Honeycomb, una de las referencias del sector en observabilidad para arquitecturas nativas en la nube, ha anunciado un importante salto en su portfolio empresarial: una nueva oferta de Honeycomb Private Cloud, soporte mejorado de métricas nativas y la disponibilidad general de Canvas, su panel de investigación guiado por inteligencia artificial. El objetivo es claro: dar respuesta a las crecientes exigencias de seguridad, cumplimiento normativo y costes en un mundo donde las aplicaciones distribuidas y la IA ya no admiten errores.

Observabilidad para empresas que no pueden permitirse caerse

Cada vez más organizaciones migran hacia entornos cloud privados e híbridos para ganar control sobre sus datos, cumplir normativas de residencia y reforzar la seguridad. En ese contexto, la observabilidad deja de ser “algo deseable” para convertirse en una función crítica: sin visibilidad profunda sobre lo que ocurre en cientos de microservicios, colas, bases de datos y APIs, es imposible garantizar experiencia de usuario y continuidad de negocio.

Honeycomb Private Cloud nace precisamente para cubrir ese hueco. En lugar de un modelo multi-tenant tradicional, la compañía ofrece una infraestructura dedicada sobre AWS, con aislamiento de datos y entorno, pensada para sectores altamente regulados como finanzas o salud. La idea es que los equipos de ingeniería puedan seguir utilizando la experiencia habitual de Honeycomb —consultas rápidas, alto detalle en los eventos y flujos de trabajo intuitivos— sin renunciar a los requisitos de cumplimiento más estrictos.

BYOC: observabilidad en tu propia nube y bajo tus descuentos

Uno de los puntos más llamativos del anuncio es el enfoque Bring Your Own Cloud (BYOC). En lugar de enviar todos los datos a un entorno totalmente gestionado por el proveedor, las empresas pueden optar por mantener la telemetría dentro de sus propias cuentas de AWS, aprovechando sus acuerdos de costes y descuentos existentes.

Este modelo aporta varias ventajas:

• Control total sobre la residencia de los datos, algo clave para normativas como GDPR o leyes sectoriales específicas.
• Optimización de costes a largo plazo, al usar los descuentos por consumo ya negociados por cada empresa con el proveedor cloud.
• Mayor sensación de soberanía tecnológica, al no depender por completo de un entorno externo para algo tan sensible como la observabilidad de sistemas críticos.

La propuesta se completa con dos modalidades: entornos autogestionados por el propio cliente o Honeycomb-gestionados, para quienes prefieren externalizar el mantenimiento diario de la plataforma.

Métricas nativas con OpenTelemetry: más contexto, menos silos

La segunda pieza del anuncio llega en forma de Honeycomb Metrics, una evolución importante de la plataforma que incorpora soporte nativo para métricas estándar basadas en OpenTelemetry. Hasta ahora, el punto fuerte de Honeycomb había sido su modelo de observabilidad orientado a eventos y trazas, con alta cardinalidad y consultas muy rápidas sobre grandes volúmenes de datos.

Con las nuevas capacidades, los equipos pueden:

• Ingerir y trabajar con métricas clásicas (contadores, gauges, histogramas).
• Visualizar tendencias, estado de sistemas y cambios de rendimiento en el tiempo.
• Explorar métricas y eventos dentro del mismo entorno, sin saltar entre herramientas dispares.

La clave está en el modelo unificado de la plataforma: en lugar de separar métricas “de infraestructura” y datos “de aplicación”, la observabilidad se plantea como una sola historia, donde es posible pasar de un pico en una métrica a un conjunto de eventos concretos o trazas detalladas con muy pocos clics. Esto facilita responder a preguntas complejas del tipo “¿por qué ha subido la latencia justo para este segmento de usuarios en esta región?” sin perder tiempo alternando entre paneles y productos distintos.

Canvas: investigación guiada por IA para resolver incidentes más rápido

El tercer gran anuncio es la disponibilidad general de Canvas, un panel de investigación impulsado por IA que forma parte de Honeycomb Intelligence, la suite de observabilidad nativa en inteligencia artificial que la compañía presentó meses atrás.

Canvas combina tres conceptos en una misma experiencia:

1. Lenguaje natural: los ingenieros pueden formular preguntas en texto (“¿qué ha cambiado en producción en la última hora para los usuarios de Europa?”) y dejar que la plataforma dispare las consultas necesarias.
2. Cuadernos interactivos: los resultados se plasman en una especie de notebook con gráficos, tablas, explicaciones y trazas que se van actualizando a medida que avanza la investigación.
3. Colaboración en tiempo real: varios miembros del equipo pueden trabajar sobre el mismo Canvas, compartiendo hallazgos y anotaciones durante la resolución de un incidente.

