Desbloqueando el potencial de la Observabilidad con IA

Desbloqueando el potencial de la observabilidad con IA la inteligencia artificial al servicio de la excelencia

La observabilidad es esencial para desarrollar y ejecutar aplicaciones modernas distribuidas, pero las herramientas y datos fragmentados a menudo obstaculizan información crítica. La IA y la observabilidad unificada pueden superar estos desafíos.

La observabilidad es crucial para el desarrollo de software moderno, permitiendo a los desarrolladores monitorear, solucionar problemas y optimizar aplicaciones distribuidas complejas. Sin embargo, muchas organizaciones luchan por lograr una observabilidad efectiva debido a silos de datos, herramientas de monitoreo complejas e información fragmentada.

Observe tiene como objetivo superar estos desafíos al proporcionar una plataforma de observabilidad unificada impulsada por una capa de datos de grafo. Recientemente hablé con el CEO de Observe, Jeremy Burton, para conocer más sobre su enfoque y cómo ayuda a los desarrolladores a mejorar la observabilidad.

Unificar datos de observabilidad

Un desafío clave con las soluciones de observabilidad existentes es que los datos permanecen separados en diferentes herramientas. Según explicó Burton, tradicionalmente las empresas han utilizado herramientas especializadas para métricas, seguimiento y registros que no son interoperables. Esta fragmentación obliga a los desarrolladores, ingenieros DevOps y SREs a ensamblar manualmente información.

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Observe aborda esto al ingestar y correlacionar todos los datos de observabilidad, métricas, seguimiento y registros, en una sola plataforma. Su capa de datos de grafo vincula puntos de datos relacionados, brindando contexto y acelerando la solución de problemas. Los usuarios pueden partir de cualquier tipo de datos y pivotar entre otros para obtener una vista unificada.

Según Burton, “se pueden abordar los problemas desde diferentes puntos de entrada. Se pueden abordar las cosas de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba”. En lugar de buscar identificadores en paneles de control, los desarrolladores pueden navegar por entidades lógicas como clientes y servicios.

Observe mantiene todos los datos sin procesar en un almacén de datos de objeto asequible. Sin embargo, sus índices de gráfico y transforma los datos consultados comúnmente para un análisis interactivo rápido. Esto permite una solución de problemas rápida y al mismo tiempo permite a los usuarios obtener datos antiguos bajo demanda.

Optimizando aplicaciones Kubernetes y nativas de la nube

Observe ofrece un amplio soporte para entornos contenerizados y nativos de la nube como Kubernetes y AWS. La plataforma descubre automáticamente la topología de la infraestructura y mapea los datos crudos de Kubernetes en conceptos como pods y contenedores.

Según señaló Burton, “transformamos los datos en cosas que las personas reconocen”. Esto acelera el monitoreo y la solución de problemas de Kubernetes al presentar los datos en términos familiares. Los desarrolladores pueden ir directamente a los contenedores y servicios afectados durante incidentes.

Observe también instrumenta automáticamente las aplicaciones de los clientes al escanear el código en busca de contexto como identificadores de clientes. Burton explicó cómo esto ayudó a Topgolf a resolver rápidamente problemas con sus juegos mediante la vinculación de registros a bays específicas. Estos mapeos lógicos simplifican la solución de problemas para aplicaciones nativas de la nube distribuidas.

Aprovechando la IA y el aprendizaje automático

Observe utiliza técnicas de IA como interfaces conversacionales y generación de código para mejorar la experiencia del usuario. Burton ve la IA como la clave para hacer que la observabilidad sea más intuitiva.

Su chatbot O11y GPT aprovecha modelos de lenguaje grandes para comprender consultas en lenguaje natural, guiar la solución de problemas y generar transformaciones de datos. Los usuarios pueden describir problemas en términos sencillos en lugar de memorizar la sintaxis de consulta.

Observe también entrenó a Codex para generar automáticamente código de análisis y análisis de datos en su lenguaje de consulta Opal. Esta capacidad de copiloto permite que los ingenieros que no están familiarizados con Opal sean productivos de inmediato.

Según Burton, las aplicaciones modernas han vuelto muy compleja la solución de problemas, por lo que la IA puede ayudar a “eliminar 130 minutos de diferencia” en el tiempo de resolución. Al aprovechar el aprendizaje automático para capturar experiencia, Observe tiene como objetivo hacer que la observabilidad sea más accesible.

Mejorando la economía y la experiencia del cliente

Mientras brinda una funcionalidad más completa, Observe está diseñado para escalar y tener una economía en la nube. Su arquitectura nativa de la nube aprovecha el almacenamiento y la computación asequibles. Esto permite retener datos de observabilidad de alta resolución durante hasta 30 meses para ayudar en la solución de problemas en profundidad.

Observe también se integra estrechamente con herramientas de colaboración como Slack. Burton explicó cómo mostrar alertas en canales de incidentes y brindar un asistente de IA mejora la coordinación y reduce el tiempo promedio de resolución.

Para clientes como Blooma, Observe ha ofrecido resultados sólidos. Jason Huling, Director de Operaciones Técnicas de Blooma, informó una solución de problemas mucho más rápida y sin degradación de la plataforma a pesar de un aumento del 10x en los datos. Atribuyó esto a la facilidad de uso de Observe y su excelente soporte al cliente.

Para clientes como Reveal, Observe ha brindado resultados rápidos. Como señaló Stephen Montoya, Director de Ingeniería de Reveal, “Nos movemos tan rápido aquí, como si estuviéramos en un cohete. No teníamos tiempo para dedicarnos a aprender realmente Observe. Fue fácil de aprender, justo al sacarlo de la caja”. También elogió el excelente soporte al cliente de Observe.

El futuro de la observabilidad

Cuando se le preguntó sobre las perspectivas del mercado de observabilidad, Burton destacó el potencial de la inteligencia artificial para redefinir las interacciones y difuminar las barreras organizativas. Visualiza a los desarrolladores iniciando y dirigiendo la respuesta ante incidentes a través de herramientas de colaboración, con el aprendizaje automático sugiriendo soluciones en tiempo real.

Las inversiones de Observe en inteligencia artificial aplicada tienen como objetivo proporcionar una observabilidad sin fisuras. Burton cree que esto puede reducir la brecha de habilidades al codificar el conocimiento tribal en sistemas que los ingenieros pueden consultar de forma conversacional. La observabilidad integrada y proactiva permitirá a los desarrolladores centrarse en tareas de mayor valor.

En general, la plataforma unificada de observabilidad de Observe tiene como objetivo ayudar a los ingenieros a comprender y optimizar mejor las aplicaciones modernas. Su innovadora arquitectura de datos proporciona conocimientos interconectados en métricas, trazas y registros. Combinado con mejoras de usabilidad como la inteligencia artificial, Observe se esfuerza por hacer que la observabilidad sea sin esfuerzo. Esto permite a los desarrolladores pasar menos tiempo apagando incendios y más tiempo innovando.

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