DevOps

Qué es observabilidad y por qué importa en DevOps

La observabilidad se refiere a la capacidad de medir y entender el estado interno de un sistema a partir de sus salidas externas. En el contexto de DevOps, esto significa que los equipos pueden obtener información valiosa sobre el rendimiento de sus aplicaciones y la infraestructura subyacente.

Esto plantea una pregunta importante: ¿Cómo puedes asegurarte de que tu sistema sea completamente observable y que los problemas se detecten antes de que afecten a los usuarios?

Conexión entre DevOps y observabilidad

La observabilidad y DevOps están intrínsecamente conectadas. Mientras que DevOps se centra en la colaboración y la entrega continua, la observabilidad proporciona la visibilidad necesaria para garantizar que los cambios no introduzcan problemas. Esto permite a los equipos responder rápidamente a incidentes y mejorar continuamente sus procesos.

Beneficios de integrar observabilidad en el pipeline de DevOps

• Monitoreo proactivo: La observabilidad permite a los equipos monitorear sus aplicaciones en tiempo real, lo que facilita la identificación de problemas antes de que se convierten en incidentes críticos. Esto no solo mejora la disponibilidad del servicio, sino que también reduce el tiempo de inactividad.

• Mejora en la detección y resolución de errores: Con herramientas de observabilidad, los equipos pueden identificar rápidamente la raíz de los problemas, lo que acelera la resolución de errores. Esto se traduce en una experiencia de usuario más fluida y en una mayor satisfacción del cliente.

Casos de uso de la observabilidad en DevOps

Las empresas han adoptado la observabilidad para abordar desafíos específicos en sus operaciones. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico puede utilizar la observabilidad para rastrear el rendimiento de su plataforma durante picos de tráfico, asegurando que la experiencia del usuario no se vea afectada. Una compañía de servicios financieros puede implementar trazado distribuido para identificar cuellos de botella en sus servicios, mejorando así la eficiencia operativa.

Además, en el contexto de infraestructura como código (IaC), las organizaciones pueden utilizar herramientas de observabilidad para monitorear la salud de sus entornos en la nube. Esto permite a los equipos detectar configuraciones erróneas o problemas de rendimiento antes de que afecten a las aplicaciones. Por ejemplo, una empresa de telecomunicaciones puede implementar métricas de latencia y disponibilidad para sus servicios en la nube, asegurando que los usuarios finales no experimenten interrupciones.

En el ámbito de microservicios, la observabilidad se vuelve aún más crítica. Con múltiples servicios interactuando entre sí, es esencial tener visibilidad sobre cómo fluyen las solicitudes a través de la arquitectura. Una plataforma de streaming puede utilizar trazado distribuido para rastrear la latencia entre microservicios, identificando rápidamente qué servicio está causando un retraso en la entrega de contenido.

La importancia de la observabilidad radica en su capacidad para proporcionar datos en tiempo real que permiten a las organizaciones tomar decisiones informadas y rápidas. Esto no solo mejora la resiliencia de las aplicaciones, sino que también ayuda a las empresas a cumplir con los estándares de servicio y a mantener la confianza del cliente. Además, la observabilidad permite a los equipos de DevOps realizar análisis post-mortem más efectivos después de incidentes, ayudando a prevenir problemas similares en el futuro.

Comparativa de beneficios de la observabilidad

Componentes esenciales de la observabilidad en DevOps

• Logs: Los logs son una fuente crucial de información que permite a los equipos entender el comportamiento de sus aplicaciones. ¿Cómo puedes asegurarte de que estás capturando los logs correctos para obtener la información que necesitas?

• Métricas: Las métricas proporcionan una visión cuantitativa del rendimiento del sistema. Es fundamental establecer métricas clave que se alineen con los objetivos del negocio.

• Tracing distribuido: El trazado distribuido permite a los equipos seguir el flujo de las solicitudes a través de múltiples servicios. Esto es especialmente útil en arquitecturas de microservicios, donde la visibilidad puede ser un desafío.

