En el mundo del desarrollo moderno, pocas palabras están tan de moda y a la vez son tan incomprendidas como la observabilidad. Parece que con instalar un par de dashboards y recibir alertas ya estamos haciendo lo correcto y suficiente, pero si te ha tocado estar frente a una incidencia en producción sin saber por dónde empezar, sabrás que eso no es suficiente.
Este blog nace de una sesión que, cuando ya tenía prácticamente terminada, decidí tirar por la borda para hablar de lo que realmente importa cuando gestionamos sistemas complejos: entender lo que ocurre por dentro, aunque no lo veamos directamente. De eso trata este viaje: no de herramientas, sino de conciencia técnica.
Antes de hablar de fases o herramientas, toca aclarar una confusión muy básica que veo muy a menudo: observabilidad no es monitorización.
Imagina que conduces un coche. El marcador de velocidad, el medidor de combustible, la luz del aceite… eso es monitorización. Esos indicadores te avisan si algo se sale del rango normal. Pero si de repente se enciende una luz de advertencia y no tienes ni idea de por qué ni qué hacer, ahí es donde entra la observabilidad. Es la capacidad de entender por qué algo está pasando, no solo saber qué está pasando.
Logs, métricas y trazas son herramientas para observar, pero no hacen observable a un sistema por sí solas. La observabilidad es una capacidad que se construye con diseño: con decisiones conscientes sobre qué información exponer, cómo estructurarla y cómo conectarla con lo que realmente importa.
La observabilidad no es solo una moda. Aporta beneficios reales y medibles:
Permite tomar decisiones basadas en datos, informadas y objetivas, apoyadas en información en tiempo real y con un análisis profundo del sistema.
Ayuda a identificar cuellos de botella, ineficiencias y a optimizar el uso de infraestructura, reduciendo costes operativos y mejorando el ROI.
Facilita la detección rápida (incluso automática) de problemas y la identificación de sus causas raíz, disminuyendo el MTTR y los tiempos de inactividad.
Al detectar y resolver incidencias antes de que afecten al cliente, mejora directamente la satisfacción y retención. Permite ajustar el desarrollo o la operación antes de que el usuario lo note.
Ya vamos resolviendo aspectos de base y destruyendo algunos mitos. Tenemos claro que la observabilidad no se activa con un clic, y que es un proceso de maduración que recorre distintas etapas según crece tu sistema (y tu equipo). Vamos a ver una estructura de etapas habituales y cómo se presentan en casos reales:
Todo es un misterio. Monitorizar es de cobardes y, si algo falla, ya nos enteraremos cuando estemos haciendo cambios en producción. Suena duro, pero estos escenarios existen más habitualmente de lo que crees.
Ejemplos: un MVP o una prueba de concepto, la típica app que desarrollamos para automatizar un proceso o facilitar una tarea a alguien más o incluso a nosotros mismos. Como todo queda en “familia”, la monitorización no es una prioridad. Puede que haya logs, pero solo porque sabemos que esto es frágil, fallará y necesitaremos arreglarlo.
Empezamos a monitorizar algunos componentes, normalmente los que consideramos más críticos. Los logs son escasos o desorganizados. Si hay alertas, suelen ser genéricas. Las incidencias llegan a través de los usuarios: “algo no carga”, “la web va lenta”. El equipo está en modo reactivo constantemente.
Aquí el problema no es solo técnico, es cultural. Nadie espera entender qué pasó, solo apagar fuegos.
Ante esa situación, se plantea como gran solución introducir herramientas: Grafana, Prometheus, CloudWatch. También se definen algunas métricas (latencia, errores, CPU) y las alertas ya no son solo correos automáticos, sino elementos que alguien lee en algún momento.
Sin embargo, todavía hay poco análisis de fondo y las decisiones siguen siendo superficiales. Se recoge mucha información, pero no necesariamente útil, y la consecuencia es que a menudo se sigue respondiendo de manera reactiva. Aun así, se van sembrando las primeras semillas del siguiente nivel de madurez.
