¿Qué es la observabilidad?
La observabilidad es la capacidad de medir e inferir el estado actual de un sistema a partir de los datos que genera. Estos datos suelen presentarse en forma de registros, métricas, trazas y eventos. Por ejemplo, se podría observar el estado de una aplicación de microservicios examinando sus métricas.
¿Cómo funciona la observabilidad?
La observabilidad proporciona a las organizaciones una visión integral del funcionamiento de un sistema complejo. Mediante la recopilación, el almacenamiento y el análisis de datos, los desarrolladores pueden identificar y solucionar problemas en sus aplicaciones.
La observabilidad comienza con la recopilación de datos en tiempo real. A continuación, los datos recopilados se almacenan en una ubicación centralizada para su análisis. Este análisis puede realizarse mediante un algoritmo de aprendizaje automático, una visualización o una combinación de técnicas estadísticas.
El resultado de este análisis alerta a los desarrolladores, así como a los equipos de operaciones, seguridad y otros equipos pertinentes, sobre cualquier anomalía en una aplicación o sistema. Las alertas pueden automatizarse y activarse en función de umbrales establecidos, niveles de gravedad u otros criterios basados en las necesidades de la empresa o la aplicación. Una vez identificada y localizada la anomalía, los desarrolladores pueden utilizar los datos para depurar y resolver el problema.
Ejemplos de datos de observabilidad
Los principales tipos de datos de observabilidad son los registros, las métricas, las trazas y los eventos.
- Registros: Un registro de texto con marca de tiempo y metadatos. Estos registros o mensajes suelen ser generados por una aplicación o un sistema. El registro de eventos es una de las formas más habituales de implementar la observabilidad en el desarrollo de software.
- Métricas: Una medición de un servicio obtenida durante la ejecución. Estas mediciones numéricas incluyen el uso de la CPU, el uso de la memoria y las tasas de error. Todas ellas permiten supervisar el rendimiento y el estado de una aplicación o sistema.
- Trazas: Un registro del recorrido de una solicitud o acción a medida que atraviesa los nodos de un sistema distribuido. Las trazas documentan cómo se procesa una solicitud y cuánto tarda en completarse. Estos datos pueden ayudar a identificar cuellos de botella y otros problemas de latencia.
- Eventos: Un registro de cambios o sucesos significativos en un momento concreto. Los datos de eventos pueden incluir cambios de estado, acciones de los usuarios, alertas de seguridad o implementaciones críticas en un entorno. El registro proporciona información contextual para ayudar a los equipos a comprender por qué se produjeron los cambios.
¿Es diferente la monitorización de la observabilidad?
La monitorización es la capacidad de observar y comprobar el progreso de los procesos que tienen lugar dentro de un sistema o una aplicación. La monitorización se basa en gran medida en métricas. En resumen, permite visualizar el entorno y realizar pruebas para detectar problemas conocidos. La observabilidad, por su parte, proporciona datos nuevos y más detallados que permiten deducir la posible existencia de un problema. A continuación, se puede investigar su causa para obtener información de cara al futuro.
La monitorización y la observabilidad no son conceptos completamente distintos. Más bien, son opciones de análisis de datos y técnicas de visualización que permiten a los desarrolladores obtener información más rápidamente.
Una vez establecidas estas definiciones, la siguiente tabla analiza con más detalle cuatro diferencias sutiles entre la monitorización y la observabilidad en las aplicaciones de software. Estas cuatro diferencias se clasifican en alcance, granularidad, flexibilidad y análisis.
| Monitorización | Observabilidad | |
|---|---|---|
Alcance | Mide métricas (p. ej., tiempo de actividad del sistema, uso de la CPU, tasas de error) | Comprende los mecanismos de funcionamiento del sistema a partir de sus resultados |
Granularidad | Agrega o muestrea los datos recopilados a intervalos regulares (en función de métricas predefinidas) | Recopila y analiza datos granulares para obtener una visión y una comprensión más profundas del comportamiento del sistema |
Flexibilidad | Dependiendo del proveedor, implementa paneles predefinidos o umbrales de alerta que son difíciles de modificar una vez desplegados | Utiliza un enfoque flexible y adaptable con herramientas fáciles de modificar que se ajustan a situaciones y requisitos cambiantes |
Análisis | Identifica y reacciona ante eventos o anomalías específicos | Prioriza el análisis proactivo y la resolución de problemas, proporcionando a los desarrolladores las herramientas que necesitan para identificar la causa de un problema e implementar soluciones a lo largo del tiempo |
¿Qué papel desempeña la telemetría en la observabilidad?
La telemetría en la observabilidad del software consiste en recopilar y transmitir en tiempo real datos sobre el rendimiento y el comportamiento de un sistema de software. Estos datos (tiempos de respuesta, tasas de error, consumo de recursos, etc.) se utilizan para supervisar y comprender el estado actual del sistema, así como para ayudar a los desarrolladores a identificar oportunidades de mejora del rendimiento.
En las conversaciones sobre telemetría, OpenTelemetry (OTel) suele ser un tema recurrente porque ofrece un enfoque simplificado que facilita la observabilidad a los desarrolladores. OTel es un conjunto de herramientas y bibliotecas de código abierto que estandariza la recopilación de datos de telemetría (registros, métricas y trazas) de los sistemas de software.
