Errores comunes al implementar observabilidad (y cómo evitarlos)
El 7 de diciembre de 2021, el mundo amaneció con la noticia de una caída masiva en el proveedor de nube que afectó de manera generalizada a los gigantes del streaming.
La causa: un error en la infraestructura de red que disparó una serie de problemas en cascada. Durante horas, los equipos trataron de identificar el origen preciso del fallo, pero los sistemas de monitoreo tradicionales no arrojaban respuestas claras. Aquí es donde entra la observabilidad: la capacidad de entender por qué un sistema está fallando, no solo qué está fallando.
Cometer errores en la implementación de herramientas también puede hacer que las organizaciones terminen con datos fragmentados, alertas poco útiles y equipos francamente frustrados. Dentro de nuestra experiencia, estos son cinco de los errores más comunes que hemos protagonizado y cómo evitarlos.
1. Medir todo (pero en realidad no saber qué es relevante)
El error: Recopilar métricas sin un propósito claro ni accionable
Las organizaciones suelen activar la captura de logs y métricas sin una estrategia definida. Esto genera enormes volúmenes de datos que dificultan la detección de problemas reales.
La solución: Define métricas clave desde el inicio
En lugar de recopilar datos sin sentido, nuestra propuesta es que te enfoques en:
- Latencia: ¿Cuánto tarda cada solicitud en procesarse?
- Errores: ¿Cuántas solicitudes fallan y por qué?
- Saturación: ¿Qué tan cerca está el sistema de sus límites?
Por ejemplo:
| Métrica Clave | Importancia |
| Tiempo de respuesta del API | Indica la velocidad del servicio |
| Tasa de errores 5xx | Muestra la estabilidad del backend |
| Uso de CPU/RAM en Kubernetes | Previene caídas por sobrecarga |
2. Depender solo de logs sin correlacionarlos
El error: Tener logs detallados pero sin conexión con métricas o trazas
Los logs son valiosos, pero si no están vinculados con sus respectivas métricas o trazas, encontrar la causa raíz de un problema será como buscar a Wally (y no precisamente divertido).
La solución: Implementa herramientas que correlacionen datos
Usa plataformas como Ikusi Full Visibility with Thousandeyes —creada por Cisco e implementada por los expertos de Ikusi— para unir logs con métricas y trazas. Esto permite, por ejemplo, rastrear una solicitud problemática desde el frontend hasta la base de datos.
Ejemplo:
- Una API de pagos empieza a fallar → Log registra el error
500 Internal Server Error - Las métricas muestran un aumento en la latencia → Se detecta una consulta SQL lenta
- La traza revela el cuello de botella → Un índice mal optimizado en la base de datos
3. No considerar el costo de almacenamiento
El error: Creer que más datos siempre es mejor
Sin una estrategia de retención de datos, el almacenamiento puede volverse caótico. Hay empresas que han reportado facturas de observabilidad que se disparan al crecer su infraestructura.
La solución: Define políticas de retención y muestreo
Establece criterios realistas con base en la oportunidad de rastreo y el impacto de estos en tu operación. Por ejemplo:
- Logs críticos → Conservar por 30 días
- Métricas detalladas → Guardar por 7 días, luego agregarlas
- Trazas → Aplicar muestreo inteligente para almacenar solo las más relevantes
Un caso real:
- Dropbox ajustó su observabilidad reduciendo la retención de métricas de 90 a 30 días, reduciendo costos un 30% sin perder visibilidad. (Fuente: Dropbox Tech Blog)
4. Configurar alertas que el equipo ignora
El error: Tener cientos de alertas irrelevantes
Es un hecho: cuando los ingenieros reciben demasiadas alertas, empiezan a ignorarlas (el comportamiento llamado “Alert fatigue”). Lo delicado es que cuando ocurre un problema importante, nadie reacciona.
La solución: Diseña alertas accionables
- Define umbrales inteligentes: No alertar por cada pequeño pico en CPU
- Agrupa alertas relacionadas: No enviar 50 alertas por el mismo problema
- Usa herramientas para gestionar incidentes
Por ejemplo:
| Tipo de Alerta | Acción |
| API de pagos caída por 5 minutos | Escalar al equipo de backend |
| Latencia del 99° percentil supera 2s | Revisar base de datos |
| Uso de CPU supera 90% por 10 min | Aumentar capacidad |
5. No capacitar al equipo en observabilidad
El error: Suponer que las herramientas se explican solas
Muchas empresas invierten en herramientas avanzadas, pero los ingenieros no necesariamente saben cómo usarlas efectivamente.
La solución: Diseña una cultura de observabilidad
- Capacitación interna → Abre sesiones sobre interpretación de métricas y trazas
- Guías de respuesta a incidentes → Clarifica lo que hay que hacer ante diferentes alertas
- Simulacros de fallas → Lleva a cabo ejercicios de “caos” para entrenar al equipo
Un caso real:
- Meta (Facebook) realiza Game Days, donde simulan incidentes en producción para entrenar a sus ingenieros a responder eficazmente bajo presión. (Fuente: Meta Engineering Blog)
La observabilidad es, en realidad, estrategia
Evitar este tipo de errores te ayudará a construir una observabilidad realmente útil, y no solo un mar de datos sin sentido.
Define métricas clave, correlaciona datos, optimiza costos, configura alertas inteligentes, y sobre todo, cuida y capacita a tu equipo.
Al final del día, la observabilidad no es solo sobre recolectar datos, sino sobre entender lo que sucede en tu sistema para tomar mejores decisiones. Pero también en términos financieros hay buenas noticias: Splunk reporta una rentabilidad anual de las soluciones de observabilidad 2,67 veces superior a su gasto.
La observabilidad ofrece claridad para la efectiva toma de decisiones empresariales al visibilizar los eventos que ocurren durante los procesos operativos. De ahí su relevancia estratégica en una organización.
No dudes en revisar las soluciones de Observabilidad que Ikusi a diseñado para empresas como la tuya: Ikusi Full Visibility with ThousandEyes
Envíanos tus datos y nos pondremos en contacto para asesorarte.