Observabilidad de las aplicaciones

Debido a que el panorama digital continúa evolucionando, las organizaciones han pasado de aplicaciones monolíticas a entornos distribuidos complejos nativos de la nube. La naturaleza dinámica de estas arquitecturas modernas ha llevado a los equipos de operaciones de TI, DevOps y de ingenieros de fiabilidad del sitio (SRE) a priorizar la observabilidad de las aplicaciones para entender mejor los entornos.

Ya que los equipos de desarrollo están bajo una presión cada vez mayor para dirigir ciclos de desarrollo más cortos, producir software de mayor calidad e innovar más rápido, se buscan mejores metodologías para monitorear, resolver problemas y depurar eficientemente problemas en el rendimiento de las aplicaciones. Con la observabilidad de las aplicaciones, los equipos pueden descubrir y recopilar continuamente la telemetría del rendimiento de las aplicaciones al integrarse con instrumentación incorporada en componentes de aplicaciones e infraestructura, dando información contextual sobre el qué, dónde y por qué de los problemas.

Observabilidad y monitoreo de las aplicaciones

La observabilidad y el monitoreo se usan frecuentemente en la esfera de TI. Mientras que hay una relación simbiótica, no son intercambiables. La diferencia entre el monitoreo y la observabilidad de las aplicaciones está en el hecho de que el monitoreo proporciona visibilidad solo en las métricas "conocidas-desconocidas" que ya sabe que debe buscar. La observabilidad le da detalles con respecto a condiciones que ni siquiera sabía que debía tener en cuenta.

Las herramientas para el monitoreo del rendimiento de aplicaciones (APM) usualmente se enfocan en transacciones corporativa críticas, monitoreo de infraestructura, dar una excepcional experiencia del usuario y más. Estas dan una visibilidad contextual de la disponibilidad, salud y rendimiento de toda la infraestructura de la aplicación, alertan cuando el comportamiento se desvía de lo normal y dan una retroalimentación instantánea con respecto a fallos en el sistema.

Por ejemplo, mientras monitorea un servidor SQL, usted podría querer saber sobre las consultas con mejor rendimiento, consultas lentas, tiempo promedio de respuesta y más. Monitorear le ayudará a detectar patrones que pueden causar problemas con respecto a estas métricas críticas.

Sin embargo, el monitoreo de aplicaciones tiene sus propias limitaciones cuando se trata de diagnosticar fallos y problemas en arquitecturas distribuidas que tienen un conjunto de dependencias. Aquí es donde la observabilidad de las aplicaciones entra en juego. Compila usando métodos de recopilación de datos de APM para entender mejor el estado interno del sistema y luego los monitorea, resuelve problemas y los implementa. En resumen, la observabilidad de las aplicaciones va de la mano con la APM; la creación de un sistema observable se logra como parte de la implementación de una robusta estrategia para el monitoreo de aplicaciones.

Componentes de la observabilidad de las aplicaciones

Usualmente hay cuatro componentes que ayudan a implementar la observabilidad de las aplicaciones:

Instrumentación: La instrumentación usa agentes para medir y supervisar los datos que fluyen a través de la aplicación. La instrumentación puede ayudar en la recopilación de datos de telemetría, logs de eventos, trazas (MELT) de contenedores, servicios, servidores de aplicaciones y otros componentes en la infraestructura.
Correlación de datos: Entender los datos recopilados de varias entidades es crítico para establecer una correlación entre ellos. Analizar los datos puede ayudar también a descubrir cualquier anomalía en los patrones.
Respuesta ante incidentes: Estar al tanto de las interrupciones ayudará a los equipos de soporte de aplicaciones y de mesa de ayuda a responder más rápido ante incidentes.
AIOps: AIOps ayuda a mejorar la eficiencia de su infraestructura moderna al acelerar la respuesta ante incidentes. Las herramientas aprovechan los modelos de machine learning para automatizar procesos de aplicaciones críticas. Las aplicaciones de plataforma completa pueden integrarse a estas herramientas para eliminar alarmas falsas, detectar proactivamente problemas y acelerar el tiempo promedio de resolución (MTTR).

