Tiempo de lectura: 10 minutos y 2 segundos | Publicado: 6 de mayo de 2025
Capacidad de observación ¿Qué es la capacidad de observación?
La capacidad de observación permite analizar, diagnosticar y solucionar problemas rápidamente sin tener que acceder directamente al funcionamiento interno de un sistema, mediante la medición de sus parámetros, como registros, métricas y trazas. Recopilando e interpretando estos parámetros, las organizaciones pueden diagnosticar problemas, supervisar el rendimiento y garantizar la fiabilidad en sistemas complejos y distribuidos. La capacidad de observación va más allá de una monitorización típica, y permite un conocimiento exhaustivo del estado del sistema en cualquier condición, lo que permite a los equipos responder a situaciones desconocidas o inesperadas.
- Capacidad de observación y supervisión: ¿cuál es la diferencia entre capacidad de observación y supervisión?
- ¿Cuáles son los tres pilares de la capacidad de observación?
- ¿Por qué es importante la capacidad de observación?
- ¿Cuáles son los beneficios de la capacidad de observación?
- ¿Cuáles son los desafíos de la capacidad de observación?
- ¿Cuál es el futuro de la capacidad de observación: IA y capacidad de observación?
- ¿Cómo HPE y OpsRamp están transformando la capacidad de observación de la nube híbrida y la IA?
Capacidad de observación y supervisión: ¿cuál es la diferencia entre capacidad de observación y supervisión?
Tanto la capacidad de observación como la supervisión son necesarias para la fiabilidad del sistema, aunque cumplen diferentes propósitos. Para la supervisión se establecen mediciones y umbrales para descubrir problemas conocidos, mientras que la capacidad de observación analiza los parámetros externos de un sistema (registros, métricas y trazas) para inferir su estado interno y encontrar problemas desconocidos. La supervisión ayuda a responder a los problemas a medida que ocurren, mientras que la capacidad de observación te ayuda a comprender el comportamiento del sistema. Tanto la capacidad de observación como la supervisión son necesarias para la fiabilidad del sistema, aunque cumplen diferentes propósitos. Para la supervisión se establecen mediciones y umbrales para descubrir problemas conocidos, mientras que la capacidad de observación analiza los parámetros externos de un sistema (registros, métricas y trazas) para inferir su estado interno y encontrar problemas desconocidos. La supervisión ayuda a responder a los problemas a medida que ocurren, mientras que la capacidad de observación te ayuda a comprender el comportamiento del sistema para prevenir y solucionar fallos.
A continuación ofrecemos una explicación más detallada:
Supervisión:
- Enfoque: controlar y mostrar métricas, emitir advertencias para situaciones predeterminadas y proporcionar una vista dinámica del estado del sistema.
- Objetivo: identificar y solucionar problemas en el menor tiempo posible.
- Datos: utilizar principalmente métricas predefinidas y datos de registro.
- Ejemplo: seguimiento del consumo de memoria, tiempos de respuesta de HTTP y E/S de disco para identificar problemas de rendimiento.
Capacidad de observación:
- Enfoque: se centra en parámetros del sistema para descubrir problemas desconocidos y comprender comportamientos complicados.
- Objetivo: obtener información práctica sobre el comportamiento del sistema para la detección proactiva de problemas y la investigación de causas principales.
- Datos: recopila mediciones, registros y trazas para obtener un informe completo de los procesos del sistema.
- Ejemplo: seguimiento del recorrido de solicitudes a través de microservicios utilizando trazas distribuidas o análisis de registros para identificar fallos en el servicio.
Diferencias clave:
- La capacidad de observación se centra en prevenir errores antes de que afecten a los usuarios, mientras que la supervisión actúa como un sistema de alerta.
- La supervisión aborda fallos conocidos mediante métricas establecidas, mientras que la capacidad de observación analiza parámetros y comportamientos del sistema para encontrar problemas desconocidos.
- La supervisión se centra en métricas individuales, pero la capacidad de observación proporciona una imagen completa del estado interno del sistema.
