¿Qué es la APM (gestión del rendimiento de las aplicaciones)?

Las herramientas de monitorización del rendimiento de las aplicaciones se centran exclusivamente en la monitorización y representan un único aspecto de la APM.

Las soluciones de monitorización tradicionales se basan en pequeños componentes de software llamados "agentes", que se implementan por el entorno de la aplicación y la infraestructura de apoyo para muestrear el rendimiento y las métricas relacionadas con el rendimiento (o telemetría) a intervalos regulares (con una frecuencia de hasta un minuto). Las soluciones más modernas utilizan la monitorización sin agentes para un enfoque no intrusivo de la recopilación de datos, y parten del análisis del tráfico de red para recopilar datos de rendimiento de la aplicación.

La gestión del rendimiento de las aplicaciones es, en muchos sentidos, el siguiente paso natural en el ciclo de vida del mantenimiento de las aplicaciones (después de la monitorización). Los sistemas de gestión del rendimiento de las aplicaciones obtienen conocimientos a partir de los datos de rendimiento de las aplicaciones y de los procesos de monitorización para ayudar a los desarrolladores a optimizar el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones empresariales.

Las soluciones APM proporcionan herramientas únicas para capturar datos y análisis de los servicios de una aplicación. Hacen que la arquitectura de la aplicación sea observable. Y, si bien el enfoque APM solía ser suficiente para la gestión de aplicaciones de alta calidad, no está lo suficientemente preparado para gestionar aplicaciones y servicios distribuidos con varios tiempos de ejecución y varias capas.

Las aplicaciones actuales se basan en servicios y microservicios, que a menudo se ejecutan en clústeres Kubernetes en contenedores. Esto se traduce en múltiples tiempos de ejecución, cada uno de los cuales genera registros en diferentes ubicaciones dentro de la arquitectura. Para acomodar múltiples tiempos de ejecución usando la APM, los desarrolladores necesitarían implementar múltiples herramientas de APM. También tendrían que utilizar un servicio de transmisión de registros u otra herramienta de agregación para consolidar los datos de registro de cada ubicación. 

Y a medida que las empresas añaden más servicios y microservicios a la arquitectura, introducen más complejidad, lo que dificulta el seguimiento de las solicitudes cuando algo va mal.

Las soluciones de observabilidad superan a las herramientas de APM al adoptar un enfoque holístico y nativo de la nube para el registro y la monitorización de aplicaciones. Proporcionan una automatización de procesos fluida y trabajan con datos contextuales históricos para ayudar a los equipos a optimizar mejor las aplicaciones empresariales.

Con las herramientas de observabilidad, los equipos pueden comprender mejor cómo funcionan los servicios entre sí (mediante gráficos de dependencia, por ejemplo) y cómo encajan en la arquitectura general. También pueden utilizar soluciones de observabilidad para agregar y examinar los datos de las aplicaciones y obtener conocimientos procesables a partir de ellos.

Las herramientas de APM actuales son versátiles, con una gama de características personalizables que ayudan a las empresas a implantar estrategias de APM a medida. Cada característica puede ayudar a los equipos de TI a obtener una observabilidad de pila completa en sus ecosistemas de aplicaciones. Algunos ejemplos son:

• Monitorización de aplicaciones: las herramientas de APM monitorizan toda la pila de aplicaciones, incluido el marco de aplicaciones (Java o .NET, por ejemplo), el sistema operativo y la base de datos, cualquier interfaz de programación de aplicaciones (API) o middleware y el servidor de aplicaciones web.

• Seguimiento de errores: las soluciones de APM pueden agrupar los errores de aplicaciones relacionadas en grupos de problemas, lo que proporciona a los equipos más contexto para comprender los errores del sistema y maximizar la eficiencia en el proceso de solución de problemas.

• Monitorización de la infraestructura: con los protocolos de monitorización de la infraestructura de APM, los equipos pueden recopilar datos sobre la utilización de la CPU, el espacio en disco y el rendimiento de la red.

• Seguimiento distribuido: las herramientas de APM permiten a los desarrolladores realizar un seguimiento de las solicitudes de datos a medida que atraviesan la red, desde los servicios de front-end hasta los de back-end, lo que ayuda a los equipos a monitorizar las dependencias por solicitud y a aislar errores específicos.

• Monitorización de bases de datos: las plataformas de APM ayudan a las empresas a visualizar las métricas de rendimiento a nivel de host y de consulta (como usuarios, programas y objetos principales), y a evaluar los procedimientos SQL para determinar cómo afectan el diseño de la base de datos y la saturación de recursos al rendimiento de la aplicación.

• Perfilado del código: mediante las herramientas de APM, los equipos pueden tomar instantáneas del rendimiento del código para descubrir qué componentes de la aplicación funcionan con demasiada lentitud o consumen demasiados recursos.

