¿Qué es el análisis de la causa raíz (RCA) en el desarrollo de software?

El análisis de la causa raíz (RCA) es una técnica de solución de problemas comprobada que usan los equipos de desarrollo de software para identificar y resolver problemas desde raíz, en lugar de intentar tratar los síntomas. El análisis de la causa raíz es un proceso paso a paso estructurado diseñado para encontrar las causas subyacentes principales mediante la recopilación y el análisis de datos relevantes y la prueba de soluciones para abordarlas.

El análisis de la causa raíz es esencial en el desarrollo de software porque el enfoque sistemático permite a los equipos solucionar problemas con más eficiencia y desarrollar soluciones a largo plazo que eviten que los problemas vuelvan a ocurrir. Al abordar las causas raíz de los errores y defectos, los desarrolladores pueden asegurarse de que los sistemas sean estables, confiables y eficientes, lo que disminuye el costoso tiempo de inactividad y acelera el proceso de desarrollo. El RCA también ayuda a los desarrolladores a priorizar problemas según su impacto y gravedad, lo cual los empodera para abordar primero los problemas más críticos.

Aplicado como método de solución de problemas en todas las industrias y disciplinas (desde las ciencias e ingeniería hasta la fabricación y la atención médica), el análisis de la causa raíz requiere seguir una serie de pasos específica para aislar y comprender los factores fundamentales que contribuyen a un defecto o una falla en un sistema. Los pasos involucrados en la realización de un análisis de la causa raíz en el desarrollo de software siguen los mismos principios de RCA universales:

• Paso 1: definir el problema y configurar alertas (de ser posible)
  El primer paso del RCA es definir el problema y asegurarse de que se entienda con claridad. Eso podría incluir la configuración de alertas para monitorear en busca de problemas potenciales, como comportamiento inusual de aplicaciones, degradación del rendimiento del sistema o incidentes de seguridad.
• Paso 2: reunir y analizar datos para determinar factores causales potenciales
  Una vez definido el problema, el paso siguiente es reunir los datos y analizarlos. Esto puede incluir revisar logs del sistema, métricas de rendimiento de las aplicaciones, comentarios de los usuarios y otras fuentes de datos relevantes. La evaluación de los datos debería llevar a una lista de factores causales potenciales que podrían estar contribuyendo al problema.
• Paso 3: determinar las causas raíz
  Una vez finalizado el análisis del Paso 2, usa uno de los diversos métodos del RCA para analizar los datos y los factores causales potenciales a fin de descubrir la verdadera causa (o causas) raíz del problema. El análisis de la causa raíz debería sugerir acciones correctivas.
• Paso 4: implementar soluciones y documentar acciones
  Luego de identificar la causa raíz, el último paso es implementar soluciones para abordar el problema. Esto puede incluir cambios en el código, ajustes de configuración o cualquier cantidad de ajustes en el sistema. Es importante documentar todas las acciones realizadas para abordar el problema a fin de garantizar que sean efectivas y que puedan repetirse, de ser necesario.

Existen muchas herramientas útiles desarrolladas con el objetivo de ayudar a lograr un RCA efectivo. Al momento de hacer una lluvia de ideas y analizar las causas potenciales, estos métodos te permiten visualizar y organizar la información en un marco de trabajo utilizable para resolver problemas. Entre las técnicas populares de análisis de la causa raíz se encuentran las siguientes:

• Los 5 porqués
  Los 5 porqués es una estrategia de resolución de problemas que ayuda a llegar a las causas raíz repitiendo "¿por qué?" hasta identificar las causas inmediatas de un problema. Cuando los equipos preguntan "¿por qué?" varias veces, y cada pregunta lleva de forma lógica a la siguiente, esto fomenta el pensamiento crítico y la indagación en detalle, lo que ayuda a evitar soluciones superficiales o de nivel superficial.
• Diagrama de Pareto
  Un diagrama de Pareto es una combinación de un gráfico de barras y un gráfico de líneas que traza la frecuencia de las causas raíz más comunes de los problemas, comenzando por la más probable. Sobre la base del principio de Pareto, el cual afirma que el 80 % de los efectos provienen del 20 % de las causas, en el gráfico se enumeran las causas en orden de importancia y se muestra el impacto acumulado de cada una, lo que ayuda a los equipos a priorizar las causas que tienen el impacto más significativo en el problema.
• Diagrama de dispersión
  Un diagrama de dispersión usa puntos para ayudar a los equipos a identificar patrones en los datos que podrían contribuir a un problema. Trazar dos variables numéricas en un gráfico facilita encontrar cualquier correlación entre ellas. La técnica puede ayudarte a identificar rápidamente cualquier relación significativa entre las variables y reconocer valores atípicos, que podrían ser las causas potenciales que estás buscando.
• Diagrama de causa y efecto
  También conocido como diagrama de espina de pescado, esta herramienta proporciona una representación gráfica de los factores que podrían estar contribuyendo a un problema; la cabeza representa el problema y las espinas representan las categorías de causas potenciales. Es particularmente efectivo para fomentar la colaboración entre los equipos y puede ayudar a llevar a un entendimiento más integral del problema.
• Análisis de modo de falla y efectos (FMEA)
  El FMEA es un enfoque estructurado empírico que ayuda a identificar fallas potenciales y sus efectos. Es un método sistemático que involucra la identificación de modos de falla potenciales, la evaluación de su gravedad y la determinación de la probabilidad de incidencia y detección; y luego los clasifica según su puntaje de riesgo potencial. Puede ayudar a los equipos a enfocarse en los problemas más importantes que deben abordarse primero y también a evitar problemas antes de que ocurran.

