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Los 3 pilares de la observabilidad

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Pilares de la observabilidad:

  1. Instrumentaci贸n abierta (0:29): Recolectamos datos
  2. Entidades conectadas (3:36): Organizar los datos recolectados en el punto anterior, para entender y visualizar el sistema y sus entidades
  3. Correlaci贸n y contexto (5:04): Tablas personalizadas orientadas a responder preguntas y seguimiento de objetivos especificos a nuestro negocio

Los 10 principios de observabilidad

  1. Curadur铆a vs. participaci贸n
    Una plataforma de observabilidad moderna sobresale en la curaci贸n: reduce la complejidad al tama帽o y selecciona y presenta informaci贸n relevante para los usuarios. Pero una plataforma de este tipo tambi茅n debe admitir la participaci贸n, por ejemplo, facilitando a los usuarios el trabajo con m茅tricas y fuentes de datos personalizadas.

La curadur铆a y la participaci贸n son igualmente importantes en una plataforma de observabilidad moderna. La curaci贸n brinda a los equipos una ventaja cr铆tica de productividad y eficiencia: cuanto m谩s peque帽o es el pajar, m谩s f谩cil es encontrar la aguja. (Los clientes de New Relic pueden reconocer nuestra detecci贸n de anomal铆as de rastreo distribuido o el explorador de cl煤steres de Kubernetes como ejemplos de c贸mo la curaci贸n ayuda a lograr la observabilidad).

La participaci贸n, por otro lado, otorga una gran importancia a la versatilidad: capturar y manipular datos de manera valiosa, incluso cuando la plataforma no sabe c贸mo dar forma o presentar esos datos. La participaci贸n tambi茅n se basa en la programabilidad: dar a los usuarios las herramientas, y especialmente las API, para ayudarlos a ayudarse a s铆 mismos.

  1. Apoya a los usuarios avanzados
    Los usuarios avanzados son un segmento importante de la base de usuarios de cualquier producto. Estos son los usuarios con m谩s probabilidades de acceder, y apreciar, las capacidades m谩s profundas que diferencian a un producto de sus competidores. Y los usuarios avanzados son a menudo los campeones m谩s respetados y efectivos de un producto.

Cuando se trata de monitoreo y observabilidad de aplicaciones, los usuarios avanzados tienden a tener trabajos muy dif铆ciles y exigentes; muchos de ellos, por ejemplo, viven pr谩cticamente en sus entornos de desarrollo integrado (IDE). Estos usuarios quieren automatizar todo, y son los que m谩s se beneficiar谩n de una plataforma de observabilidad programable y extensible. La plataforma New Relic, por ejemplo, aborda este objetivo a trav茅s de API que permiten a los usuarios avanzados consumir datos (como la creaci贸n de m茅tricas personalizadas), adem谩s de inyectar datos para que la plataforma New Relic los use.

  1. Regla de aplicaciones
    Cuando hablamos con los clientes de New Relic, muchos de ellos entregan un mensaje similar: 鈥淟o que nos importa es si nuestra aplicaci贸n es saludable o no鈥. Y cuando una aplicaci贸n experimenta problemas, los clientes quieren identificar la fuente del problema de la manera m谩s r谩pida y precisa posible.

La lecci贸n que aprendimos de estos clientes es fuerte y clara: una plataforma de observabilidad es m谩s valiosa cuando se centra en medir el rendimiento de las aplicaciones y en superar los obst谩culos entre el rendimiento de las aplicaciones.

  1. Abrazar el cambio
    El ritmo del cambio en el espacio de observabilidad es impresionante, y las soluciones de observabilidad deben tomar decisiones dif铆ciles sobre las capacidades y prioridades. Los planes y caracter铆sticas que ten铆an sentido hace seis meses pueden ya no ser relevantes, y aunque las hojas de ruta de los productos siguen siendo importantes, las soluciones de observabilidad deben adaptarse f谩cilmente a las realidades de la innovaci贸n tecnol贸gica en r谩pido movimiento.

