La observabilidad significa comprender el estado de un sistema en función de sus resultados, mientras que la supervisión es el seguimiento de las métricas para evaluar el estado de un sistema.
Mientras las empresas y la tecnología de la información se han ido entrelazando, las empresas de todas las formas y tamaños han estado buscando medios cada vez más precisos para comprender, evaluar y optimizar los sistemas informáticos de los que dependen. Ya a finales de los años ochenta, las herramientas interactivas de supervisión en tiempo real ayudaban a las organizaciones a rastrear el estado y el rendimiento de TI. Pero a medida que la tecnología digital ha evolucionado, los sistemas empresariales también se han vuelto mucho más robustos, distribuidos y complejos, lo que presenta una nueva serie de desafíos para las organizaciones.
En concreto: ¿Cómo puede una empresa tener en cuenta y agregar los posibles miles de millones de puntos de datos en entornos dinámicos y distribuidos para crear una imagen precisa de lo que está sucediendo en sus sistemas digitales?
Tradicionalmente, la supervisión ha sido el método de referencia para la gestión de TI, ya que proporciona conocimientos valiosos sobre el estado y el rendimiento de varios componentes dentro de un sistema. Pero con la rápida evolución de la tecnología, la supervisión por sí sola no puede proporcionar la comprensión integral necesaria para lidiar con las complejidades de los entornos de TI actuales. Aquí es donde entra en juego la observabilidad.
Para abordar los desafíos y las complejidades de la gestión de un panorama de TI moderno, la supervisión y la observabilidad son metodologías esenciales. Si bien ambas tienen el mismo propósito de proporcionar conocimientos sobre sistemas complejos, ofrecen enfoques y beneficios distintos que las distinguen.
La supervisión, en el contexto de la gestión de TI y DevOps, hace referencia al proceso sistemático de seguimiento y recopilación de datos de varios componentes dentro de un sistema. A través de métricas y puntos de datos predefinidos, la supervisión tiene como objetivo proporcionar visibilidad en tiempo real del estado, el rendimiento y la disponibilidad de los recursos críticos. Esta práctica permite a los equipos de TI identificar posibles problemas, anomalías y cuellos de botella en el rendimiento, lo que les permite tomar medidas proactivas para mantener la estabilidad del sistema y minimizar el tiempo de inactividad.
Los beneficios clave de la supervisión son los siguientes:
- Alertas y respuesta a incidentes
Los sistemas de supervisión están equipados con mecanismos de alerta que notifican a los equipos de TI cuando no se respetan umbrales específicos o condiciones predefinidas, lo que indica posibles problemas que pueden requerir atención inmediata. - Análisis históricos
La supervisión genera datos históricos valiosos que pueden usarse para rastrear tendencias, realizar análisis posteriores a incidentes y tomar decisiones fundamentadas para la planificación de la capacidad y las mejoras futuras.
Por otro lado, la observabilidad representa un enfoque más integral y holístico para comprender sistemas complejos. Aunque la supervisión proporciona puntos de datos y métricas específicos, la observabilidad se centra en la capacidad de obtener conocimientos sobre el estado interno del sistema en función de los resultados externos. Busca responder a la siguiente pregunta: "¿Por qué el sistema se comporta de esta manera?". La observabilidad proporciona una visión más holística del sistema para que el comportamiento de la TI pueda entenderse como un todo en lugar de como solo partes aisladas.
Por lo tanto, los beneficios que proporciona la observabilidad son diferentes de los asociados con la supervisión. Esta son algunas de sus ventajas:
- Conocimientos en contexto
La observabilidad enfatiza la información rica en contexto y completamente correlacionada, lo que ofrece una comprensión más profunda de las relaciones e interacciones entre los diversos componentes del sistema. Esto hace que sea más fácil descubrir las causas raíz de los posibles problemas, en lugar de que solo se notifiquen. - Descubrimientos imprevistos
A diferencia de la supervisión, que opera con métricas predefinidas, la observabilidad permite que se descubran problemas o patrones previamente desconocidos, por lo que los equipos podrán explorar más allá de aquello con lo que ya están familiarizados. - Capacidad de adaptación al cambio
En entornos en rápida evolución, como los microservicios y los sistemas basados en contenedores, la observabilidad permite a las organizaciones adaptarse más fácilmente a los cambios en la arquitectura y la infraestructura del sistema, un elemento esencial cuando se trabaja con entornos complejos y distribuidos. - Optimización del rendimiento
Al analizar las métricas recopiladas, los profesionales de TI pueden identificar áreas de ineficiencia o infrautilización, lo que permite optimizaciones específicas del rendimiento y asignación de recursos.
