La observabilidad inteligente es la herramienta clave para la gestión de TI híbrida.

Las actuales infraestructuras de TI se encuentran inundadas de datos que ofrecen información acerca del rendimiento y la seguridad de los sistemas. Esta información es esencial para los profesionales de TI que buscan mantener en funcionamiento sus infraestructuras. Sin embargo, la abundancia de datos presenta un reto, ya que resulta complicado distinguir entre lo que es rutinario y lo que podría representar una amenaza. Para separar lo relevante de lo trivial se requiere más que visibilidad; se necesitan sistemas sofisticados que puedan interpretar, priorizar y actuar, en lugar de solo recopilar información.

Lamentablemente, la mayoría de las herramientas de observabilidad disponibles en el mercado no funcionan de esta manera. Aunque generan alertas, registran eventos y destacan anomalías, no siempre comprenden lo que sucede o cómo responder a ello. Un ejemplo es una empresa global que opera con una arquitectura híbrida, donde sus aplicaciones críticas pueden estar distribuidas en múltiples proveedores de la nube y también depender de sistemas legados locales. Estos entornos son vigilados por diversas herramientas de monitoreo que generan miles de alertas a diario, muchas de las cuales son falsos positivos o brechas menores. Sin embargo, en medio de esta cacofonía puede estar escondido un incidente de seguridad real, y detectarlo a tiempo puede ser una tarea complicada.

Es crucial contar con un tipo de observabilidad más avanzada, similar a la función del cerebro humano, capaz de filtrar el ruido, reconocer lo que realmente importa y activar la respuesta adecuada en el momento preciso. Dicha observabilidad inteligente no solo se limitaría a monitorear problemas conocidos, sino que también podría detectar anomalías en tiempo real mediante un monitoreo contextual, evaluando la gravedad y el posible impacto tanto técnico como empresarial, priorizando así las alertas según su urgencia y riesgo.

Además, este sistema inteligente facilitaría la automatización de correcciones rutinarias o medidas de contención, integrando datos de entornos locales y en la nube en una visión coherente. Un sistema de observabilidad eficiente no solo monitorea, sino que tiene un control total y está preparado para actuar cuando es necesario.

Afortunadamente, se están realizando avances hacia la implementación de la observabilidad impulsada por inteligencia artificial. La detección de anomalías basada en bases de comportamiento se está tornando más accesible, permitiendo a los equipos diferenciar entre problemas reales y falsas alarmas. Algunas plataformas de observabilidad, como las que se desarrollan en SolarWinds, ya están integrando monitoreo, análisis y respuesta en flujos de trabajo más cohesivos, aunque aún queda el desafío de la integración en entornos híbridos.

Sin embargo, se sigue necesitando una inteligencia de sistema completa que pueda replicar la sutileza de la toma de decisiones humanas, ya que muchas herramientas de observabilidad dependen aún de umbrales y plantillas predeterminadas. La verdadera conciencia contextual, que permite comprender por qué sucede algo y qué acción tomar a continuación, aún está en desarrollo, aunque la dirección es clara.

En cuanto a su relevancia actual, un reciente informe sobre inteligencia artificial y observabilidad reveló que tres cuartas partes de los encuestados consideran que los entornos híbridos son difíciles de gestionar, destacando preocupaciones sobre la protección de datos, la complejidad de la integración y la falta de visibilidad en los sistemas. Esta complejidad se ve agravada por la tendencia a utilizar herramientas aisladas que operan de manera separada.

Además, la seguridad se suma a la imprevisibilidad, con más de la mitad de los profesionales de TI señalando que los errores internos contribuyen a graves amenazas, y el 59% advirtiendo sobre ataques cada vez más sofisticados por parte de actores externos. La aparición de la inteligencia artificial generativa ha hecho que estas amenazas sean más escalables y dirigidas, aumentando la presión sobre los equipos de TI.

Por ello, el enfoque no debería ser sumar más herramientas, sino reducir la complejidad, mejorar la visibilidad y actuar con inteligencia y rapidez. Un sistema de observabilidad que funcione de manera similar a un cerebro cumple con esta necesidad, ya que los sistemas de TI deben hacer más que solo observar; también deben comprender.