Podcast - Observabilidad con Datadog: claves, errores comunes y mejores prácticas.

La observabilidad se ha convertido en uno de los grandes retos y oportunidades para los equipos técnicos que operan sistemas distribuidos. En un contexto donde las arquitecturas son cada vez más complejas, entender el estado interno de nuestros sistemas ya no es una ventaja competitiva: es una necesidad.

En este episodio, conversamos con Ara Pulido, Developer Advocate en Datadog, sobre qué significa realmente tener un sistema observable, qué errores se cometen al empezar en este campo y de las últimas innovaciones en plataformas como Datadog.

¿Qué es observabilidad?

Una de las primeras ideas clave que nos dejó Ara es que la observabilidad es una cualidad del sistema. Es la capacidad de un sistema para ofrecer respuestas a preguntas sobre su estado interno sin necesidad de cambiarlo. Es decir, la capacidad de entender, en tiempo real y de forma precisa, qué está ocurriendo, por qué, y cómo resolverlo si algo va mal.

A diferencia de la monitorización clásica, centrada en alertas y métricas puntuales como uso de CPU o memoria, la observabilidad nos permite explorar y responder preguntas que ni siquiera sabíamos que teníamos, lo que se conoce como los unknown unknowns.

Esto es especialmente relevante en entornos donde múltiples servicios se comunican entre sí y un fallo puede originarse lejos de donde se manifiesta.

Mucho más que logs, métricas y trazas

Durante años se ha hablado de los “tres pilares de la observabilidad”: logs, métricas y trazas. Ara propone alejarse de esta visión simplificada. Aunque estos elementos siguen siendo importantes, no son suficientes por sí solos.

La verdadera observabilidad surge cuando incorporamos capacidades como:

• Profiling para detectar problemas de rendimiento o fugas de memoria.
• Real User Monitoring (RUM) para saber qué hacen realmente los usuarios.
• Análisis de comportamiento en la UI, para entender si una mala experiencia está impactando en el negocio aunque no haya errores técnicos.
• Visualización del sistema completo, más allá de las fronteras del backend.

La idea central es clara: no se trata de tener más datos, sino de tener los datos correctos que permitan tomar decisiones informadas.

¿Cómo empezar a trabajar la observabilidad?

Muchas empresas cometen el error de pensar que adoptar una plataforma de observabilidad es solo cuestión de instalar una herramienta. Sin embargo, la observabilidad requiere un cambio cultural y técnico. Es un cambio en la forma de diseñar software. Requiere pensar en cómo hacer que nuestras aplicaciones sean observables desde su construcción.

Aquí entran en juego nuevas figuras como el ingeniero o ingeniera de observabilidad, personas expertas que ayudan a otros equipos a implementar buenas prácticas y mejorar la visibilidad en sus servicios.

En organizaciones más grandes, incluso surgen comunidades internas de buenas prácticas que promueven la observabilidad de manera transversal.

El papel de Datadog

Datadog es una de las plataformas líderes en observabilidad moderna. Se integra con más de 800 tecnologías y servicios: desde los principales proveedores cloud (AWS, GCP, Azure, Oracle Cloud), hasta bases de datos, servicios serverless o entornos Kubernetes.

En palabras de Ara, Datadog permite ver todo lo que ocurre en tus sistemas, sin importar cuán dispersos o complejos sean. Pero no se queda solo en mostrar los datos. Algunas de las innovaciones más recientes incluyen:

• Integraciones en IDEs (como VS Code y JetBrains) para que los equipos de desarrollo puedan incorporar observabilidad desde el código, alineado con el enfoque shift-left.
• Recomendaciones automáticas de configuración: por ejemplo, sugerencias sobre cuántas réplicas necesitas o qué límites de CPU/memoria deberías establecer para una aplicación.
• Universal Service Monitoring con eBPF: permite recolectar datos incluso de servicios que no han sido instrumentados, extrayendo visibilidad desde el núcleo del sistema operativo sin necesidad de modificarlo.

Estas capacidades permiten no solo reaccionar ante problemas, también anticiparse a ellos y construir sistemas más robustos desde el principio.

Invertir en observabilidad no es solo una cuestión técnica, es una decisión que impacta en la calidad del producto, la satisfacción del usuario y la eficiencia operativa. Y para eso, necesitamos sistemas que nos hablen claramente, sin necesidad de interpretar señales confusas ni lanzar conjeturas.

Si quieres saber más sobre observabilidad...

Te dejamos por aquí algunos posts que hemos publicado en el blog sobre el tema:

• Abecedario de observabilidad: la vida de un proyecto de la A a la I
• Abecedario de observabilidad II: la vida de un proyecto de la J a la R
• Abecedario de observabilidad III: la vida de un proyecto de la S a la Z

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Foto de portada: Unsplash