En el mundo del software, el RCA puede exponer problemas de raíz en lo más profundo del código. Pero el uso de tecnologías nativas del cloud y la complejidad de las aplicaciones modernas actuales hacen que cada vez resulte más difícil determinar la causa raíz de los problemas. Los equipos pueden usar herramientas de observabilidad y seguridad para obtener resultados de RCA poderosos, por ejemplo:

Observabilidad
La observabilidad proporciona información en tiempo real del rendimiento y el comportamiento del software a través del análisis y la recopilación de datos, lo que te permite identificar problemas y obtener visibilidad de las causas raíz mediante el monitoreo de métricas, logs y rastreos, y a través de herramientas de AIOps y observabilidad como:

• Machine learning y AIOps
  La búsqueda, la visualización y el machine learning pueden ayudar a identificar anomalías y revelar la causa raíz de un problema. Esto puede ayudarte a tomar decisiones informadas e implementar acciones correctivas con rapidez.
• Rastreo distribuido
  Rastrear y analizar el flujo de solicitudes a través de sistemas distribuidos complejos con rastreo distribuido proporciona información sobre las interacciones entre los componentes y los servicios, lo que puede ayudar a identificar cuellos de botella y otras cuestiones que podrían estar causando problemas.
• Análisis de patrones de logs
  Analizar patrones de logs y tendencias generados por aplicaciones e infraestructura para identificar la causa raíz de un problema; además de detectar anomalías, errores y otros problemas que podrían estar afectando el rendimiento del software.
• Mapeo de dependencias de servicio
  Al identificar las relaciones y dependencias entre los distintos componentes de un sistema, puedes, de forma automática, asignar dependencias de servicio que podrían estar causando problemas y comprender cómo los cambios en un componente afectan al resto del sistema.
• Correlaciones de errores y latencia
  Mediante el análisis de datos relacionados con las tasas de error y latencia para identificar correlaciones entre ambos, puedes detectar patrones y relaciones entre los errores y los problemas de rendimiento que pueden ayudar a identificar causas raíz.

Seguridad
Analizar los datos relacionados con la seguridad para identificar vulnerabilidades y debilidades en el sistema es un aspecto importante del análisis de la causa raíz. Puede ayudar a evitar vulneraciones de seguridad y otros problemas que podrían afectar el rendimiento del software.

• La detección de anomalías sin supervisión brinda una capa adicional de defensa
  La seguridad integral requiere varias capas de protección contra amenazas. El machine learning no supervisado identifica desviaciones de la actividad normal en los datos, sin tener que especificar qué es lo anormal, y puede identificar ataques que los enfoques estándares de detección de amenazas probablemente pasen por alto.
• Investigación de amenazas y exploración de correlaciones
  El análisis de datos de seguridad relacionados con eventos detectados ayuda a determinar si representan amenazas reales o pueden ignorarse. Los analistas de seguridad reconocen la actividad maliciosa al observar patrones en las sesiones, las líneas de tiempo de los eventos y la información de diagnóstico de los hosts.

El análisis de la causa raíz puede ser sumamente efectivo para identificar y resolver problemas, pero hay varios errores comunes que los equipos deben tener en cuenta:

• Falta de validación de los datos: no validar los datos usados en el análisis puede llevar a conclusiones incorrectas y soluciones ineficaces.
• Seleccionar las soluciones como causas: los problemas como la falta de entrenamiento y soporte, o las limitaciones de presupuesto rara vez son la causa raíz de un problema. Con mucha más frecuencia suelen ser las soluciones. Es fundamental profundizar para rastrear un problema hasta su origen.
• Necesidad de encontrar una causa: puede haber muchos factores que contribuyen a un problema, y es importante identificarlos a todos, en lugar de enfocarse en uno que sea conveniente.
• No involucrar a la persona indicada: un RCA válido y verdaderamente efectivo requiere de entradas de todas las partes interesadas relevantes, incluidos los desarrolladores de software, evaluadores y analistas comerciales.

