Una infraestructura cloud puede parecer estable y, aun así, estar mostrando señales de que algo no funciona como debería.
Un aumento de la latencia, más errores de lo habitual o recursos cada vez más saturados pueden pasar desapercibidos si solo comprobamos que los servicios siguen activos.
Por eso, monitorizar una infraestructura no consiste en revisar cientos de métricas, sino en identificar aquellas que realmente ayudan a entender su estado.
En este artículo repasamos 7 indicadores clave para conocer la salud de tu cloud, detectar anomalías y anticiparse a posibles problemas antes de que afecten a tus aplicaciones.
La latencia mide cuánto tiempo tarda un sistema en responder a una petición y es uno de los indicadores más importantes para evaluar el rendimiento de una aplicación.
Un aumento progresivo puede estar relacionado con diferentes problemas: una base de datos que responde más lentamente, una API con mayor carga, una dependencia externa o un servicio que está empezando a quedarse sin capacidad.
Por eso, no basta con saber que la latencia ha aumentado. También es importante detectar cuándo empieza a cambiar y qué componentes pueden estar relacionados con ese deterioro
¿Qué puede indicar?
La tasa de errores muestra qué porcentaje de las peticiones no se están completando correctamente.
Un incremento puede ser una de las primeras señales de que un servicio, una dependencia o algún componente de la infraestructura está teniendo problemas.
La clave está en relacionar el aumento de errores con el momento en que aparece, los servicios afectados y otros cambios que puedan haber ocurrido al mismo tiempo.
La CPU permite conocer cuánto se están utilizando los recursos de procesamiento disponibles.
Un consumo elevado y sostenido puede indicar que un servicio está llegando a su límite y necesita más capacidad. Pero un uso constantemente bajo también puede ser relevante: puede indicar que existen recursos sobredimensionados y, por tanto, margen para optimizar costes.
Por eso, esta métrica ayuda a tomar decisiones tanto de rendimiento y capacidad como de eficiencia.
Lo importante es observar su evolución y entender si el comportamiento responde a una situación puntual o a una tendencia.
Un consumo elevado puede provocar peor rendimiento, errores o incluso reinicios de determinados servicios.
Sin embargo, más que fijarse únicamente en un porcentaje concreto, es importante observar cómo evoluciona el consumo con el tiempo.
Si la memoria utilizada aumenta progresivamente y no vuelve a sus niveles habituales, puede existir una anomalía que conviene investigar.
La saturación indica cuánto se está acercando un recurso a su capacidad máxima.
Puede afectar a diferentes elementos de una infraestructura: CPU, memoria, almacenamiento, conexiones a bases de datos, colas, red y capacidad de procesamiento.
Una infraestructura puede seguir funcionando correctamente mientras algunos de estos recursos empiezan a acercarse a sus límites. Precisamente por eso, la saturación puede actuar como una señal de alerta antes de que aparezca una incidencia visible para el usuario.
Detectarla a tiempo permite anticipar problemas de capacidad y actuar antes de que el rendimiento se vea afectado.
El throughput indica cuánto trabajo está procesando un sistema durante un periodo determinado. Puede medirse, por ejemplo, mediante peticiones por segundo o transacciones procesadas.
Esta métrica resulta especialmente útil cuando se analiza junto con la latencia y los errores.
Si aumenta considerablemente el número de peticiones y, al mismo tiempo, aumentan la latencia y los errores, puede existir un problema de capacidad o escalado.
También puede ocurrir lo contrario. Una caída repentina del volumen de peticiones puede ser una señal de que el tráfico no está llegando correctamente al sistema.
Por eso, observar cuánto tráfico recibe una aplicación ayuda a poner en contexto el resto de métricas.
La disponibilidad muestra si un servicio está accesible y operativo durante un periodo determinado.
Es una métrica especialmente relacionada con la experiencia del usuario: si una aplicación no está disponible, el impacto es inmediato.
Pero estar disponible no significa necesariamente funcionar bien.
Una aplicación puede responder correctamente y, al mismo tiempo, presentar una latencia elevada, errores intermitentes o problemas de capacidad.
Por eso, la disponibilidad debe analizarse junto con otras métricas como la latencia, los errores y la saturación para obtener una visión más completa del estado del servicio.
Uno de los mayores retos al monitorizar una infraestructura cloud no es obtener datos, sino interpretarlos correctamente.
Imaginemos que un servicio alcanza un 90 % de uso de CPU. Por sí solo, este dato no significa necesariamente que exista una incidencia.
Pero si al mismo tiempo:
Entonces tenemos mucho más contexto para entender qué puede estar ocurriendo.
Una métrica aislada muestra una señal. Varias métricas relacionadas ayudan a entender qué está ocurriendo.
Y esa diferencia es especialmente importante en infraestructuras distribuidas, donde un problema en un componente puede terminar afectando a muchos otros.
Las métricas permiten saber qué está cambiando, pero no siempre explican por qué.
Para conseguir una visión más completa es necesario relacionarlas con otras fuentes de información, como logs, trazas y eventos.
Por ejemplo, un aumento de latencia puede ser consecuencia de una consulta lenta a una base de datos, de una dependencia externa o de un cambio reciente en un servicio.
La observabilidad permite conectar estas señales y construir una visión más completa de lo que está sucediendo en la infraestructura.
Además, la inteligencia artificial nos permite detectar anomalías, identificar patrones y relacionar diferentes señales que podrían pasar desapercibidas cuando se analizan manualmente.
En Lessthan3, las métricas, logs, trazas y eventos se integran en un mismo entorno e interfaz para facilitar una visión completa de lo que ocurre en tu infraestructura.
La plataforma utiliza capacidades de IA para detectar patrones, identificar anomalías y aportar contexto, ayudando a equipos DevOps, de ingeniería y producto a pasar de una señal aislada a una visión más clara del problema.
Esto permite reducir el tiempo dedicado a revisar información dispersa y centrarse antes en qué está ocurriendo, dónde puede estar el origen y qué impacto puede tener.
Porque saber que una métrica ha aumentado es útil.
Entender por qué ha aumentado es lo que permite tomar decisiones.