Por Gerardo Flores | Director de Operaciones, Honne
En muchas organizaciones ocurre algo curioso: nunca habían tenido tantos datos sobre su tecnología… y, sin embargo, nunca habían estado tan confundidas cuando algo falla.
Dashboards llenos de gráficas, cientos de métricas recolectadas por segundo, alertas que no paran de sonar. Todo indica que el sistema está “monitoreado”. Pero cuando el usuario se queja, cuando la aplicación se vuelve lenta o cuando el negocio deja de facturar por unos minutos, la pregunta aparece con crudeza:
¿qué está pasando realmente?
Ahí es donde se revela una verdad incómoda: tener métricas no es lo mismo que entender el sistema.
El espejismo del monitoreo tradicional
Durante años, el monitoreo se construyó alrededor de infraestructura: CPU, memoria, disco, disponibilidad del servidor. Si esos indicadores estaban “en verde”, asumíamos que todo estaba bien.
Ese enfoque funcionaba cuando los sistemas eran simples y monolíticos. Hoy, en arquitecturas distribuidas, microservicios y nubes híbridas, ese modelo quedó obsoleto.
Un servidor puede estar al 20% de CPU y, aun así, el usuario experimentar una aplicación lenta. Una base de datos puede estar “arriba” mientras una dependencia externa introduce latencia suficiente para afectar la experiencia completa.
El monitoreo tradicional responde a una pregunta limitada:
¿está vivo el componente?
Pero el negocio necesita responder otra muy distinta:
¿está funcionando el sistema como el usuario espera?
Más datos, menos claridad
Uno de los errores más comunes que veo en operación es confundir volumen de información con entendimiento. Cuando algo falla, los equipos suelen tener acceso a miles de métricas, logs interminables y alertas superpuestas… pero ninguna narrativa clara.
El resultado es el caos operativo:
- Se revisan dashboards al azar.
- Se prueban hipótesis sin orden.
- Se pierde tiempo correlacionando señales inconexas.
Y mientras tanto, el reloj corre.
En estos escenarios, el problema no es técnico. Es cognitivo. El sistema genera más información de la que el equipo humano puede procesar bajo presión.
De ver componentes a entender sistemas
Aquí es donde entra el concepto de observabilidad, que no es una herramienta ni un dashboard bonito, sino una forma distinta de pensar la operación.
La observabilidad parte de una pregunta fundamental:
¿puedo entender qué está pasando dentro de mi sistema solo observando sus salidas?
Para lograrlo, no basta con métricas aisladas. Se necesita contexto. Y ese contexto se construye con tres tipos de señales que trabajan juntas:
- Métricas, para saber qué está ocurriendo.
- Logs, para entender por qué ocurrió.
- Trazabilidad, para seguir una transacción completa a través de todos los servicios involucrados.
Cuando estas señales están integradas, el equipo deja de adivinar y empieza a razonar.
El cambio clave: de umbrales a experiencia
Otro salto conceptual importante es abandonar el monitoreo basado solo en umbrales técnicos (“CPU > 80%”) y enfocarse en indicadores que reflejen la experiencia real del usuario.
Aquí aparecen los SLIs y SLOs:
- ¿Cuánto tarda una transacción crítica?
- ¿Qué porcentaje de usuarios experimenta errores?
- ¿Cuántas operaciones completan su flujo de negocio con éxito?
Cuando la operación se mide con estos indicadores, ocurre algo poderoso:
la conversación deja de ser técnica y se vuelve estratégica.
Ya no se discute si un servidor está “estresado”, sino si el sistema está cumpliendo con lo que el negocio prometió al cliente.
El costo invisible del ruido
Sin observabilidad real, las organizaciones caen en otro problema silencioso: la fatiga de alertas.
Si todo genera alertas, nada es urgente.
Si el equipo recibe cientos de notificaciones al día, aprende a ignorarlas. Y cuando aparece un incidente crítico de verdad, puede perderse entre el ruido.
Este fenómeno no solo aumenta el riesgo operativo; también desgasta a las personas. Equipos cansados toman peores decisiones, evitan cambios y se vuelven defensivos.
Paradójicamente, un sistema “muy monitoreado” puede ser más peligroso que uno con pocas señales bien diseñadas.
Entender para poder operar
La observabilidad no busca evitar todos los fallos. Busca algo más realista y más valioso: reducir el tiempo que tardamos en entender qué pasó.
Cuando el equipo entiende rápido:
- El impacto al negocio es menor.
- Las decisiones son más certeras.
- El aprendizaje se acumula.
- La operación se vuelve predecible.
Esto es especialmente crítico en el llamado “Día 2”, cuando el sistema ya vive, cambia y envejece. Lo que no se puede observar con claridad, se vuelve frágil con el tiempo.
En Honne vemos este patrón una y otra vez: las organizaciones no fallan por falta de tecnología, sino por falta de entendimiento del sistema que ya construyeron.
La observabilidad no es un lujo ni una moda. Es la base para operar con confianza en un entorno complejo.
Porque no se puede mejorar lo que no se entiende,
y no se puede entender un sistema moderno solo mirando si sus partes están encendidas.
Tener métricas es un buen inicio.
Entender el sistema es lo que realmente marca la diferencia.
Gerardo Flores es Director de Operaciones en Honne, con más de 20 años de experiencia gestionando equipos y entornos complejos. Su enfoque combina visión estratégica y ejecución práctica para generar resultados sostenibles. Cree en un liderazgo basado en la colaboración, la comunicación abierta y el empoderamiento de los equipos, creando culturas de confianza que permiten enfrentar con éxito los procesos de cambio.