La analítica de registros ahora es analítica de observabilidad: consulta registros y trazas con SQL.

Para operar y solucionar aplicaciones de manera efectiva, los desarrolladores y los ingenieros de confiabilidad del sitio (SRE) necesitan comprender el contexto completo del comportamiento de su sistema, generalmente como parte de sus herramientas de registro y observabilidad. Hoy, estamos emocionados de anunciar una variedad de nuevas capacidades en nuestra suite de Observabilidad de Google Cloud: Log Analytics ahora es Observability Analytics. Los datos de seguimiento dentro de Observability Analytics están disponibles de manera general (GA). La API de Observabilidad para gestión y configuración también está en GA. Juntas, estas herramientas unen registros y trazas en una experiencia unificada, ayudándote a pasar de ver tendencias generales a un análisis profundo y contextual de la raíz del problema para cargas de trabajo agenticas y tradicionales, y a configurar y gestionar esas cargas de trabajo de manera programática, como parte de los cubos de observabilidad. Además, el soporte para SQL en Cloud Trace es una nueva herramienta importante en tu kit de herramientas. Puedes, por ejemplo, escribir una sola consulta SQL que relacione los registros de tu aplicación con tus spans de trazas distribuidas y encontrar cualquier solicitud de pago que tardó más de 5 segundos, para ver instantáneamente qué microservicio interno pasó más tiempo procesándolo. O, para agentes de IA, puedes analizar telemetría a través de miles de ejecuciones para identificar qué llamadas de herramientas fallan con más frecuencia o calcular el tiempo de respuesta P95 agregado para todas las ejecuciones de herramientas externas para identificar cuellos de botella en el rendimiento. ¡Las posibilidades son infinitas! En este blog, echemos un vistazo más de cerca a Observability Analytics y algunos casos de uso clave que aprovechan las trazas y los registros, para que puedas poner estas nuevas capacidades a trabajar en tu entorno de inmediato. ¿Qué es Observability Analytics? Observability Analytics, anteriormente Log Analytics, lleva el poder de BigQuery y SQL a tus datos de telemetría directamente dentro de Cloud Observability. Te permite ejecutar consultas analíticas complejas que unen datos de registro y traza de alto volumen para identificar patrones, solucionar problemas y generar información sobre la salud y el rendimiento de tu agente y aplicación sin tener que mover o duplicar datos. Esto trae una serie de beneficios importantes: Telemetría unificada: Ejecuta consultas SQL para analizar y UNIR datos de registro y traza de alto volumen en un solo lugar. Correlación empresarial: Une tus conjuntos de datos de observabilidad con datos empresariales críticos almacenados en BigQuery (por ejemplo, tasas de conversión, ingresos, costos operativos) para cuantificar el impacto comercial de los problemas técnicos. Análisis en el lugar: Analiza tus datos donde ya están almacenados (en Cloud Logging y Cloud Trace), reduciendo costos de almacenamiento por exportación duplicada y complejidad. Por ejemplo, con Cloud Observability, puedes analizar cómo la latencia de la aplicación impacta las tasas de conversión o identificar las implicaciones financieras de las interrupciones del servicio, transformando la telemetría bruta en información empresarial procesable. Desbloquea conocimientos más profundos con trazas y registros Correlacionar registros y trazas en una sola vista analítica rompe los silos de datos y acelera la solución de problemas. Ahora puedes analizar tendencias de rendimiento a partir de datos de trazas y correlacionarlas directamente con los registros correspondientes de aplicación o infraestructura para comprender el "por qué" detrás del "qué". Tomemos un par de ejemplos. Caso de uso 1: Optimización de agentes de IA (analizando fallos de herramientas y latencia a gran escala) Los agentes de IA a menudo realizan tareas complejas de múltiples pasos ejecutando varias herramientas externas (por ejemplo, consultas de bases de datos, búsquedas en la web, llamadas a API). Al optimizar agentes a gran escala, inspeccionar gráficos de trazas individuales en una interfaz de usuario a menudo no es suficiente. Necesitas responder a preguntas sistémicas como "¿Qué herramientas están fallando con más frecuencia?" y "¿Cuáles están causando cuellos de botella en la latencia?" Con Observability Analytics, puedes ejecutar consultas agregadas a través de millones de eventos de span para calcular tasas de fallo y percentiles de latencia (como P95) para cada herramienta en tu sistema. Consulta de ejemplo: Clasifica las herramientas del agente por tasa de fallo y latencia en el percentil 95 en los últimos 7 días. Con la consulta anterior, puedes: Detectar cuellos de botella: Ver instantáneamente si una herramienta como DatabaseQueryTool tiene una latencia P95 de 8 segundos, lo que indica que necesitas optimizar índices de bases de datos o conexiones. Identificar herramientas inestables: Descubrir si una herramienta API específica tiene una tasa de fallo del 15%, lo que sugiere límites de tasa de API o errores de integración. Ahondar en el prompt: Una vez que identifiques una herramienta inestable, puedes escribir una consulta de seguimiento uniendo estos spans de trazas con registros de aplicación para extraer el prompt exacto de LLM y el razonamiento que llevó a las fallas. Aquí está esa consulta SQL: Caso de uso 2: Identificar el impacto de la latencia en clientes específicos (contexto empresarial) Si no propagas identificadores de usuario o cliente en tus atributos de traza (por ejemplo, por motivos de privacidad o técnicos), pero los registras en tus registros de acceso de aplicación, puedes unir trazas y registros para identificar qué clientes están experimentando el peor rendimiento. Consulta de ejemplo: Encuentra los 10 clientes que experimentan la mayor latencia en el percentil 95. Puedes encontrar más ejemplos de consultas para trazas en este repositorio de github. Página de Observability Analytics vs. exploradores de registros y trazas Cloud Logging y Cloud Trace continuarán ofreciendo exploradores de registros y trazas: herramientas que están optimizadas para encontrar e inspeccionar entradas de registros y trazas individuales, lo que las hace ideales para investigar un problema específico. En contraste, Observability Analytics está diseñado para agregaciones y análisis en profundidad. Piénsalo como tu herramienta para responder preguntas generales sobre tus servicios, como "¿Cuál es la latencia del percentil 95 para mi servicio de pago durante la última semana?" o "¿Qué endpoints de API tienen la tasa de error más alta después de nuestra última implementación?" Habilitando a los agentes de IA para consultar trazas y registros usando SQL Finalmente, con el crecimiento rápido de los asistentes agenticos, necesitas poder acceder a tu telemetría de manera programática. La API de Observabilidad te permite crear conjuntos de datos enlazados de BigQuery para tus cubos de observabilidad, haciendo que los datos estén disponibles para consultarse directamente desde el ecosistema de BigQuery. Ahora, tus agentes de IA o cargas de trabajo analíticas pueden consultar estos datos directamente a través de las API y herramientas estándar de BigQuery. Comienza hoy Puedes comenzar a analizar tus datos de trazas en Observability Analytics hoy mismo. Simplemente navega a la página de Observability Analytics en la consola de Google Cloud para comenzar a explorar tus datos de trazas. Asegúrate de haber habilitado la API de Observabilidad para desbloquear configuraciones y capacidades de gestión.