si estás estudiando backend o diseño de sistemas, te recomiendo dedicarle tiempo a observabilidad. cuando trabajás con aplicaciones que tienen miles o millones de usuarios, necesitás entender qué pasa en producción y poder investigar los problemas. algunas métricas que deberías conocer: 1) latencia (p50, p95, p99): cuánto tardan las requests. los percentiles ayudan a detectar problemas que el promedio puede ocultar. 2) error rate: porcentaje de requests fallidas. un 1% sobre un millón son 10.000 fallas. 3) throughput (RPS/RPM): cuántas requests procesa tu aplicación por segundo o minuto. 4) saturación: uso de CPU, memoria, conexiones a la DB, colas, etc. 5) disponibilidad: porcentaje del tiempo o de las solicitudes en que tu servicio funciona según lo esperado. además, hay tres conceptos fundamentales de observabilidad: - métricas: permiten detectar comportamientos anormales. - logs: registran eventos y errores para investigar qué ocurrió. - trazas: muestran cómo una request atraviesa distintos servicios. por ejemplo, si una compra falla, las trazas pueden ayudarte a identificar dónde ocurrió el problema y los logs a investigar la causa. algunas herramientas para explorar: Datadog, New Relic, Grafana y OpenTelemetry. y no te olvides de las métricas de negocio: podés tener una API respondiendo 200 OK y, aun así, usuarios que no pueden completar una compra. no alcanza con medir la salud técnica. también importa saber si los usuarios pueden completar sus operaciones.