Observabilidad: clave para la competitividad
De la monitorización tradicional a la observabilidad predictiva
OBSERVABILIDAD EN LA JERGA EMPRESARIAL SIMPLE
La observabilidad es una evolución natural de la monitorización de TI tradicional que permite a las organizaciones comprender el estado interno de sus sistemas tecnológicos basándose en los datos que generan (véase la siguiente sección). Mientras que la monitorización tradicional se basa en métricas predefinidas y alertas específicas, la observabilidad proporciona una visión más profunda y flexible, lo que permite a las empresas modernas diagnosticar y resolver problemas de forma proactiva.
Además, existe una rápida expansión del mercado impulsada por la creciente necesidad de soluciones que ayuden a las organizaciones a gestionar y comprender eficazmente entornos de TI cada vez más complejos.
MOTIVACIONES EMPRESARIALES Y TAMAÑO DEL MERCADO
Esta no es una necesidad específica; el tamaño del mercado se valoró en 23.620 millones de dólares en 2024 y crecerá de casi 30.000 millones de dólares este año a casi 140.000 millones de dólares para 2034.
Esta valoración se basa en algunos factores clave: la creciente adopción de la computación en la nube, la necesidad de las empresas de mejorar su eficiencia operativa y reducir los tiempos de inactividad, la motivación para mejorar los márgenes financieros operativos para mantenerse competitivas y la ambición de mejorar la experiencia general del cliente.
Las organizaciones también se centran cada vez más en la toma de decisiones basada en datos (analítica avanzada, ciencia de datos e IA), lo que genera una mayor demanda de herramientas de observabilidad que brinden visibilidad e información en tiempo real sobre el rendimiento de los sistemas/aplicaciones y el comportamiento del usuario.
¿QUÉ DATOS NECESITAMOS CONSIDERAR?
¿A qué datos presta atención la Observabilidad para ser eficaz?
- Registros: Registros detallados de eventos dentro de un sistema, que proporcionan información sobre qué sucedió, cuándo y por qué. Estos registros se utilizan para el análisis de problemas, la auditoría de seguridad y el diagnóstico de aplicaciones. Un ejemplo de entrada de registro podría ser el siguiente: 2025-02-14 12:34:56 ERROR ServiceX – Error de conexión a la base de datos: Tiempo de espera agotado
- Métricas: Datos numéricos que buscan reflejar el rendimiento del sistema. Las métricas son necesarias durante la etapa de análisis para establecer tendencias y detectar anomalías antes de que afecten a los sistemas y, eventualmente, a los usuarios técnicos o comerciales, incluyendo datos como los siguientes
- Rastreos: Permiten a los ingenieros rastrear el recorrido de una solicitud a través de un sistema distribuido, por ejemplo, lo que ayuda a identificar cuellos de botella y puntos de fallo en aplicaciones modernas basadas en microservicios. Estos datos se recopilan mediante una combinación de agentes de recopilación, API y canalizaciones de datos en tiempo real. Ejemplo:
Entonces, veamos rápidamente cómo los registros, las métricas y los seguimientos funcionan juntos en un contexto de observabilidad: los registros indican qué sucedió, las métricas muestran cómo funcionan las cosas a lo largo del tiempo y los seguimientos revelan dónde las cosas se ralentizan en los sistemas.
UNA EVOLUCIÓN MUY NECESARIA EN LA MONITORIZACIÓN DE TI
La monitorización clásica se centra en alertas estáticas y métricas predefinidas, mientras que la Observabilidad permite un análisis más profundo del comportamiento del sistema, con el objetivo de descubrir problemas imprevistos. En las empresas modernas, rodeadas de entornos de infraestructura dinámicos donde los microservicios y la computación en la nube prosperan, la Observabilidad es esencial, ya que los sistemas evolucionan continuamente y requieren diagnósticos rápidos y eficaces.
