¿Qué es la observabilidad?

La observabilidad es la capacidad de comprender el estado interno de un sistema en función de sus resultados externos. Esto significa poder inferir lo que sucede dentro del sistema en función de la información que produce, como registros, métricas y rastros.

La observabilidad es cada vez más importante en el mundo moderno del desarrollo de software, donde los sistemas se vuelven cada vez más complejos y distribuidos. Con los enfoques de monitoreo tradicionales, puede resultar difícil comprender qué está sucediendo dentro de un sistema y por qué se comporta de cierta manera. La observabilidad proporciona una forma de superar este desafío al brindarnos una visión más integral del sistema.

Los tres pilares de la observabilidad:

Los tres pilares de la observabilidad forman un marco crucial para evaluar de manera integral la salud y la eficiencia de las infraestructuras de TI, especialmente en ecosistemas basados ​​en la nube y de microservicios.

Registros

Los registros son registros digitales de eventos que han ocurrido dentro de un sistema. Estos registros son secuenciales y tienen una marca de tiempo, lo que ofrece un registro de auditoría granular y con marca de tiempo de las actividades. Los registros pueden incluir una amplia gama de datos, desde el simple registro del acceso de los usuarios hasta mensajes de error detallados que los desarrolladores de software utilizan para depurar problemas.

Los registros se pueden clasificar en 3 tipos, cada uno de los cuales cumple propósitos específicos dentro de una organización:

1. Los registros de aplicaciones: Encargado de registrar los eventos que ocurren dentro de la capa de aplicación, como acciones de los usuarios, errores del sistema o transacciones. Estos registros son fundamentales para comprender cómo se comportan las aplicaciones en situaciones del mundo real y para identificar problemas a nivel de aplicación.
2. Los registros del sistema: Documenta los eventos a nivel del sistema operativo, incluidas las llamadas del sistema, las tareas programadas y los mensajes del núcleo. Estos registros ayudan a diagnosticar problemas de hardware y software que no están directamente relacionados con la aplicación, pero que afectan su rendimiento.
3. Los registros de auditoría: Se centran en los eventos relacionados con la seguridad, el seguimiento de las actividades de los usuarios y los cambios en las configuraciones del sistema. Son esenciales para el cumplimiento normativo, la supervisión de la seguridad y el análisis forense.

Los registros desempeñan un papel fundamental en las estrategias de observabilidad al ofrecer información sobre la secuencia exacta de eventos que conducen a un problema

Métrica

Las métricas se destacan como el latido cuantitativo, que ofrece información medible sobre el comportamiento del sistema. Las métricas en observabilidad se definen como valores numéricos que representan las características de un sistema en un momento determinado. Pueden ir desde mediciones simples, como el uso de la CPU y el uso de la memoria, hasta agregaciones más complejas, como las tasas de solicitudes, los recuentos de errores o las duraciones de las transacciones. Las métricas normalmente se clasifican en 3 tipos cumpliendo sus propósitos específicos dentro de la organización:

1. Las métricas del sistema: Brindan información sobre el estado y el rendimiento de la infraestructura subyacente, como la carga de la CPU, el consumo de memoria, la E/S (entrada / salida) de disco y el ancho de banda de la red.
2. Las métricas de aplicación: Se centran en la capa de software y rastrean el rendimiento de la aplicación, incluida la latencia de las solicitudes, el rendimiento, las tasas de error y los volúmenes de transacciones.
3. Las métricas comerciales: Aunque no están relacionadas directamente con la salud del sistema o la aplicación, ofrecen una visión del impacto del rendimiento del sistema en los resultados comerciales; como usuarios activos del sistema, tasas de conversión y métricas de ingresos procesados desde el sistema.

Comprender y monitorear estos diversos tipos de métricas permite a las organizaciones mantener una visión integral de la salud de su sistema, el rendimiento y la eficacia de sus estrategias operativas. La recopilación y el análisis de métricas son procesos críticos para la observabilidad. La recopilación implica reunir datos de métricas de varias partes del sistema, lo que puede facilitarse mediante la instrumentación dentro de la aplicación o utilizando herramientas de monitoreo externas. Una vez recopilados, los datos se agregan y analizan para identificar patrones, tendencias y anomalías.

