La observabilidad es una herramienta imprescindible para entender el estado de los sistemas, pero cuando se aplica a ámbitos críticos, como la monitorización de los sistemas de ticketing, se convierte en una aliada de primer nivel. Es la que permite garantizar una operación sin complicaciones, mientras ayuda a ofrecer una experiencia de usuario satisfactoria que asegura su fidelización. Todo ello mientras se adapta y evoluciona ante las demandas de un mercado dinámico y competitivo.
Cada año, con el verano llegan eventos musicales y deportivos que congregan multitudes. Cuando se abren las taquillas virtuales de uno de estos eventos, los miles de personas que acceden a la página y el altísimo número de solicitudes de compra simultáneas ponen a prueba la resiliencia de estos sistemas y aplicaciones.
Es entonces cuando suelen aparecer los errores: hay gente que se queda sin entrada y las redes sociales se inundan de mensajes de indignación que agravan las pérdidas económicas con el daño reputacional. ¿Qué se puede hacer para anticiparse a esta circunstancia y evitar que ocurra?
Lo primero es comprender cómo funcionan las plataformas de ticketing. Lo que a simple vista parece una sencilla página web —frontend— en realidad es una compleja combinación de diferentes herramientas que deben funcionar en perfecta sincronía. Este backend es la capa de lógica de servidor, donde se llevan a cabo los procesamientos transaccionales y las interacciones con las diferentes API o SDK de terceros para consultar la disponibilidad de las entradas, cumplimentar la autentificación y el pago, etc.
Observabilidad
Es un proceso complejo que implica diferentes herramientas que deben actuar al unísono en unos pocos segundos; han de hacerlo, además, bajo una altísima demanda. Esto puede poner al sistema en jaque y propiciar fallos y caídas del sistema.
La observabilidad es una metodología clave en este escenario, pues ayuda a comprender el estado interno de un sistema a partir de sus salidas externas. Ello posibilita evitar o minimizar cualquier posible error. A diferencia de la monitorización tradicional de sistemas —que indicaba, por ejemplo, si un servidor estaba caído, pero no las causas—, la observabilidad permite formular preguntas complejas sobre los sistemas, incluso para problemas que no se pueden anticipar.
Esta tecnología se basa en tres pilares. Por un lado, los logs: registros detallados de los eventos discretos generados por aplicaciones, servidores y servicios, que incluyen marcas de tiempo y contexto. En el caso de las plataformas de venta de entradas, estos registros permiten identificar errores concretos (por ejemplo “usuario X ha intentado pagar a las 13:11:25 y la transacción no se pudo completar”) y ayudan a encontrar la excepción específica en el código o la integración fallida. Pueden asimismo identificar patrones de compra sospechosos que indiquen que se están usando técnicas fraudulentas, como bots.
La observabilidad proporciona una perspectiva integral del sistema para conocer qué podría fallar o está fallando, dónde y por qué
El segundo pilar se conoce como traces, o trazas en castellano. Con ellas se puede seguir una solicitud a través de múltiples plataformas. Esto es fundamental, ya que, en las arquitecturas modernas —compuestas por microservicios— la simple solicitud de “comprar entradas” viaja a través de decenas de servicios interconectados. Al seguir la secuencia a lo largo del recorrido se obtiene un conocimiento profundo del funcionamiento del sistema, a partir del cual es posible identificar en qué punto del flujo ocurre un fallo o incidente inusual.
El tercer pilar son las métricas, esto es, agregaciones numéricas que cuantifican el comportamiento del sistema (CPU, memoria, latencia, tasa de errores o transacciones completadas/minuto). Las métricas proporcionan una visión cuantitativa del rendimiento y la salud del sistema.
Por ejemplo, pueden indicar el número de entradas vendidas por minuto, la latencia promedio de la API de pago o el porcentaje de errores en el proceso de selección de asientos. Estos datos son esenciales para comprobar que la experiencia del usuario está siendo óptima. Lo hacen midiendo —por ejemplo— el tiempo medio desde la selección del asiento hasta completar el proceso de pago, y su relación con los abandonos en caso de que este se dilate más de lo esperado.
Visión holística del sistema
Estas tres herramientas, cuando se fusionan y analizan en conjunto, proporcionan una perspectiva integral del sistema, lo que permite a los equipos técnicos profundizar en el estado de las plataformas para ver qué puede fallar o qué está fallando ya, y, lo que es más importante, saber dónde está el error y por qué se produce.
En el caso de una plataforma de ticketing esto es crucial, pues en ella se producen miles de eventos que se generan prácticamente de forma simultánea. Si la plataforma no está preparada para semejante demanda, la situación puede derivar en un funcionamiento más lento de lo esperado, errores en los procesos y un desconcierto generalizado entre los usuarios.
En este contexto, la información que aporta la observabilidad ofrece una ayuda inestimable. Al monitorizar las métricas de carga de los servidores, se pueden configurar alertas automáticas cuando el uso de CPU o el número de conexiones simultáneas superan un umbral crítico. De este modo, el equipo de IT podrá activar mecanismos de autoescalado que impidan caídas. Además, el seguimiento de logs y traces permite identificar fallos en el inventario: por ejemplo, si uno de los microservicios presenta una latencia alta y no se sincroniza de forma correcta, se puede localizar e intervenir.
En definitiva, estas herramientas ayudan al equipo técnico a conocer con exactitud si los fallos se están originando en la conexión con la base de datos, en un microservicio específico o en la pasarela de pago.
De hecho, con frecuencia los fallos se producen en las integraciones con los sistemas externos. La trazabilidad que proporcionan estas herramientas permite controlar detalladamente cómo se comportan las integraciones con las pasarelas de pago. Si uno de estos servicios presenta altos tiempos de espera en la comunicación con sus proveedores de pago, se activa una alerta para que se pueda investigar y resolver antes de que comience a afectar al proceso de venta.
Pero no solo se trata de asegurar un proceso de venta sin sobresaltos. También ayudan a obtener interesantes conocimientos sobre el comportamiento de los usuarios para ofrecerles una experiencia mejorada en la siguiente ocasión.
Por supuesto, no hay que olvidar uno de los grandes problemas que enfrentan las plataformas de ticketing: los bots que compran entradas en masa, en la mayoría de los casos con la intención de obtener beneficios con su posterior reventa.
La observabilidad nos dota de técnicas de análisis en tiempo real para detectar patrones anómalos en logs (por ejemplo, multitud de solicitudes idénticas al momento desde una sola IP), combinados con métricas inusuales, lo que suele ser señal inequívoca de actividad fraudulenta en la compra de entradas. A partir de esta información, los sistemas pueden activar protocolos de seguridad preestablecidos que terminen con la transacción, bloqueando el rango IP fraudulento en el WAF (firewall de aplicaciones web).