Qué es un pipeline de DevOps

Un pipeline de DevOps es una serie de procesos automatizados que permiten a los equipos de desarrollo y operaciones construir, probar y desplegar aplicaciones de manera continua y eficiente. Este enfoque facilita la integración y entrega continua (CI/CD), lo que permite a las organizaciones lanzar nuevas características y actualizaciones de software de forma rápida y confiable.

La implementación de un pipeline de DevOps ayuda a reducir el tiempo de desarrollo, mejorar la calidad del software y fomentar la colaboración entre equipos.

Razón de la integración de observabilidad en DevOps

La integración de la observabilidad en el pipeline de DevOps es fundamental para garantizar que las aplicaciones funcionen correctamente en producción. Al incorporar la observabilidad, los equipos pueden monitorear el rendimiento y la salud de sus aplicaciones en tiempo real, lo que les permite detectar y resolver problemas antes de que afecten a los usuarios finales.

Esto no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también optimiza el rendimiento del sistema y reduce el tiempo de inactividad.

Cómo integrar observabilidad en el pipeline de DevOps

Evaluar el pipeline actual

Antes de implementar la observabilidad, es importante evaluar el estado actual del pipeline de DevOps.

¿Qué herramientas y procesos ya están en uso? Para profundizar en estos conceptos y adquirir habilidades que faciliten la integración de la observabilidad en tus procesos, te recomendamos explorar los Cursos de DevOps en OpenWebinars.

Elegir las herramientas adecuadas

Seleccionar las herramientas de observabilidad correctas es crucial. Existen diversas opciones en el mercado, desde soluciones de monitoreo hasta plataformas de análisis de logs.

Así como las herramientas anteriormente mencionadas, como ELK Stack, Prometheus y Jaeger, también hay otras como Splunk, New Relic y AppDynamics que son populares en el ámbito de la observabilidad. Estas alternativas ofrecen diversas funcionalidades y pueden ser adecuadas según las necesidades específicas de cada organización.

Automatizar la recopilación de datos

La automatización de la recopilación de datos es esencial para garantizar que la información esté siempre disponible. Esto permite a los equipos centrarse en la resolución de problemas en lugar de en la recopilación de datos.

Establecer paneles de control efectivos

Los paneles de control proporcionan una vista consolidada de la salud del sistema. ¿Cómo puedes diseñar paneles que sean intuitivos y útiles para tu equipo?

Ejemplo de Pipeline de DevOps con Observabilidad

A continuación, se presenta un ejemplo de cómo aplicar observabilidad en una pipeline de DevOps utilizando herramientas modernas como Prometheus, Grafana, y logs centralizados a través de ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana). Este ejemplo se enfoca en monitorizar el rendimiento y los errores en las etapas de una pipeline CI/CD ejecutada con GitHub Actions.

El objetivo es:

• Obtener métricas sobre la duración de las etapas de la pipeline.
• Registrar eventos clave, como fallos en la ejecución de jobs o pasos específicos.
• Visualizar tendencias en tiempo real para identificar problemas recurrentes.

name: CI/CD Pipeline with Observability

on:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout Code
        uses: actions/checkout@v3

      - name: Install Dependencies
        run: |
          npm install
        env:
          OBSERVABILITY_JOB_NAME: "Install Dependencies"

      - name: Run Tests
        run: |
          npm test
        env:
          OBSERVABILITY_JOB_NAME: "Run Tests"

      - name: Build Application
        run: |
          npm run build
        env:
          OBSERVABILITY_JOB_NAME: "Build Application"

      - name: Push Metrics to Prometheus
        run: |
          curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
            -d '{"job_name": "${{ env.OBSERVABILITY_JOB_NAME }}", "status": "success"}' \
            http://prometheus-server.local:9091/metrics

Explicación del código

- Métricas personalizadas: Cada paso de la pipeline reporta métricas a Prometheus. Usamos el nombre del job y su estado (success/failure).

- Instrumentación con Prometheus: Al final de cada paso, se realiza una llamada curl al servidor Pushgateway de Prometheus para registrar las métricas.

- Visualización con Grafana: Las métricas enviadas a Prometheus se pueden visualizar en Grafana utilizando un dashboard configurado para analizar el tiempo de ejecución, fallos, y tasas de éxito.

