¿Cuáles son los mayores desafíos y oportunidades para el monitoreo de aplicaciones en el futuro?

1 Aplicaciones nativas de la nube

Las aplicaciones nativas de la nube están diseñadas para ejecutarse en entornos distribuidos, dinámicos y escalables, como plataformas en la nube, contenedores y microservicios. Esto ofrece muchos beneficios, como un desarrollo, implementación e innovación más rápidos, pero también plantea nuevos desafíos para el monitoreo de aplicaciones. Por ejemplo, ¿cómo se supervisa el estado y el rendimiento de cientos o miles de componentes efímeros e interdependientes? ¿Cómo maneja la variabilidad e imprevisibilidad de los recursos de la nube y las condiciones de la red? ¿Cómo se garantiza la seguridad y el cumplimiento en un escenario híbrido y multinube? Para abordar estos desafíos, debe adoptar un enfoque nativo de la nube para la supervisión de aplicaciones, lo que significa usar herramientas y métodos que sean compatibles con los principios nativos de la nube, como la observabilidad, la automatización, la resiliencia y DevOps.

2 IA y ML

Inteligencia artificial (.AI) y aprendizaje automático (ML) están transformando la forma en que monitoreamos las aplicaciones, al permitir soluciones más inteligentes, proactivas y automatizadas. Por ejemplo, la IA y el aprendizaje automático pueden ayudarlo a analizar conjuntos de datos grandes y complejos, como registros, métricas, seguimientos y comentarios de los usuarios, y extraer información y patrones significativos. También pueden ayudarle a detectar y diagnosticar anomalías, predecir y prevenir problemas, optimizar el rendimiento y la utilización de recursos, y recomendar acciones y soluciones. Sin embargo, la IA y el ML también traen nuevos desafíos y oportunidades para el monitoreo de aplicaciones. Por ejemplo, ¿cómo se garantiza la calidad y fiabilidad de los modelos y algoritmos de IA y ML? ¿Cómo explica y valida los resultados y las decisiones de los sistemas de IA y ML? ¿Cómo equilibra los roles y responsabilidades humanos y de máquina en la supervisión de aplicaciones?

3 Monitoreo centrado en el usuario

La supervisión centrada en el usuario es un cambio de centrarse en los aspectos técnicos de la supervisión de aplicaciones, como la disponibilidad, el tiempo de actividad y el tiempo de respuesta, a centrarse en la experiencia y la satisfacción del usuario. Esto significa medir y optimizar el rendimiento y la funcionalidad de la aplicación desde la perspectiva del usuario, como la usabilidad, la accesibilidad, el compromiso y la conversión. La supervisión centrada en el usuario le ayuda a alinear los objetivos de supervisión de sus aplicaciones con los resultados empresariales, como la retención de clientes, la lealtad y los ingresos. También le ayuda a identificar y priorizar los problemas y mejoras que más importan a sus usuarios. Sin embargo, el monitoreo centrado en el usuario también requiere nuevas habilidades y herramientas para el monitoreo de aplicaciones. Por ejemplo, ¿cómo recopila y analiza los comentarios de los usuarios y los datos de comportamiento, como encuestas, calificaciones, revisiones, sesiones y viajes? ¿Cómo se definen y realizan un seguimiento de las métricas e indicadores centrados en el usuario, como la puntuación de satisfacción del usuario? (USS), tasa de error del usuario (UER), y la tasa de éxito del recorrido del usuario (UJSR)? ¿Cómo se comunica y colabora con otras partes interesadas, como desarrolladores, diseñadores y especialistas en marketing, para ofrecer una mejor experiencia de usuario?

5 Informática perimetral

La computación perimetral es una tendencia de mover parte de la computación y el procesamiento de datos de los servidores centralizados en la nube a los dispositivos periféricos, como teléfonos inteligentes, tabletas, computadoras portátiles, sensores y dispositivos IoT. Esto ofrece muchas ventajas, como menor latencia, mayor ancho de banda, mejor privacidad y más resistencia. Sin embargo, el edge computing también crea nuevos desafíos y oportunidades para la supervisión de aplicaciones. Por ejemplo, ¿cómo supervisar el rendimiento y la disponibilidad de los dispositivos perimetrales y las redes, que pueden variar ampliamente en términos de capacidad, conectividad y seguridad? ¿Cómo se recopilan y agregan los datos de supervisión de los dispositivos perimetrales, que pueden distribuirse, desconectarse o desconectarse? ¿Cómo sincroniza y coordina las políticas y acciones de supervisión entre la nube y el perímetro?