Las herramientas de monitoreo del rendimiento de las aplicaciones se centran exclusivamente en el monitoreo y representan solo un aspecto de APM.

Las soluciones de monitoreo tradicionales se basan en pequeños componentes de software llamados “agentes”, que se desplegarán en todo el entorno de la aplicación y la infraestructura de soporte para muestrear el rendimiento y las métricas relacionadas con el rendimiento (o telemetría) a intervalos regulares (con una frecuencia de hasta una vez por minuto). Las soluciones más modernas emplean el monitoreo sin agente para un enfoque no intrusivo de la recopilación de datos, que se basa en el análisis del tráfico de red para recopilar datos de rendimiento de las aplicaciones.

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

Las soluciones de APM proporcionan herramientas únicas para capturar datos enriquecidos y analytics de servicios dentro de una aplicación. Hacen que la arquitectura de las aplicaciones sea observable. Y aunque el enfoque de APM solía ser suficiente para la gestión de aplicaciones de alta calidad, está mal equipado para el trabajo de gestión de aplicaciones y servicios distribuidos con múltiples tiempos de ejecución y múltiples capas.

Las aplicaciones actuales dependen de servicios y microservicios, que a menudo se ejecutan en clústeres de Kubernetes en contenedores. Eso significa múltiples tiempos de ejecución, y cada tiempo de ejecución genera resultados en diferentes ubicaciones dentro de la arquitectura. Para adaptarse a múltiples tiempos de ejecución mediante APM, los desarrolladores tendrían que desplegar varias herramientas de APM. También necesitarían usar 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 agregan más servicios y microservicios a la arquitectura, introducen más complejidad, lo que dificulta el seguimiento de las solicitudes cuando algo sale mal.

Las soluciones de observabilidad superan a las herramientas APM al adoptar un enfoque holístico y nativo de la nube para el registro y el monitoreo de aplicaciones. Proporcionan una automatización de procesos sin inconvenientes 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 los servicios trabajan entre sí (usando gráficos de dependencia, por ejemplo) y encajar en la arquitectura general. También pueden usar soluciones de observabilidad para agregar y conocer los datos de las aplicaciones y recibir insights aplicables en la práctica a partir de esos datos.

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

• Monitoreo de aplicaciones: las herramientas de APM monitorean toda la pila de aplicaciones, incluyendo 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 errores de aplicaciones relacionados 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 resolución de problemas.

• Supervisión de la infraestructura: con los protocolos de supervisión 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 APM permiten a los desarrolladores rastrear las solicitudes de datos a medida que atraviesan la red, desde los servicios de frontend hasta los de backend, lo que ayuda a los equipos a monitorear las dependencias por solicitud y aislar errores específicos.

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

• Perfilado de código: con las herramientas APM, los equipos pueden tomar instantáneas del rendimiento del código para descubrir qué componentes de la aplicación se mueven demasiado lento o emplean demasiados recursos.

• Monitoreo de la experiencia digital: las herramientas APM pueden implementar el monitoreo de usuarios reales (RUM) y el monitoreo sintético para recopilar datos de rendimiento (tiempo de carga, tiempo de respuesta, latencia, tiempo de actividad y tiempo de inactividad) de los dispositivos de los usuarios, bots y otros componentes de software no humanos.

• Monitoreo del Internet de las cosas (IoT): debido a que los usuarios suelen acceder a las aplicaciones mediante dispositivos móviles, la resolución de problemas de las aplicaciones puede convertirse en un proceso complejo y lento. Las capacidades de monitoreo de IoT dentro de las soluciones APM brindan 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 APM cambiaron significativamente con la proliferación de la inteligencia artificial (IA) y la evolución de la computación en la nube.

La ejemplificación periódica asociada con las herramientas tradicionales de APM fue suficiente para gestionar aplicaciones monolíticas y aplicaciones tradicionales distribuidas (donde se lanza nuevo código periódicamente y los flujos de trabajo, las dependencias, los servidores y los recursos relacionados son bien conocidos o fáciles de rastrear).

Pero hoy en día, a medida que las empresas adoptan prácticas modernas de desarrollo de aplicaciones y tecnología nativa de la nube (como metodologías ágiles y DevOps, microservicios, Docker contenedores, Kubernetes y funciones sin servidor), a menudo despliegan nuevos componentes de aplicaciones con demasiada frecuencia, en demasiados idiomas y ubicaciones, para confiar en las estrategias de monitoreo tradicional. 

Además, las técnicas tradicionales de APM monitorean la ejecución del código para diagnosticar problemas. Pero las actuales aplicaciones SaaS basadas en la nube constan de millones de líneas de código, a menudo repartidas en contenedores.

Es por eso que las herramientas líderes de APM despliegan instrumentos de monitoreo de vanguardia que permiten la observabilidad de lote completo y confían en las tecnologías de IA y machine learning (ML) para correlacionar y analizar datos en tiempo real.

Las herramientas APM impulsadas por IA pueden funcionar en entornos de TI complejos y distribuidos, desplegando algoritmos de IA que pueden analizar rápidamente grandes volúmenes de datos de rendimiento, correlacionar datos de rendimiento con datos contextuales e identificar la causa principal de los problemas de rendimiento.

Los sistemas modernos de APM también emplean modelos de ML para generar análisis predictivos y pronosticar tendencias de rendimiento. Y con las capacidades de procesamiento de lenguaje natural (PLN), el software APM puede filtrar metódicamente los datos de rendimiento y proporcionar a los equipos insights 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 APM impulsado por IA puede acelerar significativamente el monitoreo y la resolución de problemas y ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes y proactivas sobre sus carteras de aplicaciones.

Las herramientas APM pueden ayudar a facilitar:

• Experiencia de usuario mejorada. Las herramientas APM ayudan a las empresas a mantener altos niveles de satisfacción y compromiso de los usuarios, los cuales son vitales para la retención del cliente y la gestión de la reputación.
  
  
• MTTD y MTTR más rápidos. La APM permite a los equipos encontrar y solucionar problemas de rendimiento y cuellos de botella rápidamente, acelerando 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).
  
  
• Mejor utilización de los recursos. El monitoreo y el análisis de los datos de rendimiento permiten a las organizaciones optimizar la asignación de recursos, aumentar el ahorro de costos y optimizar las operaciones.
  
  
• Aumento de la agilidad empresarial. La APM admite metodologías ágiles al proporcionar retroalimentación en tiempo real sobre el rendimiento de las aplicaciones, lo que permite una iteración rápida y una mejora continua.
  
  
• Migraciones más fluidas. Las funciones de rastreo distribuido y mapeo de servicios pueden ayudar a garantizar que las migraciones a la nube y modernizaciones se realicen sin problemas y no introduzcan errores en la red.
  
  
• Mejor colaboración de los empleados. Con las capacidades de seguimiento de extremo a extremo de APM, los equipos de frontend y backend pueden acceder a los mismos datos simultáneamente, lo que facilita procesos más colaborativos de resolución de problemas y optimización.