¿Qué es la observabilidad?

La observabilidad es la capacidad basada en software de explicar cualquier estado de un sistema en función de sus salidas externas.

Generalmente, cuanto más potente y capaz es un sistema, más complejo se vuelve. Lamentablemente, este aumento de la complejidad conlleva mayor incertidumbre; se producen fallos, cuellos de botella en el rendimiento, errores, etc. y determinar la causa raíz de estos incidentes no siempre es tarea fácil. Con los complejos sistemas modernos no solo aumenta la probabilidad de fallos inesperados, sino también el número de posibles modos de fallo. Para contrarrestar esta tendencia, los equipos de TI, desarrollo y operaciones comenzaron a implementar herramientas de monitorización capaces de ver dentro de los propios sistemas.

Pero el progreso avanza y la complejidad de los sistemas actuales está superando la capacidad de monitorización tradicional. Actualmente, la estrategia acreditada para proteger los sistemas contra fallos desconocidos ya no es la monitorización, sino hacer que el sistema pueda ser monitorizado por medio de la observabilidad.

La diferencia entre observabilidad y monitorización es sutil, pero importante. Revisar las capacidades y los objetivos de ambas puede ayudar a los equipos a comprender mejor esta diferencia y a sacar mayor partido de sus estrategias de observabilidad.

La monitorización permite a los usuarios ver e interpretar el estado de un sistema mediante una serie prefijada de métricas y registros. En otras palabras, te permite detectar conjuntos conocidos de modos de fallo. La monitorización resulta fundamental para analizar tendencias, crear tableros de instrumentos y alertar a los equipos de respuesta sobre las cuestiones que vayan surgiendo. Proporciona información sobre cómo están funcionando, creciendo y utilizándose las aplicaciones y requiere una comprensión clara de los posibles modos de fallo. En otras palabras, la monitorización puede ayudar a identificar "desconocidos conocidos" (riesgos de los que ya eres consciente), pero no a hacer frente a "desconocidos no conocidos" (riesgos totalmente inesperados que no se han tomado en consideración y, por tanto, imposibles de monitorizar por completo).

Esto resulta problemático, ya que en la mayoría de los sistemas complejos, los desconocidos no conocidos superan con mucho a los desconocidos conocidos, para los que es relativamente fácil prepararse. Más desalentador aún es el hecho de que la mayoría de estos desconocidos no conocidos, a menudo denominados puntos ciegos, sean tan poco probables que identificar y planificar cada uno de ellos significaría un colosal derroche de esfuerzo. Es únicamente el mero volumen de posibles desconocidos no conocidos lo que los convierte en una amenaza. De modo que como no se puede predecir qué problemas van a surgir ni cómo monitorizarlos, hay que estar constantemente recopilando todo el contexto que se pueda desde el sistema mismo. La observabilidad proporciona este contexto. Además, evita los controles de estado y, en lugar de ello, profundiza en cómo funciona el software. También mide tu comprensión del estado interno de un sistema en función de sus salidas externas utilizando instrumentos que te ayudan a obtener información y a monitorizar.

Para que pueda darse una monitorización es necesario que haya algo observable: sin observabilidad no es posible monitorizar.

Cada día que pasa, el software se vuelve más complejo. En la infraestructura hay una combinación de patrones como microservicios, persistencia políglota y contenedores que siguen descomponiendo contenedores más grandes en sistemas complejos y más pequeños.

Al mismo tiempo, la cantidad de productos es cada vez mayor y hay muchas plataformas y vías que permiten a las organizaciones hacer cosas nuevas e innovadoras. Los entornos también aumentan cada vez más su complejidad y no en todas las organizaciones se aborda el volumen de incidencias que están surgiendo. Sin un sistema observable, no será posible conocer la causa de los problemas y no habrá un punto de partida estándar.

Fiabilidad

El objetivo principal de la observabilidad es la fiabilidad. Una infraestructura de TI eficaz que funciona de forma correcta y fiable conforme a las necesidades del cliente requiere una evaluación de su rendimiento. Las herramientas de observabilidad informan sobre el comportamiento del usuario, la disponibilidad del sistema, la capacidad y la velocidad de la red para garantizar que todo funcione de manera óptima.

