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Ingeniería de la observabilidad

by Charity Majors, Liz Fong-Jones, George Miranda

September 2024

Intermediate to advanced

320 pages

10h 38m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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A quién va dirigido este libroPor qué escribimos este libroLo que aprenderásConvenciones utilizadas en este libroUtilizar ejemplos de códigoAprendizaje en línea O'ReillyCómo contactar con nosotrosAgradecimientos
La definición matemática de la observabilidadAplicación de la observabilidad a los sistemas de softwareCaracterizaciones erróneas sobre la observabilidad del softwarePor qué importa ahora la observabilidad¿Es ésta realmente la mejor manera?¿Por qué no bastan las métricas y el monitoreo?Depuración con métricas frente a observabilidadEl papel de la cardinalidadEl papel de la dimensionalidadDepurar con observabilidadLa observabilidad es para los sistemas modernosConclusión
Cómo se utilizan los datos de monitoreo para la depuraciónSolución de problemas de comportamiento al utilizar cuadros de mandoLas limitaciones de la resolución de problemas por intuiciónEl monitoreo tradicional es fundamentalmente reactivoCómo la observabilidad permite una mejor depuraciónConclusión
Introducción a ParseEscalado en ParseLa evolución hacia los sistemas modernosLa evolución hacia las prácticas modernasCambio de prácticas en ParseConclusión
Nube nativa, DevOps y SRE en pocas palabrasObservabilidad: Depurar antes y ahoraLa observabilidad potencia las prácticas DevOps y SREConclusión
Depuración con Eventos EstructuradosLas limitaciones de las métricas como elemento básicoLas limitaciones de los troncos tradicionales como bloque de construcciónRegistros no estructuradosRegistros estructuradosPropiedades de los eventos útiles para la depuraciónConclusión
Rastreo distribuido y por qué es importante ahoraLos componentes del rastreoInstrumentar un rastro de la forma difícilAñadir campos personalizados a los tramos de rastreoCoser eventos en rastrosConclusión

