La observabilidad significa comprender el estado de un sistema en función de sus resultados, mientras que la supervisión es el rastreo de las métricas para evaluar el estado de un sistema.
Durante el tiempo en que las empresas y la tecnología de la información se han entrelazado, las empresas de todas las formas y tamaños han estado buscando medios cada vez más precisos para comprender, evaluar y optimizar los sistemas informáticos en los que confían. Ya a fines de los años ochenta, las herramientas interactivas de supervisión en tiempo real estaban ayudando 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 supone nuevos desafíos para las organizaciones.
Específicamente: ¿Cómo puede una empresa tener en cuenta y agregar los potenciales 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 información valiosa 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 proporciona la comprensión integral necesaria para navegar por 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 ambos tienen el mismo propósito de brindar conocimientos sobre sistemas complejos, ofrecen enfoques y beneficios distintos que los distinguen.
La supervisión, en el contexto de la gestión de TI y DevOps, hace referencia al proceso de rastreo y recopilación de datos de varios componentes dentro de un sistema sistemáticamente. Mediante 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 se violan umbrales específicos o condiciones predefinidas, lo que indica problemas potenciales que pueden requerir atención inmediata. - Análisis histórico
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.
La observabilidad, por otro lado, representa un enfoque más integral y holístico para comprender sistemas complejos. Si bien la supervisión proporciona puntos de datos y métricas específicos, la observabilidad se centra en la capacidad de obtener información sobre el estado interno del sistema en función de los resultados externos. Busca responder a la pregunta “¿Por qué el sistema se comporta de esta manera?”. La observabilidad proporciona una visión más holística del sistema para que el comportamiento de TI se pueda comprender como un todo en lugar de solo partes aisladas.
Como tal, los beneficios que proporciona la observabilidad son diferentes de los asociados con la supervisión. Estos beneficios incluyen los siguientes:
- Conocimientos ricos en contexto
La observabilidad hace énfasis en la información rica en contexto y completamente correlacionada, y 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 problemas potenciales, en lugar de solo recibir notificaciones sobre los problemas que existen. - Descubrimientos imprevistos
A diferencia de la supervisión, que opera con métricas predefinidas, la observabilidad permite descubrir problemas o patrones previamente desconocidos. De este modo, los equipos pueden explorar más allá de aquellos puntos con los que ya están familiarizados. - Adaptabilidad 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
Cuando se analizan las métricas recopiladas, los profesionales de TI pueden identificar áreas de ineficiencia o infrautilización, lo que permite optimizaciones de rendimiento específicas y asignación de recursos.
Tanto la observabilidad como la supervisión comparten un mandato casi idéntico: ayudar a las organizaciones a comprender y gestionar sus complejos sistemas de TI mediante la identificación de problemas. Pero si bien estos dos enfoques pueden ser caras diferentes de la misma moneda, sus diferencias son las que los definen. Cada uno toma una ruta específica para lograr su objetivo y proporciona conocimientos únicos que DevOps y los gerentes de TI pueden usar para mejorar la transparencia de las aplicaciones y los sistemas.
Las diferencias más importantes entre la observabilidad y la supervisión son las siguientes:
- Enfoque de recopilación de datos
La supervisión se centra normalmente en métricas predefinidas y puntos de datos específicos, mientras que la observabilidad adopta un enfoque más abierto, lo que permite la recopilación de varios flujos de datos, registros, trazabilidad y eventos. Los sistemas observables producen datos relevantes sobre sus estados internos que pueden utilizarse para inferir 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 con la comprensión de que la supervisión a menudo tiene dificultades para hacer frente al volumen de datos generado por las infraestructuras modernas, lo que frecuentemente conduce a puntos ciegos en la visibilidad. - Causalidad frente a correlación
La supervisión proporciona correlaciones entre eventos y métricas, mientras que la observabilidad busca establecer 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 el problema real en el centro del problema. La observabilidad permite a los equipos de TI comprender el “por qué” detrás del comportamiento de un sistema. - Previsibilidad frente a adaptabilidad
Los umbrales predefinidos de supervisión permiten la previsibilidad, mientras que la naturaleza dinámica de la observabilidad la hace más adecuada para adaptarse a cambios y complejidades imprevistos. - Granularidad
La supervisión de la recopilación de datos normalmente requiere que un agente esté instalado en el host, capturando métricas desde una perspectiva de fuera hacia dentro. En contraste, 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 rol esencial en proporcionar información en tiempo real sobre el estado y el rendimiento de los sistemas informáticos, y continúa haciéndolo hoy. A través de un proceso sistemático de recopilación y análisis de datos, la supervisión permite a los profesionales de TI detectar posibles problemas e informar sus estrategias para mantener las operaciones óptimas 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, los agentes de supervisión están instalados 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 transmiten a una herramienta o plataforma de supervisión centralizada, donde se someten a un análisis adicional. 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 para 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 problemas o anomalías potenciales. En respuesta a la detección de un problema, la herramienta de supervisión activa notificaciones de alerta, que normalmente se envían a los administradores del sistema o a los equipos de DevOps. Estas alertas sirven como alertas tempranas, lo que provoca una investigación adicional 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
Supervisión de aplicaciones. Se centra en supervisar el comportamiento y el rendimiento de las aplicaciones y los servicios de software. - Supervisión de la experiencia de usuario
Este nivel proporciona conocimientos sobre la experiencia del usuario final, midiendo los tiempos de respuesta y las interacciones del usuario.