  2. Transparencia total
    A veces, la observabilidad requiere una visi贸n completa y de alto nivel del rendimiento de las aplicaciones. Otras veces, se trata de profundizar en detalles muy granulares, sin sorpresas y con un contexto completo.

Una buena plataforma de observabilidad ofrece ambas capacidades. Tambi茅n proporciona una ruta consistente, intuitiva y transparente para moverse entre vistas de alto nivel y de nivel inferior.

Por ejemplo, supongamos que est谩 viendo una vista resumida del rendimiento en un gr谩fico de series temporales. Notas un aumento en los errores y quieres saber m谩s sobre lo que est谩 sucediendo. Deber铆a poder profundizar desde esa vista de resumen en los datos subyacentes, tal vez para ver excepciones no controladas, o incluso para ver el marco de pila o las l铆neas de c贸digo que introdujeron el error.

Igual de importante, tal vista debe mostrar las m茅tricas 煤tiles que espera ver, junto con el contexto requerido para comprender lo que realmente est谩 sucediendo. Este tipo de transparencia es especialmente importante en situaciones de alto estr茅s y alta urgencia donde los equipos de desarrollo y operaciones quieren centrarse en solucionar el problema, no en encontrarlo.

No te pierdas: Complejidad en contexto: microservicios y seguimiento distribuido [Video]

  1. Nadie lo sabe todo
    La observabilidad no es como una pel铆cula de Hollywood: los d铆as de aplicaciones monol铆ticas que una sola persona pod铆a entender completamente, desde la sopa hasta las nueces, se han ido. No hay un genio heroico montado en un caballo blanco para salvar el d铆a cuando tienes cientos o incluso miles de variables para observar. En entornos complejos y modernos, incluso los mejores ingenieros de guardia pueden entender una parte de la imagen completa, pero es poco probable que tengan una visi贸n completa de todo lo que necesitan rastrear.

Aqu铆 en New Relic, por ejemplo, nuestra organizaci贸n de ingenier铆a incluye m谩s de 60 equipos de desarrollo. En un entorno as铆, es casi imposible para cualquiera tener una comprensi贸n verdaderamente actualizada y completa de lo que hace cada equipo y de c贸mo progresan sus proyectos. Y las organizaciones de desarrollo empresarial m谩s grandes son 贸rdenes de magnitud m谩s grandes que las nuestras.

Todo esto demuestra por qu茅 una plataforma de observabilidad moderna tiene que proporcionar suficiente informaci贸n para que quien est茅 de guardia, no solo un h茅roe de soporte m铆tico que lo sabe todo y lo ve todo, encuentre y solucione el problema.

  1. F谩cil de comenzar
    El tiempo de obtenci贸n de valor es especialmente importante en una plataforma de observabilidad, en la que los equipos conf铆an para resolver sus problemas de aplicaciones m谩s urgentes y costosos. Pero comenzar r谩pidamente fuera de la caja no siempre es f谩cil, especialmente a medida que las plataformas de observabilidad adquieren cada vez m谩s fuentes de datos y cubren m谩s casos de uso.

Esta es la raz贸n por la que una plataforma de observabilidad debe actualizarse constantemente para hacer que m谩s elementos, por ejemplo, nuevos agentes de usuario y nuevas m茅tricas, sean rastreables desde el primer momento. Y el desarrollador de la plataforma debe esforzarse por hacer que su experiencia lista para usar sea lo m谩s intuitiva posible, sabiendo que muchos clientes, para bien o para mal, experimentar谩n primero la plataforma mientras la usan para resolver un incidente.

  1. Se trata de la plataforma
    Una plataforma de observabilidad moderna debe adoptar un enfoque completo de extremo a extremo. Claro, hay muchas soluciones de puntos de observabilidad perfectamente competentes. Y est谩n bien para resolver muchos tipos de problemas: una soluci贸n de punto de monitoreo frontend, por ejemplo, puede identificar problemas de JavaScript que pueden crear importantes cuellos de botella en el rendimiento.

