¡Estuvimos presentes en Dash 2024! En este artículo, Federico Toledo te cuenta su visión de hacia dónde se está dirigiendo el mundo de la observabilidad luego de lo vivido en esta conferencia, así como su experiencia en el evento y sus aprendizajes.

Pasaron varios días ya de la DASH y el entusiasmo sigue intacto. Participar de conferencias de semejante magnitud es algo que realmente me moviliza. Son una fuente inagotable de oportunidades, ideas, conexiones y aprendizajes. 

La conferencia de DASH 2024 se realizó en Nueva York, contó con más de 3.500 asistentes, y se llevaron a cabo anuncios muy relevantes para nuestra industria, que comparto en este artículo. 

Fue una experiencia enriquecedora y llena de aprendizajes para nuestro equipo. Pude aprender mucho del producto, las tendencias, los partners y el ecosistema. Tuve la oportunidad de encontrarme con grandes referentes, partners y clientes que esperaba poder reunirme en persona. 

Este networking ha sido invaluable para Abstracta, ya que nos ha permitido entender mejor el ecosistema de Datadog, para colaborar de manera más efectiva.

La relevancia de Dash para la industria IT es indiscutible, ya que Datadog es una de las empresas líderes en el área de observabilidad y su impacto se extiende a toda la comunidad tecnológica.

En este artículo, te cuento cuáles fueron para mí los anuncios más destacados, todo sobre mi participación y los aprendizajes obtenidos.

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Importancia de la observabilidad y el rol de Datadog 

La observabilidad en el software es fundamental para tomar decisiones informadas y estratégicas. Permite a los equipos de desarrollo y operaciones obtener una visión integral del comportamiento de sus sistemas. 

Ofrece una visión profunda del funcionamiento interno, lo cual facilita la detección y diagnóstico de posibles problemas en cualquier etapa del ciclo de vida del software, incluso en producción, y resolución de incidentes antes de que afecten a los usuarios finales. 

Con herramientas avanzadas de observabilidad como las ofrecidas por Datadog, con quien celebramos una alianza en 2023, podemos monitorear y correlacionar métricas, logs, trazas y eventos en tiempo real. Nos permite potenciar la observabilidad de nuestros sistemas, es decir nuestra capacidad de observar y responder.

Esta capacidad de análisis profundo y en tiempo real es esencial para ajustar estrategias, mejorar la eficiencia operativa y lograr una experiencia de usuario de alta calidad en un entorno tecnológico cada vez más complejo, dinámico y competitivo.

Con mis casi 20 años trabajando en aspectos de performance y calidad de aplicaciones de distinto tipo, considero que Datadog es probablemente una de las mejores herramientas que existen en este sector.

¿Por qué lo considero de esta manera? Dado que incorpora las funcionalidades de un APM (Application Performance Management) y las complementa con una gran variedad de aspectos, las cuales día a día van creciendo. Un ejemplo de ello son los controles de seguridad y métricas de experiencia de usuario. Todo esto la transforma en una potente herramienta de observabilidad.

Datadog es la empresa que más recursos destina a I&D en el nicho de herramientas de observabilidad. Por otro lado, es una de las empresas que tiene mayor margen del mercado, con lo cual tienen más visión de las necesidades de sus clientes.

Estos dos puntos implican que Datadog marca tendencia en el rubro, y por eso estos eventos tienen tal importancia. Es allí donde se anuncian estas nuevas tendencias, en base a las nuevas iniciativas que la empresa está desarrollando y liberando al público. 

Anuncios destacados de Datadog

Durante el evento, hubo espacios destinados para partners que pude aprovechar para aprender y hacer networking, lo cual es invaluable para nuestro crecimiento en Abstracta. 

Por otra parte, en la Dash se compartieron anuncios sumamente interesantes y con gran impacto para el desarrollo, el testing de software y la operación de sistemas en producción. 

Me gustaría destacar algunos de ellos:

1. Observabilidad en sistemas que usan Large Language Models

Datadog lanzó LLM Observability, con el objetivo de ofrecer una visibilidad profunda en aplicaciones de IA generativa. Esta herramienta ayuda a diagnosticar errores, evaluar el rendimiento y mitigar riesgos como inyecciones de prompts y filtraciones de PII (Personally Identifiable Information).

Cada vez hay más sistemas que usan estos componentes, lo cual genera que sea más complejo entender qué es lo que sucede al momento de debuggear, es decir, identificar, analizar y corregir errores. Datadog está invirtiendo significativamente en esta área, como una forma de anticipar este crecimiento. 

La observabilidad será clave para reducir los riesgos que las aplicaciones de AI generativa presentan, y así poder brindar buenas experiencias de usuario y poder resolver problemas de manera eficiente.

2. Unificación de agente de Datadog con colector de OTel

Datadog anunció la integración del agente de Datadog con un colector OpenTelemetry (OTel) incrustado.

Esta nueva funcionalidad permite a quienes utilizan Datadog aprovechar sus soluciones de observabilidad mientras acceden a las capacidades completas del colector OTel. Al estar basado en un estándar de observabilidad, esto asegura la portabilidad y brinda integración más completa a más servicios.