Puedes obtener más información sobre OTel y cómo afecta al panorama nativo de la nube en Cómo OpenTelemetry está cambiando nuestra forma de rastrear y diseñar aplicaciones.
Tecnologías avanzadas de observabilidad
Además de utilizar soluciones tradicionales, las organizaciones exploran cada vez más tecnologías avanzadas para agilizar la recopilación de datos y permitir una observabilidad más dinámica y en tiempo real.
eBPF (filtro de paquetes de Berkeley ampliado) recopila datos de telemetría del kernel de Linux. Este motor de ejecución aislado, integrado directamente en el kernel de Linux, permite a los desarrolladores ejecutar un seguimiento personalizado y ligero a nivel del kernel sin modificar su código fuente ni utilizar agentes pesados. Por ejemplo, los equipos pueden representar las topologías de los microservicios y realizar un seguimiento del tráfico entre contenedores para identificar rápidamente problemas de rendimiento o cuellos de botella.
AIOps (IA para operaciones de TI) ofrecen información y capacidades de ejecución casi en tiempo real. Estas plataformas utilizan la IA y el aprendizaje automático para detectar anomalías rápidamente, analizar patrones, permitir que los usuarios visualicen información y automatizar acciones. Las plataformas pueden ejecutar automáticamente funciones que mejoran el rendimiento para los usuarios, optimizan el tráfico para reducir costes y corrigen vulnerabilidades de seguridad.
Beneficios de la observabilidad
La observabilidad permite a los desarrolladores comprender mejor sus aplicaciones, lo que les permite:
- Depuración más rápida: Los datos detallados y analizados permiten a los desarrolladores diagnosticar y depurar los problemas del sistema con mayor rapidez.
- Mejor rendimiento: Supervisar las métricas clave e identificar los obstáculos ayuda a los desarrolladores a tomar decisiones basadas en datos para mejorar el rendimiento de las aplicaciones.
- Mayor fiabilidad: Los datos de observabilidad permiten a los desarrolladores resolver de forma proactiva los fallos del sistema que podrían afectar a la experiencia del usuario.
- Mejor colaboración: Un conjunto de datos estandarizado y recopilado a lo largo del tiempo permite a los equipos colaborar fácilmente para resolver problemas basándose en un conjunto universal de métricas.
Desventajas de la observabilidad
La observabilidad presenta algunos inconvenientes, entre los que destacan:
- Mayores costes: Implementar la observabilidad puede suponer costes adicionales por el uso de herramientas especializadas para supervisar las métricas de una aplicación o un sistema, así como la necesidad de disponer de almacenamiento de datos adicional.
- Mayor complejidad: Se requieren instrumentación y supervisión adicionales, y la incorporación de estas herramientas adicionales puede aumentar la complejidad de una aplicación.
- Sobrecarga de información: La observabilidad puede generar grandes cantidades de datos que rápidamente se vuelven difíciles de gestionar para los equipos. Además, un exceso de datos puede dificultar la priorización de los problemas que requieren una resolución inmediata.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la principal diferencia entre la observabilidad de aplicaciones y la monitorización tradicional?
La monitorización tradicional utiliza métricas para realizar un seguimiento de los procesos y, a continuación, genera visualizaciones del estado actual de un entorno. En cambio, la observabilidad recopila y analiza datos granulares para obtener información detallada y detectar de forma proactiva posibles problemas ocultos.
¿Cuáles son los cuatro tipos principales de datos de observabilidad?
Las plataformas de observabilidad suelen recopilar y analizar cuatro tipos de datos: registros, métricas, trazas y eventos. Los registros son entradas con marca de tiempo generadas por un sistema. Las métricas son mediciones de una aplicación o servicio durante su ejecución. Las trazas documentan cómo se procesa una solicitud y cuánto tiempo tarda. Los eventos son registros de cambios importantes que se producen en un entorno en un momento determinado.
¿Qué es OpenTelemetry (OTel) y por qué es importante?
OpenTelemetry (OTel) es un conjunto de herramientas y bibliotecas de código abierto que estandarizan la recopilación de datos de telemetría de sistemas de software. OTel permite a los equipos evitar la dependencia de un proveedor de plataformas de observabilidad al desacoplar la instrumentación de las aplicaciones de la herramienta de backend. También proporciona convenciones y API coherentes para los principales lenguajes de programación.
¿Cómo se implementa la observabilidad en herramientas de Kubernetes nativas de la nube y plataformas sin servidor?
Tradicionalmente, era difícil implementar la observabilidad tanto en las herramientas de Kubernetes como en las plataformas sin servidor, ya que aplicaban formatos y nombres distintos a los datos de rendimiento y los transmitían de formas incompatibles. Las herramientas y bibliotecas de código abierto de OpenTelemetry (OTel) permiten a los equipos implementar la observabilidad en Kubernetes y en entornos sin servidor mediante un protocolo único y universal (el protocolo OpenTelemetry [OTLP]), junto con definiciones de campos unificadas.
¿Cómo mejora eBPF la observabilidad de las aplicaciones?
El filtro de paquetes de Berkeley extendido (eBPF) es un motor de ejecución aislado integrado directamente en el kernel de Linux. Permite a los desarrolladores ejecutar tareas de rastreo personalizadas sin modificar el código fuente ni utilizar agentes que consuman muchos recursos. De este modo, pueden identificar problemas de rendimiento, minimizar el uso de recursos y obtener una visión completa de la actividad.