Seguridad y cumplimiento

Las organizaciones que están sujetas a cumplimiento deben aplicar la observabilidad a sus entornos informáticos. La visibilidad completa a partir de la observabilidad mediante registros de eventos permite a las organizaciones detectar posibles intrusos, amenazas de seguridad, ataques de fuerza bruta o posibles ataques DDoS.

Aumento de ingresos

La capacidad de analizar eventos aporta una valiosa información sobre los comportamientos y cómo se pueden ver afectados por variables como el formato de la aplicación, la velocidad, etc. Todos estos datos se pueden analizar para obtener información útil sobre la optimización de redes y aplicaciones a fin de generar ingresos y atraer a nuevos clientes.

La observabilidad se asienta sobre tres pilares: registros, métricas y trazabilidad.

Registros

Se trata del registro de un evento ocurrido en un sistema. Los registros se generan automáticamente, llevan un sello de tiempo y están escritos en un archivo que no se puede modificar. Ofrecen un registro completo de eventos, incluidos metadatos sobre el estado de un sistema y cuándo ocurrió el evento. Pueden estar escritos en texto simple o estructurados en un formato específico.

Métricas

Las métricas son representaciones numéricas de datos medidos a lo largo del tiempo. Mientras los registros de eventos reúnen información sobre eventos específicos, las métricas son valores medidos derivados del rendimiento general del sistema. Por lo general, proporcionan información sobre los indicadores del nivel de servicio de la aplicación.

Trazabilidad

Un registro de eventos que ocurren en una red con un vínculo de causalidad. Los eventos no tienen que ocurrir necesariamente dentro de una sola aplicación, pero sí deben ser parte del mismo flujo de solicitud. La trazabilidad se puede formatear como una lista de registros de eventos reunidos a partir de sistemas separados implicados en la gestión de la solicitud.

Los tres pilares de la observabilidad ayudan a integrar fuentes de datos de las que, de otro modo, sería difícil extraer conclusiones por separado. Esto se debe a que, en esencia, la observabilidad depende de dos factores:

  • datos de telemetría altamente contextualizados con una gran cantidad de contexto de tiempo de ejecución;
  • la capacidad de interactuar reiteradamente con los datos para obtener nueva información sin desplegar el código.

Con estos dos factores, las empresas tienen las materias primas necesarias para mejorar los sistemas y la observabilidad de las aplicaciones.

La observabilidad solo es eficaz si es factible; por muchos datos de telemetría contextualizados que se tengan, no servirán de nada si los equipos carecen de los recursos necesarios para procesarlos.

Contexto y topología

El contexto y la topología se refieren a instrumentar de forma que se puedan comprender las relaciones en un entorno dinámico y multinube con muchos componentes interconectados. Los metadatos de contexto posibilitan mapas topológicos en tiempo real y facilitan la comprensión de las dependencias causales a través de la pila, así como a través de servicios, procesos y hosts.

Automatización continua

El trabajo de TI se ha apartado de la configuración manual con descubrimiento automático, instrumentación y descripción de la línea de base de cada componente del sistema. La automatización continua aporta proyectos de innovación que priorizan la comprensión de lo que importa. La observabilidad es escalable, lo que permite a equipos reducidos hacer más con menos.

Asistencia de IA

Un exhaustivo análisis del árbol de fallos en combinación con la visibilidad del nivel de código proporciona la capacidad de identificar la causa raíz de anomalías sin tener que basarse en los métodos de ensayo y error, conjeturación o correlación. La IA basada en la causalidad también detecta todo lo inhabitual para descubrir lo desconocido.

Ecosistema abierto

Se recomienda ampliar la observabilidad para incluir fuentes de datos externas. Puede proporcionar mapeo topológico, descubrimiento e instrumentación automatizados y las respuestas de acción necesarias para la observabilidad a escala.

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