La observabilidad (observability, en inglés) es una práctica fundamental y extremadamente poderosa para lidiar con sistemas distribuidos, cada vez más dinámicos y complejos. La observabilidad es capaz de ofrecer una visión holística del sistema y permite identificar cuándo, por qué y cómo ocurrió un comportamiento atípico, además de posibilitar la prevención de incidentes.
La observabilidad: una vieja conocida
La observabilidad, un término que ha ganado popularidad recientemente en contenidos y conversaciones sobre tecnología, puede parecer algo nuevo en nuestro vocabulario. Sin embargo, al contrario de lo que muchos piensan, ha estado en el mundo de la ingeniería desde hace un buen tiempo. Con la llegada de los computadores y la TI, los sistemas también pasaron a ser parte de la tecnología y, con la popularización de servicios y aplicaciones en la nube, la observabilidad se ha convertido en una práctica esencial cuando se trata de estrategias de control de la integridad de los sistemas en la construcción de software.
Es mejor prevenir que lamentar
Entonces, ¿por qué la observabilidad es tan importante? Es simple: cualquier sistema está condenado a fallar. Así que cuando se trata de sistemas distribuidos y sus desafíos, es bueno adoptar el viejo refrán “mejor prevenir que lamentar”. Es aquí donde la observabilidad entra, ya que con ella los desarrolladores logran, de una manera más rápida, minimizar, e incluso, evitar los impactos que surgirán en cualquier momento.
Si nunca oíste hablar de observabilidad o no entiendes muy bien de qué se trata, vamos a explicarte.
¿Qué es la observabilidad?
Comencemos con un poco de historia sobre el concepto de observabilidad. Este apareció en la década de los 60 y fue introducido por Rudolf E. Kálmán como parte de las prácticas que integran el control de sistemas dinámicos lineales, el cual describe en su Teoría de Control¹. La idea central de esta teoría se basó en la construcción de un modelo para controlar sistemas dinámicos en procesos industriales y garantizar su estabilidad.
A pesar de que la ejecución de la observabilidad fue pensada inicialmente para la ingeniería de máquinas en el sector industrial, con la evolución de la tecnología de esos equipos y la creación de otros, la aplicación de esta práctica se extendió para un sin fin de procesos y áreas que funcionan con sistemas de feedback —en el caso de la TI—, más específicamente en el contexto de construcción de software y de aplicaciones con arquitecturas de microservicios distribuidos.
De esta manera, la práctica de la observabilidad ganó un rol destacado, principalmente dentro del contexto de DevOps. En palabras de Cindy Sridharan, en su obra Distributed Systems Observability, “en la medida en que los sistemas se vuelven más distribuidos, los métodos para construirlos e operarlos están evolucionando rápidamente, y eso hace que la visibilidad de tus servicios e infraestructura sea más importante que nunca”.
Desde una perspectiva teórica, el concepto de observabilidad es definido por Kálmán como “una medida de qué tan bien pueden ser inferidos los estados internos de un sistema a partir del conocimiento de sus salidas externas”². Para simplificar, cuando traemos este concepto para el contexto de la TI, podemos decir que la observabilidad permite prácticamente una visión 360° de los eventos y el desempeño que ocurren dentro de un sistema o en un ambiente en el que está siendo ejecutada. Más allá de identificar problemas en tiempo real, la observabilidad entrega datos que permiten la observancia completa del flujo de la aplicación, lo que también permite la prevención de fallas en el futuro. El objetivo general de la observabilidad es entender el comportamiento y los estados de las aplicaciones por medio de la observación de sus salidas(outputs), los datos de la aplicación.
Para complementar, también podemos decir que la observabilidad es uno de los aspectos que componen el control de sistemas y, actualmente, es la base del conjunto de prácticas de SRE (Site Reliability Engineering), que tiene como objetivo agregar confiabilidad a un sistema distribuido.
Los pilares de la observabilidad
El proceso de observabilidad se basa en la utilización de datos de telemetría, también llamados pilares de la observabilidad, para reunir informaciones sobre el sistema. Estos pilares son esenciales y deben trabajarse de forma integrada para obtener un abordaje exitoso, que proporcione no solo entendimiento sobre cuáles son los incidentes y cuándo ocurren, sino también sobre su origen y sus desencadenantes.