En la práctica, esto significa que la IA deja de ser un “chatbot adjunto” para convertirse en una capa integrada en el flujo de observabilidad: propone consultas, destaca anomalías, cruza señales y ayuda a navegar grandes volúmenes de telemetría sin obligar a los equipos a ser expertos en el lenguaje de consultas de la plataforma.

Además, Canvas se integra con otras capacidades de Honeycomb Intelligence, como los sistemas de detección de anomalías o el soporte para MCP Server, orientado a que agentes de IA puedan interactuar con la observabilidad de forma controlada y segura.

Observabilidad para la era de la IA y los sistemas distribuidos

Más allá de la lista de funciones, el anuncio de Honeycomb refleja una tendencia clara en el sector: la observabilidad se está convirtiendo en una pieza estructural de cualquier estrategia de arquitecturas distribuidas y workloads de IA.

Con aplicaciones repartidas entre múltiples nubes, microservicios, colas de mensajería, bases de datos especializadas y modelos de IA ejecutándose en diferentes capas, los equipos de ingeniería se enfrentan a tres grandes desafíos:

• Complejidad técnica: cada vez hay más componentes, cada uno con su propia telemetría.
• Exigencia de negocio: los sistemas deben estar disponibles “siempre”, con tiempos de respuesta muy bajos.
• Presión regulatoria y de costes: más normativas, más escrutinio sobre los datos y presupuestos de nube bajo lupa.

Honeycomb intenta posicionarse como una respuesta a estos tres frentes:

• Private Cloud y BYOC aportan control, residencia de datos y una economía de costes más predecible.
• Las nuevas métricas nativas con OpenTelemetry ayudan a unificar señales y reducir la fragmentación de herramientas.
• Canvas y el resto de Honeycomb Intelligence apoyan la transición hacia un modelo donde la IA colabora de forma directa en la resolución de problemas y la toma de decisiones técnicas.

¿Qué significa para las empresas que ya tienen herramientas de monitorización?

Para muchas organizaciones, la llegada de estas capacidades no implica necesariamente sustituir todas sus herramientas de monitorización heredadas de un día para otro. Sin embargo, sí marca una dirección: el simple seguimiento de CPU, memoria y disponibilidad ya no basta para garantizar experiencias digitales de calidad.

La observabilidad moderna —la que combina trazas, métricas, logs y eventos con contexto de negocio— se está convirtiendo en el estándar de facto. En ese contexto, propuestas como Honeycomb Private Cloud, la nueva capa de métricas y Canvas pueden resultar especialmente atractivas para:

• Equipos con aplicaciones cloud-native que ya usan OpenTelemetry o planean adoptarlo.
• Sectores regulados que necesitan observabilidad profunda sin sacar los datos de su entorno cloud.
• Organizaciones que exploran cómo integrar agentes de IA en sus procesos de desarrollo, despliegue y operación, pero quieren mantener un fuerte control de seguridad y cumplimiento.

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Preguntas frecuentes sobre Honeycomb Private Cloud y las nuevas capacidades de observabilidad

¿Qué diferencia a Honeycomb Private Cloud de una solución de observabilidad SaaS tradicional?
Honeycomb Private Cloud ofrece una infraestructura dedicada sobre AWS, con aislamiento de datos y la posibilidad de desplegar en la propia cuenta cloud del cliente (BYOC). Esto permite cumplir requisitos estrictos de seguridad y residencia de datos sin renunciar al rendimiento ni a la experiencia de uso de la plataforma.

¿Por qué es importante el soporte nativo de métricas con OpenTelemetry?
OpenTelemetry se ha convertido en el estándar abierto para instrumentar aplicaciones y sistemas. Al soportar métricas OTel de forma nativa, Honeycomb facilita la ingestión de señales procedentes de múltiples servicios y tecnologías, y permite correlacionar métricas con eventos y trazas dentro de un mismo entorno de observabilidad.

¿Cómo ayuda Canvas a los equipos de ingeniería en la práctica?
Canvas permite investigar problemas usando lenguaje natural, mientras la plataforma genera consultas, gráficos y comparativas de forma automática. Esto acelera la resolución de incidentes, reduce la barrera de entrada para nuevos miembros del equipo y facilita la colaboración durante análisis complejos.

¿Tiene sentido Honeycomb en entornos híbridos o multi-nube?
Sí. La propuesta de Honeycomb está orientada precisamente a arquitecturas distribuidas donde conviven múltiples nubes, Kubernetes, bases de datos variadas y servicios de terceros. El modelo de eventos, las nuevas métricas y las capacidades de Private Cloud y BYOC están diseñados para ofrecer visibilidad unificada en entornos complejos y altamente regulados.

vía: honeycomb.io