Gracias a todo esto, ahora es posible gestionar fácilmente los colectores OTel incrustados con Datadog Fleet Automation y acelerar la incorporación con etiquetado unificado. 

3. Expansión de capacidades de seguridad

Datadog extendió los controles de seguridad a todo el proceso de desarrollo. Esto posibilita la detección y resolución de problemas directamente desde su consola, desde el desarrollo hasta el entorno productivo, lo cual facilita enormemente el diagnóstico y la resolución de incidentes. 

Por otro lado, es interesante ver cómo se está aplicando en seguridad un enfoque shift left, donde se brindan más herramientas para etapas más tempranas del ciclo de desarrollo. Entre otras cosas, se realizan análisis estáticos del código y dependencias para detectar vulnerabilidades directamente en el pipeline de desarrollo. 

Además, Datadog amplió significativamente sus capacidades con la introducción de Log Workspaces. Esta nueva funcionalidad permite a los equipos de seguridad, operaciones y desarrollo tomar un mayor control de sus registros de logs. 

Log Workspaces facilita el análisis y enriquecimiento de datos de registros desde múltiples fuentes, utilizando SQL, lenguaje natural y visualizaciones en la consola de Datadog. 

4. Autoescalado de Kubernetes 

Datadog introdujo una nueva funcionalidad de autoescalado para Kubernetes que optimiza la performance y los costos de infraestructura. 

Esta herramienta ajusta automáticamente los recursos según el uso, lo cual permite un equilibrio entre la eficiencia de costos y el rendimiento del clúster. 

El autoescalado de Kubernetes de Datadog proporciona dimensionamiento multidimensional para las aplicaciones sin afectar la estabilidad, y facilita una gestión automatizada y una visibilidad completa respaldada por la telemetría de Datadog.

Para conocer todos los anuncios que se hicieron, te recomiendo visitar este resumen de su web.

Actividades y networking

Tal como les adelantaba en la sección previa, además de las sesiones principales, tuve la oportunidad de participar en varias actividades que enriquecieron nuestra experiencia.

Fue muy interesante escuchar sobre historias de casos reales, como Github migrando su plataforma de observabilidad a Datadog y logrando hacerlo fácilmente gracias a estar usando el estándar OpenTelemetry. 

También me impactó lo compartido por Whoop, sobre cómo lograron implementar observabilidad con Datadog con su aplicación que usa IA generativa. 

A continuación, destaco algunos de los eventos en lo que participé:

• Datadog Partner Connect: Un espacio de capacitación técnica y comercial para partners, donde pudimos aprender más sobre el producto y hacer networking.

• Datadog Partner Summit: Un evento dedicado a los partners, con anuncios, reconocimientos y oportunidades de networking.

• Technical Challenge: Una competencia en equipos para encontrar issues en un sistema simulado. Nuestro equipo ganó la competencia, lo cual fue una experiencia muy gratificante. La competencia estaba diseñada para mostrar el potencial de la plataforma de Datadog en la resolución de incidentes.

Technical Challenge: una competencia de alto nivel

El Technical Challenge fue una de las actividades más energizantes en la Dash 2024. La competencia se desarrolló en un entorno simulado, con acceso por consola al sistema y a una instancia de Datadog donde todo estaba monitoreado con distintos desafíos, en base a una historia.

Los desafíos se habilitaban progresivamente: servicios caídos, ataques de seguridad, mala performance, entre otros, y la urgencia de resolverlos sin más contexto.

Cada vez que resolvíamos uno, sumábamos puntos y se habilitaban nuevos desafíos. El último de todos activó una cuenta regresiva de 10 minutos, lo cual añadió presión para resolver todos los problemas lo más rápido posible.

Me asombró la capacidad de nuestro equipo para sumar conocimientos, dividir el trabajo y complementarnos de manera efectiva, a pesar de no conocernos previamente. Cada integrante aportó perspectivas y conocimientos diferentes, lo cual fue clave. 

Me gustó mucho que todo estuviera diseñado para mostrar el potencial de la plataforma de Datadog en la resolución de incidentes. Ganar la competencia fue una experiencia sumamente gratificante.

Aprendizajes y reflexiones 

La participación en Dash 2024 nos brindó varias oportunidades de colaboración con clientes y partners, además de un mayor conocimiento del producto. Esto nos permitirá asesorar mejor a nuestros clientes y potenciar nuestra oferta de servicios. 

Conocer las propuestas de los partners, los desafíos que encuentran y las  soluciones que ofrecen nos ayudará a seguir viendo cuál es la propuesta de valor de Abstracta para distinguirnos y complementarnos con el resto de partners. 

Datadog se está expandiendo en cuanto a la cobertura de todo el proceso de desarrollo, y en Abstracta tenemos gran interés en profundizar en estos aspectos para construir software de calidad.

Toda conferencia, tanto las pequeñas como las gigantes como esta, tienen mucho para ofrecer en términos de oportunidades y aprendizajes. La Dash 2024 no fue la excepción, y nos llevamos un montón de ideas para experimentar, seguir aprendiendo y encontrar mejores formas de aportar valor a nuestro ecosistema.

¿Te gustaría profundizar más sobre el significado e impacto de la observabilidad? Te invito a escuchar este episodio de mi podcast Quality Sense, junto con Lisa Crispin.

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