Un análisis eficaz de métricas requiere el uso de herramientas y plataformas especializadas diseñadas para el procesamiento, la visualización y la generación de alertas de datos de series temporales.

Rastros

Los rastros o seguimientos actúan como una luz guía que ilumina los complicados caminos que siguen las interacciones de los usuarios dentro de su sistema. Representan el recorrido de una única solicitud o transacción a través de un sistema distribuido, capturando el camino que sigue y midiendo su latencia en varios servicios. Un rastro normalmente consta de los siguientes componentes clave:

1. Un lapso representa una única operación o interacción de componentes dentro de un seguimiento, que a menudo incluye tiempos de inicio y finalización, lo que permite medir la latencia.
2. Un contexto de seguimiento transporta la identidad del seguimiento a través de los límites de procesos, redes y servicios, lo que garantiza que todos los tramos que pertenecen a un único seguimiento estén asociados correctamente.
3. Las anotaciones y los metadatos son información adicional adjunta a los intervalos, como identificaciones de usuario, mensajes de error u otros datos contextuales, que enriquecen el seguimiento con detalles que ayudan en el análisis y la depuración.

El rastreo se puede clasificar en varios tipos, cada uno de los cuales atiende diferentes necesidades de monitoreo y diagnóstico:

1. El seguimiento distribuido: Rastrea el recorrido de las solicitudes a través de microservicios o arquitecturas distribuidas, resaltando las interacciones y la latencia entre los servicios.
2. El monitoreo de usuarios reales (RUM): Captura rastros de las interacciones reales de los usuarios con un sistema, lo que proporciona información sobre la experiencia del usuario y los problemas de rendimiento.
3. El monitoreo sintético: Utiliza solicitudes simuladas para monitorear el rendimiento y la disponibilidad del sistema de manera controlada, complementando los datos reales del usuario con mediciones de referencia consistentes.

Al recopilar y analizar estos tres tipos de datos, podemos obtener una comprensión profunda de cómo funciona un sistema e identificar cualquier problema que pueda estar ocurriendo.

Importancia de la observabilidad:

Desempeña un papel fundamental para garantizar la confiabilidad, el rendimiento y el éxito general de las aplicaciones y los servicios de software. Se presentan varias razones importantes por las que la observabilidad es necesaria en DevOps:

• Complejidad de los sistemas modernos: Con el auge de la arquitectura de microservicios, la computación en la nube y los sistemas distribuidos, las aplicaciones se han vuelto más complejas. La observabilidad es crucial para comprender y gestionar esta complejidad.
• Resolución de incidentes más rápida: Las herramientas de observabilidad permiten detectar y resolver problemas con mayor rapidez. Los equipos pueden identificar problemas, comprender sus causas raíz e implementar soluciones más rápidamente, lo que reduce el tiempo de inactividad.
• Experiencia de usuario mejorada: Al monitorear y analizar de forma proactiva el comportamiento del sistema, los equipos pueden mejorar la experiencia general del usuario al identificar y abordar problemas de rendimiento antes de que los usuarios se vean afectados.
• La capacidad de observación para la resolución de problemas mejorada: Puede ayudarlo a identificar y diagnosticar problemas de manera rápida y eficiente. Al analizar registros, métricas y seguimientos, puede identificar la causa raíz de un problema y tomar medidas correctivas.
• La observabilidad mejorada del rendimiento: Puede ayudarle a optimizar el rendimiento de su sistema al identificar cuellos de botella y limitaciones de recursos.
• Costos reducidos: Al identificar y resolver problemas de forma proactiva, la observabilidad puede ayudarle a reducir el costo del tiempo de inactividad y la pérdida de productividad.

Conclusión:

La observabilidad no se trata solo de monitoreo; se trata de comprender el comportamiento de todo el sistema, desde el código de la aplicación hasta la infraestructura, y aprovechar esa comprensión para garantizar la confiabilidad, la eficiencia y la mejora continua.