Trabajando con Observability para proyectos de software

Cuando trabajamos como developers, PMs, QA u otro rol que forme parte de un equipo para el desarrollo de una aplicación por más preparación y experiencia que tengamos tarde o temprano vamos a necesitar de herramientas que empoderen a nuestro equipo a mejorar su desarrollo, diagnosticar problemas, encontrar fallas, priorizar y tomar mejores decisiones. 

Existen muchos tipos de herramientas y estas se pueden utilizar desde los ambientes de desarrollo locales hasta para nuestros ambientes productivos. Cuando utilizamos estas constelaciones de herramientas de verdad logramos una vista 360 y somos capaces de conocer nuestra aplicación como nunca.

Observabilidad: una manera de trabajar más informada y data-driven

Hay varias categorías para tomar en cuenta cuando se quiere trabajar “data-driven” o de una manera motivada por los datos. 

Profilers para optimizar velocidad y uso de memoria

Al hablar de un profiler, se hace referencia a herramientas de desarrollo de software que permiten analizar el rendimiento y procesos de una aplicación y así poder mejorar las secciones de código que no estén funcionando adecuadamente. 

“Proporcionan mediciones de cuánto tiempo tarda en ejecutarse una rutina, con qué frecuencia se llama, desde dónde se llama y cuánto tiempo total en algún lugar se dedica a ejecutar esa rutina. Si ha utilizado un generador de perfiles en el pasado, seguramente estará de acuerdo en que es un activo maravilloso durante el proceso de desarrollo y control de calidad” explican en Smartbear.

Monitoreo

En BMC explican “Si bien el monitoreo puede ser un término casual que se puede aplicar al rastreo o registro o a una serie de otras actividades, en este contexto, el monitoreo es mucho más específico: instrumentar una aplicación y luego recopilar, agregar y analizar métricas para mejorar su comprensión de cómo se comporta el sistema”.

Tracing

Tracing, o seguimiento, prove al desarrollador una imagen amplia y continua de la aplicación en la que está trabajando. Tiene como objetivo seguir el flujo de un programa y analizar la progresión de los datos. El seguimiento o rastreo representa, en pocas palabras, el recorrido de un usuario a través de una pila de aplicaciones, con el propósito centrado en la optimización, identificar cuellos de botella y poder solucionarlos para mejorar el rendimiento. 

Logging

En este paso del registro, se trabajará un seguimiento de de los informes de los errores y los datos relacionados centralizados. Registro es útil en aplicaciones grandes, puede usarse en aplicaciones pequeñas, pero solo si tiene una función crucial. Los archivos de registro son importantes ya que pueden mostrar cualquier evento dentro de la aplicación o sistema, por ejemplo, una falla discreta, un error o una transformación de estado que esté afectando el correcto funcionamiento.

¿Qué es la observabilidad?

En New Relic explican “Una forma sencilla de describir la observabilidad es qué tan bien se puede comprender el sistema a partir de la salida. En la teoría del control, la observabilidad se define como la forma en que los ingenieros pueden inferir los estados internos de un sistema a partir del conocimiento de las salidas externas de ese sistema. Ampliada a TI, software y computación en la nube, la observabilidad es la forma en que los ingenieros pueden comprender el estado actual de un sistema a partir de los datos que genera. Para comprenderlo completamente, debe recopilar de manera proactiva los datos correctos y luego visualizarlos y aplicar inteligencia”.

En otras palabras, las soluciones que reúnen todas las diferentes herramientas y las usan en conjunto logran Observability y por ende, mejorar el funcionamiento de una aplicación para mantenerla en optimas condiciones de operación ante el usuario. 

Una vez hemos captado esta información somos capaces de priorizar tareas con fundamento: para un módulo que tal vez tiene muchos errores de un tipo recurrente; en otros casos nos damos cuenta que cierta página tiene más tráfico y podemos darle enfoque para tareas de optimización junto con un profiler que ayudaría al developer a corregir u optimizar los paths más problemáticos o que causen el cuello de botella en el código.

Datadog: Una tecnología moderna para la observabilidad

Una solución de software como servicio basado en la nube, escalable y versátil como Datadog brinda a las empresas la posibilidad de tener una visión general de todo su stack de tecnología.

 
Las empresas pueden obtener beneficios de análisis y monitoreo en tiempo real sobre sus sistemas y la experiencia del usuario desde una sola fuente gracias a la función de consolidación de monitoreo de Datadog. A través de un monitoreo limpio y conciso, los equipos pueden localizar y mitigar problemas de manera efectiva.

Rootstack confía en el alcance y la oferta de Datadog porque tiene soluciones para todo tipo de modelos de negocio y las empresas con requisitos personalizados son probablemente las que podrían beneficiarse más debido al alto nivel de integraciones y personalización disponible en la plataforma. Otros usos de Datadog se encuentran en los campos de servicios financieros y de atención médica, comercio electrónico, aprendizaje automático, IoT y mucho más.

Dónde empezar con la observabilidad en un proyecto de software

Si su equipo no usa ningún tipo de herramienta, primero es importante empezar por un análisis de problemas frecuentes y áreas de mejora. Desde el punto de vista de desarrollo los developers deberían poder mencionar que les resulta difícil resolver el día a día y esto podría brindar una gran pista de dónde empezar. Para problemas de performance los profilers siempre son un buen punto de inicio. Por otro lado, un APM como el que ofrece New Relic podría aclarar detalles sobre errores que son difíciles de resolver.

Para un equipo con más experiencia probablemente nos queremos enfocar más que nada en las áreas por mejorar e investigar sobre una herramienta que resuelva esas necesidades. Generalmente las herramientas que ofrecen observability tendrán una o múltiples soluciones para los problemas que queremos resolver en estos casos. Estos equipos podrían estar pensando en mejorar la experiencia de usuario, puntos de falla en los api, interés en “funnel analysis” o generación de otros dashboards para poder tener visibilidad de diferentes rincones de una app o ecosistema de apps para tomar una decisión mejor informada.

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