¿Qué es la observabilidad?

La observabilidad es la capacidad de conocer en profundidad el estado de un sistema o una aplicación de TI y actuar en función de él. Al igual que la supervisión, la observabilidad se fundamenta en los resultados, los registros y los indicadores de rendimiento. Sin embargo, a diferencia de la supervisión tradicional, la observabilidad permite aplicar estos datos de manera anticipada para resolver los problemas y optimizar el rendimiento de los sistemas y las aplicaciones. Por ejemplo, al analizar los eventos del sistema, las herramientas de automatización pueden responder a los incidentes a medida que se producen y así mantener la eficiencia y la estabilidad de los entornos. 

Con la creciente complejidad de los sistemas de software, se ha intensificado también el desafío de gestionar los voluminosos flujos de resultados e indicadores. Esta función incorpora y amplía los sistemas de supervisión clásicos y permite que los equipos identifiquen la causa principal de los problemas. De este modo, las partes interesadas pueden obtener respuestas sobre el desempeño de sus aplicaciones y su impacto en el negocio, además de generar predicciones. 

La observabilidad se ha consolidado como una práctica clave en el contexto de tendencias como la adopción generalizada de los microservicios, el incremento en la dependencia de las arquitecturas distribuidas y el auge de la ingeniería de plataformas como disciplina estratégica.

En los sistemas de software modernos y el cloud computing, contribuye a garantizar la confiabilidad, optimizar el rendimiento y reforzar la seguridad. Los siguientes son algunos de sus beneficios.

Aumento de la confiabilidad

Detecta y resuelve los problemas antes de que se agraven, lo que reduce el tiempo de inactividad y garantiza la disponibilidad de los sistemas para los usuarios.

Resolución eficiente de los problemas

Permite identificar la causa principal de los inconvenientes con mayor rapidez y resolverlos de forma eficiente con información detallada sobre el comportamiento de un sistema.

Optimización del rendimiento

Facilita la determinación de 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

Ofrece información actualizada sobre el rendimiento y el comportamiento de los sistemas para que puedas tomar decisiones y realizar mejoras permanentemente.

No hay un modelo único para implementar la observabilidad. Ante la amplia variedad de herramientas y tecnologías en uso, es necesario articular una estrategia que integre las soluciones elegidas, de manera que se adapten a las necesidades específicas de cada empresa.

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Aun cuando se cuenta con una estrategia de observabilidad alineada con las necesidades empresariales, los desafíos que se presentan pueden limitar la obtención de resultados. A continuación, explicamos algunos de los principales inconvenientes.

Complejidad

A medida que los entornos de TI crecen e incorporan más elementos, la cantidad de interacciones entre los sistemas aumenta de forma exponencial. Por lo tanto, es difícil predecir el impacto que tendrán los cambios que se produzcan en una parte del sistema en las demás partes, lo cual afecta la tarea de conservar la confiabilidad. Los detalles son cruciales, y obtener datos y metadatos etiquetados correctamente puede resultar un desafío en entornos complejos.

Falta de conexión entre los equipos

La organización de los equipos constituye otro desafío importante. Un mismo sistema puede no tener un responsable único, por lo que la colaboración entre distintos equipos es esencial para transformar la información de la observabilidad en acciones efectivas. Los datos deben ser accesibles y fluir hacia los sistemas adecuados, donde los equipos correctos puedan utilizarlos para su análisis.

Cambios acelerados

La observabilidad y la gestión eficaz de los sistemas están en constante evolución. Los equipos necesitan capacitación permanente para mantenerse al día con prácticas, herramientas y tecnologías, lo que puede implicar altos costos, un consumo significativo de tiempo, o ambos.

Expansión descontrolada de tecnologías y herramientas

A medida que las plataformas, las herramientas y los proveedores evolucionan, la coexistencia de aplicaciones e infraestructuras heredadas es inevitable. Esto puede generar fallas en la eficiencia, las habilidades y la seguridad. Sin herramientas y prácticas de observabilidad estandarizadas, la colaboración entre equipos se vuelve más difícil.

A medida que más empresas adopten las infraestructuras de nube, es probable que los equipos sientan la necesidad de contar con soluciones de observabilidad diseñadas específicamente para esos 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.

La función de estas herramientas es recopilar y analizar los datos de todas estas tecnologías de nube, y ofrecer información sobre el rendimiento de los sistemas en estos entornos.

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 unidad central de procesamiento (CPU) y la memoria, el tráfico de la red y las latencias 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 los 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 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.

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La automatización basada en eventos permite responder de manera inmediata a las condiciones cambiantes de un entorno de TI mediante las acciones adecuadas, sin necesidad de intervención manual.

Los eventos son cambios detectables en las condiciones operativas que tienen relevancia para la gestión de la infraestructura o la prestación de un servicio de TI. Las herramientas de observabilidad permiten identificar aquellos eventos que reflejan cambios de estado en las aplicaciones, el hardware, el software, las instancias en la nube u otras tecnologías.

Cuando un sistema de observabilidad detecta un evento, las herramientas de automatización pueden ejecutar las acciones necesarias para gestionarlo o corregirlo. La automatización permite aprovechar al máximo el valor de las herramientas actuales al tomar decisiones basadas en los datos de observabilidad. Por ejemplo, es posible combinar indicadores de rendimiento y capacidad con la automatización basada en eventos para aprovisionar automáticamente contenedores, infraestructuras de nube, máquinas virtuales y otras tecnologías justo cuando se necesitan. 

