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¿Qué es la observabilidad? Guía completa

Escrito por Serban Group | 1/12/25 10:16

 

 

 

En los entornos IT modernos, marcados por arquitecturas distribuidas, contenedores, microservicios, entornos híbridos y cargas críticas en la nube, entender qué está ocurriendo dentro de los sistemas se ha convertido en una necesidad a nivel estratégico. Aquí es donde entra la observabilidad, un concepto que va mucho más allá de la simple monitorización tradicional.

Y es que la observabilidad permite comprender el por qué detrás del comportamiento de las aplicaciones y la infraestructura, ayudando a anticipar fallos, reducir tiempos de respuesta y mejorar la experiencia del usuario final ¿quieres conocer más detalles? ¡sigue leyendo!

 

¿En qué se diferencia la observabilidad de la monitorización tradicional?

Aunque a menudo se utilizan como sinónimos, lo cierto es que la observabilidad y la monitorización cumplen funciones distintas dentro de un entorno IT. La monitorización se ha concebido históricamente para detectar fallos conocidos, mientras que la observabilidad surge como respuesta a la complejidad creciente de los sistemas actuales, donde los incidentes rara vez siguen patrones previsibles.

La monitorización responde a la pregunta: “¿Está algo fallando?”
La observabilidad responde a “¿Por qué está fallando y cómo lo soluciono de forma eficiente?”

Una de las principales diferencias es que la monitorización se basa en métricas y alertas predefinidas, mientras que la observabilidad se apoya en datos ricos, correlacionados y en tiempo real, permitiendo explorar hipótesis técnicas que no estaban previstas. Así podemos resumirlo:

  • Monitorización: detecta problemas conocidos y configurados previamente.
  • Observabilidad: permite investigar problemas nuevos, complejos o no previstos.

¿Cuáles son los pilares fundamentales de la observabilidad?

Para que un sistema sea observable, necesita generar información suficiente y útil como para entender su comportamiento interno. En el ámbito IT se han estandarizado tres pilares fundamentales que permiten analizar cualquier entorno:

1. Logs

Registros que describen eventos ocurridos dentro de una aplicación o sistema. Son clave para reconstruir comportamientos, rastrear errores y entender cronologías.

2. Métricas

Datos numéricos agregados que permiten medir rendimiento, consumo de recursos y estado general del sistema. Ejemplos: latencia, uso de CPU, memoria, IOPS, número de errores…

3. Traces

Representan el recorrido completo de una petición a través de distintos servicios y componentes. Son especialmente importantes en entornos de microservicios.

 

¿Por qué la observabilidad es imprescindible en entornos híbridos y multicloud?

A medida que las organizaciones adoptan modelos híbridos y multicloud, su infraestructura se vuelve más compleja y distribuida. Esto hace que entender qué está ocurriendo en cada componente sea crítico para garantizar la disponibilidad y el rendimiento.

Hoy conviven:

  • Aplicaciones repartidas entre nubes públicas y privadas
  • Contenedores efímeros que cambian dinámicamente
  • Servicios distribuidos y altamente desacoplados
  • Usuarios accediendo desde cualquier ubicación y dispositivo

En este escenario, identificar un fallo sin una visión unificada se vuelve extremadamente complejo. La observabilidad sin embargo permite:

 

  • Localizar rápidamente el origen del problema
  • Correlacionar información entre plataformas distintas
  • Reducir la “tormenta de alertas” típica de la monitorización tradicional
  • Acelerar el diagnóstico y disminuir el MTTR

¿Qué retos del día a día resuelve la observabilidad?

Los equipos de IT se enfrentan a incidentes complejos, difíciles de reproducir y con múltiples factores implicados. La observabilidad aporta contexto, correlación y una visión global que permite llegar al origen real del problema, no solo a su síntoma. Entre los retos que ayuda a resolver destacan:

  • Incidencias intermitentes que no se pueden reproducir fácilmente
  • Degradaciones de rendimiento puntuales en picos de carga
  • Problemas derivados de dependencias entre microservicios
  • Falta de contexto para correlacionar alertas heterogéneas
  • Dificultad para diagnosticar en entornos altamente automatizados
  • Escasa visibilidad en infraestructuras híbridas y distribuidas

¿Cómo se relaciona la observabilidad con SRE, AIOps y Zero Trust?

En un ecosistema tecnológico donde confluyen prácticas modernas de operación, automatización y seguridad, la observabilidad actúa como un habilitador transversal que conecta todos estos enfoques. Su valor no se limita a ofrecer visibilidad: también proporciona el contexto necesario para tomar decisiones rápidas, basadas en datos, y orientar la mejora continua de los sistemas.

SRE (Site Reliability Engineering)

En los equipos SRE, la observabilidad es imprescindible para definir, medir y mantener los indicadores que garantizan la fiabilidad del servicio:

  • SLIs (Service Level Indicators): métricas que describen cómo percibe el usuario un servicio (latencia, disponibilidad, errores…).
  • SLOs (Service Level Objectives): objetivos de rendimiento basados en esos indicadores.
  • SLA (Service Level Agreement): compromisos que se firman con el cliente.

Sin observabilidad, estos indicadores carecen de datos precisos y actualizados, impidiendo detectar degradaciones antes de que afecten a los usuarios. Además, la observabilidad permite a los equipos SRE analizar patrones, anticipar incidentes y automatizar tareas de reparación o escalado.

 

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)

AIOps necesita un volumen masivo de datos precisos, variados y correlacionados para funcionar correctamente. Aquí la observabilidad juega un papel clave:

  • Proporciona logs, métricas y trazas en tiempo real.
  • Permite al motor de IA identificar patrones anómalos o correlaciones complejas.
  • Facilita la automatización inteligente, como la apertura de tickets, la activación de scripts correctivos o el escalado automático.
  • Reduce el ruido operativo agrupando eventos relacionados.

En entornos donde miles de alertas se generan a diario, AIOps y observabilidad combinados ayudan a priorizar lo realmente crítico y a reducir de forma drástica la carga operativa.

 

Zero Trust

El modelo Zero Trust se basa en la verificación continua: nunca se confía, siempre se valida. Esto exige una visibilidad profunda de lo que está ocurriendo en el sistema, y la observabilidad aporta justamente ese nivel de detalle:

  • Detecta comportamientos anómalos en accesos, usuarios, dispositivos o servicios.
  • Facilita el análisis de tráfico interno y lateral (east-west).
  • Permite identificar desviaciones en patrones de uso o rendimiento que pueden indicar un ataque.
  • Refuerza políticas de acceso dinámicas basadas en contexto.

Combinada con herramientas de seguridad, la observabilidad se convierte en un soporte esencial para implementar Zero Trust de forma efectiva, especialmente en entornos híbridos, distribuidos o con microservicios.

 

 

La observabilidad no es solo una evolución natural de la monitorización: es un requisito fundamental para garantizar la fiabilidad, seguridad y rendimiento de las aplicaciones modernas. En un ecosistema tecnológico cada vez más distribuido y dinámico, la capacidad de “mirar dentro” de los sistemas se convierte en una ventaja clave para cualquier equipo de IT.