Los problemas de rendimiento, sin embargo, no siempre son lo suficientemente educados como para detenerse donde las soluciones puntuales pueden encontrarlos. Muchos problemas de frontend, por ejemplo, se originan profundamente en la pila de aplicaciones o incluso dentro de problemas de infraestructura. Y a medida que las aplicaciones y la infraestructura contin煤an volvi茅ndose m谩s complejas, la necesidad de una plataforma de observabilidad de pila completa ser谩 a煤n m谩s importante.

  1. 鈥淩谩pido鈥 es una caracter铆stica
    Para una plataforma de observabilidad moderna, es sumamente importante obtener la informaci贸n correcta r谩pidamente para las personas que m谩s la necesitan. Lograr este objetivo puede marcar la diferencia entre resolver un problema antes de que afecte a los clientes; o detectar el problema demasiado tarde y potencialmente perder miles, o incluso millones, de d贸lares en ingresos, sin mencionar el posible da帽o a la imagen de marca de una empresa y las relaciones con los clientes.

Pero moverse r谩pido no se trata solo de ir r谩pido; tambi茅n se trata de precisi贸n, fiabilidad y capacidad de respuesta.

Claro, es esencial minimizar el 鈥渢iempo hasta el cristal鈥, la brecha cr铆tica entre el momento en que ocurre un evento y el momento en que una plataforma emite una alerta. Dentro de este proceso, sin embargo, hay muchas partes m贸viles involucradas, desde detectar un problema hasta alertar a los miembros correctos del equipo y proporcionar informaci贸n procesable, todo lo cual debe unirse y funcionar en este momento.

Es por eso que es especialmente importante, pero a menudo bastante desafiante, que una plataforma de observabilidad entregue alertas relevantes y espec铆ficas. Tambi茅n es importante que los proveedores respondan con prontitud cuando los clientes tengan preguntas o inquietudes sobre estas capacidades cr铆ticas.

  1. Abierto por dise帽o
    Los sistemas y est谩ndares abiertos, como el recientemente anunciado proyecto OpenTelemetry, se est谩n volviendo cada vez m谩s centrales a medida que las empresas modernas trabajan para administrar la complejidad, reducir la fricci贸n y evitar el bloqueo de proveedores. New Relic, por ejemplo, est谩 totalmente invertido en brindar soporte a nuestros clientes openTracing, OpenCensus y OpenTelemetry, lo que permite a los usuarios acceder y visualizar todos sus datos de telemetr铆a correlacionados, incluidas las m茅tricas personalizadas, a trav茅s del rastreo distribuido de New Relic y la plataforma New Relic One.

El objetivo de New Relic es permitir que los clientes se muevan m谩s r谩pidamente y con mayor agilidad, incluso a medida que aprendemos m谩s sobre las necesidades y prioridades comerciales de nuestros clientes. Y creemos que todos estos son objetivos que valen la pena para cualquier plataforma de observabilidad moderna.

Open Instrumentation: Recolectar informaci贸n que nos ayude a medir el rendimiento.
Connected Etities: Todos los datos colectados se conectan de forma organizada, identificando relaciones con otros componentes y el negocio.
Correlation & context: Identificar casos 煤nicos del negocio con la informaci贸n colectada y organizada en los pasos anteriores para priorizar servicios o errores.

Me gustar铆a expresar de cara al Platzi team; que este curso hasta este punto me parece brutal, est谩 muy bien explicado y con los quizes queda muy claro todo

Full Stack Observability

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Al mencionar Full Stack Observability, significa que se proveen diferenciadores entre diferentes equipos de desarrollo, DevOps, l铆deres de negocio, etc., medibles y aplicables seg煤n sea la dependencia.
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Las arquitecturas modernas, requieren de un nuevo enfoque de observability donde se tiene un alto impacto en los equipos de software. Las tendencias actuales son:
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Presi贸n a la innovaci贸n r谩pida

Refiri茅ndose a la presi贸n con la que se entregan nuevas caracter铆sticas y experiencias a un mercado r谩pido de competici贸n.