Tanto la observabilidad como la supervisión comparten un cometido casi idéntico: ayudar a las organizaciones a comprender y gestionar sus complejos sistemas de TI mediante la identificación de problemas. Pero, aunque estos dos enfoques pueden ser las diferentes caras de una misma moneda, sus diferencias son las que los definen. Cada uno tiene un método específico para lograr su objetivo y proporcionan conocimientos únicos que pueden usar los gestores de TI y DevOps para mejorar la transparencia de las aplicaciones y los sistemas.
Las diferencias más importantes entre la observabilidad y la supervisión son:
- Enfoque de recopilación de datos
La supervisión se suele centrar en métricas predefinidas y puntos de datos específicos, mientras que la observabilidad adopta un enfoque más abierto, lo que permite la recopilación de diferentes flujos de datos, logs, trazas y eventos. Los sistemas observables producen datos relevantes sobre sus estados internos que pueden utilizarse para deducir el estado actual del sistema, así como para descubrir las causas raíz de posibles problemas. - Infraestructura
Las soluciones de infraestructura tradicionales, como los centros de datos, a menudo dependen de la supervisión para rastrear el rendimiento, mientras que los entornos de nube y otras infraestructuras modernas se inclinan más hacia la observabilidad. La observabilidad puede y debe aplicarse tanto en arquitecturas tradicionales como modernas, pero hay que tener en cuenta que la supervisión suele plantear dificultades a la hora de hacer frente al volumen de datos generado por las infraestructuras modernas, lo cual suele dar lugar a puntos ciegos en la visibilidad. - Causalidad frente a correlación
La supervisión proporciona correlaciones entre eventos y métricas, mientras que la observabilidad busca establecer la causalidad. En pocas palabras, la supervisión implica vigilar de cerca las métricas y, por lo tanto, se utiliza para informar a los equipos de DevOps cuando algo no funciona correctamente o cuando surgen otros problemas, pero no es tan eficaz para identificar la verdadera causa del problema. La observabilidad permite a los equipos de TI comprender el porqué del comportamiento de un sistema. - Previsibilidad frente a adaptabilidad
Los umbrales predefinidos de la supervisión permiten la previsibilidad, mientras que el carácter dinámico de la observabilidad la hace más adecuada para adaptarse a cambios y complejidades imprevistos. - Granularidad
La supervisión de la recopilación de datos suele requerir que haya un agente instalado en el host y que capture métricas desde una perspectiva de fuera hacia dentro. Por el contrario, la observabilidad generalmente se instrumenta a nivel de código, lo que proporciona un nivel de granularidad que la supervisión tiene dificultades para lograr. Esto permite obtener conocimientos profundos sobre el comportamiento de los componentes y servicios individuales.
La supervisión siempre ha desempeñado un papel fundamental a la hora de proporcionar información en tiempo real sobre el estado y el rendimiento de los sistemas informáticos, y continúa haciéndolo a día de hoy. A través de un proceso sistemático de recopilación y análisis de datos, la supervisión permite a los profesionales de TI detectar posibles problemas y fundamentar sus estrategias para mantener óptimas las operaciones del sistema.
Este proceso incluye los siguientes pasos:
La supervisión implica la recopilación de datos de un sistema, capturando métricas y eventos cruciales que reflejan su estado general. Para recopilar estos datos, se instalan agentes de supervisión en el sistema. Estas herramientas son responsables de recopilar métricas o eventos predefinidos que sirven como indicadores del estado y el rendimiento del sistema.
Los datos recopilados por los agentes de supervisión se transfieren a una herramienta o plataforma de supervisión centralizada, donde se someten a más análisis. Dentro de la herramienta de supervisión, los datos recopilados se comparan con umbrales o líneas de base predefinidos. Estos umbrales sirven como puntos de referencia de lo que se considera un comportamiento normal dentro del sistema.
