Determinación del estado interno de los sistemas
La determinación del estado interno se refiere a la capacidad de supervisar, medir y conocer el estado de un sistema o una aplicación mediante la evaluación de sus resultados, registros e indicadores de rendimiento. Desempeña un papel cada vez más importante en los sistemas de software modernos y el cloud computing, ya que se encarga de garantizar la confiabilidad, el rendimiento y la seguridad de las aplicaciones y la infraestructura.
Esta práctica se volvió cada vez más importante debido al aumento en la complejidad de los sistemas de software, la adopción generalizada de los microservicios y el incremento en la dependencia de las arquitecturas distribuidas.
Esta función incorpora y amplía los sistemas de supervisión clásicos y permite que los equipos identifiquen la causa principal de los problemas. Además, permite que las partes interesadas obtengan respuestas sobre sus aplicaciones y empresas, incluso previsiones y predicciones sobre posibles errores. Como se utilizan diversos conjuntos de herramientas y tecnologías, hay muchas opciones de implementación posibles. Esto repercute en la arquitectura, por lo cual los equipos deben ser cuidadosos a la hora de configurar los sistemas de determinación del estado interno.
Aspectos y tendencias de esta práctica
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
En las plataformas de determinación del estado interno, cada vez es más frecuente el uso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para automatizar la identificación de anomalías, el análisis de la causa principal y la obtención de información preventiva. Estas tecnologías permiten reducir el tiempo y el esfuerzo necesarios para identificar y abordar los problemas de los sistemas complejos.
Entornos de nube híbrida y multicloud
A medida que las empresas adoptan estrategias de nube híbrida y multicloud, se necesitan herramientas que permitan visualizar el estado de toda la infraestructura, independientemente del entorno donde se hayan implementado las aplicaciones y los servicios.
Dispositivos del extremo de la red
El crecimiento futuro de los dispositivos informáticos locales, del extremo de la red y del Internet de las cosas (IoT) generarán desafíos nuevos en materia de supervisión y gestión. Deben ofrecer información inmediata y respuestas rápidas. Esto puede suponer la creación de agentes ligeros para la recopilación de datos, el uso de protocolos y formatos de datos compatibles con el extremo de la red y la incorporación de técnicas descentralizadas de procesamiento y análisis de la información, pero con medidas sólidas de seguridad y privacidad.
Determinación del estado interno en DevOps
Como la capacidad de determinar el estado interno de los sistemas es cada vez más importante para garantizar la confiabilidad y el rendimiento de las aplicaciones creadas en la nube, también se torna una práctica fundamental durante el proceso de DevOps. Esto incluye integrar sus herramientas a la cadena de herramientas de DevOps y utilizar los datos que provienen de esta práctica para mejorar de forma constante el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones.
Aumento en el uso de herramientas open source para la determinación del estado interno
En los últimos años, herramientas como Grafana, Jaeger, Kafka, OpenTelemetry y Prometheus ganaron popularidad, y es muy probable que esta tendencia continúe. En parte, sucede por el deseo de reducir los costos relacionados con las herramientas propietarias para determinar el estado interno de los sistemas y la flexibilidad y las opciones de personalización que ofrece el open source.
Mayor adopción de la infraestructura de nube
A medida que más empresas adopten las infraestructuras de nube, es probable que aumente la necesidad de contar con herramientas diseñadas específicamente para esos entornos. Debido a que las aplicaciones e infraestructuras de nube generan cada vez más datos, el ML y la IA serán cada vez más importantes en la determinación del estado interno de los sistemas de estos entornos. Estas tecnologías pueden ayudar a identificar anomalías y problemas de rendimiento antes de que afecten a los usuarios finales, lo cual permitirá a las empresas abordar los inconvenientes de forma anticipada para evitar que generen mayores dificultades.
Beneficios de la determinación del estado interno
Aumento de la confiabilidad
Detecte y resuelva los problemas antes de que se agraven, y así reducirá el tiempo de inactividad y garantizará la disponibilidad de los sistemas para los usuarios.
Resolución eficiente de los problemas
Identifique la causa principal de los inconvenientes con mayor rapidez y resuélvalos de forma eficiente con información detallada sobre el comportamiento de un sistema.
Optimización del rendimiento
Determine los aspectos que pueden mejorarse, como los bloqueos en el sistema o el mal uso de los recursos, para poder asignarlos de forma más efectiva y mejorar el rendimiento.
Toma de decisiones basadas en los datos
Obtenga información actualizada sobre el rendimiento y el comportamiento de los sistemas para poder tomar decisiones y mejorar permanentemente.
Diferencias entre la supervisión y la determinación del estado interno de los sistemas
Ambos conceptos están relacionados, pero presentan ciertas diferencias clave. La determinación del estado interno hace referencia a la capacidad de realizar consultas sobre el sistema y evaluar su comportamiento de forma externa.
