Sin duda la transformación digital de empresas e instituciones se ha acelerado durante estos dos últimos años. Como resultado, tenemos hoy ambientes TI más complejos, con soluciones híbridas, que es necesario monitorear durante todo su ciclo de vida, en todas las capas que la componen, desde la infraestructura hasta la experiencia del usuario final.
Pragma y Dynatrace, trabajando en alianza, proveen de la plataforma tecnológica y servicios especializados para abordar los desafíos de la observabilidad de ambientes TI complejos
Agosto 2021
Introducción
Para que un proceso de transformación digital sea exitoso, es necesario que todas las aplicaciones y servicios digitales, así como las plataformas (generalmente multicloud dinámicas) que los sustentan, funcionen a la perfección en todo momento.
Estas tecnologías —nativas en el cloud, dinámicas y muy distribuidas— son fundamentalmente diferentes de sus predecesoras. A escala web, la complejidad que traen consigo los microservicios, los contenedores y la infraestructura en el cloud definida por software se multiplica, llegando a desbordar todos los límites de lo que cualquier equipo humano es capaz de manejar por sí mismo. ¿Cómo entender todo lo que ocurre en un entorno de este tipo, que cambia constantemente? La respuesta se llama “observabilidad a gran escala”.
Desafío n.º 1: La complejidad de los entornos multicloud dinámicos
Las nuevas tecnologías cada vez tardan menos en salir al mercado e implementarse, lo que aumenta exponencialmente la complejidad que resulta de la ingente cantidad de datos generada a gran velocidad por unos entornos dinámicos que no hay forma humana de manejar. Esto limita muchísimo la capacidad de los equipos de TI de entender, por medios manuales, cómo se relacionan todos los elementos en cada momento y contexto. Para acelerar la transformación digital, los equipos deben encontrar maneras de interpretar de forma automática todos estos datos y su contexto.
La automatización es una necesidad indiscutible, no solo para gestionar la escala de cada uno de los componentes que forman el ecosistema de una empresa, sino también para entender todas las interdependencias. La observabilidad a gran escala no es algo que se consiga contratando especialistas. Para poder entender los entornos multicloud dinámicos la clave la automatización, y así multiplicar la productividad de los equipos y dedicar el tiempo que antes se destinaba a tareas manuales a obtener resultados tangibles.
Desafío n.º 2: La monitorización de microservicios y contenedores dinámicos en tiempo real
Los contenedores y microservicios de corta duración, como los gestionados en Kubernetes, proporcionan la rapidez y la agilidad necesarias para una modernización eficaz. Sin embargo, la naturaleza dinámica de estas tecnologías (que a veces se utilizan solo unos segundos) hace que la observabilidad a gran escala sea, por varios motivos, un objetivo difícil de conseguir. ¿El resultado? La imposibilidad de comprender los estados internos de la aplicación, otros componentes de los que dependen los microservicios y hasta el impacto en los usuarios.
Debido al dinamismo que caracteriza a Kubernetes y a los contenedores, las empresas que utilizan varias nubes necesitan una observabilidad integral que abarque sus entornos cloud, los preexistentes y los híbridos.
Desafío n.º 3: El volumen, la velocidad y la variedad de los datos y alertas
Los entornos multicloud son muy dinámicos y generan tal cantidad de datos. de telemetría que, cuando los equipos tratan de supervisar todos los puntos de datos para darles sentido, se ven sobrepasados. El personal de TI, de por sí escaso, se limita a reaccionar a cada nuevo problema que surge cuando los usuarios y objetivos empresariales ya se han visto afectados. Lo único que puede hacer es crear, mantener y vigilar miles dashboards de forma manual para observar lo que ocurre.
La inteligencia artificial es indudablemente necesaria para entender constantemente y a la primera cuándo y por qué se producen las anomalías. Pero la única manera de cambiar un modelo de respuesta reactivo por otro que permita anticiparse es tener una IA que no necesite aprender ni ser entrenada. Dado que los entornos multicloud son muy dinámicos y cambian en cuestión de segundos, la inteligencia artificial necesita tener respuestas precisas, anticiparse y corregir los problemas automáticamente antes de que afecten a la empresa.
Desafío n.º 4: La incomunicación entre los equipos de infraestructura, desarrollo, operaciones, aplicaciones y negocio
Las nuevas tecnologías cloud nativas requieren más soluciones de instrumentación y monitorización. El problema no es solo que los equipos ya están saturados de herramientas, sino que, además, estas soluciones aumentan el aislamiento, frenan la innovación, deterioran la calidad del software y frenan la colaboración.