Aquí es donde el sistema “habla” de verdad. Ya no solo emite señales, sino que esas señales están pensadas para ofrecer contexto. Se incorporan trazas distribuidas, se alinean métricas técnicas con indicadores de negocio: “¿cómo afecta esto a la conversión?”, y las alertas se vuelven inteligentes, contextualizadas, priorizadas y gestionadas con responsabilidad.
Esta etapa no solo se nota en las herramientas, sino en la actitud. El equipo es capaz de anticipar, no solo reaccionar. Y eso lo cambia todo.
Aunque tengamos intención y herramientas, muchas veces el sistema no es observable porque caemos en trampas comunes. Aquí las divido en tres categorías:
Desalineación con el negocio: se miden cosas que no importan ni al resultado ni al producto.
Dificultad para demostrar el valor tangible (reducción de incidencias, mejora de experiencia de usuario, ahorro operativo).
Falta de propósito: se recopilan métricas sin saber para qué se usarán.
Costes impredecibles por crecimiento descontrolado de datos o SaaS.
Normativa y compliance (como el GDPR, la retención y la anonimización de datos).
Estos problemas surgen cuando la observabilidad se plantea como una obligación técnica y no como una inversión alineada con los objetivos del negocio. Sin dirección clara, los datos recolectados se vuelven ruido.
Logs sin estructura, con mensajes ambiguos o duplicados.
Instrumentación débil, con poca cobertura o enfocada solo en errores.
Herramientas aisladas, que no se comunican entre sí.
Dependencia de proveedores, proliferación de herramientas, falta de estandarización.
Complejidad de sistemas distribuidos, microservicios, arquitecturas híbridas.
Sistemas legacy, código no instrumentado.
Aquí el problema es de ejecución. Incluso con buenas intenciones, sin prácticas sólidas y herramientas bien integradas, los datos no tienen la calidad ni la conectividad necesarias para ser útiles.
Fatiga por alertas: si todo es urgente, nada lo es.
Nadie se responsabiliza: el sistema de observabilidad “funciona solo” hasta que deja de hacerlo.
Diagnósticos lentos: se pierde tiempo buscando pistas en vez de interpretarlas.
Gestión del dato: volumen y variedad que saturan infraestructuras.
A nivel operativo, estos errores reflejan una falta de disciplina y de roles claros. Un sistema mal gestionado pierde valor rápidamente y genera frustración.
Lo peor es que estos problemas suelen escalar con el tiempo. Si no los abordas cuando aparecen, se convierten en parte de la cultura del equipo. La observabilidad no es solo cuestión de herramientas: es una práctica transversal que requiere propósito, rigor técnico y compromiso operativo. Detectar y corregir estos problemas a tiempo no solo mejora la visibilidad del sistema, sino que fortalece la resiliencia y la madurez del equipo.
La observabilidad actúa como un espejo. No solo muestra el estado de tu sistema, sino también cómo lo diseñas, lo mantienes y lo entiendes. Si al mirarlo no ves nada claro, probablemente el problema no sea el espejo ni la herramienta, sino cómo estás construyendo e instrumentando tu sistema.
La solución no siempre pasa por añadir más tecnología, sino por cambiar la forma en que piensas y practicas el desarrollo.
Lo bueno es que no hay que hacerlo todo de golpe. Puedes empezar con algo tan simple como:
Acordar un estándar para logs útiles.
Medir una métrica que importe realmente, no medir todo sin criterio.
Quitar una alerta que nadie lee. Si es importante, volverás a necesitarla.
Y desde ahí, crecer. Porque si algo aprendí con los años, es que la observabilidad no se instala, se construye. Y como todo lo que vale la pena, se construye poco a poco.
En Codurance te ayudamos a evaluar la madurez de tu observabilidad y a construir un enfoque que realmente te permita entender y mejorar tus sistemas. Hablemos y descubramos juntos cómo podemos potenciar tu equipo y tus procesos.