A medida que más empresas adopten infraestructuras de nube, es probable que aumente la necesidad de contar con herramientas diseñadas específicamente para esos entornos. La función de estas herramientas es recopilar y analizar los datos de los microservicios, los contenedores y otras tecnologías de nube, y ofrecer información sobre el rendimiento de los sistemas en estas infraestructuras.
En resumen, la capacidad de determinar el estado interno de la nube consiste en supervisar, analizar y resolver los problemas de las aplicaciones modernas desarrolladas en la nube utilizando arquitecturas de microservicios e implementadas en contenedores o en entornos sin servidor. Por lo general, los elementos clave de esta función son los siguientes:
Indicadores: su tarea es recopilar datos cuantificables sobre las aplicaciones o el entorno de Kubernetes, como el uso de la CPU y la memoria, el tráfico de red y la latencia en las solicitudes. Si bien Kubernetes cuenta con indicadores integrados, es muy probable que deba utilizar herramientas o bibliotecas adicionales para obtener otros más detallados.
Registros: su tarea es recopilar y analizar los datos de los registros de las aplicaciones o del entorno de Kubernetes. Los registros no solo ofrecen información valiosa sobre el comportamiento de las aplicaciones, sino que también pueden utilizarse para solucionar problemas, identificar los bloqueos en el rendimiento y detectar las amenazas de seguridad.
Rastros: se encargan de recopilar datos sobre la ejecución de las solicitudes o las transacciones en las aplicaciones y el entorno de Kubernetes. No solo permiten conocer la manera en que las aplicaciones procesan dichas solicitudes o transacciones, sino que también sirven para detectar los problemas de rendimiento y mejorarlo.
Eventos: su función es recopilar datos sobre los eventos importantes que ocurren en el entorno de Kubernetes, como las implementaciones de aplicaciones, el ajuste de los eventos y los errores. Ayudan a supervisar el estado de kubernetes y responder rápidamente a los inconvenientes a medida que surgen.
Resolución de los problemas del sistema con los datos que se obtienen de la determinación del estado interno
Poder determinar el estado interno de los sistemas es indispensable para la ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE) y DevOps porque garantiza que funcionen de forma confiable y eficiente. Su importancia se debe a que proporciona información detallada sobre el rendimiento y el comportamiento de determinado sistema, lo cual posibilita la supervisión preventiva, la resolución de problemas y la optimización.
Los desarrolladores, los equipos de operaciones y los ingenieros de confiabilidad del sitio deben seguir determinado procedimiento para identificar, analizar y resolver los problemas en los sistemas de software con los datos que se obtienen de la determinación del estado interno. Esto se conoce como "proceso de depuración".
Cuando el inconveniente surja de la supervisión, las alertas o los incidentes que informan los usuarios, primero deberá identificar cuál es el problema para comenzar el proceso de determinación del estado.
Cuando lo haya hecho, el equipo deberá determinar su gravedad y darle un orden de prioridad. Este proceso de clasificación implica evaluar su impacto en los usuarios, los sistemas y el rendimiento general.
Cuando los elementos ya estén organizados según su prioridad, analice los datos recopilados con el proceso de determinación del estado para descubrir patrones y correlaciones.
Luego de que los haya identificado, el equipo podrá profundizar en los datos para conocer la causa principal del problema.
Una vez completado este paso, podrá realizar una modificación en el código, aplicar un parche de urgencia o ajustar la infraestructura para corregir el problema, y el equipo seguirá supervisando el sistema para determinar si la solución es la adecuada.
En el caso de DevOps y la SRE, se requiere una combinación de herramientas, procesos y conocimientos para supervisar, corregir y mejorar los sistemas de forma efectiva, y es fundamental para que las empresas puedan ofrecer servicios digitales de alta calidad a sus clientes. Red Hat OpenShift Observability le ofrece la información que necesita para desarrollar un estándar de referencia del sistema y, luego, controlar e informar si hay diferencias con ese punto, con lo cual podrá reducir el tiempo medio de detección (MTTD) y de resolución (MTTR).
Red Hat OpenShift Observability
Red Hat® OpenShift® Observability resuelve la complejidad de las arquitecturas modernas al conectar las tecnologías y las herramientas que se emplean en la determinación del estado interno para crear una experiencia unificada. La plataforma está diseñada para visualizar, supervisar y analizar de forma inmediata los indicadores, los registros, los rastros y los eventos de varios sistemas, de manera que quienes la utilizan puedan diagnosticar y solucionar los problemas rápidamente, antes de que afecten a las aplicaciones o los usuarios finales.