• Supervisión de la experiencia digital: Las herramientas de APM pueden implementar supervisión de usuarios reales (RUM) y supervisión sintética para recopilar datos de rendimiento (tiempo de carga, tiempo de respuesta, latencia, tiempo de actividad y tiempo de inactividad) de dispositivos de usuario, bots y otros componentes de software no humanos.

• Monitorización del Internet de las cosas (IoT): dado que los usuarios suelen acceder a las aplicaciones a través de dispositivos móviles, la resolución de problemas de las aplicaciones puede convertirse en un proceso complejo y lento. Las capacidades de monitorización del IoT de las soluciones de APM ofrecen a los equipos una visión unificada de las aplicaciones en todos los dispositivos conectados.

Al igual que muchas otras prácticas y soluciones de operaciones de TI (ITOps), las herramientas de APM han cambiado significativamente con la proliferación de la inteligencia artificial (IA) y la evolución del cloud computing.

El muestreo periódico asociado a las herramientas de APM tradicionales era suficiente para gestionar aplicaciones monolíticas y aplicaciones distribuidas tradicionales (en las que se publica código nuevo periódicamente y los flujos de trabajo, dependencias, servidores y recursos relacionados son conocidos o fáciles de rastrear).

Pero hoy en día, a medida que las empresas adoptan prácticas modernas de desarrollo de aplicaciones y tecnologías nativas de la nube (como las metodologías ágiles y DevOps, los microservicios, los contenedores Docker, Kubernetes y las funciones sin servidor), suelen implementar nuevos componentes de aplicaciones con demasiada frecuencia y en demasiados lenguajes y ubicaciones como para confiar en las estrategias de monitorización tradicionales. 

Además, las técnicas tradicionales de APM monitorizanla ejecución del código para diagnosticar problemas. Pero las aplicaciones SaaS basadas en la nube de hoy en día comprenden millones de líneas de código, a menudo repartidas en contenedores.

Por eso, las herramientas APM principales implementan instrumentos de monitorización de vanguardia que permiten la observabilidad full-stack y se basan en tecnologías de IA y machine learning (ML) para correlacionar y analizar los datos en tiempo real.

Las herramientas de APM impulsadas por IA pueden trabajar en entornos de TI complejos y distribuidos al implementar algoritmos de IA capaces de analizar grandes volúmenes de datos de rendimiento, correlacionar datos de rendimiento con datos contextuales y localizar la causa raíz de los problemas de rendimiento, todo ello con rapidez.

Los sistemas de APM modernos también utilizan modelos de ML para generar análisis predictivos y prever tendencias de rendimiento. Y con las capacidades de procesamiento del lenguaje natural (PLN), el software de APM puede examinar metódicamente los datos de rendimiento y proporcionar a los equipos información en lenguaje sencillo.

Las tecnologías de IA no están exentas de desafíos; la explicabilidad, la privacidad y la seguridad de los datos son preocupaciones comunes con las herramientas de TI basadas en IA. Sin embargo, el software de APM impulsado por IA puede acelerar significativamente la monitorización y la resolución de problemas y ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes y proactivas sobre sus carteras de aplicaciones.

Las herramientas de APM pueden facilitar:

• La mejora de la experiencia del usuario. Las herramientas de APM ayudan a las empresas a mantener altos niveles de satisfacción y compromiso de los usuarios, ambos vitales para la retención de clientes y la gestión de la reputación.
  
  
• Un MTTD y MTTR más rápidos. La APM permite a los equipos encontrar y solucionar con rapidez los problemas de rendimiento y los cuellos de botella, y acelerar el tiempo medio de detección (cuánto tarda una organización en encontrar un problema) y el tiempo medio de reparación (cuánto tarda una organización en solucionar un problema).
  
  
• Una mejor utilización de los recursos. La monitorización y el análisis de los datos de rendimiento permiten a las organizaciones optimizar la asignación de recursos, lo que incrementa el ahorro de costes y racionaliza las operaciones.
  
  
• El aumento de la agilidad empresarial. La APM admite metodologías ágiles al proporcionar feedback en tiempo real sobre el rendimiento de las aplicaciones, lo que permite una iteración rápida y una mejora continua.
  
  
• Unas migraciones más fluidas. Las características de seguimiento distribuido y mapeo de servicios pueden ayudar a garantizar que las migraciones y modernizaciones a la nube se realicen sin problemas y no introduzcan errores en la red.
  
  
• Una mejor colaboración de los empleados. Gracias a las funciones de seguimiento de extremo a extremo de la APM, los equipos de front-end y back-end pueden acceder a los mismos datos de manera simultánea, lo que facilita una mayor colaboración en los procesos de solución de problemas y optimización.