La observabilidad automática e inteligente es una práctica que gana cada vez mayor popularidad en el mundo de la tecnología y se está convirtiendo en un concepto clave en la era Digital. Se trata de una técnica que permite monitorizar el rendimiento de una aplicación o sistema, identificar problemas y hacer ajustes en tiempo real.

Los impresionantes avances en los modelos y tecnologías de IA que se han dado en los últimos años están favoreciendo la proliferación de usos de estas tecnologías en todo tipo de ámbitos empresariales. Cada vez más, el aprovechamiento de estas tecnologías está proporcionando a las empresas que saben hacer buen uso de ellas, una ventaja competitiva en el mercado hasta el punto y me atrevo a decir, que aquellas empresas que no sepan engancharse a esta nueva era no serán capaces de aguantar la competencia de aquellas que si lo hagan.

El concepto de observabilidad del que estamos hablando no es ajeno a esta tendencia y por eso las herramientas de observación más novedosas del mercado ya incluyen modelos avanzados de IA que, bien utilizados, están revolucionando la manera en la que se gestionan las aplicaciones y los sistemas de las empresas con el fin último de tomar la temperatura al negocio, que al final es lo que nos interesa.

Y es que tradicionalmente se ha puesto mucho esfuerzo en conocer el estado de los sistemas, pero poco o ninguno en traducir ese estado en términos entendibles para un responsable de negocio. Esto es lo que está cambiando. Durante mucho tiempo hemos obviado que las aplicaciones y los sistemas sirven al negocio, no al contrario.

¿Qué es la Observabilidad Automática e Inteligente?

Nos referimos a un enfoque para monitorizar el rendimiento de aplicaciones y sistemas que permite anticipar problemas y hacer ajustes en tiempo real. La observabilidad implica la capacidad de recoger, analizar, entender y actuar en base a los datos recopilados desde las aplicaciones y los sistemas.

En términos más técnicos, la observabilidad automática e inteligente necesita datos de registro, métricas de rendimiento, datos de trazas y eventos. Estos datos se utilizan para monitorizar el rendimiento del sistema y para identificar problemas.

¿Cuáles son los elementos con los que debe contar un sistema de Observabilidad Automática e Inteligente?

Las tecnologías de IA y aprendizaje automático se utilizan para proporcionar a los usuarios una visión completa, detallada y en tiempo real del rendimiento de los sistemas y para identificar y solucionar problemas de manera desatendida a partir del análisis automático de los datos.

Estas herramientas facilitan la toma de decisiones informadas y la solución de problemas e incidencias de manera rápida y eficiente, gracias a factores diferenciadores que nos proporcionan tres capacidades tecnológicas únicas:

  • Automatización para la escalabilidad y la integridad lograda a través del descubrimiento y la instrumentación continuos y automáticos sin configuración manual.
  • Mapeo de topología en tiempo real para el contexto en toda la pila, autodescubrimiento de las novedades en entornos híbridos, creación, actualización y mantenimiento continuos de un mapa de entidad completo de todo en tiempo real entre millones y miles de millones de dependencias.
  • Inteligencia Artificial (IA) a nivel de código basada en la causalidad para obtener respuestas precisas, todo impulsado por un motor de IA que proporciona respuestas contextuales y procesables a eventos y problemas a través de un análisis de causa raíz en tiempo real.

Además, estas herramientas ofrecen una amplia variedad de características y funciones diseñadas para ayudar a mantener un alto nivel de observabilidad en los sistemas y aplicaciones.

Aunque la mayoría de los enfoques de observabilidad requieren que los desarrolladores incluyan en su código funciones para facilitar la traza y monitorización, esta aproximación es muy ineficiente porque hace depender el éxito de la instrumentación de las aplicaciones de distintos desarrolladores con patrones y criterios que muy habitualmente son dispares. En entornos con miles de servidores y microservicios que escalan dinámicamente a través de una infraestructura global, este es un esfuerzo exponencial e inútil.

Nuestra aproximación toma un camino diferente para evitar todos estos inconvenientes y utiliza la observabilidad automática e inteligente que estas herramientas nos proporcionan:

  • Descubrimiento automático: Tras la instalación, detectamos automáticamente todas las aplicaciones, contenedores, servicios, procesos e infraestructura en tiempo real sin configuración manual.
  • Auto-instrumentación: Los componentes del sistema se instrumentan automáticamente sin configuración o cambio de código y no solo recopilan métricas, registros y seguimientos, sino también la experiencia del usuario.
  • Línea base automática: La línea base inteligente aprende automáticamente los comportamientos de rendimiento «normales» y se adapta dinámicamente, en tiempo real, a medida que cambia el entorno.

En conclusión

A medida que las empresas dependen cada vez más de los servicios digitales que despliegan, es cada vez más necesario disponer de nuevas herramientas capaces de entender estos entornos dinámicos y gestionarlos. Hoy en día, se requiere una observabilidad automática e inteligente para administrar estos vastos y complejos entornos tecnológicos, para asegurar la salud de las operaciones y por tanto del negocio. La reducción en los tiempos, para diagnosticar y resolver problemas e incidencias es clave y aproximaciones basadas en la instrumentación de las aplicaciones y el posterior análisis manual de los datos que esta instrumentación proporciona no es el camino.

Carlos Sanchez Vélez Senior Advisor Solutions for Hybrid Cloud & Multicloud en DXC Technology España