La observabilidad funciona mediante la recopilación y el análisis de datos de diversas fuentes para obtener una imagen integral y dinámica del comportamiento de un sistema. Esta comprensión holística permite a los ingenieros identificar las causas raíz de los problemas, solucionar problemas más rápido y mejorar el rendimiento y la confiabilidad 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 emplean AIOps y competencias de aprendizaje automático para distinguir los datos relevantes de la información menos importante. Sin embargo, independientemente de las metodologías en juego, la mayoría de los enfoques para la observabilidad se centra en tres pilares esenciales:
Los registros, la forma más antigua de telemetría, son registros detallados de eventos dentro de un sistema que 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 sus orígenes en los primeros días de la era digital, los registros todavía se consideran elementos cruciales en la investigación de la observabilidad.
Las métricas implican la recopilación de mediciones cuantitativas relacionadas con el rendimiento del sistema. Estas mediciones pueden incluir la utilización de la CPU, el uso de la memoria, el tráfico de red, los tiempos de respuesta y más. Al supervisar las métricas, los profesionales de TI obtienen los beneficios de la información en tiempo real sobre cómo se comporta y funciona el sistema, y de dónde pueden provenir los problemas potenciales.
La trazabilidad captura 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 a API o invocaciones de servicios. La trazabilidad ayuda 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 registros, las métricas y la trazabilidad forma 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 completa de sus aplicaciones e infraestructura.
Si bien la observabilidad ofrece un enfoque poderoso para obtener una comprensión integral de los sistemas complejos, no está exenta de desafíos. Superar estos obstáculos es esencial para ver las causas en la raíz del comportamiento del sistema y aprovechar todo el potencial de los conocimientos del sistema y las aplicaciones.
Algunos de los desafíos más destacados incluyen los siguientes:
La observabilidad se desarrolló para proporcionar información más clara sobre el panorama dinámico de los entornos multinube y los microservicios, pero eso no significa que siempre sea un proceso indoloro. Implementar la observabilidad en sistemas complejos puede ser un desafío; la naturaleza intrincada de los sistemas y contenedores distribuidos exige soluciones especializadas para agregar datos en varias plataformas. Lograr la observabilidad en estas infraestructuras complejas requiere una planificación cuidadosa y soluciones personalizadas para capturar una visión integral del comportamiento del sistema.
La observabilidad genera grandes cantidades de datos, lo que puede abrumar a los equipos de DevOps y a otros equipos de TI que son responsables de convertir las estrategias de observabilidad en conocimientos procesables. Sin la plataforma y las herramientas de soporte adecuadas, este flujo de datos puede salirse rápidamente de las manos.
Para lograr una observabilidad efectiva, la colaboración entre los equipos de DevOps, ingeniería y negocios es esencial. Cuando los equipos operan de forma aislada, puede provocar la expansión de las herramientas y aumentar las horas y los costos de ingeniería. Desafortunadamente, los datos existentes y los aislamientos de infraestructura pueden dificultar la implementación de una solución de observabilidad unificada. Romper estos aislamientos y fomentar la cooperación es clave para aprovechar todo el potencial de la observabilidad.
Con 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 observabilidad y de supervisión:
- Recopilación e integración de datos
La recopilación efectiva 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 gama de fuentes (registros, métricas, trazabilidad y más). Estas soluciones también deben ser capaces de integrarse con varios tipos de plataformas (entornos en las instalaciones, basados 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 de análisis avanzado en las soluciones de observabilidad y supervisión permiten a los equipos descubrir tendencias, patrones y anomalías que podrían afectar el rendimiento y la confiabilidad 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 de un vistazo. - Escalabilidad y rendimiento coherente
Ante la evolución de las infraestructuras y el aumento de los volúmenes de datos, las herramientas de observabilidad y supervisión deben ser fácilmente escalables y capaces de manejar 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 sacrificar la precisión. - Comunidad y soporte fuertes
Para las soluciones de código abierto, las comunidades activas a menudo ofrecen conocimientos, recursos y soporte valiosos a los usuarios, lo que mejora la utilidad general de la herramienta y permite una resolución de problemas y un autoservicio más eficaces. Una comunidad sólida y un soporte confiable son esenciales para aprovechar al máximo estas soluciones de código abierto. Explora la comunidad y la base de usuarios en torno a las herramientas que se están considerando. - Facilidad de uso y recursos de formación
Las interfaces fáciles de usar y los recursos de formación integrales pueden afectar significativamente la efectividad de la herramienta. Busca herramientas que sean accesibles para usuarios de diferentes contextos técnicos y ofrece materiales educativos que ayuden a promover la competencia.
Si bien la supervisión proporciona visibilidad en tiempo real del estado y el rendimiento del sistema a través de métricas predefinidas, el enfoque correcto para la observabilidad adopta un enfoque más holístico, que ofrece información rica en contexto sobre el estado interno de los sistemas basada en 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 dotan a los equipos de TI de un kit de herramientas integral para navegar por los desafíos de las operaciones empresariales modernas. Desafortunadamente, lograr la observabilidad en sistemas distribuidos complejos presenta sus propios desafíos. Para abordar estos desafíos, ServiceNow introduce Observabilidad de la nube.
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