Los beneficios del análisis de la causa raíz en el desarrollo de software son: solución de problemas mejorada, costos más bajos y mayor eficiencia; y todo esto lleva a un mejor producto y un cliente más contento. El análisis de la causa raíz es un componente fundamental del desarrollo de software, dado que ayuda a los equipos a identificar el origen de errores fundamentales y cómo solucionarlos. El RCA también permite a los equipos evitar que los problemas vuelvan a suceder.

• Ayuda a evitar que los problemas se repitan: el RCA permite a los equipos implementar soluciones que abordan las causas raíz, en lugar de solo los síntomas. Al evitar que los problemas vuelvan a suceder, los equipos pueden ahorrar tiempo, reducir los costos y mejorar la calidad general de su software. Por ejemplo, un equipo de software puede observar que una característica en particular de una aplicación falla constantemente. Al realizar el RCA, pueden descubrir que el problema surge de un conjunto en particular de entradas de usuarios que no se están tratando de la forma correcta. Con esta información, pueden implementar una solución indicada que detenga el problema de inmediato.
• Mejora la eficiencia del proceso: al identificar las causas raíz, los equipos pueden optimizar sus procesos para evitar que ocurran problemas similares, lo que lleva a una mayor eficiencia, menor tiempo de inactividad y un proceso de desarrollo más optimizado. Si un equipo de desarrollo se encuentra con que su pipeline de integración continua falla de forma reiterada debido a problemas con el paquete de pruebas, puede realizar el RCA para descubrir si el problema es que las pruebas de ejecución lenta provocan que se agote el tiempo de espera del pipeline. Ahora pueden optimizar su paquete de pruebas para evitar problemas similares en el futuro.
• Evita que el cliente no quede satisfecho: el análisis de la causa raíz ayuda a los equipos a abordar problemas que podrían afectar la satisfacción del cliente. Si, por ejemplo, un equipo recibe quejas de los usuarios sobre que una característica carga demasiado lento, puede usar el RCA para determinar que el problema es una búsqueda en la base de datos mal optimizada. Al implementar soluciones para evitar que un problema se repita, como optimizar la búsqueda para mejorar el rendimiento, se puede ofrecer una experiencia del usuario más positiva. Cuando el software cumple de forma constante las expectativas de los clientes, contribuye en gran medida a crear confianza y lealtad, lo que puede, en última instancia, llevar a más ingresos y crecimiento a largo plazo.

• Extraer información de varias fuentes y comprender los datos
  Al realizar el análisis de la causa raíz, la calidad, visibilidad y comprensión de los datos son primordiales. Elastic ofrece una solución que consolida todos tus datos en un sistema. Obtienes visualización de datos en Kibana y herramientas interactivas que te permiten profundizar en problemas de observabilidad e investigar incidentes de seguridad.
• Poner los datos y el problema bajo varias lupas gracias al trabajo en equipo
  Elastic ofrece soporte ampliado para la colaboración personalizada en Kibana y O11y, lo que te ayuda a optimizar los flujos de trabajo y facilitar las escalaciones con tu equipo.
• Tomar notas
  Elastic ofrece alertas optimizadas y gestión de casos, lo que te permite llegar más rápido y con más contexto a la información a partir de tus datos y visualizaciones, incluido el abastecimiento dinámico de anotaciones desde búsquedas de Elasticsearch en Kibana. Respecto a las anotaciones basadas en búsqueda, también puedes hacer notas manualmente en la visualización de Kibana Lens.

Elasticsearch Platform y sus soluciones integradas (Elastic Enterprise Search, Elastic Observability y Elastic Security) actúan de forma colectiva como propulsor para facilitar el análisis de la causa raíz. Como la solución más ampliamente desplegada para transformar métricas, logs y rastreos en información de IT procesable, Elastic Observability te permite unificar la observabilidad en todo tu ecosistema digital. Además, los analistas reconocieron a Elastic Security como un líder de analítica de seguridad y SIEM.

En particular, las capacidades siguientes aceleran el análisis de la causa raíz en sus distintas fases:

1. Ingesta tus datos con Elastic Agent y cientos de integraciones.
2. Recibe notificaciones automatizadas sobre problemas potenciales a través de alertas configuradas y detección de anomalías; esto pondrá tu monitoreo de forma efectiva en "piloto automático".
3. Aplica machine learning y AIOps para procesar grandes conjuntos de datos a escala, con características interactivas diseñadas específicamente a fin de facilitar el RCA para observabilidad, incluidas correlaciones de APM y Explain log rate spikes (Explicar picos en la tasa de logs), y para investigaciones de seguridad con características como vista de sesión, línea de tiempo de los eventos y hosts de búsqueda para información de diagnóstico con Osquery.
4. Determina los factores causales usando recorridos guiados y colabora con la causa raíz y soluciones adecuadas para solucionar y prevenir los problemas con la gestión de casos de Elastic.

Para ayudar a tu equipo a aprovechar al máximo el análisis de la causa raíz, inicia una prueba gratuita y descubre lo que Elastic puede hacer por ti.

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