Breve introducción a la instrumentaciónNormas abiertas de instrumentaciónInstrumentación mediante ejemplos basados en códigoEmpieza con la Instrumentación AutomáticaAñadir instrumentación personalizadaEnviar datos de instrumentación a un sistema backendConclusión
Depuración a partir de condiciones conocidasDepurar desde los primeros principiosUtilizar el bucle de análisis del núcleoAutomatizar la parte de fuerza bruta del bucle de análisis del núcleoLa engañosa promesa de las AIOpsConclusión
Dónde encaja el monitoreoDónde encaja la observabilidadConsideraciones sobre el sistema frente al softwareEvaluar las necesidades de tu organizaciónExcepciones: El monitoreo de la infraestructura que no se puede ignorarEjemplos realesConclusión
Únete a un Grupo ComunitarioEmpieza por los mayores puntos de dolorComprar en lugar de construirElabora tu instrumentación de forma iterativaBusca oportunidades para aprovechar los esfuerzos existentesPrepárate para el último esfuerzo más duroConclusión
Desarrollo basado en pruebasObservabilidad en el ciclo de desarrolloDeterminar dónde depurarDepurar en la época de los microserviciosCómo la instrumentación impulsa la observabilidadDesplazar la observabilidad hacia la izquierdaUtilizar la observabilidad para acelerar la entrega de softwareConclusión
Los métodos tradicionales de monitoreo crean una peligrosa fatiga de alertaLa Alerta de Umbral es sólo para Conocidos-desconocidosLa experiencia del usuario es una estrella polar¿Qué es un objetivo de nivel de servicio?Alertas fiables con SLOCambiar la cultura hacia las alertas basadas en SLO: Un estudio de casoConclusión
Alertar antes de que se vacíe tu presupuesto de erroresEnmarcar el tiempo como una ventana correderaPrevisión para crear una Alerta Predictiva de QuemaduraLa Ventana MiradorLa ventana Línea de baseActuación ante las Alertas de Quemaduras SLOUtilizar datos de observabilidad para los SLO frente a datos de series temporalesConclusión
Por qué Slack necesitaba observabilidadInstrumentación: Bibliotecas de cliente y dimensiones compartidasCasos prácticos: Operacionalizar la cadena de suministroComprender el contexto mediante herramientasIntegrar alertas procesablesComprender lo que ha cambiadoConclusión
Cómo analizar el ROI de la observabilidadLos costes reales de construir tu propia casaLos costes ocultos del uso de software "gratuitoVentajas de construir tu propia casaLos riesgos de construir tu propio edificioLos costes reales de la compra de softwareLos costes financieros ocultos del software comercialLos costes no financieros ocultos del software comercialVentajas de comprar software comercialLos riesgos de comprar software comercialComprar o construir no es una elección binariaConclusión
Los requisitos funcionales de la observabilidadLas bases de datos de series temporales son inadecuadas para la observabilidadOtros posibles almacenes de datosEstrategias de almacenamiento de datosCaso práctico: La implantación del Recuperador de HoneycombPartición de datos por tiempoAlmacenar datos por columnas dentro de segmentosRealizar cargas de trabajo de consultaConsulta de rastrosConsulta de datos en tiempo realHacerlo asequible con el escalonamientoAcelerar con el paralelismoTratar con Cardinalidad AltaEstrategias de ampliación y durabilidadNotas sobre cómo construir tu propio almacén de datos eficienteConclusión
Muestreo para afinar tu recogida de datosUtilizar distintos enfoques para el muestreoMuestreo de probabilidad constanteMuestreo sobre el volumen de tráfico recienteMuestreo Basado en el Contenido del Suceso (Claves)Combinación de métodos por clave e históricosElegir opciones de muestreo dinámicoCuándo tomar una decisión de muestreo de rastrosTraducir las estrategias de muestreo en códigoEl caso baseMuestreo de tasa fijaGrabar la frecuencia de muestreoMuestreo coherenteMuestreo de la tasa objetivoTener más de una frecuencia de muestreo estáticaMuestreo por clave y tasa objetivoMuestreo con tasas dinámicas en un número arbitrario de clavesPonerlo todo junto: Muestreo de la cabeza y la cola por tasa objetivo claveConclusión
Atributos de las tuberías de telemetríaEnrutamientoSeguridad y cumplimientoAislamiento de la carga de trabajoBúfer de datosGestión de la capacidadFiltrado y aumento de datosTransformación de datosGarantizar la calidad y coherencia de los datosGestión de una tubería de telemetría: AnatomíaRetos en la gestión de una tubería de telemetríaRendimientoCorrecciónDisponibilidadFiabilidadAislamientoFrescura de los datosCaso práctico: Gestión de la telemetría en SlackAgregación de métricasRegistros y Eventos de RastreoAlternativas de código abiertoGestionar una tubería de telemetría: Construir frente a comprarConclusión
El enfoque reactivo para introducir cambiosLa rentabilidad de la observabilidadEl enfoque proactivo para introducir cambiosIntroducir la observabilidad como prácticaUtilizar las herramientas adecuadasInstrumentaciónAlmacenamiento y análisis de datosImplantar herramientas en tus equiposSaber cuándo tienes suficiente observabilidadConclusión
Reconocer las necesidades de observabilidad no relacionadas con la ingenieríaCrear aliados de observabilidad en la prácticaEquipos de atención al clienteEquipos de éxito del cliente y de productoEquipos de ventas y ejecutivosUtilizar la observabilidad frente a las herramientas de Business IntelligenceTiempo de ejecución de la consultaPrecisiónRecenciaEstructuraVentanas de tiempoEfímeroUtilización conjunta de la observabilidad y las herramientas de BI en la prácticaConclusión
Nota sobre los modelos de madurezPor qué la observabilidad necesita un modelo de madurezAcerca del Modelo de Madurez de la ObservabilidadCapacidades referenciadas en el OMMResponder al fallo del sistema con resilienciaEntrega código de alta calidadGestionar la complejidad y la deuda técnicaLibera con una cadencia predecibleComprender el comportamiento del usuarioUtilizar el OMM para tu organizaciónConclusión
Observabilidad, antes y ahoraRecursos adicionalesPredicciones sobre hacia dónde va la observabilidad

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Parte V. Difundir la cultura de la observabilidad

En la Parte IV, nos centramos en abordar los retos que plantea la práctica de la observabilidad a escala. En esta sección final, exploramos los mecanismos culturales que puedes utilizar para ayudar a impulsar los esfuerzos de adopción de la observabilidad en toda tu organización.

La observabilidad suele comenzar en el seno de un determinado equipo o unidad de negocio de una organización. Para difundir una cultura de observabilidad, los equipos necesitan el apoyo de diversas partes interesadas de toda la empresa. En esta sección se explica cómo se reúne ese apoyo para ayudar a proliferar una práctica de observabilidad.

El capítulo 19 presenta una visión de los resultados materiales, los retos organizativos y cómo presentar un caso empresarial, analizando las ventajas empresariales que conlleva la adopción de prácticas de observabilidad.

El Capítulo 20 analiza cómo los equipos ajenos a los de ingeniería pueden impulsar sus propios objetivos con el uso de herramientas de observabilidad. Ayudar a los equipos adyacentes a aprender a comprender y utilizar los datos de observabilidad para alcanzar sus objetivos contribuirá a crear aliados que puedan impulsar tus iniciativas de adopción de la observabilidad.

El capítulo 21 examina los datos líderes del sector que pueden ayudarte a informar y medir tu progreso en la consecución de las ventajas de la observabilidad expuestas en capítulos anteriores. Este modelo puede ser útil como guía aproximada ...