Gestión de problemas TI: más fácil con Observability

Hoy, cuando el mundo empresarial debe ir cada vez más rápido, es necesario implementar prácticas que permitan eliminar cargas operativas en todas las áreas de la organización. En ese contexto aparece el Observability, una nueva forma de trabajar que permite la integración de la prevención y la resolución de incidentes con equipos y aplicativos tecnológicos.

Antes de entrar en detalle, te invitamos a que pienses cómo es la experiencia de una persona cuando debe gestionar un incidente: al enviar a impresión un documento, una persona se da cuenta de que su equipo presenta un error. El usuario debe crear el incidente y esperar que TI lo revise y priorice. Luego, llega la solución. A veces, este proceso toma minutos; otras puede demorar días o, incluso, semanas. Es el tiempo que un empleado invierte en una actividad ajena a sus funciones.

Y mientras el usuario está insatisfecho y ha invertido su tiempo en cosas ajenas a sus funciones, el área de TI cree que hace las cosas bien porque, sin importar el tiempo,  ha cumplido con el Acuerdo de Nivel de Servicio (ANS).

Generalmente, en la práctica, la gestión de problemas TI deja de lado la experiencia del usuario. Por eso, los ANS están siendo reemplazados por los Acuerdos de Nivel de Experiencia (XLA), un mecanismo que busca garantizar que los equipos técnicos tengan la idoneidad técnica para cumplirlo. El observability es la práctica que garantiza esa capacidad.

¿Qué es Observability y por qué el área TI de tu empresa debe saberlo?

Observability: enfoque preventivo para la gestión de problemas

El Observability es una forma de trabajo que combina los datos que arroja el monitoreo y los sistemas de supervisión con los registros, lo que permite crear una imagen completa del estado en el que se encuentra un dispositivo o aplicación. 

Así, las métricas y la información de configuración, entre otros, pueden ser comparadas mediante algoritmos de IA y aprendizaje automático. Así, estas herramientas pueden abrir y asignar un ticket a un técnico para que gestione la solución al problema. Lo que hace el observability es que permite que los errores sean detectados aún antes de que el usuario se dé cuenta del problema e, incluso, llegan a resolverse en segundo plano.

De este modo, el equipo de TI puede tener una visión holística de toda la infraestructura. En resumen, el observability es el ensamblaje entre las secciones operativas y la organización para obtener una visión procesable y un conocimiento completo del entorno.

La esencia del observability es ayudar a obtener una comprensión más profunda de la salud de la infraestructura para aclarar el siguiente paso a dar y mejorar el entorno de operaciones del sistema y la solución de problemas a nivel de base o nivel de microservicio.

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Para empezar a aprovecharlo, las empresas deben recopilar datos que permitan utilizar el sistema con precisión. Para implantar eficazmente el nivel adecuado de observability se necesitan algunos detalles que mostramos a continuación.

Datos para tener en cuenta en la gestión de problemas con Observability

Los datos pueden ayudar a anticiparse a los problemas y pueden utilizarse para mitigarlos. Los tipos de datos que contribuyen a el Observability del sistema se dividen en estos tres pilares:

• Métricas
• Registros
• Trazas
  

1. Métricas

Las métricas se encargan de agregar datos numéricos sobre el sistema o la aplicación. Por ejemplo, puedes agregar métricas en torno a la memoria disponible del sistema o la CPU. Los datos para las métricas pueden ser rastreados como tráfico, latencia, códigos de respuesta y errores. 

2. Registros

Los registros se diferencian de las métricas en que proporcionan datos textuales sobre cualquier evento que tenga lugar en el sistema. Cada registro tiene una marca de tiempo con registros inmutables de eventos que pueden ayudar a reconocer comportamientos impredecibles o irregulares del sistema. 

Esto facilita la comprensión de los cambios en el sistema y cuándo las cosas fueron mal. Es aconsejable ingerir el registro utilizando un formato estructurado como el formato JSON, esto ayuda a auto-indexar los sistemas de visualización de registro y hace que sea más fácil de consultar.

3. Trazas

Las trazas son similares a las métricas con una ligera diferencia: las primeras se centran en las solicitudes, mientras que las segundas se centran en el sistema. Por lo tanto, una traza muestra la operación a medida que fluye de un nodo a otro dentro de un sistema distribuido para cualquier solicitud o transacción. 

