Analizar los datos de rendimiento de las aplicaciones lleva tiempo, pero vale la pena, porque en el futuro permitirá a los administradores de TI resolver los problemas más rápido.
¿Cuál es la mejor manera de rastrear el rendimiento de las aplicaciones distribuidas?
Las organizaciones instalan aplicaciones en múltiples plataformas, localmente, en una o más nubes, o en ambos entornos, y usan arquitecturas distribuidas, que implementan código en forma de microservicios y contenedores. En comparación con las aplicaciones monolíticas, distribuidas dificultan el monitoreo y no afectan la eficiencia y la precisión del análisis de la mejor manera. Por lo tanto, las organizaciones necesitan encontrar las herramientas adecuadas e implementar el enfoque correcto para monitorear aplicaciones distribuidas.
A medida que las aplicaciones distribuidas y la informática se vuelven cada vez más populares, surgen nuevas herramientas predictivas de análisis de TI para abordar los desafíos de la infraestructura de TI reactiva. La tecnología predictiva evalúa las estadísticas actuales, las tendencias y los datos históricos, y luego, utilizando el aprendizaje automático y el análisis de datos, hace predicciones sobre eventos futuros o desconocidos. A pesar del hecho de que necesita tener un conocimiento profundo para trabajar con análisis predictivos de TI, incluso una ligera reducción en el número de incidentes durante la aplicación traerá ahorros significativos. Sin embargo, el monitoreo y análisis predictivo no resolverá todos los problemas, porque las organizaciones de TI aún necesitarán decidir de forma independiente qué monitorear y cuándo.
Problemas de aplicaciones distribuidas
Las aplicaciones monolíticas reemplazadas implementadas en un solo servidor han sido reemplazadas por aplicaciones distribuidas con varios componentes que están instalados en muchas partes de la infraestructura de TI. Cuando se monitorean las aplicaciones, es inaceptable mirar solo en una dirección: es necesario monitorear una amplia gama de recursos, incluidos el almacenamiento externo, las redes y la potencia informática.
Y al mismo tiempo, el análisis predictivo de aplicaciones distribuidas se está volviendo más difícil. Para averiguar qué componentes de la aplicación y la infraestructura se deben monitorear, comience en los diferentes extremos del sistema y luego llegue a un denominador común. La parte superior del sistema es la usabilidad de la aplicación.
Los aspectos de la aplicación desde el punto de vista del cliente afectan fuertemente la evaluación general, pero es difícil aplicarles análisis predictivos. Los problemas de rendimiento de la aplicación (por ejemplo, funciones que funcionan con éxito alternativo) pueden ocurrir con poca frecuencia, por lo que son difíciles de predecir. Sin embargo, la usabilidad es un indicador muy importante para respaldar la información analítica.
Si el algoritmo de análisis predictivo no permite el uso de la información recopilada en varios sistemas diferentes para compilar una imagen completa, no se puede llamar eficaz, porque sin esto será difícil determinar cómo los problemas de un sistema afectan a toda la pila de aplicaciones. Los días de aplicaciones dispares han quedado atrás, reemplazados por componentes interconectados. Pero desde un punto de vista operativo, esto puede conducir a muchos errores y partes faltantes.
Lo que vale la pena rastrear
Para combinar varias herramientas analíticas en la nube y sistemas locales para rastrear aplicaciones distribuidas sin omisiones, necesitará un equipo completo de especialistas en TI. Si no tiene un presupuesto ilimitado para el monitoreo, esto no es razonable. El éxito de las herramientas predictivas depende de la metodología utilizada para recopilar, compartir y usar los datos, incluso más que en las capacidades de aprendizaje automático o el estudio de tendencias.
Para que el sistema recopile toda la información necesaria para el trabajo del departamento de TI, el análisis predictivo de TI también debe tener en cuenta la usabilidad. Si pone la usabilidad al frente de la mesa, un equipo de especialistas podrá prevenir o reducir los errores y fallas que los clientes encuentran, o al menos comprender cómo estos errores pueden afectar el trabajo, y proponer una solución.
Limitaciones del análisis predictivo de TI
El análisis predictivo para monitorear aplicaciones distribuidas está diseñado para detectar y prevenir errores, pero no se puede evitar absolutamente ningún error o incidente. La analítica no ocurre en tiempo real.
El tiempo para el análisis predictivo de TI es otro aspecto muy importante. El aprendizaje automático y el análisis de datos no son compatibles con los informes en tiempo real. Tanto el personal administrativo como el técnico deben comprender que los sistemas predictivos de análisis de TI necesitan tiempo para recopilar suficientes datos para el procesamiento y el análisis, después de lo cual puede esperar resultados decentes. Dependiendo de la cantidad de datos, esto puede llevar varias horas o varios días. Los administradores pueden reducir la cantidad de datos, pero esto puede no afectar la precisión del análisis de la mejor manera. El análisis predictivo de TI debe evitar problemas para mejorar la usabilidad y optimizar la gestión de recursos de TI. Para enviar señales de error y responder a incidentes, se deben implementar otros métodos.
El análisis predictivo de TI no puede eliminar todos los incidentes posibles que podrían afectar la pila de aplicaciones. Los cortes de energía a gran escala, las interrupciones en el trabajo de los proveedores de la nube y las fallas importantes de los equipos pueden ocurrir de manera completamente inesperada. Pero cuantos más datos tenga su organización, mejores resultados podrá lograr. Para tener éxito, debe comprender las desventajas y ventajas de esta tecnología y aprovechar al máximo sus capacidades.