Cuando las métricas o los eventos supervisados se desvían de los umbrales establecidos, la herramienta de supervisión identifica estos posibles problemas o anomalías. En respuesta a la detección de un problema, la herramienta de supervisión genera notificaciones de alerta, que se suelen enviar a los administradores del sistema o a los equipos de DevOps. Estas alertas sirven como advertencias tempranas, lo que da lugar a que se lleve a cabo una investigación más exhaustiva y una rápida resolución del problema.
La supervisión se puede aplicar en varios niveles, cada uno con un enfoque específico:
- Supervisión de la infraestructura
Este nivel evalúa el estado y el rendimiento de los recursos de hardware, los componentes de red y las máquinas virtuales. - Supervisión de aplicaciones
Se centra en supervisar el comportamiento y el rendimiento de las aplicaciones y servicios de software. - Supervisión de la experiencia de usuario
Este nivel proporciona conocimientos sobre la experiencia del usuario final, donde se miden los tiempos de respuesta y las interacciones del usuario.
La observabilidad consiste en recopilar y analizar datos de diversas fuentes para obtener una imagen completa y dinámica del comportamiento de un sistema. Esta comprensión integral permite a los ingenieros identificar las causas raíz de los problemas, solucionar problemas más rápido y mejorar el rendimiento y la fiabilidad del sistema, incluso en sistemas y aplicaciones complejos y distribuidos.
Las plataformas de observabilidad pueden emplear diferentes procesos para recopilar y analizar los resultados del sistema, con algunos de los enfoques más innovadores que usan capacidades de AIOps y aprendizaje automático para distinguir los datos relevantes de la información menos importante. Pero, independientemente de las metodologías, la mayoría de los enfoques de observabilidad se centran en tres pilares esenciales:
Los logs, la forma más antigua de telemetría, son registros detallados de eventos dentro de un sistema, es decir, capturan información sobre acciones de los usuarios, errores, advertencias y eventos del sistema. Estas representaciones textuales proporcionan un valioso rastro histórico, lo que permite a los ingenieros comprender la secuencia de acciones y ocurrencias que tienen lugar dentro del sistema a lo largo del tiempo. A pesar de que surgieran en los comienzos de la era digital, los logs todavía se consideran elementos fundamentales en la investigación de la observabilidad.
Las métricas implican la recopilación de mediciones cuantitativas relacionadas con el rendimiento del sistema. Estas mediciones pueden incluir el uso de la CPU, el uso de la memoria, el tráfico de red, los tiempos de respuesta, etc. Al supervisar las métricas, los profesionales de TI obtienen los beneficios de los conocimientos en tiempo real sobre cómo se comporta y funciona el sistema, y de dónde pueden provenir los posibles problemas.
Las trazas capturan las interacciones entre los diferentes componentes de un sistema a medida que las transacciones fluyen a través de ellos. Estas interacciones pueden incluir solicitudes de usuario, llamadas de API o invocaciones de servicios. Las trazas ayudan a los ingenieros a visualizar la ruta de una transacción en todo el sistema, lo que revela posibles cuellos de botella y áreas de mejora.
La sinergia entre los logs, las métricas y las trazas constituye la base de la observabilidad. Cada uno de estos componentes aporta conocimientos únicos sobre el comportamiento de un sistema, lo que proporciona a los profesionales de TI una visión integral de sus aplicaciones e infraestructura.
Aunque la observabilidad ofrece un potente enfoque para obtener una comprensión integral de los sistemas complejos, no está exenta de desafíos. Superar estos obstáculos es crucial para ver las causas en la raíz del comportamiento del sistema y aprovechar todo el potencial de los conocimientos del sistema y las aplicaciones.
Entre algunos de los desafíos más destacados se incluyen:
La observabilidad se desarrolló para proporcionar conocimientos más claros sobre el panorama dinámico de los entornos multi nube y los microservicios, pero eso no significa que sea un proceso sencillo. Implementar la observabilidad en sistemas complejos puede ser todo un reto; la naturaleza compleja de los contenedores y sistemas distribuidos exige soluciones especializadas para agregar datos en varias plataformas. Lograr la observabilidad en estas infraestructuras complejas requiere una planificación minuciosa y soluciones personalizadas para obtener una visión integral del comportamiento del sistema.
