A visibilidade tradicional, também conhecida como Monitoramento 1.0, gira em torno de informações. Sondas, agentes, logs e rastreamentos oferecem uma grande quantidade de dados sobre a integridade digital. Esses dados vêm de sistemas, da infraestrutura, da rede e de plataformas. São gerados em tempo real e após o processamento. São produzidos em grande volume, medido hoje não em KB, mas em GB.
Sinceramente, já temos dados suficientes.
O que não temos é o produto desses dados; nem sempre temos os insights que levam a ações corretivas eficazes.
Com muita frequência, temos apenas indicadores binários de status. Vermelho é ruim. Verde é bom. E, mesmo quando sabemos que há um problema, não recebemos informações suficientes para descobrir onde ele começou. Sim, o aplicativo A está apresentando baixo desempenho, e os usuários estão reclamando. Mas por quê? É a rede? O dispositivo deles? A plataforma? O ambiente de orquestração?
Mesmo supondo que identifiquemos rapidamente que o problema está na rede, não recebemos nenhuma informação sobre o motivo de ela estar tão congestionada. Há usuários demais? Alguém está fazendo uma promoção hoje? É algo sazonal? É por causa de uma atualização recente?
As variáveis são numerosas, e há muito em jogo. Não resolver o problema de uma experiência ruim para o usuário pode levar à queda da receita, ao abandono de aplicativos e à perda de reputação. Quando os negócios são digitais, seu desempenho é afetado pelas condições digitais.
Essa é a realidade que nos impulsiona rumo à observabilidade e, mais além, à AIOps. A observabilidade, também conhecida como Monitoramento 2.0, representa um avanço significativo nessa jornada tecnológica para as equipes de operações e as empresas digitais, à medida que buscam compreender e estabilizar a relação entre a experiência do usuário e os resultados de negócios. Mas isso é apenas metade da batalha; a outra metade envolve análise de dados e automação.
Observabilidade, análise e automação
A observabilidade é mais do que apenas uma “melhor visibilidade”. É a capacidade de oferecer uma visão do que está acontecendo no nível do sistema. Não se trata apenas de um painel com o desempenho da rede, da infraestrutura e dos aplicativos exibido em gráficos coloridos. É um esforço coordenado para correlacionar todos os dados disponíveis sobre a integridade digital e traçar uma visão holística de como está o desempenho da experiência do usuário neste exato momento. Ela é a força motriz por trás das plataformas de dados operacionais e de uma parcela considerável da atividade do mercado, à medida que os fornecedores se posicionam para conquistar o cobiçado título de “plataforma de dados operacionais” em todas as empresas.
Mas, mesmo alcançando isso, ainda precisamos enfrentar os problemas que inevitavelmente surgem. Se conhecer a experiência do usuário é metade da batalha, a outra metade é descobrir o motivo e, então, agir.
O problema, é claro, é a incômoda realidade de que quase todas as organizações carecem dos insights necessários para proporcionar uma experiência digital extraordinária. As análises tradicionais se baseiam em consultas predefinidas, incapazes de identificar relações ou reconhecer padrões nos dados que possam revelar esses insights ausentes. O aprendizado de máquina oferece uma solução, fornecendo os meios para processar grandes volumes de dados e descobrir os insights necessários para solucionar a causa raiz da degradação do desempenho ou identificar um ataque antes que ele sobrecarregue os serviços ou consiga obter acesso.
Também não basta ter os insights. A capacidade de agir rapidamente com base neles para melhorar o desempenho ou interromper um ataque também é importante. A inclusão de revisões e aprovações manuais para realizar alterações nas políticas prejudica a agilidade da organização diante de problemas ou ataques.
Precisamos contar com a computação para reagir em tempo hábil aos insights obtidos por meio da telemetria. Responder cinco minutos após o início de um ataque pode ser tarde demais. Dois minutos após uma degradação de desempenho é definitivamente tarde demais, considerando a impaciência dos consumidores em geral. Desenvolvemos a computação para ser extremamente eficiente no processamento de dados. Considere que “tanto em termos de impulsos quanto de transmissão sináptica, o cérebro consegue realizar, no máximo, cerca de mil operações básicas por segundo, ou seja, é 10 milhões de vezes mais lento que o computador”. (Fonte: Nautilus) Precisamos aproveitar essa capacidade para superar a lentidão introduzida por etapas manuais em um processo que, de outra forma, seria automatizado.
