Cuando tenías un solo servidor monolítico, si la web iba lenta, entrabas por SSH, ejecutabas htop y veías que la CPU estaba al 100%. Problema encontrado.
En 2025, con arquitecturas distribuidas (Microservicios, Serverless, Kubernetes), una petición de usuario puede saltar entre 15 servicios diferentes, 3 bases de datos y 2 colas de mensajes. Si el sistema va lento, htop no te servirá de nada.
En Tijiki, hemos visto equipos perder días enteros buscando un error que en realidad era una latencia de red entre dos contenedores. El problema no era el código, era la falta de visibilidad.
Hoy te explicamos qué herramientas necesitas para no volar a ciegas.
Monitoreo vs. Observabilidad: No son lo mismo
Antes de elegir herramientas, entiende la filosofía:
- Monitoreo (¿Está sano el sistema?): Te dice cuándo algo falla. (Ej: “La CPU está al 90%”, “El servidor respondió error 500”). Es reactivo.
- Observabilidad (¿Por qué falló?): Te permite preguntar por qué. Basándose en datos granulares, puedes deducir el estado interno del sistema sin haber predefinido la alerta. Es exploratorio.
Para lograr observabilidad, necesitas los 3 Pilares:
- Logs: El registro detallado de eventos (Qué pasó).
- Métricas: Datos numéricos agregados en el tiempo (Tendencias).
- Trazas (Traces): El camino de una petición a través de todos tus microservicios.
Las Herramientas: Comparativa de Mercado 2025
No existe la “herramienta perfecta”, existe la herramienta adecuada para tu presupuesto y madurez.
1. La Suite Premium: Datadog / New Relic
Son los líderes indiscutibles. Instalas un agente y mágicamente ves todo.
- Pros: Visibilidad inmediata, UX increíble, correlación automática (ves el log exacto que causó el pico de CPU).
- Contras: El precio. Pueden volverse increíblemente costosos si no configuras bien los filtros de ingestión.
- Veredicto Tijiki: Úsalos si tu prioridad es la velocidad de desarrollo y tienes presupuesto. Ahorran horas de ingeniería.
2. La Opción Nativa: AWS CloudWatch + X-Ray
Si estás 100% en AWS, esta es la opción por defecto.
- Pros: Integración nativa, seguridad simplificada (IAM), sin agentes externos.
- Contras: La interfaz de usuario (UI) sigue siendo tosca comparada con Datadog. X-Ray requiere instrumentar tu código manualmente en muchos casos.
- Veredicto Tijiki: Ideal para empezar o para empresas con requisitos de cumplimiento estricto que no quieren sacar datos de AWS.
3. El Estándar Abierto: OpenTelemetry (OTel) + Grafana
La tendencia masiva de 2025. OpenTelemetry es un estándar open-source para recolectar datos, no para verlos.
- La Estrategia: Instrumentas tu código con OTel (estándar) y envías los datos a donde quieras (Grafana, Prometheus, o incluso Datadog).
- Pros: Cero Vendor Lock-in. Si Datadog sube precios, cambias el destino de los datos a una base de datos propia y listo. No tienes que reescribir tu código.
- Veredicto Tijiki: La opción inteligente a largo plazo. Requiere más configuración inicial, pero te da libertad total.
Estrategia de Costos: No monitorees todo
El error de novato es “guardar todos los logs”. En la nube, eso es quemar dinero.
- Sampling (Muestreo) en Trazas: No necesitas guardar la traza del 100% de las peticiones exitosas. Guarda el 5% de las exitosas y el 100% de las fallidas.
- Retención de Logs: Guarda logs de “Debug” solo por 3 días. Logs de “Error” por 30 días. Mueve lo antiguo a S3 Glacier (archivo frío) por centavos.
- Métricas Custom: Cuidado con las “High Cardinality Metrics” (ej: métricas por ID de usuario). Esto dispara la factura de herramientas como Prometheus o Datadog.
Conclusión
Una arquitectura distribuida sin observabilidad es un coche deportivo sin parabrisas: rápido, pero te vas a estrellar.
Si eres una startup, empieza con CloudWatch o OpenTelemetry básico. Si estás escalando, la inversión en Datadog se paga sola con el primer incidente crítico que resuelvas en 5 minutos en lugar de 5 horas.
¿Tu factura de Datadog se salió de control o no entiendes qué pasa en tu clúster? En Tijiki, implementamos estrategias de observabilidad que equilibran visibilidad técnica con eficiencia de costos.