Hoy continuamos con la serie de artículos de Monitorización al servicio del negocio. En el artículo anterior hacíamos un recorrido sobre la necesidad de implementar este tipo de monitorizaciones y por qué. Hoy queremos hablar del nuevo enfoque que puede tener la monitorización ofreciendo una visión orientada a servicio, cubriendo los gaps que históricamente tenían las monitorizaciones tradicionales.
El enfoque que la monitorización debería tener hoy en día
Con la transformación digital cada vez se añaden más capas que deben ser monitorizadas, comprobando el estado de distintos servicios o flujos. Antes bastaba con monitorizar de manera aislada distintos componentes de tu ecosistema IT; ahora es necesario modelar la monitorización para que te ofrezca un control de todas las capas IT de manera holística; lo que llamamos monitorización E2E.
Tras la era de la digitalización, las maneras de operar han cambiado por completo. Cualquier compañía tiene ya aplicaciones móviles o portales web que dan servicio a sus clientes. Estos pueden comunicarse con asistentes virtuales que les facilitan la ejecución de acciones. Por ejemplo: abrir una nueva cuenta en un banco, contratar una nueva tarifa móvil e incluso buscar productos y añadirlos a la cesta en una tienda online.
Como vemos en la imagen, son capas tecnológicas que se van añadiendo y requieren su propia monitorización. No sólo existen las propias capas de tu ecosistema, también debemos monitorizar las de terceros (por ejemplo, pasarelas de pago).
¿Y si ponemos un ejemplo para contextualizarlo?
Imaginemos un cliente con aplicación móvil/site online cuyo negocio depende de éstos, por ejemplo de comida a domicilio. Para su negocio es totalmente crítico que el usuario reciba un error por el cual no pueda operar. Ese error, con tantas capas tecnológicas, puede tener su origen en múltiples puntos: una base de datos que está caída, un servidor de aplicaciones que devuelve un timeout, un problema de comunicaciones, etc.
Con una monitorización holística se puede identificar la causa raíz de una incidencia de manera muy rápida. Además, facilita el troubleshooting disminuyendo así los tiempos de recuperación y el impacto en negocio.
Este tipo de monitorizaciones permiten tener en cuenta todas las posibles casuísticas, cubriendo el gap de reproducibilidad que tienen las monitorizaciones tradicionales. Por ejemplo, pongamos el caso de un cliente con 3 aplicaciones móviles que dan servicio a sus usuarios.
Dichos usuarios, usan Android o iOS como plataforma, pudiendo tener hasta 50 versiones distintas de sistema operativo. No todos los usuarios actualizan las aplicaciones móviles, por lo que hay casuísticas con 34 versiones distintass. Un cálculo sencillo: si multiplicamos las variables para las distintas combinaciones que podrían desencadenar un error para el usuario nos encontramos con más de 10200 posibilidades. ¿Cómo plantearse replicar el comportamiento de cada una de esas combinaciones con monitorizaciones tradicionales o sondas? Además de tener en cuenta la navegación del usuario, que poniendo el caso de un cliente que tenga 10000/hora, hace que las posibilidades sean infinitas.
¿Qué permiten estos nuevos enfoques de monitorización?
Con sistemas de monitorización que permiten la recolección de grandes cantidades de datos real time (tanto estructurados como desestructurados) y que posibilitan la aplicación de lógicas complejas, podemos llegar a aplicar este tipo de monitorizaciones. Volviendo al ejemplo de las aplicaciones móviles, si la plataforma de monitorización permite recolectar en tiempo real todos los datos de navegación, usabilidad y errores de éstas, podemos tener una monitorización que cubra todas las posibilidades.
El hecho de tener en una plataforma distintas fuentes de datos hace posible la ejecución de monitorizaciones más avanzadas e inteligentes. Pasamos de levantar una alerta a aplicar lógicas complejas correlando distintas fuentes de datos. Por ejemplo, cruzar datos de consumo de recursos con el número de transacciones por minuto.
Estas monitorizaciones ofrecen un enfoque de servicio gracias a la capacidad para modelarlas con jerarquías, dependencias y ponderación de impactos. Si volvemos a la imagen anterior, tendríamos distintos elementos de IT que dan servicio a las aplicaciones móviles y a los bots. Un fallo en un componente IT que da servicio a las apps móviles se puede modelar para que tenga impacto en éstas. Así, podremos ver que el estado de nuestras aplicaciones móviles se ha visto degradado e identificar dónde está el fallo. Además de establecer dependencias, podemos modelar los impactos.
¿Un ejemplo?
Pongamos como ejemplo la monitorización de una web. Los usuarios podemos efectuar una reserva, hacer un pago, darnos de alta, solicitar una cancelación, etc… El negocio dependerá de todos esos servicios aunque no en la misma medida; un fallo en el servicio de pagos es mucho más crítico que un fallo en el servicio de cancelaciones. Todos estos servicios se pueden modelar de acuerdo a su importancia.
Si la monitorización se ha modelado para que el servicio de pagos tenga una importancia alta si este falla, degradará por completo nuestro negocio:
Sin embargo, si el que falla es el servicio de devoluciones, veremos que nuestro negocio está experimentando algún problema pero no crítico; el resto de servicios con mayor peso están OK:
¿Cuáles son los objetivos de estas monitorizaciones?
• Ofrecer una visión orientada a servicio.
• Identificar causa raíz y mejora de tiempos operacionales. Permitir de una manera rápida identificar cuál es el origen del problema para trabajar en su resolución lo antes posible.
• Minimización de impacto, el objetivo principal. Si se logra una rápida (incluso anticipada) identificación y actuación sobre los problemas el tiempo de impacto se ve reducido.
• Pasar de un comportamiento reactivo a proactivo. Tratamos de lograr identificar los problemas antes que los usuarios.
• Ofrecer servicios de calidad. Podemos detectar y resolver problemas de manera más óptima, y tener una visión de la salud de los servicios que previamente no teníamos.
• Cubrir los gaps que tienen las herramientas de monitorización tradicional complementándolas (no tienen porqué sustituirlas).
Todos hemos vivido la situación de enfrentarnos a una incidencia crítica cuando las distintas monitorizaciones, de manera aislada, reflejaban que todo estaba bien. Lo que buscamos con estas monitorizaciones es evitar esas situaciones a nuestros clientes. Si buscas monitorizar tus procesos de manera avanzada, inteligente y con una visión de servicio y negocio, no dudes en contactar con nosotros para que te contemos más y ver cómo ayudarte en tu caso concreto.
¡Hasta la próxima!
Autora: Nerea Sánchez Fernández, Area Manager Big Data.
