¿Qué es la observabilidad?

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.