En la actualidad todas las compañías de desarrollo de software que poseen productos maduros y que han estado desarrollado durante años tienen algo en común: las arquitecturas monolíticas. Todas las aplicaciones nacen para resolver algún problema concreto y, sin embargo, en ocasiones comienzan solucionando algo muy simple y con el tiempo crecen para satisfacer múltiples necesidades. Es así como pequeñas aplicaciones se convierten en monstruos difíciles de manejar con elementos del sistema poco escalables, complejidad en el mantenimiento del código y dificultad de ejecución de pruebas. Llegados a este punto, la única solución posible es la de aplicar un patrón de diseño arquitectónico que nos ayude a dividir la aplicación monolítica migrándola a una arquitectura de microservicios.
Diseñar este tipo de infraestructuras robustas y a prueba de errores puede convertirse en un gran reto; monitorizar las operaciones de todos los microservicios es bastante complejo. Una monitorización adecuada proporcionará una imagen más completa de todo lo que ocurre en la infraestructura de microservicios, sin embargo, todos los inicios son difíciles. En este post cubriremos 9 aspectos claves para convertirnos en unos líderes en observabilidad y, de esta forma, mejorar los flujos de desarrollo, disminuir las tasas de fallos, acelerar la frecuencia de liberación de nuevas versiones y reducir el tiempo medio de resolución de problemas.
- Proactividad
La observabilidad no debe ir tras el aumento de la complejidad de la infraestructura, sino que debe precederlo. Las grandes organizaciones que integran de forma temprana la observabilidad son menos proclives a sufrir problemas en sus infraestructuras y por ende ven reducidas de forma sistemática la pérdida de clientes e ingresos.
- Implantación temprana
Es necesario priorizar la observabilidad, ya que se necesita tiempo para establecer una base sólida. Una vez se haya implantado, aún no habremos terminado: es necesario asegurar que la observabilidad siempre esté presente cuando se amplíe la infraestructura o se integren nuevas aplicaciones.
- Priorización de la recolección y correlación de datos
Si queremos ser capaces de trabajar con cada log que nuestras aplicaciones producen es fundamental integrar todas las herramientas necesarias que den visibilidad a todos los datos y fuentes.
- Mejora del análisis
Identificar datos relevantes y correlacionarlos nos permitirá obtener conclusiones y aplicar soluciones. Conseguir agrupar hechos y análisis de éstos por un conjunto común de herramientas ayuda a encontrar rápidamente la mejor respuesta a un incidente. Ser capaces de entender los problemas a medida que se originan es esencial para conseguir mantener buenos resultados en nuestras aplicaciones y así mantener la satisfacción de nuestros clientes.
- Elige bien tus herramientas
El mercado de la observabilidad está avanzando hacia herramientas cada vez más sofisticadas cuyo enfoque es el de ofrecer una suite completa de observabilidad. En nuestra organización debemos identificar aquellas herramientas que proporcionan mejor visibilidad y son más interoperables. De esta forma reduciremos tiempo y la sobrecarga generada que supone mantener múltiples soluciones y suites.
- Herramientas Open Source.
Pueden suponer un buen punto de partida para aquellas organizaciones no tecnológicas, sin embargo, es necesario asegurar que las herramientas ya sean libres o comerciales se adaptan a la situación actual y seguirán siendo válidas en un futuro.
- Herramientas agnósticas a la arquitectura.
Es importante dejar de depender de herramientas proporcionadas por los proveedores de servicios en la nube que no proporcionan visibilidad en todo nuestro ecosistema. Estas herramientas pueden darnos una idea de cómo se comporta una aplicación, pero generalmente no están diseñadas para resolver errores en el código.
- Evita renunciar en funcionalidad en favor de simplicidad.
Actualmente una infraestructura de observabilidad puede llegar a ser realmente compleja. Es necesario recurrir a herramientas que ayuden a navegar por la complejidad en lugar de reducirla y evitar perder la comprensión del origen de un problema y, por tanto, la capacidad de tomar medidas.
- Uso de Inteligencia Artificial y Machine Learning para eliminar errores humanos y escalar
Las herramientas que emplean el aprendizaje automático para identificar patrones repetidos a partir de grandes volúmenes de datos proporcionan mejores pruebas sobre cómo clasificar y remediar los problemas. A través del Machine Learning también podremos conseguir una mejor automatización, permitiendo realizar acciones inmediatas.
- Automatizar la Integración y la distribución continuas
La integración y la entrega continuas son conceptos distintivos en el ámbito del DevOps. Se requiere de la automatización para acelerar la capacidad de lanzar nuevas versiones y reducir el tiempo de retraso entre las decisiones empresariales. Las prácticas de observabilidad permiten a las organizaciones acelerar la iteración y el despliegue con más confianza y éxito.
- Formar al equipo de desarrollo
Los desarrolladores cada vez tienen menos conocimiento de los problemas de fiabilidad, los cuales recaen principalmente en los equipos de operaciones ya que utilizan las herramientas de observabilidad mucho menos de lo deseado. También tienen un peor entendimiento del papel de la seguridad en la observabilidad y sus herramientas. Por ello es necesario que las organizaciones trabajen y fomenten la participación activa de los equipos en las iniciativas de observabilidad.
- Medir el valor del as iniciativas de observabilidad
El DevOps hace que una organización sea ágil y las prácticas de observabilidad potencian esa agilidad y hacen que las TI sean más fiables. Las mejoras aportadas por la observabilidad deben medirse y traducirse en valor. No podemos valorar los desastres que no ocurren, sin embargo, sí que podremos medir el coste de un minuto de inactividad de nuestro servicio.
Conclusiones
El factor clave para mantener una arquitectura estable y robusta y entender qué ocurre en todo momento en nuestros servicios distribuidos es el de contar con una infraestructura sólida para analizar datos y de esta forma encontrar soluciones basadas en hechos, alejándonos de conjeturas o hipótesis. Debemos tener muy presente que el grado de depuración de un sistema es directamente proporcional al grado de observabilidad de éste.
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Autor: Iván Fernández de la Rosa, Area Manager Data Into Value
