¿Cómo lograr la observabilidad a escala?

Los microservicios, los contenedores, la multicloud y los entornos definidos por software han añadido una capa adicional de complejidad a la infraestructura de la nube. Para comprender todo lo que ocurre en estos entornos en constante cambio todo el tiempo, la observabilidad debe escalar, de modo que los equipos pasen de limitarse a observar y reaccionar a los problemas a medida que surgen, a una cultura de comprensión proactiva y optimización de la infraestructura.

La observabilidad debe ir más allá de la mera supervisión (incluso de infraestructuras muy complicadas) y abordar la creación de visibilidad en todas las capas de su empresa. Una mayor visibilidad ofrece a todas las personas implicadas en el negocio una mejor visión de los problemas y la experiencia del usuario, y crea más tiempo para iniciativas más estratégicas. También es fundamental para el éxito general de la organización de ingeniería de fiabilidad del sitio (SRE) o los modelos DevOps.

Definida de forma sencilla, la observabilidad es la capacidad de responder a cualquier pregunta sobre su negocio o aplicación, en cualquier momento, independientemente de la complejidad de su infraestructura. La forma de hacerlo en el contexto de las operaciones y el desarrollo de aplicaciones es sencilla: instrumentando los sistemas y las aplicaciones para recopilar métricas, trazas y registros y enviar todos estos datos a un sistema que pueda almacenarlos, analizarlos y ayudarle a obtener información.

La automatización y la inteligencia son esenciales, por tanto, para transformar la forma de trabajar de los equipos con el fin de lograr la observabilidad a escala, de forma rápida y eficaz.

Principalmente, la automatización del mapeo continuo de componentes, servicios en la nube y las relaciones siempre cambiantes entre miles de millones de interdependencias potenciales, así como el descubrimiento de nuevos componentes, con el objetivo de evitar lagunas en la cobertura en tiempo real. Dado que los entornos dinámicos multicloud pueden cambiar en cuestión de segundos, la IA necesita conocer respuestas precisas y ser capaz de anticipar y corregir automáticamente los problemas antes de que afecten al negocio.

Algunos recursos críticos de la IA que permiten la observabilidad a escala son:

• Umbral autoadaptativo: para dar prioridad a lo que realmente importa.
• Agrupación inteligente de anomalías: para eliminar el trabajo redundante entre equipos.
• Análisis del árbol de fallos: para ofrecer respuestas al instante.

La automatización es una de las tendencias más candentes en observabilidad. El objetivo de la IA es ofrecer respuestas rápidas a los equipos de ingeniería, infraestructuras, operaciones y aplicaciones y darles la posibilidad de centrarse en las cosas que importan.

Además, los sistemas de observabilidad de alta calidad tienen algoritmos de aprendizaje que pueden comprender la integridad pasada de sus servicios y aplicaciones para ayudar a predecir lo que sucederá en el futuro. Una ingesta completa de todos los datos sobre su empresa ayuda a los modelos de aprendizaje automático a obtener información precisa a partir de datos históricos y en tiempo real: el ML ayuda a predecir posibles eventos futuros de alta probabilidad y aprovecha el poder de la IA para la inteligencia predictiva.

Ofrecer una respuesta precisa a cada problema que todo el mundo entienda puede hacer que los equipos pasen de señalar con el dedo a una colaboración eficaz entre equipos que impulse los resultados empresariales.

Varios requisitos importantes permiten a los equipos colaborar de forma más eficiente para los mismos SLIs/SLOs técnicos y empresariales, como por ejemplo:

• Modelo de datos único para escalar la observabilidad en todas las capas y componentes de la pila tecnológica.
• Contexto compartido que facilita la colaboración entre equipos, con flexibilidad para analizar la infraestructura, las aplicaciones, las operaciones y los datos empresariales.
• Combinação perfeita de todo o ciclo de vida do software, desde recursos de desenvolvimento, testes, lançamentos e otimizações contínuas, para inovar mais rapidamente e com maior qualidade.

Y aún hay más: siempre se necesita una perspectiva externa para crear un bucle de retroalimentación desde los equipos de tecnología de back-end hasta los equipos de producto, digitales y de negocio, garantizando que toda la pila de la nube respalda los resultados esperados. Para ello, las empresas deben incluir la experiencia del usuario en un enfoque de observabilidad más inteligente, conectando las perspectivas front-end y back-end para comprender la experiencia del usuario en todos los canales.

Ventajas de la observabilidad a escala

El grado en que un equipo o una empresa valore la capacidad de inspeccionar y comprender los sistemas, su carga de trabajo y su comportamiento permitirá observar los resultados del sistema en su conjunto de forma facilitadora:

• Comprensión global de los sistemas complejos;
• Planificación más inteligente de las versiones de código y la capacidad de las aplicaciones;
• Resolución de problemas más rápida y MTTR más corto;
• Análisis de incidentes más perspicaces;
• Mayor tiempo de actividad con un rendimiento mejorado;
• Más clientes satisfechos y mayores ingresos.

En otras palabras, una vez adoptada la observabilidad a escala, se empezará a prestar atención al sistema global y a la experiencia del usuario, no a los componentes individuales de la infraestructura informática.

Escalar la observabilidad para centrarse en lo que realmente importa.