Determina los aspectos que pueden mejorarse, como los bloqueos en el sistema o el mal uso de los recursos, para poder asignarlos de forma más efectiva y mejorar el rendimiento.
Toma de decisiones basadas en los datos
Obtén información actualizada sobre el rendimiento y el comportamiento de los sistemas para poder tomar decisiones y realizar mejoras permanentemente.
Diferencias entre la supervisión y la observabilidad
Si bien ambos conceptos están relacionados, tienen algunas diferencias importantes. La observabilidad implica la capacidad de realizar preguntas 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 contenedores y otras tecnologías de nube, y ofrecer información sobre el rendimiento de los sistemas en estos entornos.
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:
Indicadores: recopilan datos cuantitativos sobre las aplicaciones y el entorno de Kubernetes. Los indicadores pueden incluir datos como el uso de la CPU y la memoria, el tráfico de la red y la latencia de las solicitudes. Si bien Kubernetes cuenta con indicadores integrados, es muy probable que debas utilizar herramientas o bibliotecas adicionales para obtener otros más detallados.
Registros: recopilan y analizan los datos de los registros de las aplicaciones y el 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: recopilan 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: recopilan datos sobre los eventos importantes que ocurren en el entorno de Kubernetes, como la implementación de aplicaciones, el ajuste de eventos y los errores. Ayudan a supervisar el estado de Kubernetes y responder rápidamente a los inconvenientes a medida que surgen.
Resolución de los problemas del sistema con los datos de la observabilidad
La observabilidad es indispensable para la ingeniería de plataformas, la ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE) y DevOps porque garantiza que los sistemas funcionen de forma confiable y eficiente. Su importancia se debe a que proporciona información detallada sobre el rendimiento y el comportamiento de determinado sistema, con lo cual posibilita la supervisión, la resolución de problemas y la optimización de forma preventiva.
Los ingenieros de plataformas, los desarrolladores, los equipos de operaciones y los ingenieros de confiabilidad del sitio deben seguir un determinado procedimiento para identificar, analizar y resolver los problemas en los sistemas de software con los datos que se obtienen de la observabilidad. Esto se conoce como "proceso de depuración".
Cuando el inconveniente surge de la supervisión, las alertas o los incidentes que informan los usuarios, el proceso de observabilidad comienza con la detección del problema.
Una vez detectado el problema, el equipo deberá determinar su gravedad y asignarle 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, deben analizarse los datos recopilados en el proceso de observabilidad para descubrir patrones y correlaciones.
Luego, el equipo podrá examinar en mayor profundidad los datos para conocer la causa principal del problema.
Una vez completado este paso, se puede realizar una modificación en el código, aplicar un parche de urgencia o ajustar la infraestructura para corregir el problema. El equipo seguirá supervisando el sistema para determinar si la solución es la adecuada.
En el caso de la ingeniería de plataformas, DevOps y la SRE, la observabilidad requiere una combinación de herramientas, procesos y experiencia para supervisar, corregir y mejorar los sistemas de forma efectiva. Además, es fundamental para que las empresas puedan ofrecer servicios digitales de alta calidad a sus clientes. Red Hat OpenShift Observability te ofrece la información que necesitas para desarrollar un estándar de referencia del sistema y, luego, controlar e informar si hay diferencias con ese punto, con lo cual podrás reducir el tiempo medio de detección (MTTD) y de resolución (MTTR).
Motivos para elegir Red Hat como solución de observabilidad
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 ofrecer 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.
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