El escenario actual presenta desafíos significativos, especialmente en entornos multicloud e híbridos. La diversidad de plataformas y servicios dificulta la obtención de una visión holística de los sistemas y aplicaciones, lo que a su vez impacta en la capacidad de respuesta operativa de las organizaciones. ¿Solución? La observabilidad.

José MatiasLa búsqueda de la excelencia operativa en un entorno multicloud e híbrido se ha convertido en una misión crítica para las organizaciones que aspiran a mantener su competitividad en un mercado marcado por el dinamismo y los cambios constantes.

La gestión efectiva de la complejidad se ha vuelto crucial y la creciente adopción de estas arquitecturas ha introducido nuevos desafíos significativos, especialmente en lo que respecta a la monitorización y análisis de rendimiento de aplicaciones (APM) y el cumplimiento de los objetivos de nivel de servicio (SLO).

En este escenario de constante evolución, el concepto de observabilidad se convierte en un elemento fundamental para garantizar un rendimiento óptimo. Más allá de la mera monitorización de métricas predefinidas, la observabilidad supone la capacidad de comprender profundamente el estado interno de los sistemas a través de datos observados externamente.

La observabilidad supone la capacidad de comprender profundamente el estado interno de los sistemas a través de los datos

Esto no solo implica obtener información detallada y en tiempo real sobre el comportamiento y rendimiento de las aplicaciones y sistemas en producción, sino también contar con la capacidad de analizar estas métricas de manera inteligente para extraer conocimientos de gran valor.

La monitorización de rendimiento de aplicaciones (APM) se centra en la recopilación de datos sobre transacciones de aplicaciones, tráfico de red, uso de recursos del sistema y otros aspectos relevantes para el rendimiento. Además, se utilizan técnicas avanzadas de análisis y visualización de datos para proporcionar a los equipos de operaciones y desarrollo una visión completa del rendimiento de sus aplicaciones.

El objetivo final es garantizar un funcionamiento óptimo del servicio, además de cumplir con los SLO establecidos por la organización. Esto implica detectar y resolver proactivamente problemas de productividad, identificar cuellos de botella en la infraestructura y mejorar continuamente la experiencia del usuario.

Contexto híbrido y multicloud

De acuerdo con los datos del Informe The state of observability 2024: Overcoming complexity through AI-driven analytics and automation, que elaboramos desde Dynatrace, las empresas españolas utilizan una media de doce herramientas distintas de observabilidad y monitorización. Este enfoque fragmentado es insostenible y dificulta enormemente la obtención de una visión completa y ágil de sus sistemas y aplicaciones. Además, representa un desafío considerable para el 74% de los responsables tecnológicos de estas organizaciones.

El objetivo de la observabilidad es garantizar un funcionamiento óptimo del servicio, además de cumplir con los SLO

Por otro lado, la adopción generalizada de Kubernetes como plataforma principal para las aplicaciones modernas introduce una capa adicional de complejidad en la gestión de entornos multicloud. Aunque Kubernetes ofrece beneficios evidentes en términos de escalabilidad y eficiencia, mantener la observabilidad en esta arquitectura dinámica sigue siendo un reto importante para el 76% de los equipos de TI y seguridad.

La naturaleza dinámica de Kubernetes, con contenedores que se crean y destruyen automáticamente según la demanda, complica la tarea de seguimiento y monitorización de eventos y rendimiento.

Además, a esto hay que sumarle el desafío adicional que supone la explosión de datos generada por las aplicaciones nativas de la nube en términos de ingesta y análisis eficiente de datos para la monitorización.

Esta situación resalta la necesidad urgente de soluciones de monitorización y análisis más avanzadas, capaces de manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real y de proporcionar información procesable para garantizar el rendimiento óptimo y la seguridad de las aplicaciones en entornos híbridos y multicloud.

La observabilidad de los datos

Impulsada por la creciente demanda de una automatización más inteligente y una toma de decisiones más rápida, la observabilidad de los datos es una necesidad cada vez más apremiante. Con el volumen de información duplicándose cada dos años, las organizaciones se enfrentan al desafío de gestionar la ingesta y el análisis de datos a una escala sin precedentes. Sin embargo, los datos de baja calidad y la falta de visibilidad adecuada representan obstáculos significativos en este camino hacia la observabilidad total.

Una encuesta reciente entre profesionales de DevOps reveló que el 57% considera que la falta de observabilidad de los datos dificulta la automatización de manera considerable. Esta percepción refleja la creciente necesidad de soluciones que ofrezcan una visión integral y en tiempo real de los datos, garantizando su calidad y confiabilidad para un análisis efectivo.

El aumento de la observabilidad de los datos permitirá a los equipos de operaciones de TI y análisis empresarial comprender la disponibilidad, estructura, distribución y linaje de los datos en todas las fuentes, incluidas diversas plataformas en entornos distribuidos, híbridos y multicloud. Esta comprensión profunda es esencial para generar información confiable y tomar decisiones fundamentadas, evitando así errores y optimizando el rendimiento operativo.

 Automatizar la observabilidad

Un dato muy interesante que revela el informe es que el 93% de las organizaciones han adoptado o adoptarán AIOps, pero el 97% de los responsables de tecnología afirma que los enfoques probabilísticos de aprendizaje automático han limitado el valor que aportan las herramientas de AIOps, debido fundamentalmente al esfuerzo manual que los equipos deben hacer para obtener información fiable.

Observabilidad efectivaDe este modo, desde nuestra perspectiva abogamos por un enfoque integrado y basado en el uso de inteligencia artificial para la monitorización y el análisis de entornos multicloud. Esto proporciona a las organizaciones una visión unificada —y en tiempo real— de sus sistemas y aplicaciones, lo que les permite identificar y resolver proactivamente problemas de rendimiento.

La mejor forma de conseguirlo es mediante una plataforma de observabilidad unificada que combine varias técnicas de IA —como la IA causal, predictiva y generativa— para extender el acceso a esta información a un mayor número de equipos, incluso a través de consultas en lenguaje natural. Esto permite a los equipos potenciar aplicaciones personalizadas y casos de uso de análisis que ayuden en la toma de decisiones y en la búsqueda de formas de trabajar más eficientes.

Además, la automatización de la observabilidad para cargas de trabajo nativas en la nube y microservicios ofrecida por Dynatrace promete optimizar la eficiencia operativa y liberar recursos valiosos para actividades más estratégicas, en lugar de dedicar tiempo y esfuerzo a la gestión manual de múltiples herramientas de monitorización.

También hay que tener en cuenta que la detección proactiva de problemas de rendimiento permite anticiparse a los problemas y abordarlos antes de que afecten a la experiencia del usuario final. Se trata de entrar en un ciclo de mejora continua del servicio, garantizando un rendimiento óptimo y el cumplimiento de los SLO.

En un mundo donde la complejidad tecnológica se ha convertido en la norma, las organizaciones que opten por una estrategia integral y proactiva hacia la observabilidad y la inteligencia artificial estarán mejor preparadas para enfrentar los desafíos del futuro y capitalizar las oportunidades emergentes en el mercado digital.