O que é observabilidade?

Observabilidade é a capacidade de medir e inferir o estado atual de um sistema com base nos dados que ele gera. Esses dados geralmente estão na forma de logs, métricas, rastreamentos e eventos. Como um breve exemplo, você pode observar a integridade da sua aplicação de microsserviços examinando suas métricas.

Como funciona a observabilidade?

A observabilidade oferece às organizações uma visão holística do funcionamento de um sistema complexo. Por meio da coleta, do armazenamento e da análise de dados, os desenvolvedores conseguem identificar e solucionar problemas em suas aplicações.

A observabilidade começa com a coleta de dados em tempo real. Em seguida, os dados coletados são armazenados em um local centralizado para análise. Essa análise pode ser realizada por meio de um algoritmo de aprendizado de máquina, visualização ou uma combinação de técnicas estatísticas.

O resultado dessa análise alerta os desenvolvedores, bem como as equipes de operações, segurança e outras equipes relevantes, sobre quaisquer anomalias em uma aplicação ou sistema. Os alertas podem ser automatizados e acionados com base em limites predefinidos, níveis de gravidade ou outros critérios definidos de acordo com as necessidades do negócio ou da aplicação. Depois que a anomalia é identificada e localizada, os desenvolvedores podem usar os dados para depurar e resolver o problema.

Exemplos de dados de observabilidade

Os principais tipos de dados de observabilidade são logs, métricas, rastreamentos e eventos.

• Logs: Um registro de texto com data e hora e metadados. Esses registros ou mensagens geralmente são gerados por um aplicativo ou sistema. O uso de logs é uma das formas mais comuns de implementar a observabilidade no desenvolvimento de software.
• Métricas: Uma medição sobre um serviço, coletada durante a execução. Essas medições numéricas incluem o uso da CPU, o uso da memória e as taxas de erro. Todas essas medições monitoram o desempenho e a integridade de uma aplicação ou sistema.
• Rastreamentos: Um registro da trajetória de uma solicitação ou ação à medida que ela percorre os nós de um sistema distribuído. Os rastreamentos documentam como uma solicitação é processada e quanto tempo leva para ser concluída. Esses dados podem ajudar a identificar gargalos e outros problemas de latência.
• Eventos: Um registro de mudanças ou ocorrências significativas em um momento específico. Os dados de eventos podem incluir mudanças de estado, ações de usuários, alertas de segurança ou implantações críticas em um ambiente. O registro fornece informações contextuais para ajudar as equipes a entender por que as mudanças ocorreram.

Monitoramento é diferente de observabilidade?

Monitoramento é a capacidade de observar e verificar o andamento dos processos que ocorrem em um sistema ou aplicativo. O monitoramento depende muito de métricas. Em resumo, ele permite visualizar o ambiente e realizar testes para detectar problemas conhecidos. A observabilidade, por outro lado, fornece dados novos e mais detalhados, permitindo inferir a possível existência de um problema. Assim, você pode investigar a causa do problema para obter insights sobre o futuro.

Monitoramento e observabilidade não são conceitos completamente distintos. Na verdade, são opções de análise de dados e técnicas de visualização que permitem aos desenvolvedores obter insights mais rapidamente.

Com essas definições estabelecidas, a tabela abaixo analisa mais detalhadamente quatro diferenças sutis entre monitoramento e observabilidade em aplicações de software. Essas quatro diferenças são divididas em escopo, granularidade, flexibilidade e análise.

Qual é o papel da telemetria na observabilidade?

A telemetria na observabilidade de software refere-se à prática de coletar e transmitir, em tempo real, dados sobre o desempenho e o comportamento de um sistema de software. Esses dados (tempos de resposta, taxas de erro, consumo de recursos etc.) são usados para monitorar e compreender o estado atual do sistema, além de ajudar os desenvolvedores a identificar oportunidades de melhoria de desempenho.

Em conversas sobre telemetria, OpenTelemetry (OTel) costuma ser um tema recorrente, pois oferece uma abordagem simplificada que facilita a observabilidade para os desenvolvedores. O OTel é um conjunto de ferramentas e bibliotecas de código aberto que padroniza a coleta de dados de telemetria (logs, métricas e rastreamentos) de sistemas de software.

Você pode saber mais sobre o OTel e como ele afeta o cenário nativo da nuvem em Como o OpenTelemetry está mudando a forma como rastreamos e projetamos aplicações.

