Observabilidad. Como el Machine Learning puede ayudar al mantenimiento predictivo

La observabilidad es una práctica fundamental en la gestión de sistemas y aplicaciones, permitiendo la detección temprana de incidentes, caídas de sistema, ataques y picos de tráfico, etc. Sin embargo, gracias a la aplicación del Machine Learning en este proceso, las organizaciones pueden dar un paso más allá y predecir posibles errores antes de que ocurran, anticipándose a ellos y aumentando así el valor empresarial de la organización.

En este sentido, uno de los casos de uso más destacados hasta el momento es la predicción de la caída de sistemas tecnológicos. En este artículo, exploraremos más a fondo la aplicación del Machine Learning en la observabilidad y cómo puede ayudar a las empresas a mejorar su eficiencia y rentabilidad.

¡Comencemos!

 

¿Qué es la observabilidad?

La observabilidad en la empresa se refiere a la capacidad de medir, analizar, entender y diagnosticar el comportamiento interno de los sistemas y procesos a partir de información disponible desde el exterior del sistema en tiempo real. Permite que un sistema empresarial sea observado y analizado pudiendo determinar su comportamiento, detectar cualquier problema o anomalía que pudiera tener y optimizar procesos para mejorar el rendimiento y la eficacia del sistema. Cuanto más observado sea un sistema, más rápidamente y con mayor precisión se puede conocer el problema desde su causa raíz, hasta su resolución.

También, la observabilidad, se refiere a las prácticas de software para agregar, correlacionar y analizar un constante de datos de rendimiento de una aplicación distribuida con el hardware y la red en la que se ejecuta con el fin de supervisar, solucionar problemas y depurar la aplicación y la red haciéndola más eficaz para cumplir las expectativas de experiencia del cliente y los acuerdos del nivel de servicio (SLAs), entre otras metas o requisitos empresariales.

La observabilidad es especialmente importante en entornos empresariales complejos, donde las compañías tienen que lidiar con entornos y procesos que pueden ser distribuidos, heterogéneos y extremadamente grandes. En estos entornos, la observabilidad ayuda a los equipos de TI multidisciplinares a detectar y resolver problemas de manera más rápida y eficiente e incluso a predecirlos antes de que ocurran, reduciendo de esta manera los tiempos de inactividad y mejorando la calidad del servicio.

 

 

Para que la observabilidad sea efectiva y eficiente, es importante seleccionar de manera adecuada las herramientas o plataformas de telemetría que se van a utilizar para medir y recopilar en tiempo real la información de rendimiento del sistema y las aplicaciones de interés.

La observabilidad se centra en cuatro tipos principales de telemetría:

  • Logs: los logs pueden contener información detallada sobre una amplia variedad de eventos y actividades, como el acceso de usuarios, errores del sistema, operaciones de red, transacciones de bases de datos y eventos de aplicaciones. Los logs pueden ser utilizados para crear un registro de alta fidelidad completo con el contexto circundante que los desarrolladores pueden reproducir para, entre otras cosas, solucionar problemas y conocer su causa raíz, realizar análisis de seguridad, monitorizar el rendimiento e incluso realizar auditorias de sistemas.

 

  • Métricas: estas permiten medir y cuantificar el rendimiento o la salud de un sistema, a través de diferentes medidas cuantitativas, como la disponibilidad, el uso de recursos, la capacidad, la latencia o incluso la eficiencia. Estas medidas, al igual que los logs permiten detectar problemas y mejorar la eficiencia del sistema.

 

  • Trazas: son registros detallados de eventos y acciones que ocurren dentro de la aplicación o el sistema. Estos registros incluyen información sobre el flujo de los datos, la interacción con diferentes componentes del sistema y cualquier error o excepción que se produzca. Las trazas se utilizan comúnmente para ayudar y diagnosticar problemas de rendimiento, errores y comportamientos inesperados del sistema, pudiendo identificar cuellos de botella y puntos de falla.

 

  • Dependencias: también llamadas mapas de dependencia, revelan como cada componente del sistema está relacionado con otros componentes, aplicaciones y recursos informáticos. Es decir, una dependencia es la relación entre dos o más elementos del sistema en la que uno depende del otro para funcionar correctamente. Es esencial identificar las dependencias entre los componentes del sistema y poder determinar como puede afectar un problema en un componente a otros componentes del sistema. El seguimiento de las dependencias puede ayudar a garantizar la estabilidad y el rendimiento del sistema y evitar interrupciones en el servicio al usuario final, ya sea un cliente o los propios empleados de la empresa.

