De cada cem pessoas, apenas cinco conseguem obter os insights de que precisam a partir das inúmeras ferramentas de monitoramento que usam para acompanhar o desempenho, a disponibilidade e a segurança de seus ativos digitais.
E os outros noventa e cinco? É como se estivessem olhando para diagramas de Venn bonitinhos, mas ineficazes.
Uma das causas da falta de insights não é a escassez de ferramentas, nem mesmo a falta de dados, mas o viés contínuo presente nos dados.
Viés contínuo nos dados
O viés de dados é causado por uma curadoria subjetiva dentro de um sistema. A curadoria subjetiva é resultado de decisões que abrangem desde quais dados são coletados e de quais sistemas até a forma como as visualizações são exibidas nos painéis.
Uma das fontes mais significativas de viés de dados é o legado dos sistemas baseados em agentes, que exigem a implantação de software adicional em qualquer sistema do qual se queira coletar dados. Os agentes geralmente são associados a uma plataforma de análise e, no passado, o preço desses produtos costumava incluir o custo dos agentes. Com descontos para implantações em larga escala, é claro, mas ainda assim uma proposta dispendiosa.
O custo de implantação — e gerenciamento — de agentes introduzia viés nos dados, pois limitava os sistemas dos quais era possível coletar dados. Opiniões — fundamentadas na experiência ou não — sobre a relevância de monitorar determinado aplicativo ou sistema muitas vezes orientavam a decisão de implantação.
O volume de dados gerados também é uma fonte de viés contínuo, pois levou a decisões baseadas em opiniões sobre o valor de pontos de dados específicos. Você realmente precisa de todas essas métricas ou podemos nos limitar a três ou quatro? A seleção subjetiva de métricas impede a validação de variações ou mudanças nos dados como um todo. Essas variações ou mudanças poderiam indicar um possível problema — ou risco —, mas passam despercebidas porque os dados foram considerados irrelevantes.
Por fim, as decisões sobre a visualização no dashboard tornam a interpretação ainda mais tendenciosa e muitas vezes se baseiam em habilidades e experiências que podem não ser compartilhadas por outros usuários do dashboard. Até mesmo a escolha do gráfico pode introduzir vieses. Isso se aplica especialmente a métricas operacionais baseadas em séries temporais, como desempenho e disponibilidade.
Os gráficos de barras são frequentemente usados para representar dados de séries temporais, mas não são tão eficazes quanto os gráficos de linhas. Um gráfico de barras nos obriga a comparar a altura das barras para entender as variações no tempo de resposta, em vez de permitir que o formato da linha nos mostre o que está acontecendo. Essas decisões simples podem ter um impacto profundo nos operadores que dependem da visualização para compreender o estado operacional de um sistema.
Todas essas decisões introduzem continuamente vieses nos dados e afetam nossa capacidade de interpretá-los — e, assim, de compreender o que eles realmente significam.
Eliminando o viés nos dados
Se quisermos tomar decisões melhores em um mundo onde o digital é o padrão, precisaremos de dados melhores, e isso significa eliminar o máximo possível de vieses nos dados.
Esse é um dos motivos pelos quais a OpenTelemetry é tão promissora. Padronizar a forma como a telemetria é gerada e ingerida usando agentes de código aberto (e, portanto, de baixo custo ou gratuitos) contribuirá muito para eliminar uma das causas fundamentais do viés de dados: o orçamento de TI. Ao garantir que seja possível coletar telemetria de todos os sistemas, em vez de apenas alguns considerados "dignos", você elimina uma fonte significativa de viés nos dados. É por isso que nossa visão de edge inclui a ideia de incorporar a geração de telemetria à própria plataforma, para que ela esteja sempre disponível, em todos os lugares.
O data lake como serviço também pode ser uma forma eficaz de lidar com o viés introduzido pela curadoria em razão do volume e do custo de armazenamento ao longo do tempo. Ao terceirizar a escalabilidade e a capacidade, as organizações podem ingerir mais dados de telemetria com maior liberdade, facilitando a identificação de anomalias e padrões que afetam o desempenho, entre outros aspectos. Nos últimos cinco anos, vimos uma oferta crescente desses serviços, muitas vezes agrupados na categoria XaaS, que continua consumindo uma parcela cada vez maior do orçamento de TI. A Deloitte observou em um relatório sobre XaaS publicado este ano que quase metade das organizações destinará pelo menos metade de seus gastos com TI a XaaS.
Por fim, ao migrar de visualizações para insights, é possível resolver o problema do viés na apresentação de dados operacionais em painéis. Em vez de apenas exibir retratos pontuais dos dados, os insights fornecem informações com base em padrões e relações identificados nos dados. Além disso, os insights podem eliminar mobilizações desnecessárias causadas pela dependência de métricas binárias. Os sistemas modernos são projetados para falhar e se recuperar automaticamente. Receber uma notificação sempre que isso acontece pode causar fadiga de alertas e reduzir a produtividade. A capacidade de analisar a telemetria no contexto de todo o fluxo do usuário permite entender quando um componente com falha exige intervenção e quando não exige. Migrar de um modelo baseado na interpretação de várias visualizações para outro que aproveita insights abrangentes pode eliminar parte do viés inerente à visualização.
À medida que as empresas adotam um modelo digital por padrão, elas necessariamente passam a depender cada vez mais de dados. Eliminar vieses nesses dados será uma etapa fundamental para garantir que as decisões neles baseadas levem ao melhor resultado possível para os clientes e para a empresa.
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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