Se você participasse das 500 Milhas de Daytona, não pararia na última curva de cada volta para empurrar o carro até o fim, certo? Sem adotar um sistema totalmente autônomo, é isso que estamos fazendo com as experiências digitais.
Há muito tempo confiamos nos sistemas para dimensionar os serviços automaticamente e, no futuro, aprenderemos a confiar neles para tomar medidas corretivas que protejam os serviços e os dados e garantam uma experiência digital extraordinária aos consumidores. Mais da metade (52%) dos tomadores de decisão de TI concorda que esse recurso — geralmente chamado de AIOps — terá um impacto estratégico em sua organização.
Este é um plano de ação totalmente funcional para a experiência digital: uma abordagem operacional automatizada e de ciclo fechado, orientada por dados coletados em todas as camadas da pilha.
Há desafios. Não se engane: esta não é uma solução simples, tampouco algo que se possa comprar pronto e implementar. A observabilidade de toda a pilha — a capacidade de coletar telemetria de todos os componentes, desde a rede até a infraestrutura e das tecnologias de segurança e entrega até o aplicativo — não é tão simples quanto os provedores tradicionais de monitoramento gostariam. As abordagens convencionais baseadas em agentes e sondas não são eficientes nem econômicas em uma arquitetura na qual a nuvem distribuída será a norma. Os recursos nativos de geração de telemetria — como os obtidos por meio da adoção do Open Telemetry — serão a melhor maneira de alcançar a observabilidade de toda a pilha necessária para que análises baseadas em aprendizado de máquina produzam, com rapidez e precisão, insights práticos alinhados aos resultados de negócios desejados.
A automação também ainda tem um longo caminho a percorrer. Como pouco mais da metade (52%) das organizações atualmente trata a infraestrutura como código, fica claro que muitas empresas ainda não apostaram tudo na automação. No entanto, esse recurso faz parte do caminho crítico. Sem ele, o ciclo fechado pode até funcionar — mas a que custo? O entrave causado pelas operações manuais nesse ciclo de feedback provocará atrasos que podem custar à empresa clientes, reputação ou dados valiosos.
Transformação digital e arquitetura empresarial
Atualmente, a maioria das organizações está operando na segunda e terceira fases da transformação digital. Motivadas pela necessidade de avançar mais rapidamente devido à pandemia global, muitas tomaram decisões táticas que agora precisam ser incorporadas a uma abordagem estratégica que as prepare para seguir em frente em sua jornada de transformação digital.
Uma abordagem estratégica é aquela que busca alcançar o objetivo de criar um ciclo fechado, da observabilidade aos insights e à automação. Ela faz parte de uma abordagem que chamamos de aplicativos adaptativos; uma abordagem que oferece aos CIOs um modelo arquitetônico para modernizar a arquitetura empresarial, permitindo que a TI feche o ciclo e que a empresa opere como um negócio totalmente digital.
Sobre o autor
Lori MacVittie é engenheira distinta e evangelista-chefe no Escritório do CTO da F5, com ampla experiência em entrega de aplicações, estratégia de automação e infraestrutura. Ela é conhecida por transformar complexidade em clareza, seja definindo diretrizes para agentes de IA, analisando arquiteturas multinuvem frágeis ou investigando os limites de sistemas escaláveis. Ela acumula mais de trinta anos de experiência no setor, abrangendo desenvolvimento de aplicações, arquitetura de TI e operações de redes e sistemas. Antes de ingressar na F5, atuou como editora de tecnologia e recebeu diversos prêmios. MacVittie tem mestrado em Ciência da Computação e é uma autora prolífica, com publicações que abrangem segurança, nuvem e arquitetura empresarial. Ela também é uma entusiasta de jogos de tabuleiro e videogames, além de ter opiniões assumidamente fortes sobre queijos.
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