- Logs centralizados: Si integras un stack de logging como ELK, puedes configurar un agente de logs (como Filebeat) en el runner para enviar los logs de la pipeline al servidor Elasticsearch, proporcionando insights más detallados en caso de errores.

Configuración de Prometheus Pushgateway

Para usar Prometheus con Pushgateway:

1. Instala el servicio Pushgateway

docker run -d -p 9091:9091 prom/pushgateway

2. Configura Prometheus para leer las métricas del Pushgateway
yaml

scrape_configs:
  - job_name: "github_actions_pipeline"
    static_configs:
      - targets: ["pushgateway:9091"]

Grafana Dashboard

1. Configura Grafana para conectarse a tu Prometheus
2. Crea un panel con las siguientes consultas

• Job Execution Time:

rate(job_execution_time_seconds[5m])

• Error Rate:

  sum(rate(job_errors_total[5m])) by (job_name)
  

Logging con ELK

En el runner de GitHub Actions, instala Filebeat para enviar logs de la pipeline:

1. Instala Filebeat

sudo apt-get install filebeat

2. Configura el archivo filebeat.yml

filebeat.inputs:
  - type: log
    paths:
      - /var/log/github_actions/*.log

output.elasticsearch:
  hosts: ["http://elasticsearch.local:9200"]

3. Inicia Filebeat

sudo systemctl start filebeat

Resultados

• Prometheus: Obtienes métricas detalladas del estado y duración de cada paso en la pipeline.
• Grafana: Visualización de métricas en tiempo real para monitoreo continuo.
• Kibana: Logs centralizados que permiten investigar errores con detalles granulares.

Con esta configuración, tu pipeline de CI/CD está instrumentada para observabilidad, lo que mejora la capacidad de monitoreo y diagnóstico de problemas.

Mejores prácticas para realizar la integración

Adoptar un enfoque centrado en el usuario

Es fundamental que la observabilidad se enfoque en las necesidades del usuario final. Esto asegura que los equipos estén alineados con los objetivos del negocio.

Netflix utiliza un enfoque centrado en el usuario al implementar su sistema de monitoreo. Analizan el comportamiento del usuario y ajustan sus servicios para mejorar la experiencia de visualización. Esto incluye la optimización de la calidad del streaming y la reducción de tiempos de carga, asegurando que los usuarios tengan una experiencia fluida.

Definir alertas inteligentes

Las alertas deben ser configuradas de manera que minimicen las falsas alarmas y se centren en los problemas críticos. ¿Cómo puedes establecer umbrales que sean significativos para tu equipo?

Spotify ha implementado un sistema de alertas inteligentes que se basa en el análisis de datos históricos. Esto les permite establecer umbrales que son relevantes para su infraestructura y servicios, reduciendo así las falsas alarmas y permitiendo que los equipos se concentren en problemas que realmente afectan a los usuarios.

Fomentar la cultura de observabilidad en el equipo

La cultura de observabilidad debe ser promovida en todos los niveles del equipo. Esto implica capacitación y concienciación sobre la importancia de la observabilidad.

LinkedIn ha creado programas de capacitación para sus ingenieros sobre la importancia de la observabilidad. Fomentan la colaboración entre equipos de desarrollo y operaciones, asegurando que todos comprendan cómo sus acciones impactan en la salud del sistema y en la experiencia del usuario. Esto ha llevado a una mejora significativa en la detección y resolución de problemas.

Estos ejemplos demuestran cómo las empresas líderes en tecnología han adoptado prácticas efectivas de observabilidad, alineando sus objetivos con las necesidades del usuario y mejorando la calidad de sus servicios.

Conclusiones

La integración de la observabilidad en el pipeline de DevOps no es solo una mejora técnica, sino una necesidad estratégica. ¿Estás listo para dar el siguiente paso y mejorar la visibilidad de tus aplicaciones? La colaboración, la automatización y la capacitación son claves para el éxito en este enfoque.

Para profundizar en estos conceptos, considera seguir una ruta de aprendizaje sobre Automatización en DevOps para optimizar tus habilidades en este ámbito.