- La capacidad de observación permite una investigación exhaustiva de la causa principal estudiando todo el contexto del sistema, mientras que la supervisión solo puede indicar fallos sin apenas información sobre el contexto.
¿Cuáles son los tres pilares de la capacidad de observación?
Los tres pilares de la capacidad de observación
Las métricas, los registros y las trazas son esenciales para analizar el estado, el rendimiento y el comportamiento de un sistema. Los datos combinados de cada pilar conforman una imagen completa de las actividades del sistema. Las trazas permiten seguir el flujo de las solicitudes en sistemas distribuidos, las métricas proporcionan datos numéricos sobre el comportamiento del sistema y el uso de recursos, y los registros documentan las ocurrencias del sistema. Estos tipos de datos ayudan a los desarrolladores y equipos de operaciones a analizar y solucionar fallos, lo que aumenta la fiabilidad del sistema.
Métrica: un comportamiento cuantitativo del sistema
Las métricas miden numéricamente el estado y el comportamiento del sistema. Estos datos agregados ayudan a descubrir patrones, crear umbrales de alarma y rastrear el consumo de recursos.
- Las métricas más habituales para supervisar el rendimiento de sistema incluyen el uso de CPU, el consumo de memoria, la latencia de la red y las tasas de solicitud.
- Las métricas pueden identificar anomalías, como picos en el uso de recursos, que pueden sugerir problemas subyacentes.
- Las métricas por sí solas no pueden identificar problemas específicos o causas fundamentales sin tipos de datos adicionales.
Registros: un historial completo de eventos del sistema
En los registros se anotan los eventos del sistema en un momento específico. Proporcionan datos detallados de la actividad del sistema para la depuración de fallos y el análisis de causas raíz.
- Los registros pueden indicar fallos, advertencias, solicitudes fallidas de base de datos o problemas de autenticación.
- Los registros ayudan a los equipos a identificar la secuencia de eventos que provocaron fallos del sistema o problemas de rendimiento.
- El enorme volumen de los registros en sistemas dispersos hace necesarias técnicas eficaces de filtrado y indexación para obtener información práctica.
Trazas: seguimiento global de solicitudes
Las trazas permiten rastrear las solicitudes y transacciones de los sistemas distribuidos. Revelan cómo interactúan los servicios y en cuánto tiempo se realizan las acciones, lo que los hace esenciales para diagnosticar cuellos de botella y retrasos.
- Una traza permite revelar la ruta exacta de la solicitud de un usuario entre microservicios, para conocer la latencia.
- Las trazas son útiles en los sistemas con microservicios para identificar cuellos de botella de rendimiento y dependencias fallidas, ya que una sola solicitud puede viajar a través de numerosos servicios.
- Lograr una instrumentación completa en todos los servicios puede consumir muchos recursos y dificultar una trazabilidad efectiva.
¿Por qué es importante la capacidad de observación?
La capacidad de observación ayuda a los equipos a detectar y solucionar problemas, aumentar el rendimiento y mejorar la experiencia del usuario al comprender y controlar el estado interno de los sistemas complejos. La capacidad de observación proporciona conocimientos más exhaustivos sobre el comportamiento del sistema que la monitorización tradicional, lo que permite un análisis de causas raíz más rápido y más preciso en contextos modernos y distribuidos.
He aquí los detalles de por qué la capacidad de observación es tan importante:
1. Identificar y solucionar problemas
- La capacidad de observación ayuda a los equipos a anticiparse y resolver problemas antes de que afecten a los clientes o usuarios.
- La información procesable permite realizar un análisis eficiente de causas raíz e identificar rápidamente el origen de los problemas.
- Esto reduce el tiempo medio de resolución (MTTR), el tiempo de inactividad y mejora la fiabilidad del sistema.
2. Mejor rendimiento y escalabilidad
- La capacidad de observación proporciona a los equipos información sobre el rendimiento de las aplicaciones, identificando cuellos de botella y oportunidades de mejora. Con esta información, los equipos pueden mejorar el rendimiento y escalar los sistemas para satisfacer el aumento en la demanda de recursos.
