3 Power Tips + Power Link I10

Las herramientas de monitoreo son fundamentales, pero una pobre interpretación de los resultados, pueden llevar a conclusiones incorrectas. Incluso usando chatbots de IA, si hacemos preguntas deficientes podemos terminar girando en círculos o tardar más tiempo en resolver un problema. Lo mejor es reducir el nivel de especulación con hipótesis técnica. A continuación vemos unos ejemplos bien sencillos.

Power Tip #1

No todas las métricas que parecen similares describen el mismo fenómeno.

• Aplicación lenta.
• Load 15.
• CPU idle 50%.

Alguien descarta CPU porque “está libre”.

Pero:

• Load describe tareas en ejecución o esperando.
• CPU usage describe tiempo ocupado.
• CPU pressure describe tiempo en que las tareas no pudieron progresar.

Son fenómenos distintos.

Antes de interpretar, mirá comportamiento:

vmstat 1 5
mpstat 1

Y si necesitás otra capa:

cat /proc/pressure/cpu

Es importante saber que “Load no es necesariamente consumo de CPU”, sin embargo, más importante es entender qué está describiendo cada señal.

Interpretarlas como si hablaran de lo mismo es especulación con números.

Power Tip #2

Tomar una métrica aislada de memoria en Linux no implica entender como funciona

free -h

Las columnas están ahí. Pero entender qué representa cada una es otra cosa.

• used no significa “memoria en crisis”.
• buff/cache no significa “desperdicio”.
• available no significa “memoria libre inmediata”.

Antes de reaccionar ante un número alto, mirá dinámica:

vmstat 1 5

Linux administra memoria como recurso dinámico, no como espacio estático.

Leer columnas sin entender el modelo del kernel es especulación con formato tabular.

Power Tip #3

Reiniciar en muchas situaciones no hace otra cosa que restaurar un estado. No explica causas.

• El servicio falla.
• Se reinicia.
• Funciona.

Eso no es diagnóstico.

Antes de repetir el gesto automático:

journalctl -u servicio-problematico -n 50

Si no entendemos por qué se degradó, volverá a pasar.

Reiniciar elimina el síntoma. No valida la hipótesis. Las herramientas no están equivocadas.

La diferencia está en entender qué fenómeno describe cada señal. Está claro que en el mundo real, muchas veces determinar la causa del problema lleva más tiempo que usar un trigger que reinice un servicio. Algo que pasa muchas veces apps legacy (la falta de especialistas o la triste realidad de falta del código fuente). Sin embargo, el problema es cuando se usa esta metodologìa como primera opción...

Power Link

La IA terminará con las operaciones de IT. ¿En serio? Bueno, en realidad no, para sorpresa de tecno-optimistas o tecno-pesimistas, aquí hay un interesante análisis de Sebastián Martínez de SUSE sobre este tema: Why AI Still Cannot Run Your Linux Infrastructure (And What Must Change)