La observabilidad genera enormes cantidades de datos, lo que puede abrumar al equipo de DevOps y a otros equipos de TI que son responsables de convertir las estrategias de observabilidad en conocimientos útiles. Sin la plataforma y las herramientas de soporte adecuadas, se puede perder el control de este flujo de datos.
Para lograr una observabilidad eficaz, la colaboración entre los equipos de DevOps, ingeniería y negocio es esencial. Cuando los equipos operan de forma aislada, pueden producirse problemas como la dispersión de las herramientas y el aumento de las horas y los costes de ingeniería. Desafortunadamente, los datos existentes y los aislamientos de la infraestructura pueden dificultar la implementación de una solución de observabilidad unificada. Acabar con estos aislamientos y fomentar la cooperación es clave para aprovechar todo el potencial de la observabilidad.
Ante la creciente complejidad de las infraestructuras modernas, encontrar herramientas ideales que satisfagan las necesidades específicas de la organización es más importante que nunca. Estos son los factores clave que se deben tener en cuenta al evaluar las herramientas de supervisión y observabilidad:
- Recopilación e integración de datos
La recopilación eficiente de datos es fundamental tanto para la observabilidad como para la supervisión. Considera solo aquellas herramientas o marcos de trabajo que pueden recopilar datos de una amplia variedad de fuentes (logs, métricas, trazas, etc.). Estas soluciones también deben ser capaces de integrarse con varios tipos de plataformas (entornos locales, con soporte en la nube e híbridos) para crear una vista unificada en tiempo real de los sistemas de TI de la organización. - Análisis y visualización
Las competencias avanzadas de análisis en las soluciones de supervisión y observabilidad permiten a los equipos descubrir tendencias, patrones y anomalías que podrían afectar al rendimiento y la fiabilidad del sistema. Los conjuntos de herramientas más eficaces también proporcionan una visualización de datos intuitiva e interactiva, lo que permite a los equipos de TI interpretar información compleja con rapidez. - Escalabilidad y rendimiento consistente
Frente a la evolución de las infraestructuras y el aumento de los volúmenes de datos, las herramientas de supervisión y observabilidad deben ser fácilmente escalables y capaces de gestionar el crecimiento de la organización. Las soluciones de alto rendimiento deben adaptarse a las demandas de los sistemas dinámicos y proporcionar conocimientos en tiempo real sin perder la precisión. - Comunidad y soporte sólidos
Para las soluciones de código abierto, las comunidades activas suelen ofrecer conocimientos, recursos y soporte valiosos a los usuarios, lo que mejora la utilidad general de las herramientas y ofrece una solución de problemas y un self service más eficaces. Una comunidad sólida y un soporte fiable son esenciales para aprovechar al máximo estas soluciones de código abierto. Explora la comunidad y la base de usuarios de las herramientas que estás considerando. - Facilidad de uso y recursos de formación
Las interfaces fáciles de usar y los recursos de formación integrales pueden repercutir considerablemente en la efectividad de las herramientas. Busca herramientas que sean accesibles para usuarios con diferentes conocimientos técnicos y ofrece materiales educativos que contribuyan a su dominio.
Aunque la supervisión proporciona visibilidad en tiempo real del estado y el rendimiento del sistema a través de métricas predefinidas, el enfoque de observabilidad adecuado proporciona una visión más holística, ya que ofrece conocimientos en contexto sobre el estado interno de los sistemas en función de los resultados externos, al tiempo que gestiona los flujos de trabajo de supervisión principales de los que dependen las organizaciones y las empresas. Juntas, estas metodologías proporcionan a los equipos de TI un completo conjunto de herramientas para lidiar con los desafíos de las operaciones empresariales modernas. Desafortunadamente, lograr la observabilidad en sistemas distribuidos complejos conlleva sus propios desafíos. Para abordar estos desafíos, ServiceNow proporciona Observabilidad en la nube.
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