- La capacidad de observación en entornos nativos de la nube sirve para revelar un uso deficiente de los recursos, lo que permite realizar ajustes en las cargas de trabajo para lograr una mejor escalabilidad.
3. Una mejor experiencia de usuario
- La capacidad de observación mejora la experiencia del usuario al solventar problemas de forma proactiva y optimizar el rendimiento.
- Ayuda a los equipos a mantener aplicaciones fiables, eficientes y accesibles para los usuarios.
- Supervisión de usuario real (RUM): una ampliación reciente de la capacidad de observación, que sirve para rastrear las interacciones de los usuarios en tiempo real con una aplicación para mejorar la satisfacción de los mismos.
4. Mejora del trabajo en equipo
- La capacidad de observación permite a los equipos tomar decisiones informadas sobre la mejora del sistema, facilitando así la optimización continua.
- Se reduce el tiempo dedicado a resolver fallos y problemas urgentes, lo que permite a los equipos centrarse en la innovación y en ciclos de desarrollo más rápidos. Las herramientas de capacidad de observación interactúan con los flujos de trabajo de DevOps, mejorando la colaboración y respaldando las técnicas de ingeniería de fiabilidad del sitio (SRE).
5. Toma de decisiones con datos
- La capacidad de observación ofrece a los equipos un valioso conjunto de datos para la toma de decisiones informadas sobre la gestión y optimización del sistema.
- El uso de estos datos para optimizar el consumo de recursos, los flujos de trabajo y los resultados de negocio puede servir para reducir gastos.
- Las métricas pueden mostrar recursos no utilizados, mientras que las trazas pueden mostrar ineficiencias en el procesamiento de solicitudes, lo que permite realizar cambios basados en datos.
6. Esencial para microservicios y la nube
- La capacidad de observación es crucial en los sistemas distribuidos de microservicios y nube, para comprender las interacciones y el rendimiento de los componentes.
- Ofrece información para mejorar la supervisión y la gestión de sistemas complejos y dinámicos.
- La capacidad de observación ayuda a los equipos a rastrear solicitudes, identificar dependencias y resolver problemas en sistemas distribuidos.
7. Respuesta más rápida ante incidentes, menor tiempo de inactividad
- La capacidad de observación mejora la respuesta ante incidentes al identificar anomalías y proporcionar contexto para una resolución de problemas más rápida. La resolución rápida ahorra tiempo de inactividad, lo que aumenta la disponibilidad de los servicios y la continuidad del negocio.
¿Cuáles son los beneficios de la capacidad de observación?
La capacidad de observación mejora el rendimiento de sistema, la fiabilidad, la satisfacción del usuario, la eficiencia operativa y los resultados de TI, todo ello alineado con los objetivos de la empresa. La capacidad de observación permite a los equipos depurar, optimizar el rendimiento y evitar que los problemas afecten a los usuarios o las operaciones comerciales al ofrecer información exhaustiva sobre el comportamiento del sistema. Los principales beneficios se detallan a continuación:
1. Mejor resolución y solución de problemas
Análisis de causas raíz más rápido: las herramientas de capacidad de observación proporcionan datos detallados para ayudar a los equipos a encontrar problemas. Esto reduce las conjeturas y acelera la resolución de incidencias.
Reducción del tiempo medio hasta la detección (MTTD) y el tiempo medio de resolución (MTTR): la capacidad de observación acelera la resolución de problemas, lo que permite que los equipos se concentren en la innovación.
Detección proactiva de incidencias: las herramientas de capacidad de observación pueden detectar anomalías y posibles problemas antes de que afecten a los usuarios, lo que permite a los equipos solucionarlos y evitar interrupciones.
Reducción del número excesivo de alertas: la capacidad de observación reduce las alarmas irrelevantes y se concentra en las que se pueden procesar, lo que mejora la eficiencia del equipo y reduce el agotamiento al ofrecer información contextualizada de las incidencias.
