Observabilidade em Tecnologia: conceitos e os 3 pilares
Houve um tempo em que o simples monitoramento de servidores internos era tudo o que as empresas precisavam para processar erros e resolver problemas no sistema. Nessa época, a arquitetura monolítica era dominante, e os clientes permaneciam conectados a interfaces de usuário diretamente.
Mas a realidade hoje é outra. Camadas de acesso a dados e serviços de aplicativos agora são implantados de forma independente. Os microsserviços de terceiros estão tornando cada vez mais difícil monitorar quando as interrupções acontecem.
Daí a importância da observabilidade em tecnologia, que permite identificar onde está o problema independentemente de onde estão os servidores.
Conheça o conceito e os pilares da observabilidade em tecnologia.
O que é observabilidade em tecnologia?
De acordo com o Tech Target, “a observabilidade é uma estratégia de gerenciamento focada em manter as questões mais relevantes, importantes e centrais no topo ou próximo ao topo de um fluxo de processo de operações. O termo também é usado para descrever processos de software que facilitam a separação de informações críticas de outras de rotina.”
Considerando a visão panorâmica dos componentes externos e das comunicações entre eles, a observabilidade em tecnologia é o modelo de análise que permite identificar problemas em um sistema com ambiente distribuído.
Quanto mais observável é um software, mais rápido e preciso será o diagnóstico até sua causa raiz, sem testes ou codificação adicionais.
Por que a observabilidade em tecnologia é importante?
Na prática, não podemos monitorar nem analisar o que não podemos observar. Essa abordagem fornece uma visibilidade importante sobre os sistemas que compõem a infraestrutura de TI.
Em ambientes corporativos, a observabilidade ajuda as equipes multifuncionais a entender e responder a perguntas específicas sobre o que está acontecendo em sistemas altamente distribuídos.
A observabilidade permite que você entenda o que está lento ou quebrado e o que precisa ser feito para melhorar o desempenho. Com essa abordagem, as equipes podem receber alertas sobre problemas e resolvê-los proativamente antes que os usuários sejam afetados.
Como os ambientes de nuvem modernos são dinâmicos e mudam constantemente em escala e complexidade, a maioria dos problemas não é conhecida nem monitorada. A observabilidade aborda esse problema comum de “incógnitas desconhecidas”, permitindo que você reconheça, de imediato, novos problemas à medida que surgem.
Os 3 pilares da observabilidade em tecnologia
O conceito de observabilidade em tecnologia é usado pelas equipes de DevOps para depurar seus aplicativos ou solucionar a causa raiz dos problemas de um sistema. A visibilidade máxima é alcançada analisando os três elementos dessa abordagem: métricas, logs e rastreamentos.
Na prática, quando combinados, eles oferecem uma visão holística dos sistemas em ambientes de nuvem e microsserviços. Assim, os profissionais têm condições de diagnosticar problemas que interferem nos objetivos de negócios.
Conheça a proposta de cada um, a seguir!
#1 Métricas
As métricas de observabilidade abrangem uma variedade de indicadores-chave de desempenho (KPIs) que fornecem informações sobre o desempenho de seus sistemas.
Se a equipe monitora um site, as métricas incluem tempo de resposta, pico de carga e solicitações atendidas. Já quando o monitoramento é de um servidor, os profissionais podem observar a capacidade da CPU, uso de memória, taxas de erro e latência.
Esses KPIs oferecem informações sobre a integridade e o desempenho do sistema visando assegurar sua melhoria.
As métricas também permitem que as equipes monitorem os sistemas em tempo real (por exemplo, quando um serviço está inativo ou quando os balanceadores de carga atingem uma capacidade específica). De outro modo, os indicadores podem soar o alarme para eventos para atividades anômalas.
#2 Registros
Logs são uma ferramenta de monitoramento desde o advento dos servidores. Mesmo em um sistema distribuído, eles continuam sendo alguns dos registros históricos mais úteis.
Com carimbos de data/hora, geralmente são binários ou com texto simples. Contudo, hoje alguns logs estruturados já combinam metadados para facilitar a consulta.
Os registros oferecem uma riqueza de dados para responder às perguntas “quem, o quê, onde, quando e como” com relação às atividades de acesso.
Em uma arquitetura descentralizada, é possível enviar logs para um local centralizado a fim de correlacionar problemas e evitar o acesso a registros para cada microsserviço ou servidor. Além disso, é importante estruturar os dados de log, já que cada arquitetura de software pode usar um formato diferente, tornando cada vez mais difícil agregar os logs em todos os seus sistemas.
#3 Rastreamento
Esse é um conceito mais recente, que visa contabilizar uma série de eventos distribuídos e o que acontece entre eles.
Um rastreamento representa toda a jornada de uma solicitação ou ação à medida que se move por todos os nós de um sistema distribuído. Na prática, esse pilar permite que você crie perfis e observe sistemas, especialmente aplicativos em contêineres, arquiteturas sem servidor ou arquitetura de microsserviços.
Um rastreamento mostra pedidos de usuários, sistemas de back-end e solicitações processadas de ponta a ponta.
Ao analisar dados de rastreamento, você e sua equipe podem:
- Medir a integridade geral do sistema;
- Identificar gargalos;
- Mapear e resolver problemas mais rapidamente;
- Priorizar áreas de alto valor para otimização de processos e melhorias.
Observabilidade em tecnologia: casos de uso
Vale destacar que o termo observabilidade tende a ser usado como um conceito genérico que tornas ainda mais difícil compreender as diferentes práticas de observabilidade.
Atualmente, o conceito é usado para se referir especificamente à capacidade de observação de sistemas de TI, cargas de trabalho, redes e infraestrutura. Contudo, essa é apenas uma das camadas de TI em que a observabilidade pode ser explorada. Conheça os principais casos de uso:
Observabilidade: aplicada ao nível dos sistemas de TI, oferece aos usuários uma plataforma analítica que permite consultar dados operacionais com base na pergunta que têm em mente.
Observabilidade de dados: opera com os mesmos princípios, mas visa “deslocar para a esquerda”, concentrando-se na camada de dados em vez de abranger a análise completa do sistema de TI. A ideia é levar a garantia de qualidade de dados ainda mais adiante, permitindo a solução de problemas e a mitigação de quaisquer impactos em um estágio inicial. Assim, é possível, por exemplo, evitar o corrompimento de um pool de dados ou problemas sistêmicos de qualidade de dados. Isso porque com a observabilidade, as empresas gerenciam de forma dinâmica e automática a confiabilidade dos dados em todo o ciclo de vida dos dados. A abordagem oferece respaldo para uma tomada de decisão segura, fornecendo produtos de dados de qualidade para resultados de negócios confiáveis.
Observabilidade do modelo: em um contexto de aprendizado de máquina, a observabilidade fornece o insight que os engenheiros precisam para determinar quando e onde os problemas ocorrem, examinando e analisando cada elemento dentro de um modelo de aprendizado de máquina. A capacidade de identificar problemas relacionados ao desvio de dados, viés e integridade de permite que os engenheiros criem modelos mais precisos e tomem decisões mais inteligentes.
À medida que a adoção de microsserviços e contêineres ganha mais força e popularidade, engenheiros e gerentes precisam desenvolver uma cultura de observabilidade. Isso ajudará as equipes a obter o melhor de seus investimentos na nuvem, além de fomentar uma cultura de inovação contínua que garante soluções de ponta aos clientes.
Como vimos até aqui, essa é uma abordagem que pode otimizar o fluxo de trabalho do time de TI, levando à conquista de resultados mais positivos.