En la era actual de sistemas distribuidos cada vez más complejos, la observabilidad ha dejado de ser un lujo para convertirse en una necesidad esencial para ingenieros y equipos de operaciones. Sin embargo, a pesar del crecimiento exponencial en la adopción de herramientas y estándares como OpenTelemetry, existe una limitación importante que raramente se discute: la dificultad para realizar consultas que abarquen múltiples señales de telemetría, como métricas, registros, trazas y perfiles. Esta carencia representa una barrera significativa para obtener una visión completa y accionable del comportamiento de sistemas distribuidos. La promesa de OpenTelemetry fue clara desde su creación: establecer un estándar unificado para recolectar y correlacionar todo tipo de datos de observabilidad. A través de esta unificación, se esperaba que los ingenieros pudieran analizar y correlacionar fácilmente eventos, errores y comportamientos a través de distintas fuentes de datos.
No obstante, la realidad actual de las plataformas de observabilidad dista mucho de cumplir esta expectativa. En la mayoría de los casos, los usuarios están limitados a analizar cada tipo de señal por separado o, en el mejor de los escenarios, a visualizar correlaciones superficiales a nivel de interfaz de usuario sin poder hacer consultas dinámicas y profundas entre señales. Esta situación genera lo que algunos expertos denominan “teatro de correlación”, una ilusión de entendimiento donde la interfaz facilita saltos visuales entre métricas, logs y trazas, pero sin la capacidad real de integrar y analizar datos de manera conjunta. Esta limitación impide que las organizaciones apliquen análisis sofisticados y automatizados que combinan diferentes señales para diagnosticar problemas, optimizar el rendimiento o identificar patrones complejos. Las razones por las cuales esta cuestión permanece poco discutida son múltiples.
Por un lado, la complejidad técnica que implica diseñar sistemas capaces de ejecutar consultas inter-senales es considerable. Se requieren funciones avanzadas como sub-consultas que permitan alimentar una consulta con los resultados de otra, y operaciones tipo join para integrar datos procedentes de diferentes fuentes y estructuras. Sin estas capacidades, las herramientas no solo pierden flexibilidad sino que también obligan a los usuarios a realizar procesos manuales tediosos y propensos a errores, como copiar y pegar resultados entre consultas. Por otro lado, el ecosistema actual de soluciones de observabilidad está fragmentado, con herramientas que sobresalen en dominios específicos pero que no ofrecen soporte nativo para la integración inter-senales vía consultas. Herramientas como Prometheus y su lenguaje PromQL brillan en métricas, mientras que sistemas para logs y trazas tienen lenguajes especializados pero independientes.
Esto produce un escenario donde los equipos de ingeniería deben utilizar múltiples interfaces y procesos paralelos, dificultando la consolidación de datos y análisis en tiempo real. Esta carencia impacta directamente en la eficiencia de los procesos de diagnóstico y resolución de problemas. Por ejemplo, imaginar investigar un incremento en la latencia de una API sin poder combinar en una consulta única las métricas de respuesta, los registros de errores y las trazas asociadas limita la rapidez y calidad del análisis. La imposibilidad de hacer sub-consultas que filtren usuarios específicos o hosts con alta carga de CPU bloquea el camino para detectar causas raíz de forma automatizada y eficaz. Los joins o uniones de datos adquieren especial relevancia en este contexto.
En sistemas distribuidos, la información relevante para entender un fenómeno a menudo está fragmentada en distintos tipos de señales que llegan con latencias diferentes y en formatos heterogéneos. Poder combinar datos correspondientes a una solicitud HTTP con las consultas a la base de datos o con logs específicos permite construir una narrativa completa y reveladora sobre el comportamiento del sistema, algo imposible con consultas aisladas. El camino hacia la verdadera observabilidad requiere que las plataformas evolucionen para ofrecer lenguajes de consulta potentes y unificados, capaces de manipular sub-consultas y joins entre diferentes tipos de señales. Estas capacidades permitirían automatizar flujos de trabajo de correlación, crear dashboards integrales y configurar alertas inteligentes basadas en el análisis cruzado de toda la telemetría disponible. Además, mejorarían notablemente la reproducibilidad y escalabilidad de los análisis, eliminando la dependencia de procesos manuales y conservando las rutas de investigación para auditorías o aprendizaje posterior.
Afortunadamente, hay indicios claros de que esta evolución está en marcha. Algunas plataformas emergentes y proyectos open-source están comenzando a priorizar y desarrollar estas funcionalidades para cerrar la brecha entre la promesa de OpenTelemetry y lo que realmente ofrecen las herramientas en términos de capacidades analíticas. Sin embargo, como comunidad técnica, es fundamental exigir estas características como criterio indispensable al evaluar y adoptar soluciones de observabilidad. En conclusión, la razón por la cual nadie habla suficientemente sobre las consultas cross-signal en observabilidad es que el desafío que representan aún no ha sido ampliamente resuelto ni integrado en las soluciones más populares. Pero la necesidad es indiscutible y creciente conforme las arquitecturas evolucionan y la complejidad aumenta.
Lograr un verdadero análisis transversal de métricas, logs, trazas y perfiles será la clave para que la observabilidad alcance su máximo potencial y deje de ser un teatro para convertirse en una herramienta poderosa de ingeniería. Quienes adopten temprano estas capacidades obtendrán ventajas competitivas significativas, gracias a la posibilidad de responder más rápido a incidentes, optimizar el rendimiento y anticipar fallos. Por lo tanto, mirar hacia el futuro de las consultas en observabilidad implica exigir e impulsar tecnologías que integren sub-consultas y joins inter-senales con eficiencia y escalabilidad. Solo así, los equipos podrán tener una visión clara y completa de sus sistemas y mantener la confiabilidad en un mundo cada vez más distribuido y dinámico.