Altas expectativas del cliente

Los clientes esperan m谩s con menor tolerancia a errores dejando que MTTD y MTTR sea evaluado para un m铆nimo tiempo acci贸n.
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<h5>El surgimiento de la automatizaci贸n</h5>

Habiendo cada cierto tiempo, nuevas apariciones de herramientas y tecnolog铆as.
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La automatizaci贸n es un sin贸nimo de 鈥淭odo es software y por tanto, repetible y programable鈥.

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De lo anterior, se cuenta con grandes retos que son conducidos por Full Stack Observability.
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Grandes complejidades

Ya que una aplicaci贸n monol铆tica puede ser dividida en una docena de microservicios, los equipos encaran una complejidad de escala, dejando la responsabilidad al conocimiento de algunos que heredan.
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Altos riesgos

Una frecuencia de despliegue y una infraestructura din谩mica, introduce un mayor 铆ndice de riesgos lo que significa en un monitoreo y mantenimiento en procesos de despliegue (mediante herramientas o pipelines especializados)
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Deudas t茅cnicas

Con el auge de contenedores y microservicios, los equipos de desarrollo encaran retos relacionados al dise帽o, construcci贸n y despliegue de aplicaciones, donde cada integrante debe entender y poder solucionar secciones que nos son del todo familiares en un proceso tradicional de desarrollo.
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Cantidad de herramientas

Habiendo entornos h铆bridos, nuevas formas de despliegue y m煤ltiples requerimientos a solucionar d铆a con d铆a, deja como resultado un alto volumen de telemetr铆a de informaci贸n por operar, cambiando entre contextos e intentando ser precisos y eficiente en el acto en s铆.
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Para lograr un Full Stack Observability en nuestros sistemas, debemos tener claro 3 elementos core:
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  1. 脷nico recurso de verdad
    Sin importante de la capa, recolectar toda la informaci贸n en un 煤nico recurso o destino permitir谩 aplicar instrumentaci贸n donde se necesite mayor visibilidad.
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  2. Contexto de conexi贸n y de trabajo
    Emprender con el concepto MELT (Metrics-Events-Logs-Traces)
    1. M茅tricas - Instrumentaci贸n de telemetr铆a que entrega medidas
    2. Eventos - Registros detallados de puntos significantes de an谩lisis
    3. Logs - Registros de todo los que sucede en el sistema
    4. Traces - Son huellas de llamados espec铆ficos de registros temporales en el sistema.
      .
  3. Exploraci贸n y almacenamiento de datos
    Al recolectar y unificar la informaci贸n, permite reducir la deuda t茅cnica entre el uso de m煤ltiples herramientas.

What is observability and why does it matter?

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La observability es una medida que define el estado actual de los sistemas.
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Se puede decir que el core de la observability es MELT:
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  • Metrics - Instrumentaci贸n de telemetr铆a que entrega medidas.
  • Events - Registros detallados de puntos significantes de an谩lisis.
  • Logs - Registros de todo los que sucede en el sistema
  • Traces - Son huellas de llamados espec铆ficos de registros temporales en el sistema.

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Al mencionar Monitory, tendemos a conceptualizar una diferencia entre observability. La realidad es de que el monitorear, parte de la observabilidad como la acci贸n clave de registrar.
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Monitorear menciona 鈥淓l qu茅 sucede鈥 y la observabilidad 鈥淓l por qu茅 sucede鈥.

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El hecho actual es de que con la creciente adopci贸n y descubrimiento de nuevas tecnolog铆as, la observabilidad nos otorga una flexibilidad de exploraci贸n de incertidumbres tecnol贸gicas.
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Tendencia y contexto actual

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Los sistemas modernos se transforman r谩pidamente en contextos complejos que progresivamente se distorsiona el medio con el cual se pueden probar.
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Antes, las soluciones de software se presentaban detalles del modo y mecanismo para probarlas y saber con certeza, el origen y el efecto con el que presentaban fallas.
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Construir 鈥渕ejor鈥 software, mediante pr谩cticas de desarrollo moderno no es la 煤nica soluci贸n.