Tres pilares de la observabilidad de las aplicaciones

Para que un sistema sea observable, es importante saber cómo evaluar su estado mediante sus tres componentes principales, a saber, logs, métricas y trazas.

Logs: Los logs proporcionan un registro detallado de eventos separados que podrían haber sucedido en el sistema en cualquier momento. Los logs ayudan a descubrir cualquier comportamiento sospechoso o impredecible mostrado por componentes en su infraestructura. Cada aplicación genera una cascada de mensajes de log que contienen información sensible y crítica sobre el qué, el dónde y el cuándo de un incidente incurrido. Analizar los logs le ayudará a examinar detalladamente con facilidad la causa subyacente de los problemas, entender por qué ocurrieron, cuál es su causa y resolverlos.
Métricas: Hay tres métricas de la observabilidad de las aplicaciones que necesita medir para entender el comportamiento general del sistema a lo largo del tiempo. Estas incluyen:
1. Métricas de calibración: Las métricas de calibración representan datos que tienen un valor específico en cada punto del tiempo. Por ejemplo: la tasa de uso de CPU o de memoria durante el tiempo de medición.
2. Métricas delta: Las métricas delta representan el número de casos dentro de un intervalo de tiempo específico. Ayudan a registrar las diferencias entre el estado pasado y presente de las métricas. Por ejemplo: la temperatura de la CPU desde la última vez que se midió.
3. Métricas acumulativas: Las métricas acumulativas representan el recuento consecutivo de casos. Registra los cambios en un periodo. Por ejemplo: el número de procesos que se han solicitado en la última hora.
Trazas: Las trazas son el tercer pilar de la observabilidad que ayuda a entender todo el ciclo de vida de las solicitudes o acciones en varios microservicios. Ayudan a identificar la ruta y comportamiento de las solicitudes en varias etapas del flujo. Analizar las trazas ayuda a entender y medir la salud de la salud general del sistema, señalar posibles cuellos de botella y resolver más rápido los problemas. No obstante, las trazas proveen un enfoque especial solo en la capa de la aplicación, y necesitan visualizarse junto con algunas métricas para entender toda la trama de su entorno complejo holísticamente. Las trazas ayudan a dar información contextual sobre:
1. Los servicios o códigos que deben priorizarse para su optimización.
2. La salud general del rendimiento de los servicios en su infraestructura distribuida.
3. Información sobre los cuellos de botella posibles y actuales que podrían afectar la experiencia del usuario final.

Casos de uso de la observabilidad de las aplicaciones:

DevOps: La observabilidad de las aplicaciones ayuda a DevOps a cumplir el principio de prestación continua al proporcionar una visibilidad detallada de todo su ecosistema de aplicaciones y controlar los cambios planeados o no planeados. Entender el comportamiento del sistema ayuda a predecir y evitar incidentes, tomar decisiones proactivas, lo que mejora la calidad y agilidad de las prácticas de DevOps. Con información de mejor calidad, más amplia y exacta, la observabilidad ayuda a fortalecer la línea CI/CD.
Ingenieros de fiabilidad del sitio: La disponibilidad, el rendimiento y la resiliencia son tres de las métricas de fiabilidad del sitio más críticas. Estas métricas web de la observabilidad de las aplicaciones alertarán a los SRE cuando su sitio sea poca fiable. Monitorear las trazas y los logs ayudará a entender el flujo de solicitudes a través de las aplicaciones, mientras se señalan las áreas con cuellos de botella y se supervisan los eventos significativos en sus servicios respectivamente.
CloudOps: La observabilidad ofrece una sola fuente de información de los servicios en la nube al correlacionar las métricas de rendimiento en la nube y el estado de salud con el estado de su infraestructura. Con una vista integral de uno o más entornos de nube, los equipos de CloudOps son capaces de identificar problemas en aplicaciones, evaluarlos, examinar detalladamente la causa raíz y organizar una arquitectura en la nube con mejor tolerancia a los fallos.

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