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Logs de eventos: un recurso valioso, pues actúa como si fuese un diario del sistema, que registra eventos específicos en formato de texto y ofrece un sello de tiempo con detalles sobre el evento que ocurrió. Esta funcionalidad es usualmente la primera en ser verificada cuando acontece algún incidente y se puede obtener en tres formatos: texto puro, binario y estructurado.
- Métricas: son representaciones numéricas de los datos, valores cuantitativos sobre el desempeño del sistema, que son utilizados para analizar el comportamiento de un evento o de un componente en intervalos de tiempo. Las métricas son un agrupamiento de los registros del log y permiten una retención de datos más larga. También ofrecen informaciones como nombre, fecha, hora y KPI.
- Rastreo: rastrea y exhibe todo el trayecto end-to-end de una solicitud a lo largo de toda la arquitectura distribuida, además de mostrar cómo los servicios se conectan, inclusive presentando detalles a nivel de código.
Beneficios de la observabilidad
Son innumerables los beneficios que la práctica de la observabilidad agrega a los sistemas distribuidos y a las empresas que la adoptan. Para resumir, los principales son:
- Mejor visibilidad y monitoreo más seguro
Rastrea amenazas potenciales y transmite datos para tu SIEM en tiempo real, mientras se crean respuestas automatizadas a los incidentes con nuestras API. Además, evita que suceda algún problema, identificándolo con anticipación; si algo ocurre, cuentas con los datos para encontrar rápidamente la causa. Descubre y ataca “knowns unknowns” y “unknowns unknowns”, o sea, vas a saber sobre eventos esperados y aquellos que no sabes que existen.
- Mejor business insight
Recibe business insights inteligentes y previsiones, para saber quién es el cliente y lo que está haciendo.
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Workflow y DevOps más rápidos
Con todas estas herramientas, se optimiza el workflow y el trabajo del equipo de DevOps.
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Mejor experiencia de usuario
Obtén un mejor análisis de tu cliente y de su interacción para optimizar, de la mejor manera, su experiencia.
Solución de Observabilidad de Azion
¿Quieres tener control total sobre tu sistema, pero no sabes por dónde empezar o no tienes tiempo que perder al conocer y al probar varias herramientas? No te preocupes, Azion tiene la mejor solución: Edge Analytics, nuestro paquete completo de observabilidad, compuesto por las poderosas herramientas Data Stream, Edge Pulse, Real-Time Events y Real-Time Metrics.
Edge Analytics: visión 360ᵒ y máxima integridad
A continuación, reunimos las funciones y características que componen nuestro paquete de observabilidad Edge Analytics y lo que te ofrecen:
Data Stream
- Construye mejores productos y con más ventajas para tu negocio, datos relevantes y en tiempo real.
- Encriptación end-to-end para cumplir requisitos de auditoría y conformidad.
- Fortalece a los equipos de DevOps y de negocios con insights en tiempo real sobre las aplicaciones utilizadas en la Plataforma de Azion.
- Mecanismos de entrega con conectores que son compatibles con Post HTTP/HTTPS y herramientas como Kafka, S3 (Simple Storage Service), entre otras.
Edge Pulse
- Obtén datos de monitoreo de usuarios reales (RUM) cuando acceden a tus aplicaciones.
- Observa cómo la demanda de recursos de tu aplicación afecta la experiencia del usuario.
- Prueba el desempeño y disponibilidad de la red, y ayuda a mejorar la entrega de tu contenido para los usuarios.
Real-Time Events
- Soluciona los problemas (troubleshooting) de tus aplicaciones al usar una interfaz amigable e intuitiva.
- Consulta datos de diversas fuentes y monitorea el comportamiento de tus aplicaciones.
- Guarda consultas complejas y explora los datos de tus aplicaciones.
- Consulta los eventos de tus aplicaciones en tiempo real y acompaña el histórico de hasta 3 días.
Real-Time Metrics
- Insights en tiempo real sobre lo que está sucediendo con tu contenido y tus aplicaciones.
- Visualiza diversas métricas para ayudarte a optimizar tus aplicaciones e infraestructura.
- Integra nuestro Metrics a tus herramientas favoritas y responde a los eventos en tiempo real.
- Toma decisiones críticas rápidamente, basadas en los datos recolectados en tiempo real.
- Ofrece al equipo de DevOps la transparencia que necesita para resolver problemas.
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Referencia
¹ ⁻ ² Kalman R. E., “On the General Theory of Control Systems”, Proceedings of the First International Congress on Automatic Control, Butterworth, London, 1960.
