Introducción a la monitorización de aplicaciones
La monitorización de aplicaciones es el proceso de recopilación de datos de logs para ayudar a los desarrolladores a rastrear la disponibilidad, los errores, el uso de recursos y los cambios en el rendimiento de las aplicaciones que afectan a la experiencia del usuario final (UX). Las herramientas de monitorización de aplicaciones ofrecen alertas sobre eventos anómalos en vivo y, a través del rastreo distribuido, proporcionan un método para ver qué eventos constituyen una cadena causal que los hayan generado en los distintos servicios.
Las herramientas de supervisión de aplicaciones, también conocidas como de gestión del rendimiento de aplicaciones (APM), proporcionan un medio visual para ver cómo se conectan los eventos a través de la correspondencia de dependencias y flujos. La monitorización de aplicaciones se puede realizar mediante herramientas dedicadas a supervisar aplicaciones o recopilando y analizando logs mediante herramientas de gestión de logs. Con la monitorización de aplicaciones, el objetivo final consiste en maximizar la disponibilidad y que los clientes puedan disfrutar de la mejor experiencia posible.
Las principales funciones de las herramientas de monitorización de aplicaciones son:
- Observar los componentes de la aplicación: los componentes pueden incluir servidores, bases de datos y colas o capturas de mensajes.
- Proporcionar paneles y alertas de aplicaciones: los paneles ofrecen una descripción general y las alertas centran la atención en problemas específicos.
- Detección de anomalías: esta puede incluir desde la simple detección de umbrales hasta el reconocimiento avanzado de patrones de aprendizaje automático.
- Rastreo distribuido: seguimiento de cómo un evento se conecta a través de varios nodos para detectar los orígenes de los errores.
- Correspondencia de dependencias y flujos: representación visual del recorrido de las solicitudes entre los distintos servicios.
Retos
A medida que aumenta el número de aplicaciones y aumenta el número de microservicios y la migración a entornos en la nube cada vez más diversos, mantener la observabilidad cada vez resulta más difícil. Sin una monitorización centralizada, otras herramientas de este tipo, como la monitorización del rendimiento de la red, del servidor y de los usuarios, pueden estar recopilando un conjunto limitado de métricas en lugar de una herramienta de monitorización de aplicaciones dedicada como APM, lo que genera una imagen incompleta. Las organizaciones que utilizan un modelo de entrega continua tienen más dificultades para captar y entender las dependencias dentro de un entorno de aplicación. Cuando las herramientas APM se han adaptado para satisfacer las necesidades de un entorno en constante cambio, pueden sacrificar la capacidad de respuesta ante incidentes en tiempo real.
Causas habituales de dificultades para las herramientas de APM:
- Cambio continuo: el modelo de entrega continua ofrece un mayor rendimiento en general, pero, en el caso de la monitorización, dificulta la determinación del contexto.
- Complejidad: existen millones de datos que se distribuyen en una red cada vez más compleja de operaciones, relaciones y dependencias.
- Datos limitados: en los logs que no son de aplicaciones de las herramientas exclusivas de APM pueden faltar datos operativos y de configuración.
- Marcas de tiempo no sincronizadas: no incluir la configuración correcta o las dependencias de la plataforma en el análisis del período de tiempo provoca que no se cuente con toda la información necesaria.
- Soluciones de monitorización aisladas: el que los datos se encuentren en distintas soluciones ralentiza la detección de las causas raíz.
Cómo responder ante los retos de APM en la gestión de logs
La gestión de logs amplía las funciones de las herramientas de APM al proporcionar observabilidad en toda la infraestructura. Mientras que APM normalmente recopila un subconjunto de todos los datos de logs, la gestión de logs incluye todos los datos, lo que permite una investigación y un análisis detallados de la causa raíz. Las soluciones de gestión de registros pueden acceder a más datos de plataformas específicas que los que pueden obtener los agentes de monitorización de APM, incluidos los problemas de red, las conexiones o la disponibilidad de bases de datos, o bien la información sobre lo que sucede en un contenedor en el que se basa la aplicación.
Diseñada para comprimir y almacenar datos, la gestión de logs también facilita el análisis histórico de los datos, permitiendo a los usuarios identificar fuentes de problemas de rendimiento a una escala mucho mayor. Debido a que la gestión de logs está diseñada para optimizar el tiempo de respuesta, proporciona ventajas adicionales:
- Observabilidad de toda la infraestructura
- Investigación y análisis exhaustivos de la causa raíz
- Búsqueda en todos los datos relevantes, no sólo en los datos de la aplicación
- Mayor retención de datos y almacenamiento a largo plazo
Selección de una herramienta de gestión de logs moderna
No todas las herramientas de gestión de logs responden a las necesidades de una APM compleja y con muchos microservicios. Busca una gestión de logs con estas características y que dé respuesta a las principales necesidades de un sistema APM en un entorno distribuido moderno:
- Ingesta de datos ilimitada
- Consultas no indexadas
- Datos y streaming en tiempo real
Ingesta de datos ilimitada
Con los microservicios, hay exponencialmente más datos que en las aplicaciones monolíticas o de arquitectura orientada a servicios (SOA). Además de los datos de cada pila, también hay datos de la aplicación, y cada solicitud puede tener una ruta única a través de la infraestructura. Intentar adivinar qué datos incluir en el análisis es prácticamente imposible. Incluye todos los datos y responde preguntas inesperadas que puedan surgir más adelante mediante el uso de una herramienta de gestión de logs que admita la ingesta ilimitada de datos.
Consultas no indexadas
La necesidad de indexar datos a medida que se recopilan y de buscar índices para su análisis ralentiza todo y obstaculiza el análisis de datos avanzado. Una sola sesión de solución de problemas podría incluir decenas de consultas. Si se pueden recopilar datos de streaming sin limitarse a definir el esquema por adelantado, existirá mucha más libertad para analizar las relaciones más adelante. Las consultas no indexadas permiten obtener resultados de búsqueda instantáneos, lo que anima a los usuarios a hacer más preguntas y analizar más.
Datos y streaming en tiempo real
A medida que las organizaciones pasan de publicar unas pocas versiones de software al año a decenas al día, la necesidad de recibir comentarios de forma inmediata es mayor que nunca. La única forma de ayudar eficazmente al equipo de operaciones a mantener un nivel de servicio adecuado y a disminuir su tiempo medio de resolución (MTTR) es proporcionar datos prácticamente en tiempo real. La mejor forma de hacerlo es transmitir datos desde la fuente y conseguir que estén disponibles sin demoras para su indexación.
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Arfan Sharif ocupa el cargo de Product Marketing Lead para la cartera de observabilidad en CrowdStrike. Ha dedicado más de 15 años al fomento de soluciones de gestión de logs, ITOps, observabilidad, seguridad y experiencia del cliente en empresas como Splunk, Genesys y Quest Software. Arfan se graduó en informática en la Universidad de Bucks and Chilterns y ha dedicado su carrera profesional al marketing de productos y la ingeniería de ventas.