 

El Machine Learning como herramienta de observabilidad

Una de las herramientas que se está utilizando cada vez con mayor frecuencia en las empresas y que puede trabajar con todas las telemetrías anteriormente nombradas, incluso con muchas otras no mencionadas, es el uso de Machine Learning (ML), sobre todo, en sistemas complejos en los cuales los métodos tradicionales, pueden no ser suficientes.

Al entrenar modelos para analizar el comportamiento y el rendimiento del sistema, el aprendizaje automático puede mejorar la capacidad de las empresas para detectar anomalías e identificar patrones que puedan ser difíciles de detectar por las personas en tiempo real, automatizar tareas e incluso optimizar modelos de negocio. Estos modelos pueden utilizase para generar alertas o activar respuestas automáticas para abordar estos problemas antes de que se conviertan en críticos, incluso adelantarse a la aparición de las anomalías.

Es importante tener en cuenta que la implementación del Machine Learning como una herramienta de observabilidad, requiere una planificación y una sólida comprensión de los datos obtenidos de los sistemas y un amplio conocimiento de los algoritmos utilizados.

Algunos ejemplos del uso del Machine Learning en la observabilidad son: detección de anomalías, predicción de fallas, optimización de recursos, análisis de rendimiento e identificación de patrones de uso.

  • Detección de anomalías: permite detectar patrones anómalos en los datos obtenidos, lo que puede ayudar a detectar problemas y fallos en tiempo real.

 

  • Predicción de fallas: el aprendizaje automático de los sistemas a través de un gran volumen de datos permite detectar fallas en los eventos recogidos en tiempo real, pudiendo tomar medidas preventivas para evitar interrupciones del servicio.

 

  • Optimización de recursos: El ML puede ser utilizado para optimizar el uso de recursos de sistemas complejos. Por ejemplo, se puede utilizar para optimizar la asignación de recursos de CPU, lo que puede ayudar a mejorar el rendimiento del sistema y reducir costes.

 

  • Análisis de rendimiento: analizar el rendimiento del sistema y detectar cuellos de botella utilizando ML, permite al departamento de IT mejorar el rendimiento y la escalabilidad del sistema.

 

  • Identificación de patrones de uso: la recopilación de datos de uso del sistema, puede ayudar a comprender e invertir los recursos en mejorar las partes del sistema más utilizadas mejorando el rendimiento y la experiencia de los usuarios finales.

 

 

Beneficios de la observabilidad utilizando el Machine Learning como herramienta

El beneficio global de la observabilidad es que, en igualdad de condiciones, un sistema más observado es más fácil de entender, supervisar, actualizar, monitorizar y reparar, que un modelo menos observado. Una de las mayores limitaciones de las herramientas tradicionales de observabilidad, es que solo vigilan condiciones excepcionales que el departamento de TI sabe que debe vigilar y se pueden detectar los errores en tiempo real, pero solo una vez que ocurren.

En este punto cobra una gran importancia el Machine Learning, que puede descubrir condiciones o pequeñas discrepancias invisibles a los métodos tradicionales, que pueden predecir problemas de rendimiento específico, anomalías que puedan afectar a la experiencia del cliente o incluso problemas que pueden afectar a las métricas empresariales, pudiendo ser solucionadas antes de que ocurran, mejorando la eficiencia del sistema y las aplicaciones asociadas.

Darle prioridad a la observabilidad, a través del Machine Learning, ayudará a las empresas a tener sistemas más eficientes y efectivos, mejorando la toma de decisiones empresariales e incluso la experiencia de los clientes.

 

¿Te gustaría aplicar técnicas similares en tu organización?

En Open3s, empresa de Innovery Group, contamos con un equipo de Data into Value que puede ayudarte a extraer todo el valor de los datos generados en todas las capas de tu organización con tecnologías avanzadas de Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning. Si quieres saber cómo transformar tus datos en valor, ¡contacta con nosotros!

 

Autora: Ester Sansegundo Hernando, Data Scientist de Open3s