La siguiente tabla resume la diferencia:
LA OBSERVABILIDAD ES UNA NUEVA NORMA PARA TODAS LAS EMPRESAS
Piense en diferentes empresas con diferente madurez digital, complejidad de procesos y cifras de ingresos donde la Observabilidad es crucial en todas las etapas:
- En una startup respaldada por capital riesgo, ayuda a equipos más pequeños a escalar infraestructuras tecnológicas, manteniendo el control sobre el rendimiento y los costos.
- Si lidera una Scaleup en crecimiento, debido a su éxito en una oportunidad de mercado dentro de un nicho específico, la Observabilidad le ayuda a gestionar entornos cada vez más complejos donde se utilizan microservicios y arquitecturas distribuidas.
- Si gestiona una empresa consolidada, puede mejorar la eficiencia operativa y la experiencia del usuario tanto en sistemas heredados como modernizados.
Independientemente del tamaño, los ingresos o el sector, debería formar parte de los presupuestos empresariales debido a los siguientes beneficios:
- Reducción del tiempo de inactividad y mayor resiliencia: La detección y resolución más rápida de problemas y la gestión proactiva de incidentes pueden ayudar a su empresa a evitar pérdidas financieras significativas por interrupciones del servicio. En combinación con las metodologías DevOps, permite detectar y abordar posibles problemas antes de que lleguen a producción.
- Operaciones más eficientes: Permite a los equipos analizar las tendencias de uso de la infraestructura para que los expertos técnicos sepan qué recursos se pueden optimizar y reducir gastos innecesarios. Además, automatizar la identificación de problemas sin intervención manual constante también contribuye a reducir la plantilla técnica.
- Experiencia de usuario mejorada: Minimiza los tiempos de respuesta y los errores en las aplicaciones críticas para el negocio, de modo que los usuarios finales no se vean afectados por retrasos o respuestas lentas de las aplicaciones y los servicios.
- Cumplimiento normativo y seguridad: La observabilidad facilita la trazabilidad y los registros detallados para auditorías y seguridad.
LOCAL VS. NUBE
Este mercado se clasifica, según el tipo de implementación, en (1) local, (2) en la nube y (3) soluciones híbridas. Entre estas, el segmento de la nube probablemente dominará la cuota de mercado, principalmente debido a la flexibilidad, escalabilidad y rentabilidad que ofrecen las soluciones en la nube, junto con la creciente adopción de estas infraestructuras entre las empresas modernas.
El segmento local podría mantener un crecimiento constante, ya que muchas empresas, especialmente en los sectores de seguros y banca, siguen priorizando la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo, optando por alojar herramientas de observabilidad en su infraestructura.
Mientras tanto, los modelos de implementación híbridos (que integran ambos) seguirán ganando terreno, ya que ofrecen lo mejor de ambos: las ventajas de la escalabilidad en la nube sin comprometer el control.
NO ES FÁCIL
Adoptar una estrategia de Observabilidad implica superar desafíos que requieren la experiencia adecuada. Ya sea que opte por una solución SaaS con algún tipo de soporte premium (un «SaaS con esteroides») o contrate a un socio consultor de DevOps, se necesita asistencia. A continuación, le explico por qué:
- Complejidad del precio: Las soluciones suelen incluir modelos de precios altos, variables y difíciles de entender. Los costos varían según las políticas de ingesta, almacenamiento y retención de datos. Sin embargo, su director financiero solicitará previsibilidad de costos, al igual que con los gastos en la nube, lo que a menudo requiere la orientación de expertos para elegir el modelo de precios adecuado u optimizar las estrategias de recopilación y almacenamiento de datos.
- Gestión de volúmenes de datos, almacenamiento y optimización de costos de procesamiento: La observabilidad requiere procesar una gran cantidad de registros, métricas y seguimientos en tiempo real. Esto puede sobrecargar los sistemas; además, sin una estrategia de retención bien definida, puede terminar almacenando datos redundantes o de bajo valor, lo que genera gastos innecesarios. Sin experiencia en filtrado de datos, políticas de retención, agregación, normalización y compresión, los equipos pueden verse abrumados con datos innecesarios y costos desorbitados.
