¿Qué es observabilidad?
La observabilidad, por su parte, es un término que ha ganado popularidad en el mundo de la tecnología de la información, especialmente en contextos de arquitecturas complejas. Se enfoca en permitir a los equipos de ingeniería entender el estado interno de sus sistemas a través de los datos que estos generan.
Este enfoque proporciona una visión más profunda y dinámica, facilitando la identificación de problemas no anticipados y comprendiendo mejor cómo los cambios afectan al sistema globalmente.
¿Cuándo elegir observabilidad?
La observabilidad se vuelve particularmente valiosa en situaciones como:
- Entornos de microservicios: donde la complejidad y la interdependencia de los servicios hacen que sea difícil detectar la fuente de un problema solo con monitoreo.
- Desarrollo ágil y entrega continua: en ambientes que experimentan cambios frecuentes, la observabilidad ayuda a comprender el impacto de estas modificaciones en tiempo real.
- Diagnóstico de problemas complejos: cuando los problemas son esquivos o tienen causas no evidentes, la observabilidad permite un análisis más profundo para encontrar la raíz del problema.
Beneficios de la observabilidad en las infraestructuras TI
Adoptar la observabilidad en las infraestructuras TI conlleva varios beneficios:
- Visibilidad integral: ofrece una comprensión completa del sistema, incluyendo cómo las diferentes partes interactúan entre sí y con el entorno externo.
- Diagnósticos precisos y rápidos: permite identificar rápidamente la causa raíz de los problemas, reduciendo los tiempos de inactividad y mejorando la experiencia del usuario.
- Decisiones basadas en datos: facilita la toma de decisiones informadas sobre optimizaciones y mejoras, al proporcionar una visión clara del comportamiento del sistema en diferentes escenarios.
Diferencias entre monitoreo y observabilidad
Este cuadro puede dar claridad sobre ambos asuntos:
Característica |
Monitoreo |
Observabilidad |
Enfoque |
Reactivo: se centra en el seguimiento de métricas y logs predefinidos para detectar problemas conocidos |
Proactivo: permite una comprensión profunda del estado interno de los sistemas a partir de los datos generados. |
Uso de entornos |
Ideal para sistemas más estáticos con arquitecturas tradicionales y requisitos conocidos. |
Esencial en sistemas dinámicos, especialmente en arquitecturas de microservicios y entornos distribuidos. |
Identificación de problemas |
Eficaz para problemas anticipados y definidos previamente. |
Facilita la detección de problemas no anticipados mediante el análisis de patrones y anomalías. |
Objetivo principal |
Mantener la operatividad y el rendimiento mediante la supervisión de indicadores conocidos. |
Comprender el porqué detrás del comportamiento del sistema, facilitando la solución de problemas complejos. |
Herramientas comunes |
Sistemas de gestión de red, plataformas de monitoreo de aplicaciones (APM), herramientas de seguimiento de logs. |
Plataformas de telemetría, análisis de logs avanzados, trazas distribuidas, herramientas de diagnóstico profundo. |
Ejemplos prácticos de monitoreo
Monitoreo de la salud del servidor
Una empresa utiliza herramientas de monitoreo para supervisar constantemente la CPU, la memoria y el uso del disco en sus servidores. Al detectar un uso anormalmente alto de la CPU, el sistema automáticamente alerta al equipo de TI, permitiéndoles investigar y resolver el problema antes de que afecte a los usuarios finales.
Monitoreo de rendimiento de aplicaciones
Un servicio de streaming de video monitorea la latencia y el tiempo de carga de sus videos. Utilizando datos de monitoreo, pueden identificar cuellos de botella en su infraestructura y realizar ajustes para optimizar la entrega de contenido, mejorando así la experiencia del usuario.
Monitoreo de seguridad
Una organización financiera emplea sistemas de monitoreo para rastrear patrones de acceso inusuales y posibles violaciones de seguridad. Al recibir una alerta de un intento de acceso no autorizado, pueden actuar rápidamente para investigar y prevenir posibles brechas de seguridad.
Ejemplos prácticos de observabilidad
Diagnóstico de problemas en microservicios
En un entorno de microservicios, un equipo de desarrollo observa un aumento inesperado en los tiempos de respuesta. Utilizando herramientas de observabilidad, como trazas distribuidas, logran visualizar la trayectoria completa de las solicitudes a través de los servicios afectados e identificar el servicio específico que está causando el retraso.
Entendimiento del comportamiento del sistema bajo carga
Durante un evento de lanzamiento de producto, una plataforma de comercio electrónico utiliza observabilidad para monitorear cómo se comporta su infraestructura bajo un tráfico significativamente aumentado. La recolección y análisis de métricas en tiempo real les permiten ajustar recursos dinámicamente y asegurar una operación sin interrupciones.
Análisis post mortem
Tras un fallo del sistema, un equipo utiliza herramientas de observabilidad para recolectar y analizar datos de logs, métricas y trazas. Esta información profunda les ayuda a comprender exactamente qué salió mal, por qué ocurrió y cómo pueden prevenir incidentes similares en el futuro.
Dos preguntas para finalizar. ¿Puedo utilizar tanto el monitoreo como la observabilidad en mi infraestructura TI? Sí, en la práctica, el monitoreo y la observabilidad se complementan entre sí. El monitoreo es excelente para mantener la operación diaria y garantizar que todo funcione dentro de los parámetros esperados. La observabilidad, por otro lado, es crucial para comprender el comportamiento interno de los sistemas, especialmente cuando se enfrentan a problemas complejos o desconocidos. La combinación de ambos enfoques proporciona una visión completa y profunda de la infraestructura TI.
Y dos: ¿la observabilidad reemplaza la necesidad de monitoreo? No, la observabilidad no reemplaza al monitoreo, sino que lo complementa. Mientras que el monitoreo se enfoca en el seguimiento de métricas y alertas predefinidas, la observabilidad permite una comprensión más profunda de los sistemas al explorar los datos generados por ellos. Ambos son necesarios para una gestión integral de las infraestructuras TI.
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