2. Mejor rendimiento y fiabilidad del sistema
Mejora del tiempo de actividad y la fiabilidad: la capacidad de observación facilita a los equipos acceso en tiempo real al rendimiento de sistema para detectar y solucionar cuellos de botella.
Optimización del rendimiento: los equipos pueden encontrar ineficiencias y optimizar el rendimiento de sistema evaluando datos, trazas y registros.
Mayor rapidez en el despliegue de software a escala: la capacidad de observación proporciona a los equipos una visibilidad integral de la actividad del sistema, lo que les permite implementar, actualizar y escalar software con total confianza y pocas interrupciones.
3. Supervisión de la infraestructura, la nube y Kubernetes
Los sistemas distribuidos modernos, como las plataformas en la nube, la infraestructura local y los clústeres de Kubernetes, requieren capacidad de observación.
Beneficio: los equipos pueden maximizar el uso de recursos, gestionar cargas de trabajo contenedorizadas y escalar servicios sin problemas.
Las herramientas de capacidad de observación permiten supervisar el estado de los módulos de Kubernetes, detectar implementaciones fallidas y optimizar los costes de los recursos de la nube para mejorar la eficiencia.
4. Una mejor experiencia de usuario
Reduciendo el tiempo de inactividad, mejorando el rendimiento y abordando los problemas antes de que empeoren, la capacidad de observación mantiene un funcionamiento eficiente y estable de los programas, lo que mejora la experiencia del usuario.
Satisfacción del usuario: un sistema más fluido y fiable aumenta la satisfacción y la lealtad del usuario, mejorando la retención de clientes y el éxito de las empresas.
5. Análisis de empresa
La capacidad de observación conecta las operaciones de TI con los resultados de negocio, al proporcionar datos para la toma de decisiones.
Beneficio: los equipos pueden vincular mediciones técnicas con los indicadores clave del rendimiento de la empresa, como ingresos, retención de usuarios y satisfacción del cliente.
Las soluciones de capacidad de observación pueden evaluar el impacto del tiempo de inactividad en los ingresos, lo que permite a las empresas elegir mejoras con el mayor retorno de la inversión.
6. Automatización de DevOps/DevSecOps
Los datos de capacidad de observación optimizan los pipelines de CI/CD, la escala de recursos y los flujos de trabajo de respuesta ante incidentes, agilizando la automatización. Reduce la intervención manual y aumenta la eficiencia.
Seguridad mejorada: las herramientas de capacidad de observación pueden descubrir anomalías, actividades sospechosas y puntos débiles en la seguridad, lo que ayuda a los equipos a prevenir amenazas y defenderse de ellas.
7. Mejora de la eficiencia operativa
La capacidad de observación automatiza las alertas, la detección de anomalías y la investigación de causas raíz para agilizar los flujos de trabajo. Esto reduce el trabajo manual y permite que los equipos se concentren en objetivos estratégicos, mejorando la eficiencia operativa.
8. Rentabilidad
La capacidad de observación reduce los costes operativos al mejorar la eficiencia del sistema, disminuir el tiempo de inactividad y optimizar el uso de recursos. Encontrando recursos no utilizados en la nube, las empresas pueden ahorrar dinero sin reducir el rendimiento.
9. Beneficios de la visibilidad de los datos
La capacidad de observación de los pipelines de datos ayuda a los equipos a verificar la calidad, integridad y cumplimiento de los datos más allá del rendimiento de sistema.
¿Cuáles son los desafíos de la capacidad de observación?
Desafíos de la capacidad de observación
La capacidad de observación, fundamental para comprender y gestionar el comportamiento del sistema, presenta varios problemas que pueden reducir su eficacia. Site24x7 define estas dificultades como ineficiencias, identificación de causas raíz, priorización de problemas y equilibrio entre productividad, rendimiento y costes. Es necesario abordar estos problemas para mejorar el funcionamiento del sistema, el rendimiento y los objetivos de la empresa. A continuación tenemos un análisis completo de estas dificultades:
Infraestructura compleja: los microservicios, las implementaciones de la nube y los sistemas distribuidos dificultan la recopilación, correlación y análisis de datos. Por lo general, esta complejidad oculta las interacciones entre componentes, lo que genera puntos ciegos que complican y ralentizan la resolución de problemas.
