Los microservicios, los contenedores, la multicloud y los entornos definidos por software han a\u00f1adido 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 comprensi\u00f3n proactiva y optimizaci\u00f3n de la infraestructura.<\/p>\n\n\n\n
La observabilidad debe ir m\u00e1s all\u00e1 de la mera supervisi\u00f3n (incluso de infraestructuras muy complicadas) y abordar la creaci\u00f3n de visibilidad en todas las capas de su empresa. Una mayor visibilidad ofrece a todas las personas implicadas en el negocio una mejor visi\u00f3n de los problemas y la experiencia del usuario, y crea m\u00e1s tiempo para iniciativas m\u00e1s estrat\u00e9gicas. Tambi\u00e9n es fundamental para el \u00e9xito general de la organizaci\u00f3n de ingenier\u00eda de fiabilidad del sitio (SRE) o los modelos DevOps.<\/p>\n\n\n\n
Definida de forma sencilla, la observabilidad es la capacidad de responder a cualquier pregunta sobre su negocio o aplicaci\u00f3n, 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 m\u00e9tricas, trazas y registros y enviar todos estos datos a un sistema que pueda almacenarlos, analizarlos y ayudarle a obtener informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
La automatizaci\u00f3n 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 r\u00e1pida y eficaz.<\/p>\n\n\n\n
Principalmente, la automatizaci\u00f3n del mapeo continuo de componentes, servicios en la nube y las relaciones siempre cambiantes entre miles de millones de interdependencias potenciales, as\u00ed como el descubrimiento de nuevos componentes, con el objetivo de evitar lagunas en la cobertura en tiempo real. Dado que los entornos din\u00e1micos multicloud pueden cambiar en cuesti\u00f3n de segundos, la IA necesita conocer respuestas precisas y ser capaz de anticipar y corregir autom\u00e1ticamente los problemas antes de que afecten al negocio.<\/p>\n\n\n\n
Algunos recursos cr\u00edticos de la IA que permiten la observabilidad a escala son:<\/p>\n\n\n\n
La automatizaci\u00f3n es una de las tendencias m\u00e1s candentes en observabilidad. El objetivo de la IA es ofrecer respuestas r\u00e1pidas a los equipos de ingenier\u00eda, infraestructuras, operaciones y aplicaciones y darles la posibilidad de centrarse en las cosas que importan.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, 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 suceder\u00e1 en el futuro. Una ingesta completa de todos los datos sobre su empresa ayuda a los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico a obtener informaci\u00f3n precisa a partir de datos hist\u00f3ricos 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.<\/p>\n\n\n\n
Ofrecer una respuesta precisa a cada problema que todo el mundo entienda puede hacer que los equipos pasen de se\u00f1alar con el dedo a una colaboraci\u00f3n eficaz entre equipos que impulse los resultados empresariales.<\/p>\n\n\n\n
Varios requisitos importantes permiten a los equipos colaborar de forma m\u00e1s eficiente para los mismos SLIs\/SLOs t\u00e9cnicos y empresariales, como por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n
Y a\u00fan hay m\u00e1s: siempre se necesita una perspectiva externa para crear un bucle de retroalimentaci\u00f3n desde los equipos de tecnolog\u00eda 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 m\u00e1s inteligente, conectando las perspectivas front-end y back-end para comprender la experiencia del usuario en todos los canales.<\/p>\n\n\n\n
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 permitir\u00e1 observar los resultados del sistema en su conjunto de forma facilitadora:<\/p>\n\n\n\n
En otras palabras, una vez adoptada la observabilidad a escala, se empezar\u00e1 a prestar atenci\u00f3n al sistema global y a la experiencia del usuario, no a los componentes individuales de la infraestructura inform\u00e1tica. <\/p>\n\n\n\n
Escalar la observabilidad para centrarse en lo que realmente importa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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