Una traza puede decirnos qué ocurrió durante una petición. Pero ¿qué pueden decirnos miles de trazas sobre la arquitectura y el comportamiento de todo un sistema distribuido?

Las aplicaciones distribuidas generan continuamente trazas que contienen información valiosa sobre dependencias entre servicios, latencias, errores y caminos de ejecución. OpenTelemetry está estandarizando cada vez más la forma en que recolectamos esta telemetría, pero analizar las relaciones que aparecen entre grandes cantidades de trazas sigue siendo un problema interesante.

¿Qué ocurre si dejamos de observar las trazas únicamente como líneas de tiempo y comenzamos a tratarlas como un grafo?

En esta charla instrumentaremos una pequeña aplicación Java distribuida utilizando OpenTelemetry, recolectaremos trazas reales y transformaremos sus spans y relaciones en un modelo de grafo almacenado en Neo4j.

Una vez que nuestra telemetría se convierte en un grafo podemos comenzar a hacer preguntas diferentes:

¿Qué servicios aparecen con mayor frecuencia en el camino hacia una petición fallida?
¿Cuáles son los caminos de ejecución más frecuentes dentro del sistema?
¿Qué componentes funcionan como dependencias críticas para múltiples servicios?
¿Existen relaciones o patrones de dependencia inesperados escondidos entre miles de trazas?

Mediante consultas Cypher y telemetría real generada por la aplicación, exploraremos cómo el análisis mediante grafos puede complementar el distributed tracing tradicional y ayudarnos a razonar sobre el comportamiento y la topología de sistemas distribuidos.

El objetivo no es reemplazar nuestro stack de observabilidad actual, sino experimentar con una perspectiva diferente sobre la información que ya estamos recolectando.