Telemetría: un tipo diferente de datos
Como industria, estamos dispuestos a debatir casi cualquier aspecto de la tecnología. Sin embargo, nuestro fuerte parece residir en discutir sobre terminología. Jerga. Palabras.
Nube. Operaciones de desarrollo. SDN. Abierto. La definición de estos términos todavía sigue siendo objeto de controversia, como el pelo de un perro en un sofá negro.
Tú usa tus símiles y yo usaré los míos, muchas gracias.
Hoy estamos aquí para hablar de un término que seguramente generará debates durante aproximadamente una década más: telemetría. ¿No son sólo datos, después de todo? ¿Estamos utilizando la telemetría simplemente porque suena más atractivo que los datos?
No. De nada.
En última instancia, tanto los datos como la telemetría son bits organizados de información. Usarlos indistintamente no es un delito. Pero la realidad es que si queremos ser precisos, hay una diferencia. Y esa diferencia será cada vez más importante a medida que las organizaciones avancen hacia la economía de datos .
Telemetría se deriva de dos palabras griegas: "tele" y "metron", que significan "remoto" y "medida". Según Wikipedia , "la telemetría es la recopilación de mediciones u otros datos en puntos remotos o inaccesibles y su transmisión automática a equipos receptores para su monitoreo".
Esta es la razón por la que vemos tantos datos operativos a los que se hace referencia como telemetría: porque se recopilan (de forma remota) y se transmiten a un sistema diferente. La existencia de datos de telemetría no es nueva. Ha sido un subproducto innato de cada red y servicio de aplicação desde que existe. La monitorización de redes y aplicação ha utilizado agentes y protocolos para recopilar telemetría durante décadas. Su valor ha estado principalmente en la resolución de problemas en la ruta de datos.
Pero a medida que las empresas avanzan a través de la transformación digital y la línea entre el proceso comercial y la tecnología continúa difuminándose, la telemetría de toda la ruta de datos proporcionará información sobre los problemas técnicos y comerciales . A medida que las organizaciones dependen cada vez más de las aplicações para ejecutar negocios (interna y externamente, con clientes y socios), la telemetría que será de mayor valor será la generada por los servicios de aplicação que conforman la ruta de datos.
Si observamos esa ruta, hay al menos uno (seguramente cerca de diez) servicios de aplicação que brindan escala y seguridad.
Cada servicio de aplicação (y las plataformas en las que se implementan) tiene información valiosa sobre el estado de una experiencia determinada del cliente. Todo, desde las características de la plataforma del usuario (tipo de dispositivo, ubicación, red) hasta el tiempo empleado en cada "salto" individual a lo largo de la ruta de datos, se puede utilizar para solucionar incidentes, identificar actores maliciosos y detallar problemas de rendimiento. Estos no son datos “de clientes” ni “corporativos”; son datos operativos. Es telemetría.
Sin embargo, para aprovechar realmente esos datos es necesario que encontremos una forma de capturar y luego analizar el enorme volumen que puede provenir de los servicios de aplicação en la ruta de datos. Ahí es donde entra la nube.
¿Por qué la nube es fundamental para aprovechar la telemetría?
Hoy en día, sólo se captura una parte de la telemetría porque conservarla toda requeriría más espacio de almacenamiento del disponible.
La cantidad de telemetría que se emite (y podría emitirse) es abrumadora. La mayoría de los sistemas no pueden almacenar más que unas pocas semanas (o días) de telemetría. A menudo se divide en series temporales para ahorrar espacio. Pero ni siquiera eso puede detener la increíble carga que supone el almacenamiento. Finalmente, deberá eliminarse para dejar espacio para datos de telemetría más nuevos y más relevantes.
Es por esto que es frecuente encontrar servicios de análisis avanzados alojados en una nube pública. La capacidad de computación y almacenamiento en la nube junto con el aprendizaje automático proporcionan las bases tecnológicas necesarias para recopilar, almacenar y procesar cantidades masivas de telemetría. Con un conjunto de telemetría suficientemente sólido, el análisis avanzado podrá proporcionar información útil a las organizaciones al descubrir patrones y relaciones entre puntos de datos aparentemente dispares.
Pero para lograrlo, los servicios de aplicação necesitan emitir tanta telemetría como un repositorio basado en la nube pueda ingerir. Y debe provenir de tantos puntos como sea posible a lo largo de la ruta de datos . Cuanto más información se pueda recopilar de toda la experiencia del cliente (la ruta de datos), más valiosa será para el sistema que busca patrones y relaciones que revelen información útil que mejore tanto la experiencia del cliente como el rendimiento del negocio.