Registros, métricas y trazas: los sistemas modernos crean enormes cantidades de datos derivados de la capacidad de observación, en muchos formatos y a un ritmo muy rápido. Los equipos pueden tener dificultades para organizar, evaluar y sacar conclusiones de estos datos debido a su tamaño y variedad. Esto puede provocar anomalías inadvertidas y retrasos importantes en la resolución de problemas.
Análisis de causas raíz: en sistemas complejos y dispersos, encontrar la causa raíz puede llevar tiempo y trabajo si no se cuentan con las herramientas adecuadas. Es posible que los equipos tengan que hacer conjeturas para encontrar las causas del problema si no cuentan con la capacidad de observación suficiente. Esto ralentiza la resolución y aumenta la posibilidad de que los problemas vuelvan a ocurrir, lo que reduce la fiabilidad del sistema.
Priorización de problemas: los sistemas de capacidad de observación generan una gran cantidad de advertencias y datos, lo que dificulta priorizar las incidencias. Una priorización incorrecta puede desperdiciar recursos en problemas de bajo impacto mientras que problemas importantes quedan sin abordar, lo que compromete el rendimiento de sistema, la fiabilidad y la experiencia del usuario.
Equilibrar productividad y rendimiento: la productividad del equipo puede verse afectada por inversiones en capacidad de observación para infraestructura, herramientas y conocimientos especializados. Generalmente, los equipos deben elegir entre mejorar la capacidad de observación y mantener las operaciones diarias, retrasando la adopción o la escala de la capacidad de observación. Las necesidades de las cargas de trabajo de las operaciones y la capacidad de observación suelen estar en conflicto.
Falta de estandarización: las herramientas y plataformas tienen dificultades para comunicarse con los datos de capacidad de observación debido a sus diversos formatos y protocolos no estandarizados. Esta inconsistencia dificulta la integración y el análisis de datos para los equipos, lo que limita las iniciativas de capacidad de observación e interrumpe las operaciones entre plataformas.
Instrumentación y configuración manual: la instrumentación de código, la configuración de herramientas y la definición de métricas y alertas requieren interacción manual. Estos procesos son lentos, suelen presentar errores y difíciles de escalar a medida que los sistemas crecen. Esto puede retrasar la instalación de capacidad de observación y aumentar la sobrecarga operativa.
Solución de problemas: los datos fragmentados, la falta de contexto y la ineficacia de ciertas herramientas de capacidad de observación suponen una pérdida de tiempo para los equipos. La resolución de problemas lleva más tiempo, reduce la productividad del equipo y ralentiza las actividades corporativas, disminuyendo la eficiencia del sistema.
Múltiples herramientas y proveedores: las organizaciones suelen utilizar varias soluciones de capacidad de observación de diferentes proveedores, cada una de las cuales se centra en registros, análisis o trazas. La gestión de estos instrumentos complica la integración, aumenta los gastos y fragmenta los datos. Esto ralentiza el análisis y la resolución de problemas al hacer más difícil que los equipos unifiquen las vistas del comportamiento del sistema.
¿Cuál es el futuro de la capacidad de observación: IA y capacidad de observación?
El futuro de la capacidad de observación: IA y tendencias
La IA, la automatización y los nuevos paradigmas informáticos están dando forma a la capacidad de observación a medida que los sistemas se vuelven más complejos. Estos nuevos desarrollos hacen que la supervisión y la gestión del sistema sean más inteligentes, automatizadas y adaptativas. A continuación se detallan sus principales novedades.
1. Capacidad de observación impulsada por IA
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten la identificación de anomalías y la obtención de información predictiva, lo que revoluciona por completo la capacidad de observación.
- Las tecnologías de capacidad de observación impulsadas por IA pueden detectar anomalías en tiempo real, lo que permite a los equipos solucionar posibles problemas antes de que empeoren.