Los eventos generados por las cargas de trabajo de las aplicaciones pueden activar acciones que incrementan la productividad. Por ejemplo, los equipos de desarrollo pueden ejecutar automáticamente comprobaciones de seguridad y cumplimiento cada vez que se integra código. Los equipos pueden crear estos escenarios de automatización de manera flexible, seleccionando la alerta que activa la acción y definiendo las medidas que se deben implementar.

Las tareas de gestión de los servicios de tecnología de la información, como la mejora de las solicitudes de seguimiento de incidentes y la resolución de problemas (por ejemplo, reinicios de servicios o rotación de certificados), son puntos de partida ideales. Sin embargo, la automatización basada en eventos es lo suficientemente flexible como para gestionar una gran variedad de tareas en los distintos entornos de TI.

Red Hat® Ansible® Automation Platform incluye Event-Driven Ansible, que admite la inteligencia artificial para las operaciones de TI (AIOps) y se integra a plataformas como Splunk, Dynatrace, IBM Instana y soluciones de ITSM, entre muchas otras.

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La observabilidad es indispensable para la ingeniería de plataformas, la ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE) y DevOps, ya que garantiza la confiabilidad y la eficiencia de los sistemas. 

El proceso de depuración comienza cuando los equipos identifican, analizan y resuelven los problemas en un sistema utilizando los datos de observabilidad. El proceso se inicia al detectar un incidente mediante la supervisión, las alertas o los reportes de usuarios.

Luego, 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, los equipos analizan los datos en el proceso de observabilidad para descubrir patrones y correlaciones. Luego de que se hayan identificado, los equipos podrán profundizar en los datos para conocer la causa principal del problema.

Una vez identificada la causa principal, los equipos pueden aplicar la solución correspondiente, ya sea un cambio de código, un parche rápido o un ajuste en la infraestructura. A continuación, se supervisa el sistema para determinar si la solución es efectiva.

La observabilidad en la ingeniería de plataformas, DevOps y la ingeniería de confiabilidad del sitio desempeña un papel fundamental en las empresas que prestan servicios digitales de alta calidad a sus clientes. 

Red Hat OpenShift® Observability ofrece la información que necesitas para desarrollar un estándar de referencia del sistema y, luego, informar si hay diferencias con ese punto, con lo cual podrás reducir el tiempo medio de detección (MTTD) y de resolución (MTTR).

AIOps

Esta función desempeña un papel clave en el respaldo de AIOps, un enfoque que combina la información generada por la inteligencia artificial con la corrección automatizada. Las plataformas de observabilidad recopilan datos operativos, mientras que los algoritmos de machine learning (aprendizaje automático) detectan patrones y anomalías. Luego, esta información se puede conectar a una herramienta de automatización, como Ansible Automation Platform, para resolver los problemas. De este modo, las empresas pueden corregir automáticamente los incidentes a medida que se detectan, lo que acorta el MTTR, reduce la intervención manual y libera a los equipos de TI para que se centren en tareas de mayor prioridad.

Ingeniería de plataformas

La ingeniería de plataformas es la disciplina del desarrollo de software que se centra en mejorar la productividad, agilizar los ciclos de vida de las aplicaciones y reducir el tiempo de comercialización. La observabilidad permite que los ingenieros de plataformas consulten y analicen los datos de manera integral en todos los servicios, en lugar de centrarse en indicadores individuales de forma aislada. Esta supervisión ampliada facilita la resolución de problemas complejos y asegura que todos los elementos del sistema operen de manera coordinada, estable y eficiente.

Entornos de nube híbrida y multicloud

A medida que las empresas adoptan cada vez más estrategias de nube híbrida y multicloud, pueden implementar aplicaciones en distintos tipos de infraestructura y aprovechar una mayor flexibilidad. Las herramientas de observabilidad permiten obtener una visión completa de toda la infraestructura, independientemente del lugar en el que se implementen 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. 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 controles eficaces de seguridad y privacidad.

DevOps

Los procesos de DevOps dependen de la observabilidad para garantizar la confiabilidad y el rendimiento de las aplicaciones desarrolladas en la nube. Esto incluye integrar sus herramientas a la cadena de herramientas de DevOps y utilizar los datos que provienen de esta práctica para respaldar de forma constante el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones.

Herramientas open source

Gran parte del ecosistema de observabilidad se basa en tecnologías abiertas. Las herramientas open source de observabilidad, como Grafana, Jaeger, Kafka, OpenTelemetry y Prometheus, cuentan con una amplia adopción. Además, ofrecen ventajas económicas, así como flexibilidad, personalización e integración con otras soluciones.

Video: Red Hat OpenShift Observability across the Hybrid Cloud (1:47)

La cartera de soluciones de Red Hat brinda soporte para la estrategia de observabilidad de tu equipo, independientemente de la plataforma utilizada. 

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 afecten a las aplicaciones o los usuarios finales.

A continuación, presentamos otros productos de Red Hat que pueden facilitar la implementación de una estrategia de observabilidad sólida:

Red Hat OpenShift: Se trata de una plataforma de aplicaciones empresariales que ofrece servicios probados para lanzar aplicaciones al mercado en la infraestructura que tú escojas.

Red Hat Ansible Automation Platform: Es una solución de automatización empresarial versátil y confiable que responde a los datos de observabilidad y organiza todo el entorno de TI desde una única plataforma.

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, gestionar el ciclo de vida de las aplicaciones y supervisar de manera preventiva el rendimiento y el estado de los clústeres.

Red Hat Lightspeed: Consiste en una herramienta de gestión de sistemas integral que ofrece orientación impulsada por inteligencia artificial en todas las plataformas de Red Hat para que puedas administrar de manera más efectiva tus entornos de nube híbrida.