Application Performance Monitoring: qué es y por qué es esencial
Existe una definición ya clásica de Application Performance Monitoring (APM), propuesta por Gartner, que describe esta práctica como uno o varios componentes de software que facilitan la supervisión de aplicaciones en tres dimensiones funcionales principales:
- Monitoreo de la experiencia digital (Digital Experience Monitoring, DEM);
- Descubrimiento de aplicaciones, trazabilidad y diagnóstico (Application Discovery, Tracing and Diagnostics, ADTD);
- Inteligencia Artificial para las Operaciones de TI (AIOps).
En un contexto donde las empresas dependen cada vez más de servicios y aplicaciones digitales —no solo como fuente de ingresos, sino también como pilares de eficiencia operativa y puntos de contacto clave con el cliente—, los proveedores de soluciones APM deben ampliar su alcance para abarcar infraestructuras híbridas y multicloud, procesos de negocio y sistemas automatizados potenciados por machine learning.
Por qué las herramientas de APM seguirán creciendo
En este escenario, es crucial confiar el control del rendimiento de aplicaciones y servicios a plataformas especializadas. Por esta razón, el Magic Quadrant for Observability 2024 de Gartner (que desde 2023 incluye las herramientas APM) ofrece una clasificación clave de las soluciones del mercado.
El Magic Quadrant se divide en cuatro cuadrantes: líderes, retadores, visionarios y actores de nicho. Esta clasificación resulta esencial al elegir un socio tecnológico adecuado para las necesidades específicas de APM de una empresa. Afortunadamente, hoy en día el mercado APM ha alcanzado su madurez, con múltiples opciones disponibles.
El tamaño del mercado APM
La creciente importancia del APM también queda reflejada en los niveles de inversión. Según estudios de mercado, entre 2024 y 2029 el gasto global en APM pasará de 9,38 mil millones de dólares a 35,84 mil millones, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 30,76%.
Este aumento se explica por la transformación digital de las arquitecturas empresariales. Las soluciones APM, nacidas inicialmente para supervisar niveles de servicio en entornos menos complejos, hoy deben adaptarse a ecosistemas multicloud, móviles y con IoT. Para asegurar una experiencia de calidad —ya sea de empleados o clientes— las plataformas deben monitorear en tiempo real no solo las aplicaciones, sino también servidores, redes, almacenamiento y registros (logs), especialmente en aplicaciones personalizadas o difíciles de rastrear.
La visión end-to-end de una solución APM moderna
Una característica diferenciadora de las soluciones APM actuales es su capacidad para gestionar y analizar logs. Esta capacidad permite generar alertas específicas y habilitar exportaciones o análisis avanzados. Además, gracias a IA y machine learning, los sistemas APM pueden anticipar fallos potenciales a través de mantenimiento predictivo.
El rol del APM ha evolucionado: de una herramienta técnica enfocada en rendimiento a un recurso estratégico, capaz de aportar valor directo al negocio. Por eso, hoy se exige una visión integral (end-to-end), orientada a la ventaja competitiva. Ya no basta con medir tiempo de respuesta o disponibilidad: ahora se evalúan también la usabilidad y el impacto en la productividad y el customer engagement. Gracias a sus capacidades analíticas, las plataformas APM permiten, por ejemplo: rastrear la navegación de los usuarios (identificación de cuellos de botella), mwsir el rendimiento de servicios de terceros, supervisar el desempeño del front-end. Con estos datos se pueden planificar mejoras precisas que optimicen la interacción entre usuario y servicio.
Optimización de procesos internos mediante APM
El monitoreo constante también optimiza los procesos internos. Poder seguir un servicio desde la experiencia del usuario hasta el código fuente agiliza la comunicación entre distintos niveles organizativos. Para lograrlo, el APM debe abarcar infraestructuras IT diversas: on-premise, nubes públicas, privadas e híbridas, además de entornos con microservicios y contenedores, cuya virtualización del sistema operativo complica el análisis de rendimiento. Las soluciones APM modernas superan esta dificultad con una supervisión completa de la cadena aplicativa, detectando problemas puntuales sin perder de vista sus interdependencias.
Buenas prácticas APM: un proceso en 5 pasos:
La implementación de una solución APM es compleja. Por eso, es recomendable seguir estas best practices estructuradas en 5 etapas:
- Application Map
Crear un mapa de todas las aplicaciones que intervienen en la entrega del servicio al usuario, identificando dependencias y métricas relevantes. - Data Sourcing
Para cada aplicación, identificar las fuentes de datos relacionadas con las métricas clave (experiencia del usuario, contenedores, base de datos, etc.). - Dashboard & Reporting
Diseñar tableros que sinteticen visualmente los datos recolectados, destacando posibles problemas. - Alertas y acción inmediata
Establecer qué alertas requieren acción urgente y definir sus correspondientes planes de respuesta, basados en el impacto sobre el negocio. - Alertas y acción no inmediata
Clasificar alertas que permiten una acción diferida y establecer los procedimientos de remediación.
Estas buenas prácticas permiten afrontar los dos grandes retos del APM: la complejidad del ecosistema interdependiente y la enorme cantidad de datos a gestionar. Con una estructura clara, las organizaciones pueden calcular el ROI del APM, comparando ahorros y pérdidas evitadas frente al Total Cost of Ownership (TCO). Algunos costes que se reducen gracias al APM son:
- Costes de desarrollo: Integrado con herramientas DevOps, el APM permite identificar y resolver errores rápidamente.
- Errores de aplicación: Detectar bugs antes del despliegue en producción minimiza su impacto.
- Tiempos de inactividad (downtime): El APM reduce los periodos de inactividad, evitando pérdidas operativas.
- Costes de hosting: Aplicaciones optimizadas consumen menos recursos.
- Penalizaciones por incumplimiento de SLA: El monitoreo ayuda a cumplir los acuerdos establecidos con los usuarios.
La experiencia del cliente: un valor intangible pero decisivo
Aunque difícil de cuantificar, la Customer Experience es crucial. Una aplicación lenta o poco intuitiva puede provocar abandono y dañar la reputación de marca.
Machine learning y respuesta rápida a incidencias
La trazabilidad y diagnóstico implican millones de combinaciones, imposibles de analizar sin herramientas de análisis avanzado. Por eso, los sistemas APM modernos integran machine learning para automatizar el análisis predictivo.
Ejemplo: en el sector financiero, el ML puede prever un pico de operaciones de trading durante un periodo determinado. Ante esta predicción, el APM puede escalar horizontalmente (más instancias del servicio) o verticalmente (más recursos por servidor), previniendo incidentes.
La capacidad de análisis predictivo y remediación automática es característica de los sistemas AIOps. La integración entre APM y AIOps genera una sinergia potente para las IT Operations modernas. El objetivo central del APM es reducir el tiempo entre la detección de una incidencia que afecta la experiencia del usuario y su resolución, antes de que se traduzca en pérdida de productividad o abandono del cliente. El monitoreo de aplicaciones forma parte de un entorno donde destacan tres factores clave:
- Observabilidad: Comprender el estado del sistema a partir de métricas, logs y trazas.
- Auto-remediación: Capacidad de ejecutar acciones correctivas automáticas.
- Heterogeneidad de herramientas: Especialmente en grandes empresas.
Por tanto, la elección de una plataforma APM debe priorizar la integración con otros sistemas de monitoreo, ofreciendo una visión centralizada del rendimiento de las aplicaciones. Solo así se podrá detectar anomalías en tiempo real e intervenir proactivamente. En un futuro próximo, con cero tolerancia al error, esta capacidad será aún más esencial.