- Integraciones con sistemas heredados y en la nube: Garantizar la compatibilidad con infraestructuras, proveedores de nube y entornos anteriores es clave. Muchos sistemas heredados no fueron diseñados para la Observabilidad moderna. Esto requiere trabajo manual, conectores personalizados y middleware para solucionar las deficiencias. Un socio con experiencia en estrategias de integración puede acelerar significativamente la implementación.
- Cultura y formación: Se trata de un cambio cultural. Los equipos de desarrolladores y operaciones necesitan formación sobre nuevas herramientas, metodologías y mejores prácticas. Sin ella, sus equipos podrían infrautilizar las soluciones de Observabilidad, lo que resulta en una adopción deficiente y un retorno de la inversión limitado.
Además de estas cuatro razones principales, cada empresa tiene requisitos operativos únicos. Las soluciones estándar rara vez satisfacen todas las necesidades de forma inmediata.
Es posible que necesite un socio que pueda ayudarle con estas cuatro barreras técnicas, alguien que realice ajustes especializados (paneles personalizados, mecanismos de alerta, etc.). Busque un equipo de ingenieros de DevOps que tengan conocimientos de observabilidad, como los chicos de Lessthan3.
ACTORES DEL MERCADO Y PANORAMA DE SOLUCIONES
Existen diversas alternativas tecnológicas desarrolladas por actores especializados y grandes proveedores. Sin embargo, incluso en entornos donde estas herramientas son ampliamente utilizadas, los problemas de TI suelen abordarse de forma reactiva. Estas soluciones de mercado generalmente se dividen en dos grandes categorías:
- Sistemas de monitorización basados en registros y centrados en métricas. Estas herramientas se centran en la recopilación de datos para medir el estado de la infraestructura mediante KPI. Entre las empresas más conocidas en este sector se incluyen:
- IBM (Instana)
- Splunk (ADESCA-Skyline)
- Datadog (Watchdog)
- Grafana (Monitorización Sintética)
- Plataforma de Observabilidad SigNoz
- New Relic (Plataforma de Observabilidad Inteligente)
Muchas de estas plataformas son reactivas por diseño, aunque han comenzado a incorporar funciones de aprendizaje automático para intentar reducir el MTTI (Tiempo Medio de Identificación) y el MTTR (Tiempo Medio de Resolución).
- Sistemas de observabilidad proactivos y predictivos. Esta nueva categoría, en la que se encuentran empresas como lt3.io, va más allá de la recopilación de métricas. Estas plataformas aplican análisis avanzados y modelos de aprendizaje automático a datos históricos y en vivo para detectar patrones y predecir posibles fallos antes de que ocurran. Su objetivo es pasar de la respuesta a incidentes a la prevención, utilizando información predictiva para mitigar riesgos en tiempo real.
Curiosamente, varias de las empresas tradicionales del primer grupo están evolucionando hacia esta segunda categoría, añadiendo capas algorítmicas para derivar nuevas métricas y predicciones a partir de los datos de observabilidad existentes.
CONCLUSIÓN
La observabilidad con prácticas DevOps ya está transformando la forma en que las empresas de todos los sectores operan en diferentes etapas de madurez digital. Reduce directamente los márgenes operativos y, por lo tanto, la rentabilidad y el crecimiento a largo plazo. Además, reduce los silos al mejorar la visibilidad del rendimiento y el estado de los activos de TI.
¿Y qué sigue? Las oportunidades residen en la adopción de la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar las capacidades de las herramientas de observabilidad: desde la detección automatizada de anomalías hasta la monitorización avanzada y la predicción de fallos del sistema. Abordaré este tema en la segunda parte de este artículo sobre observabilidad predictiva.