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Nada es perfecto y la aparici贸n de bugs, infraestructura ca铆da o errores en comportamiento final con el usuario, suceder谩n inevitablemente. Dejando a los desarrolladores, crear software que sea m谩s f谩cil de probar y arreglar, donde progresivamente se deja, en el aire, ambig眉edades e incertidumbres para liberar caracter铆sticas o soluciones.
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Los 4 componentes fundamentales de la observability

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<h5>Open Instrumentation</h5>

Establecer telemetr铆a para permitir la visibilidad de todas las superficies de aplicaciones cr铆ticas y de infraestructura (cr铆tica por el uso con el usuario u otros sistemas).
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<h5>Correlation and context</h5>

La informaci贸n recolectada debe ser analizada y conectada mediante 鈥淢etadata鈥 para permitir la correlaci贸n entre diferentes partes del sistema(s).
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<h5>Programmability</h5>

Incorporar premisas y soluciones antes ciertos t贸picos para proveer flexibilidad al crear contextos y objetivos de negocio.
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<h5>AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)</h5>

Proveer de herramientas que permitan priorizar incidentes y agregar alertas para la pronta detecci贸n de problemas y acelerar MTTR.
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Ac谩 una imagen de como lo he resumido:

Los 3 pilares de la observabilidad

Instrumentaci贸n abierta

La recolecci贸n de telemetr铆a disponible para centralizarla en el mismo lugar.

La instrumentaci贸n se refiere a la medici贸n mediante instrumentos, tener la habilidad de monitorear rendimiento, utilizando diferentes herramientas seg煤n lo que se quiere medir.

A partir de lo anterior, entonces la instrumentaci贸n abierta, es tomar los resultados de medici贸n de distintas herramientas para tenerlos en un mismo lugar aunque midan cosas distintas.

Entidades conectadas

Los resultados de las instrumentaciones, se conectan organizadamente para poder comprender las relaciones entre las entidades del sistema, de manera visual.

Para poder tener entidades conectadas es necesario:

  • Saber que dato se obtuvo y de donde se obtuvo
  • Conocer el significado y contexto de grandes cantidades de datos

Correlaci贸n y contexto

En este punto entra el modelo de negocio, ya que los datos organizados ahora se orientaran a m茅tricas y objetivos de negocio, esto es el valor de la observabilidad.

instrumentaci贸n ABIERTA(Open Instrumentation): recolectar datos
Endidades Conenctadas(Connected Entites): Organizar datos recolectados para analizar y ver el sistema y sus entidades.
Correlaci贸n y contexto: tablas personalizadas con informaci贸n sobre preguntas seguimiento de objetivos

no entiendo lo de Tool Sprouls 驴c贸mo puedo reducir herramientas en el monitoreo 驴qu茅 es centralizar las herramientas, es usarlas al mismo tiempo en lugar de una a la vez. No entiendo cuando dice que no importa si ya usaba una herramienta la puedo seguir usando.

No es 煤til conceptualizar la relaci贸n entre monitoreo y observabilidad como 鈥渕onitoreo versus observabilidad鈥. El monitoreo es un subconjunto de la observabilidad y es una acci贸n clave para la observabilidad. Aqu铆 hay un poco m谩s sobre su distinci贸n y relaci贸n:

El seguimiento (un verbo) est谩 orientado a los s铆ntomas. Te dice que algo anda mal. La observabilidad (un sustantivo) es una propiedad de su enfoque que le permite preguntar por qu茅. El monitoreo se basa en saber de antemano qu茅 se帽ales desea monitorear (estas son sus 鈥渋nc贸gnitas conocidas鈥).

Pero en los complejos sistemas distribuidos de hoy en d铆a basados 鈥嬧媏n cientos, si no miles, de microservicios, se vuelve imposible predecir todos los modos de falla. La observabilidad le brinda la flexibilidad de profundizar en 鈥渋nc贸gnitas desconocidas鈥 sobre la marcha.