¿Por qué la observabilidad es importante para su función?
Una empresa moderna creada para responder rápidamente tanto a problemas como a oportunidades dentro de entornos híbridos multinube se basa en una infraestructura de TI moderna. Sin embargo, cuanto más avanzado es el sistema, más complejo se vuelve y más difícil de gestionar. Y la TI no existe en el vacío. Las partes interesadas de toda la organización afectan, influyen y se benefician de los sistemas para los que el departamento de TI es responsable. Y el impacto de un simple retraso de un segundo significa una disminución del 7 % en la conversión de clientes¹ y una disminución del 16 % en la satisfacción del cliente².
Es por eso que las organizaciones de TI están invirtiendo tanto en soluciones de observabilidad, automatización de TI y AIOps. El 47 % de las organizaciones lo están haciendo, según una encuesta reciente, y el 44% menciona una mayor adopción de herramientas de observabilidad y monitorización.³
Entonces, ¿cómo es esta inversión en observabilidad en toda una organización?
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Los equipos de desarrollo y DevOps se enfrentan a un futuro de más aplicaciones nuevas, más servicios y más actualizaciones, lo que impulsa la demanda de ciclos de lanzamiento cada vez más rápidos. Sin embargo, no pueden perder calidad ni interrupciones en los servicios. Debido a esta realidad, los desarrolladores y los equipos de DevOps están bajo una presión constante. La observabilidad les permite eliminar las complejidades de los entornos multinube y ver todo el entorno de TI con contexto y comprensión de las interdependencias. Esto permite a los equipos automatizar tareas y estirar los recursos, detectar problemas de forma proactiva y resolverlos con mayor rapidez.
Para obtener más información, lea The Future of Dev+Ops (enlace externo a ibm.com) y Observability for desarrolladores (enlace externo a ibm.com)
Los ingenieros de fiabilidad del sitio (SRE) buscan cerrar la brecha tradicional entre los equipos de desarrollo y de operaciones. Su objetivo es mejorar la capacidad de una organización para enviar y utilizar software de forma mejor, más rápida, más segura y más satisfactoria. Impulsados por las métricas, los SRE afirman que reducir el MTTR es su principal objetivo, pero a menudo dedican su tiempo a crear y mantener código de automatización. Por eso, la observabilidad y la automatización son clave para permitir procesos SRE ágiles y escalables. Los SRE pueden utilizar las plataformas de observabilidad como una especie de asistente digital, descargándose de las tediosas tareas de instrumentar el código y recopilar datos, al tiempo que analizan registros, métricas y trazas.
Aunque los directores de sistemas de información son responsables de las operaciones a gran escala, a menudo se centran en presupuestos y proyectos. Preguntas como "¿estamos retrasando la implementación?" o "¿cuánto tiempo dedican mis desarrolladores a corregir errores?" exigen que se concentren. Por eso es importante una plataforma observable. Es una vista única y automatizada de todo el entorno que evita problemas antes de que comiencen. También libera recursos valiosos y permite a los equipos centrarse en las mejoras e innovaciones.
En 2021, el número promedio de ataques cibernéticos y violaciones de datos aumentó un 15,1 % desde el año anterior, pero las organizaciones que tenían una IA y un programa de automatización totalmente implementados pudieron identificar y contener una violación de 28 días más rápido que aquellos que no, ahorraron 3,05 millones de dólares. ⁴ Si bien los directores de sistemas de información pueden centrarse en evitar problemas del sistema que causen tiempos de inactividad, los directores de seguridad pueden utilizar las mismas herramientas de observabilidad para detectar problemas que puedan causar violaciones de seguridad y conectar esos agujeros antes de permitir que se filtren cualquier dato.
Para obtener más información sobre cómo afectan los problemas de seguridad a una organización, lea el Coste de una filtración de datos 2022.
Un director de datos ayuda a dirigir una empresa hacia su visión estratégica a través de una estrategia de datos, adoptando los datos como una ventaja competitiva. A medida que aumenta el volumen de datos, la gestión de la salud y la calidad de los conjuntos de datos también se vuelve más difícil; según Gartner, cada año la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones una media de 12,9 millones de dólares.⁵ La observabilidad de los datos ayuda a los equipos de datos e ingenieros a comprender mejor el estado de los datos en su sistema e identificar, solucionar y resolver automáticamente los problemas, incluidas las anomalías, la ruptura de los cambios de datos o los fallos de canalización, casi en tiempo real.
Para obtener más información sobre cómo aprovechar los datos dentro de una organización, lea el Diferenciador de datos o obtenga más información sobre la adquisición de Databand.ai de IBM.