Comprender las métricas de observabilidad: tipos, señales de oro y mejores prácticas

La base de la observabilidad suele describirse en torno a tres pilares: métricas, logs y rastreos. Juntos, proporcionan una visibilidad esencial del rendimiento y el comportamiento del sistema. A medida que la tecnología sigue avanzando y las necesidades de observabilidad aumentan, surge un cuarto pilar: los perfiles.

Las métricas son puntos de datos numéricos sin procesar recopilados de hardware, software y sitios web. Al medir los datos conocidos, las métricas se utilizan para el monitoreo del uso de recursos, el rendimiento y el comportamiento del usuario. En otras palabras, las métricas les dicen a los equipos de monitoreo y observabilidad lo que está pasando en sus sistemas.

Tipos básicos de métricas de observabilidad
La observabilidad es una práctica que brinda a las organizaciones una visión de 360 grados de sus entornos y operaciones. Para ello, la observabilidad se basa en estos tipos de métricas básicos:

• Métricas de aplicaciones: Las métricas de aplicaciones son los datos de telemetría generados por las aplicaciones y relacionados con ellas dentro de una pila de tecnología. Algunos ejemplos de métricas de uso común incluyen los tiempos de respuesta, el rendimiento, las tasas de solicitudes y los recuentos de errores. Estas métricas permiten a los ingenieros monitorear el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones. Las métricas de aplicaciones también se usan en el monitoreo de rendimiento de aplicaciones (APM).

• Métricas del sistema: Las métricas del sistema, también conocidas como métricas de infraestructura, reflejan el estado del hardware y de los sistemas operativos, incluidos los componentes clave como Kubernetes. Algunos ejemplos son la utilización de la CPU, la E/S de disco, el rendimiento de la red, el uso de la memoria, el tiempo de actividad de las instancias, la utilización de los recursos de contenedores y la disponibilidad del servicio. Estas métricas proporcionan información sobre el rendimiento de los recursos en el cloud, las máquinas virtuales, los contenedores y otros componentes subyacentes. 

• Métricas empresariales: Las métricas empresariales vinculan el rendimiento técnico y operativo con los resultados comerciales. Por ejemplo, las métricas tales como las tasas de conversión, el valor promedio de las transacciones y la retención de usuarios ayudan a correlacionar el rendimiento del sistema con los objetivos de la organización.

Una solución de observabilidad eficaz garantiza la confiabilidad, la asignación efectiva de los recursos, el cumplimiento y la seguridad. También ayuda a planificar la capacidad, optimizar el rendimiento, mejorar las experiencias de los usuarios y controlar los costos. Las métricas núcleo permiten una observabilidad eficaz y, en última instancia, una toma de decisiones impulsada por los datos que se traduce en mejores resultados comerciales. Por lo general, estas métricas se agregan y se visualizan en dashboards para el monitoreo del rendimiento en tiempo real. 

Los logs son entradas con marca de tiempo de eventos específicos generados por sistemas, aplicaciones, redes e infraestructura. Proporcionan detalles y contexto del evento, lo que permite a los ingenieros comprender por qué se producen los problemas. 

Los dispositivos de red, las aplicaciones, los sistemas operativos, los dispositivos IoT y las aplicaciones de terceros emiten diferentes tipos de logs, entre los que se incluyen los siguientes: 

• Logs del sistema: Incluyen eventos como intentos de conexión, errores y cambios de configuración.

• Logs de aplicaciones: Registran los cambios de software, las operaciones CRUD (crear, leer, actualizar y eliminar), la autenticación de aplicaciones y otros eventos para ayudar a diagnosticar problemas. 

• Logs de red: Los logs de red registran datos de eventos que tienen lugar en una red o dispositivo, incluido el tráfico de red, los eventos de seguridad y la actividad del usuario.

Los logs se registran en formatos estructurados y no estructurados, lo que representa un desafío de almacenamiento. También pueden ser difíciles de categorizar, ya que los datos de logs suelen estar aislados en distintos sistemas y no se correlacionan automáticamente.

Los rastreos son señales de telemetría que permiten a los ingenieros ver las aplicaciones y los servicios desde la perspectiva de la sesión de usuario. El trazado distribuido recopila rastreos de solicitudes que llegan a través de una arquitectura distribuida. 

Los rastreos permiten a los ingenieros monitorear y depurar aplicaciones, lo que hace que se descubran los cuellos de botella. en otras palabras, los rastreos indican a los equipos de DevOps dónde se producen los problemas en sus entornos. Son la base del monitoreo proactivo. Al analizar los rastreos, los ingenieros pueden descubrir qué métricas o logs se relacionan con un problema en particular, lo que mitiga futuros problemas.  

Por ejemplo, los rastreos que ayudan a identificar procesos lentos incluyen búsquedas de API, tráfico de API de front-end, cargas de trabajo de servidor a servidor y llamadas API internas. 

Si bien las métricas, los logs y los rastreos ofrecen a los usuarios datos valiosos sobre el rendimiento de las aplicaciones y de los sistemas, estas señales no siempre proporcionan los detalles necesarios para solucionar problemas de código y ajustar el rendimiento. Aquí es donde entran en juego los perfiles.

El perfilado es la recopilación y el análisis de los perfiles, rastreos de pila que ayudan a identificar los problemas relacionados con las estructuras de datos, la visibilidad del código y la asignación de memoria en los niveles de kernel y usuario. 
El perfilado ayuda a descubrir cuellos de botella en todo tu sistema a nivel de código, otro beneficio clave de la observabilidad moderna. OpenTelemetry también está adoptando el perfilado como una señal. El resultado de esto es que el perfilado se está convirtiendo en el cuarto y más reciente pilar de la observabilidad.

Si bien las necesidades de monitoreo de cada organización son únicas, ciertas métricas de observabilidad son universalmente importantes. A veces, se hace referencia a estas métricas como las cuatro señales de oro dentro de la comunidad de ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE).

La latencia mide el tiempo que tardan los datos en viajar de un punto a otro. La latencia señalará problemas de rendimiento subyacentes. La alta latencia puede degradar las experiencias de los usuarios al aumentar los tiempos de carga, provocar errores en las aplicaciones y desafiar las expectativas de los usuarios.

Las métricas de tráfico hacen un seguimiento del volumen de solicitudes o transacciones que procesa una aplicación. Ayudan a los equipos a comprender el comportamiento del usuario y a anticipar las necesidades de escalado.

Las métricas de errores proporcionan visibilidad en las solicitudes u operaciones fallidas. El monitoreo de las tasas de errores y la identificación de patrones puede ayudar a abordar los problemas recurrentes.

Las métricas de saturación indican qué tan cerca está un sistema de sus límites de capacidad. El monitoreo del uso de los recursos garantiza que los ingenieros puedan abordar proactivamente los cuellos de botella antes de que afecten al rendimiento.

Estas cuatro señales de oro son clave para las prácticas efectivas de observabilidad, ya que proporcionan información sobre el estado y el rendimiento de los sistemas de IT. Cuando estas métricas se monitorean, correlacionan y analizan, ayudan a los equipos de IT a obtener información procesable que les permite adoptar una postura más proactiva en torno al monitoreo de la confiabilidad y del rendimiento del sitio.

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