Redacción Digital Inside España
Snowflake ha anunciado la firma de un acuerdo definitivo para adquirir Observe, una compañía especializada en observabilidad impulsada por inteligencia artificial. La operación plantea integrar la tecnología de Observe directamente en el AI Data Cloud de Snowflake, con el foco puesto en la fiabilidad operativa de agentes de IA y aplicaciones de datos cada vez más complejas.
En el ámbito de TI, la “observabilidad” se refiere a la capacidad de entender qué está ocurriendo dentro de un sistema a partir de las señales que genera. Esas señales suelen agruparse como “telemetría”: los registros (logs) que describen eventos, las métricas que miden comportamientos (por ejemplo, latencia o uso de CPU) y las trazas que reconstruyen el recorrido de una petición entre servicios. En entornos distribuidos y dinámicos, esa información crece con rapidez y se vuelve más difícil de correlacionar. Snowflake sitúa esta necesidad como un requisito empresarial, no solo como una métrica técnica, a medida que los clientes desarrollan agentes de IA y aplicaciones de datos más distribuidas y autónomas.
Observe, según la información facilitada; se construyó desde sus inicios sobre Snowflake. A partir de esa relación previa, ambas compañías enmarcan la adquisición como un paso para ofrecer observabilidad impulsada por IA pensada para operar en escenarios de gran escala, tanto por volumen de datos como por complejidad técnica y exigencias de coste.
Un enfoque de datos para operar sistemas complejos
Uno de los puntos centrales de la propuesta es la incorporación de capacidades de “SRE” (Site Reliability Engineering), una disciplina que combina prácticas de ingeniería y operaciones para mejorar la disponibilidad y fiabilidad de los servicios. En este caso, la idea es llevar ese enfoque a flujos de trabajo asistidos por IA. La integración pretende pasar de una supervisión principalmente reactiva a una resolución más proactiva y automatizada, correlacionando registros, métricas y trazas mediante un grafo de contexto unificado.
Ese “grafo de contexto” se describe como un mecanismo para relacionar señales que, de otro modo, quedarían dispersas entre herramientas y equipos. El objetivo es detectar anomalías antes, acelerar el análisis de causa raíz (la identificación del origen real de un fallo) y acortar los tiempos de resolución en producción. Snowflake y Observe sostienen que esta aproximación permitiría resolver incidencias hasta diez veces más rápido en determinados escenarios, algo especialmente relevante cuando los sistemas se vuelven más distribuidos y con componentes que cambian de forma continua.
El anuncio también pone el acento en el uso de estándares abiertos. Se plantea una arquitectura de observabilidad unificada basada en Apache Iceberg (un estándar para tablas en entornos tipo lakehouse) y OpenTelemetry, un marco ampliamente utilizado para generar y exportar telemetría de forma interoperable. Snowflake indica que ha contribuido a ambos estándares. El planteamiento pasa por gestionar volúmenes masivos de telemetría con almacenamiento de objetos de menor coste y computación elástica, manteniendo la interoperabilidad mediante estándares abiertos.
Otro elemento destacado es la economía de la observabilidad. A medida que las aplicaciones impulsadas por IA incrementan el volumen de telemetría, muchas organizaciones recurren al muestreo (guardar solo una parte de los datos) y a ventanas de retención cortas (conservarlos durante poco tiempo) para contener el gasto. La propuesta de Snowflake y Observe es que, al tratar la telemetría como “datos de primera clase” dentro del AI Data Cloud, se puedan reducir esas concesiones y conservar datos de mayor fidelidad. Snowflake y Observe plantean que la unificación de observabilidad y plataforma de datos permitiría retener telemetría de alta fidelidad con una estructura de costes más eficiente, mejorando la visibilidad sobre sistemas y procesos.
Desde Observe, la operación se presenta como una forma de acelerar la capacidad de su solución para operar a escala empresarial y como una respuesta a un cambio de cuello de botella: a medida que la IA modifica cómo se construyen las aplicaciones, el reto se desplaza hacia la operación y resolución de problemas en producción, donde la correlación rápida de señales y el contexto son determinantes.
Jeremy Burton, CEO de Observe ha explicado: «La observabilidad es fundamentalmente un problema de datos, y la incorporación de Observe a Snowflake es una extensión natural de su AI Data Cloud, lo que nos permite acelerar nuestra solución de observabilidad a una verdadera escala empresarial. A medida que la IA redefine cómo se construyen las aplicaciones, el cuello de botella se ha desplazado de la escritura de código a la operación y resolución de problemas de sistemas complejos en producción. Observe nació para este momento. Al combinar nuestro SRE impulsado por IA con el AI Data Cloud de Snowflake, podemos ofrecer conocimiento de manera más rápida, con mayor fiabilidad y una rentabilidad considerablemente mejor. Juntos, ayudaremos a las empresas a ejecutar la útima generación de aplicaciones y agentes de IA con confianza«.
Sridhar Ramaswamy, CEO de Snowflake ha señalado: «A medida que nuestros clientes construyen agentes de IA y aplicaciones de datos cada vez más complejos, la fiabilidad ya no es solo una métrica de TI, es un imperativo empresarial. Al integrar las capacidades de Observe directamente en el AI Data Cloud de Snowflake, estamos empoderando a nuestros clientes para gestionar la observabilidad a nivel empresarial, abarcando desde terabytes hasta petabytes de telemetría, con una arquitectura abierta y escalable, y flujos de trabajo de resolución de problemas impulsados por IA«.
Tras el cierre, Snowflake afirma que reforzará su compromiso de ayudar a los clientes a construir y operar agentes y aplicaciones fiables. También indica que el enfoque orientado a desarrolladores de Observe complementará los motores de carga de trabajo ya existentes en Snowflake, aportando contexto empresarial en tiempo real, análisis de causa raíz más rápido y resolución asistida por IA. La compañía vincula esta adquisición con su expansión en el mercado de software de gestión de operaciones de TI (ITOM), que Gartner sitúa en un crecimiento del 9,0% en 2024 hasta los 51.700 millones de dólares.
El cierre de la adquisición queda sujeto a la obtención de las aprobaciones regulatorias requeridas y a otras condiciones de cierre habituales.