Con estas, se puede profundizar en qué componente provocó errores en el sistema, observar y supervisar los flujos utilizando los módulos y realizar cuellos de botella.

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Datos de Observability y gestión proactiva de problemas: ¿cómo unirlos?

Los problemas no pueden evitarse por completo, pero existen señales e indicadores de advertencias que ayudan a saber si un problema está a punto de producirse en el sistema. Estas señales o conjuntos de datos de Observability solo son valiosos si se sabe qué observar y se pueden tomar medidas preventivas para mitigar el problema.

La resolución de cuestiones y la gestión de problemas es un proceso, y la única forma de resolver problemas de forma proactiva es comprendiendo cada paso del proceso de diseño: qué interpretan los datos y qué hacer con los datos o la información generada.

Primer paso: seguimiento y Observability

El primer paso en el ciclo de vida de la resolución proactiva de problemas implica la búsqueda de señales de problemas en el sistema interno. 

Esto implica el uso de las herramientas adecuadas de monitorización y Observability para generar los datos necesarios, incluyendo métricas, registros y trazas. Dentro de su sistema, se deben observar y supervisar eventos individuales y flujos de trabajo completos para asegurarse de que no se omita nada.

La resolución proactiva de problemas dentro de un sistema comienza con la generación del conjunto adecuado de datos sobre todos los procesos y flujos de trabajo para ayudar a obtener buenas alertas tempranas.

Segundo paso: conversión de los datos de Observability en alertas

Es excelente disponer de herramientas de Observability que ayuden a recopilar los datos necesarios, pero para ayudar a identificar los problemas, se necesita filtrar y organizar los datos recibidos para diferenciar lo que es típico del sistema y lo que indica un problema.

Para que este paso tenga éxito, se deben aplicar metodologías de control de proyectos y de resolución de problemas. 

Estos métodos pueden ayudar a identificar lo que está fuera del rango de tolerancia previsto, analizar incidentes inminentes antes de que se conviertan en una situación de crisis y ayudar a identificar patrones para una evaluación más profunda del sistema.

Tercer paso: diagnóstico

Para diagnosticar un problema y tomar las medidas necesarias, hay que separar los incidentes de los sucesos. Hay que identificar rápidamente las desviaciones aparentes de las variaciones de rendimiento previstas. Suele haber cuatro componentes necesarios para diagnosticar los problemas de un sistema:

• Herramientas de Observability
• Datos de Observability
• Conocimientos
• Habilidades

Los conocimientos y las habilidades son dos componentes que están bajo el control de la empresa. Esto significa que, para poder resolver los problemas de forma proactiva, el personal debe ser capaz de recopilar los datos adecuados, visualizar las relaciones causa-efecto y las circunstancias del entorno para determinar las causas profundas.

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Cuarto paso: toma de decisiones

Una vez que los datos de Observability se han comprendido lo suficiente como para ayudar a conocer la causa de un problema, habría, en este punto, muchas vías posibles para evitar que se produzca el problema. Cada opción posible tendría sus riesgos, costos, implicaciones y beneficios en relación con el sistema.

Al resolver los problemas antes de que se produzcan, los responsables de la toma de decisiones se encuentran a menudo en una posición en la que tienen que sopesar el impacto de evitar el problema previsto en lugar del impacto de la interrupción operativa para evitar el evento previsto.

Quinto paso: hora de actuar

Este último paso determina mucho en el proceso de resolución de problemas. La capacidad de una empresa para iniciar acciones antes de que se produzca un problema le da una ventaja competitiva en su área. 

El paso proactivo dado por los equipos de DevOps o las empresas puede adoptar la forma de puesta a punto de las operaciones para hacer frente a cambios específicos en el proceso que ayuden en el análisis de problemas, mantenimiento preventivo, comprobaciones frecuentes de la salud del sistema, aplicación de parches, etc.

La mejor manera de implementar con éxito la resolución proactiva de problemas a partir de datos de Observability es prestar mucha atención a las señales de datos que se generan desde el sistema, diagnosticar rápidamente los problemas y tomar decisiones procesables basadas en datos.

La mejor manera de implementar con éxito la resolución proactiva de problemas a partir de datos de Observability es prestar mucha atención a las señales que se generan desde el sistema, diagnosticar rápidamente los problemas y tomar decisiones procesables basadas en datos.

Con esto implementado con éxito, se tendrá la capacidad para resolver proactivamente los problemas que puedan surgir de su sistema, incluso antes de que ocurran.