- Capacidad de observación predictiva: los modelos de aprendizaje automático ofrecen soluciones proactivas para fallos del sistema, escasez de recursos y cuellos de botella en el rendimiento, reduciendo el tiempo de inactividad y mejorando la fiabilidad.
La capacidad de observación con IA aumenta el análisis de causas raíz, reduce el número excesivo de alertas y refuerza los sistemas.
2. Capacidad de observación de nuevos dominios
La capacidad de observación está ampliándose para incluir las tecnologías sin servidor, el extremo y el IoT.
- Sin servidor y Kubernetes: las soluciones de capacidad de observación se adaptan a contextos dinámicos como Kubernetes y la arquitectura sin servidor, lo que permite una supervisión integral de sistemas distribuidos.
- IoT y computación en el extremo: la computación en el extremo y los dispositivos IoT hacen que la capacidad de observación sea crucial para supervisar infraestructuras distribuidas y mantener la integridad de los datos en los dispositivos conectados.
Los sistemas modernos y descentralizados requieren capacidad de observación, algo que estos avances proporcionan.
3. Automatización e integración de la capacidad de observación como código
La tendencia es combinar capacidad de observación con AIOps y automatización. Los métodos de capacidad de observación como código simplifican la definición y la gestión de la configuración de la capacidad de observación programática, armonizándose con los flujos de trabajo de DevOps y mejorando la escalabilidad.
¿Cómo HPE y OpsRamp están transformando la capacidad de observación de la nube híbrida y la IA?
HPE y OpsRamp están redefiniendo la capacidad de observación con su experiencia en gestión de la nube híbrida y operaciones impulsadas por la IA. Su alianza se enfrenta a los retos de gestionar entornos de TI modernos, que están cada vez más dispersos en infraestructuras locales, en la nube y en el extremo. HPE y OpsRamp ayudan a las empresas a construir sistemas duraderos, escalables y eficientes al integrar una capacidad de observación fiable con IA y automatización.
Mejora de la capacidad de observación de la nube híbrida
La gestión de cargas de trabajo distribuidas, la interoperatividad y la visibilidad en infraestructuras heterogéneas son exclusivas de las configuraciones de nube híbrida. Las soluciones de HPE y OpsRamp abordan estos problemas:
- Su plataforma de supervisión unificada proporciona visibilidad de los sistemas locales, en la nube y en el extremo, lo que permite a las empresas monitorizar infraestructuras de nube híbrida desde un único panel.
- La tecnología de OpsRamp proporciona información detallada sobre el estado de la infraestructura, el uso de recursos y el rendimiento en entornos híbridos.
Capacidad de observación por IA
HPE y OpsRamp están utilizando IA avanzada para mejorar la capacidad de observación:
- Detección proactiva de anomalías: la IA permite la detección proactiva de anomalías en sistemas de nube híbrida, evitando que posibles problemas afecten a las operaciones.
- Análisis predictivos: los modelos de aprendizaje automático valoran las necesidades en cuanto a recursos y el comportamiento del sistema, lo que permite una optimización y una escala proactivas.
- Resolución de problemas más rápida: la investigación de causas raíz impulsada por IA y la resolución automatizada reducen el tiempo medio de resolución (MTTR), lo que permite una recuperación más rápida de incidentes.
Integración de la automatización con AIOps
Esta alianza enfatiza la automatización de las operaciones de TI utilizando capacidad de observación y AIOps:
- Correlación de eventos: la tecnología de OpsRamp vincula de forma inteligente los datos de capacidad de observación con los flujos de trabajo de gestión de incidencias, de forma que se minimiza el ruido y se impulsa la toma de decisiones.
- Resolución automatizada: las herramientas impulsadas por la IA permiten a los profesionales informáticos concentrarse en proyectos estratégicos al automatizar las actividades de resolución de problemas.
Compatibilidad con computación en el extremo e IoT
HPE y OpsRamp proporcionan visibilidad y gestión sobre dispositivos IoT y de computación en el extremo con una gran dispersión. Esto es esencial para las empresas que administran datos y cargas de trabajo en dispositivos vinculados e infraestructuras remotas.