Tecnologias avançadas de observabilidade

Além de usar soluções tradicionais, as organizações estão explorando cada vez mais tecnologias avançadas para simplificar a coleta de dados e viabilizar uma observabilidade mais dinâmica e em tempo real.

eBPF (filtro de pacotes Berkeley estendido) coleta dados de telemetria do kernel do Linux. Esse mecanismo de execução em área restrita, integrado diretamente ao kernel do Linux, permite que os desenvolvedores executem rastreamentos personalizados e leves no nível do kernel sem modificar o código-fonte do kernel nem executar agentes pesados. As equipes podem, por exemplo, mapear topologias de microsserviços e monitorar o tráfego entre contêineres, identificando rapidamente problemas de desempenho ou gargalos.

AIOps (IA para operações de TI) oferecem insights e recursos de execução quase em tempo real. Essas plataformas usam IA e aprendizado de máquina para detectar anomalias rapidamente, analisar padrões, permitir que os usuários visualizem insights e automatizar ações. Elas podem executar automaticamente funções que melhoram o desempenho para os usuários, otimizam o tráfego para reduzir custos e corrigem vulnerabilidades de segurança.

Benefícios da observabilidade

A observabilidade proporciona aos desenvolvedores uma melhor compreensão de suas aplicações, o que permite:

• Depuração mais rápida: Dados detalhados e analisados agilizam a capacidade do desenvolvedor de diagnosticar e depurar problemas no sistema.
• Melhor desempenho: Monitorar as principais métricas e identificar obstáculos ajuda os desenvolvedores a tomar decisões baseadas em dados para melhorar o desempenho da aplicação.
• Maior confiabilidade: Os dados de observabilidade permitem que os desenvolvedores resolvam proativamente falhas do sistema que possam prejudicar a experiência do usuário.
• Melhor colaboração: Um conjunto padronizado de dados ao longo do tempo permite que as equipes trabalhem juntas com facilidade para resolver problemas com base em um conjunto universal de métricas.

Desvantagens da observabilidade

A observabilidade apresenta algumas desvantagens, e as mais comuns incluem:

• Aumento da sobrecarga: A implementação da observabilidade pode gerar custos adicionais com ferramentas especializadas usadas para monitorar métricas de aplicações ou sistemas, além da necessidade de disponibilizar armazenamento adicional de dados.
• Maior complexidade: São necessários instrumentação e monitoramento adicionais, e a incorporação dessas ferramentas extras pode tornar uma aplicação mais complexa.
• Sobrecarga de informações: A observabilidade pode gerar grandes volumes de dados que rapidamente se tornam difíceis de gerenciar pelas equipes, e o excesso de dados pode dificultar a priorização dos problemas que exigem resolução imediata.

Perguntas frequentes

Qual é a principal diferença entre a observabilidade de aplicações e o monitoramento tradicional?

O monitoramento tradicional usa métricas para acompanhar processos e, em seguida, gera visualizações do estado atual de um ambiente. Em contrapartida, a observabilidade coleta e analisa dados granulares para fornecer insights aprofundados e identificar proativamente possíveis problemas ocultos.

Quais são os quatro principais tipos de dados de observabilidade?

As plataformas de observabilidade normalmente coletam e analisam quatro tipos de dados: logs, métricas, rastreamentos e eventos. Logs são registros com data e hora gerados por um sistema. Métricas são medições de um aplicativo ou serviço durante a execução. Rastreamentos documentam como uma solicitação é processada e quanto tempo isso leva. Eventos são registros de mudanças importantes ocorridas em um ambiente em um determinado momento.

O que é o OpenTelemetry (OTel) e por que ele é importante?

O OpenTelemetry (OTel) é um conjunto de ferramentas e bibliotecas de código aberto que padroniza a coleta de dados de telemetria de sistemas de software. O OTel permite que as equipes evitem a dependência de fornecedores de plataformas de observabilidade ao desacoplar a instrumentação da aplicação da ferramenta de backend. Ele também oferece convenções e APIs consistentes para todas as principais linguagens de programação.

Como implementar a observabilidade em ferramentas Kubernetes nativas da nuvem e plataformas sem servidor?

Tradicionalmente, era difícil implementar a observabilidade tanto em ferramentas do Kubernetes quanto em plataformas sem servidor, pois elas formatavam, nomeavam e transmitiam dados de desempenho de maneiras incompatíveis. As ferramentas e bibliotecas de código aberto do OpenTelemetry (OTel) permitem que as equipes implementem a observabilidade no Kubernetes e em ambientes sem servidor, fornecendo um protocolo único e universal (o OpenTelemetry Protocol [OTLP]), além de definições de campos unificadas.

Como o eBPF melhora a observabilidade de aplicações?

O Berkeley Packet Filter estendido (eBPF) é um mecanismo de execução em sandbox integrado diretamente ao kernel do Linux. Ele permite que os desenvolvedores executem rastreamentos personalizados sem modificar o código-fonte nem usar agentes pesados. Assim, os desenvolvedores podem identificar problemas de desempenho, minimizando o uso de recursos e obtendo uma visão completa das atividades.