De solo monitorizar a pasar a la acción

Las herramientas de monitorización han evolucionado en paralelo a las grandes etapas tecnológicas en el mundo empresarial y actualmente ya no pueden limitarse a monitorizar y optimizar de forma continua, también deben dar soporte a una toma de decisiones basada en el conocimiento real, completo y detallado del comportamiento dinámico del software.

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En el mundo de la informática empresarial se distinguen tres grandes etapas tecnológicas: el mundo mainframe – IBM, el mundo Java-Oracle y, actualmente, el mundo cloud.

De la primera etapa, hay consenso sobre que se trata de un entorno reconocido por su estabilidad y seguridad. De hecho, a pesar de los numerosos vaticinios sobre su extinción, no solo sobrevive, sino que crece y sigue siendo vital para muchas empresas. De ese primer estadio procede una herencia importante, especialmente en organizaciones tan punteras en ese momento como, por ejemplo, el sector financiero o las aerolíneas.

Para las empresas en vanguardia tecnológica, el mainframe -primero los IBM 360 y luego los Z- era el camino. Por ese motivo, estas empresas tienen una herencia – o legacy – que están obligadas a optimizar para que continúe siendo garantía de buen servicio y de cumplimiento.

En los años 90, segunda etapa, entran en escena los sistemas distribuidos. El mainframe dejó de estar solo, empezó a convivir con otros entornos y surgieron las bases de datos relacionales como Oracle y el lenguaje Java.

La inversión de las empresas en entornos distribuidos fue desigual, algunas invirtieron más y otras menos, de forma que, si bien en la práctica la totalidad transformó el front para que fuera más amigable, en el back los escenarios fueron variados. Algunas optaron por desarrollar todas sus nuevas aplicaciones en el mundo distribuido y otros conservaron el mainframe como pieza nuclear.

La razón de la apuesta dispar por el mundo distribuido, y cuyo sentido y acierto todavía está por determinar, fue principalmente económica, pero no solo. El mainframe resultaba más doloso desde el punto de vista de los costes y los sistemas distribuidos prometían un impacto positivo en la cuenta de resultados, además de una alternativa.

Y llegamos a la tercera fase: cloud y los micro servicios. En tanto que modelo financiero, la nube permite al CFO transformar un gasto fijo en uno variable e indudablemente también implica un cambio de las estructuras tecnológicas. Las empresas quieren estar en la nube porque persiguen incrementar la automatización y ser más rápidas, y en el mundo cloud, a priori, se desarrolla más rápido y, supuestamente, con menor coste.

Los nuevos desafíos del mundo cloud

El modelo cloud promete más automatización, agilidad, flexibilidad, escalabilidad y menor coste. Por ello, parece complicado no rendirse a su llamada, pero el avance no está exento de dificultades, ya que, desde el punto de vista de la monitorización, la optimización y la toma de decisiones enfocadas a mejorar el rendimiento, en la nube aparecen problemas que antes estaban resueltos o no existían. Mientras que en el mundo mainframe y, hasta cierto punto, en el distribuido, se monitorizaba de extremo a extremo, se controlaban perfectamente los tiempos y era posible predecir; la situación es muy diferente en la nube.

Efectivamente, bajo el modelo cloud es posible elegir y por ello es un viaje que exige tomar decisiones y en el que, además, es complicado saber a ciencia cierta qué está pasando, la dispersión es brutal debido a que hay servicios que controlas y otros muchos que son de terceros. En pocas palabras: cloud puede convertirse en una caja negra.

La situación puede complicarse aún más debido, por un lado, por las limitaciones que fija la legislación y, por otro, por el nivel de cultura de excelencia tecnológica. El fervor tecnológico o las decisiones arbitrarias pueden transformar la supuesta libertad de elección de la nube en un dardo envenado.

En el modelo cloud, como consecuencia de la libertad en la elección de“piezas”, la complejidad de los sistemas aumenta y la imprevisibilidad caracteriza las implementaciones reales. Al mismo tiempo, las estructuras organizativas crecen y se dispersan los equipos de desarrollo, que utilizan metodologías independientes.

En suma, la gestión y el control de los procesos de desarrollo resulta inviable y, como consecuencia, su resultado se mide en función de los fallos o las caídas del servicio, función a la que se orientan las herramientas AIOps actuales. Pero hay cuatro factores adicionales que impactan directamente en la competitividad.

El primero son los costes de las infraestructuras, tanto en entornos zOS como, y especialmente, en el mundo cloud, donde en muchos casos las arquitecturas escalan mal en costes, tanto en instalaciones de nube privada como pública, donde algunos problemas son diferentes. El segundo es la experiencia del usuario, tanto desde el punto de vista del tiempo de respuesta y las tasas de fallo, como desde la perspectiva de percepción del servicio, y nuevamente aquí la situación es más compleja en los entornos cloud en los que la carga de las páginas ya no es secuencial. El tercer factor clave es el cumplimiento de los Acuerdos de Nivel de Servicio (ANS) y el cuarto la eficiencia del ciclo de desarrollo, entendido como la medición objetiva del comportamiento dinámico del software a nivel de proveedor, grupo/aplicación y programador.

Central del rendimiento independiente

En este contexto, ninguna de las soluciones APM, AIOps, DevOps o de observabilidad actual son capaz de responder de forma unificada a las necesidades inherentes a un proceso de monitorización, control y mejora continua de los cuatro aspectos antes mencionados. Y es aquí donde radica el éxito de la plataforma BOA (Boost & Optimize Applications), la única donde la monitorización –proactiva y no reactiva- y la optimización se desarrollan sin salir de ella.

BOA es, además, inmune a la evolución tecnológica descrita. Con independencia de tipo de infraestructuras, de la arquitectura, del sabor de las aplicaciones o del modelo de consumo de servicios TI, BOA opera como central del rendimiento independiente y enfocada a la mejora continua del código software y del uso óptimo de las infraestructuras. Para ello, proporciona visión y capacidad para actuar sobre los principales KPI del rendimiento.

BOA permite llevar a la práctica un estándar de monitorización proactiva e inteligente que se basa en ocho fases: ingesta de datos procedentes de múltiples fuentes, tratamiento y transformación, consolidación, definición de KPIs, establecimiento de procedimientos para la resolución automatizada de incidencias, soporte a todos estos procesos y medición continua de los resultados. Un círculo virtuoso en retroalimentación constante que, gracias a la incorporación continua de nuevos algoritmos de inteligencia artificial, se desarrollan de forma cada vez más automatizada.

Con BOA es posible saber lo que está pasando y asegurar al mismo tiempo la mejora continua y la toma de decisiones informadas para asegurar los mejores niveles de rendimiento, que es también el objetivo de DevPerOps. Esta metodología introduce el concepto de rendimiento dentro del ciclo DevOps, extiende su cultura en la organización y sus proveedores y dota de una visión de negocio, al desarrollo y a las operaciones TI.

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