Elementos clave de OpenShift Observability
Red Hat OpenShift proporciona las funciones de determinación del estado interno para mejorar el rendimiento y la confiabilidad de las aplicaciones de nube. Se encarga de recopilar y analizar los datos que estas generan para que pueda identificar los problemas antes de que repercutan en los clientes, optimizar la infraestructura y reducir los costos. También le permitirá comprender mejor el estado de las aplicaciones y corregir los errores con anticipación. Con estas funciones, los usuarios obtienen información detallada sobre el rendimiento y el estado de sus aplicaciones e infraestructura en cualquier entorno: la nube pública, las instalaciones y el extremo de la red.
La plataforma está diseñada para visualizar, supervisar y analizar de forma inmediata los indicadores, los registros, los rastros y los eventos de varios sistemas, de manera que quienes la utilizan puedan diagnosticar y solucionar los problemas rápidamente, antes de que afecten a las aplicaciones o los usuarios finales.
Los cinco elementos clave de Red Hat OpenShift Observability
Almacenamiento de datos
Almacene los datos que generan las diversas herramientas y plataformas de determinación del estado, como los registros, los indicadores y los rastros, en una ubicación centralizada para analizarlos y supervisarlos. Esta actividad es fundamental para las empresas que confían en estas herramientas para obtener información sobre el rendimiento de sus sistemas, detectar y evaluar los problemas, y mejorar las operaciones. OpenShift Observability almacena los indicadores con Prometheus y Thanos, los registros con Loki y los rastros con Jaeger y Elasticsearch.
Recopilación de datos
Recopile diferentes clases de datos, como registros, indicadores y rastros, de varias fuentes dentro de un sistema, una red o una aplicación, y envíelos a una ubicación centralizada de almacenamiento para analizarlos y supervisarlos. OpenShift Observability recopila los indicadores con Prometheus, los registros con Vector y los rastros con OpenTelemetry.
Análisis de datos
Analice e interprete los datos que recopilan los elementos principales de la herramienta para conocer el comportamiento y el rendimiento de un sistema, una red o una aplicación. Este proceso implica el uso de técnicas de análisis de datos para identificar las tendencias, las anomalías y las correlaciones entre los datos. OpenShift Observability analiza la información y la muestra directamente en la consola de Red Hat OpenShift.
Distribución de datos
Proporcione a las respectivas partes interesadas los datos que recopilan los elementos clave de la herramienta en tiempo y forma. Para ello, tendrá que definir los flujos de trabajo de distribución de los datos, configurar los canales de distribución y ajustar las alertas y las notificaciones para garantizar que se notifique a quienes corresponda cuando surja algún inconveniente.En OpenShift Observability, ofrecemos el operador de Observability que incorpora los datos, los organiza y los prepara para las alertas.
Visualización de datos
Presente los datos recopilados en un formato visual que las personas puedan comprender e interpretar fácilmente. OpenShift Observability utiliza gráficos, cuadros y paneles integrados en la consola de Red Hat OpenShift para presentar los datos de una forma que permita a los usuarios identificar fácilmente los patrones, las tendencias y las anomalías en la información.
Determinación del estado interno en las ofertas de Red Hat
Una plataforma de aplicaciones empresariales que ofrece servicios probados para lanzar aplicaciones al mercado en la infraestructura que usted escoja.
Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes incluye funciones que le permiten unificar la gestión de varios clústeres, ofrecer un sistema de control basado en las políticas, extender la gestión del ciclo de vida de las aplicaciones y supervisar de manera preventiva el rendimiento y el estado de los clústeres.
Red Hat Insights analiza permanentemente las plataformas y las aplicaciones para predecir los riesgos, recomendar las medidas que se deben tomar y realizar un seguimiento de los costos, de manera que las empresas puedan gestionar mejor los entornos de nube híbrida.
Motivos para elegir Red Hat
A medida que los sistemas de software se vuelven cada vez más complejos, también se necesitan más recursos para ofrecer elementos de instrumentación de confianza. En el caso de los productos propietarios para la determinación del estado interno, esta tendencia implica un doble trabajo e ineficiencia. El mercado llegó a un punto de inflexión, donde a los competidores les resulta más efectivo trabajar de forma colaborativa en un núcleo open source y utilizar las funciones más avanzadas (y los precios) como elementos de diferenciación. Dado que hay tantos proyectos open source de determinación del estado interno de los sistemas, es posible que los operadores estén desarticulados y desconectados, motivo por el cual los usuarios no pueden crear una stack unificada. Para solucionar este problema, Red Hat OpenShift Observability vincula a todos estos operadores para que funcionen en conjunto y proporcionen una experiencia unificada.El compromiso de Red Hat con la libertad de elección y la flexibilidad de los clientes en la nube híbrida abierta también se ve reflejado en su colaboración con todos los proyectos open source de determinación del estado que utilizamos, lo cual mejora los elementos open source para la comunidad. Red Hat ofrece una experiencia unificada, uniforme y simplificada de determinación del estado interno en cualquier entorno, ya sea la nube pública, las instalaciones o el extremo de la red.
