ADC03 Observabilidade incompleta

A observabilidade é um aspecto crítico da entrega de aplicativos modernos, fornecendo visibilidade sobre a integridade, o desempenho e o uso de aplicativos e infraestrutura. No entanto, a observabilidade incompleta — devido a mecanismos inadequados de registro, monitoramento ou alerta — pode levar a atrasos na detecção de problemas, interrupções prolongadas e falta de percepção do desempenho do aplicativo. 

Essa falta de visibilidade se torna particularmente problemática em ambientes complexos, como aplicativos baseados em IA, onde insights em tempo real são essenciais. Abaixo, exploramos o impacto da observabilidade incompleta em áreas-chave de entrega de aplicativos e discutimos as melhores práticas para superar esses desafios.

Consequências da Observabilidade Incompleta

Impacto no desempenho

A observabilidade incompleta afeta diretamente o desempenho do aplicativo, reduzindo a capacidade de detectar e resolver problemas proativamente. Sem a visibilidade adequada das métricas do sistema, como latência, tempos de resposta e utilização de recursos, é difícil identificar gargalos de desempenho ou as causas raiz das lentidões. Por exemplo, monitoramento insuficiente pode causar atrasos na detecção de picos de CPU ou memória, resultando em degradação da capacidade de resposta do aplicativo. O monitoramento de desempenho em tempo real permite que as equipes monitorem essas métricas e tomem decisões informadas, mas sem ele, o aplicativo pode sofrer com tempos de resposta prolongados e maior latência, afetando a experiência do usuário.

Impacto na disponibilidade

A disponibilidade é outra área importante afetada pela observabilidade incompleta. Sistemas com mecanismos inadequados de monitoramento e alerta podem não conseguir detectar interrupções ou outros problemas críticos prontamente, resultando em tempo de inatividade prolongado. Quando os problemas passam despercebidos ou não são resolvidos, isso leva a interrupções no serviço, impactando a capacidade dos usuários de acessar o aplicativo de forma confiável. 

Interrupções críticas de aplicativos também custam mais de US$ 500.000 por hora para 32% dos entrevistados. Em contraste, aqueles com observabilidade de pilha completa relataram um custo médio de interrupção 37% menor ( New Relic ).

Para sistemas distribuídos, a observabilidade incompleta pode causar falhas em cascata, onde um problema em um componente desencadeia uma reação em cadeia em todo o sistema. Sem uma observabilidade abrangente, esses tipos de falhas podem passar despercebidos até que interrompam significativamente a disponibilidade.

Impacto na Escalabilidade

A observabilidade incompleta também dificulta a escalabilidade, pois limita a capacidade de entender os padrões de uso de recursos e prever a demanda com precisão. Para aplicativos que apresentam tráfego variável, como aplicativos de IA com cargas de trabalho flutuantes, insights em tempo real sobre padrões de tráfego e requisitos de recursos são essenciais para dimensionar a infraestrutura de forma eficaz. Sem esses insights, as organizações podem provisionar recursos de forma insuficiente ou excessiva, o que leva a um dimensionamento ineficiente e ao aumento de custos. A observabilidade eficaz oferece suporte à escalabilidade ao fornecer uma compreensão clara das tendências de uso e permitir o dimensionamento automatizado com base na demanda em tempo real.

Impacto na eficiência operacional

A falta de observabilidade leva à redução da eficiência operacional, aumentando o tempo e o esforço necessários para solução de problemas e resolução de problemas. Registro e monitoramento incompletos significam que as equipes de TI podem precisar gastar horas ou dias investigando problemas manualmente, em vez de identificá-los e resolvê-los rapidamente. Isso não só aumenta o tempo de inatividade como também desvia recursos de outras tarefas críticas. 60% dos profissionais de TI declararam que ferramentas de monitoramento fragmentadas dificultam sua capacidade de manter uma visão unificada das condições operacionais atuais ( CDInsights ).

Além disso, a observabilidade incompleta limita a capacidade de otimizar aplicativos e infraestrutura com base em dados de desempenho, reduzindo a capacidade da organização de operar de forma eficiente e econômica.

Melhores práticas para mitigar a observabilidade incompleta

Para mitigar os desafios associados à observabilidade incompleta, as organizações devem implementar soluções abrangentes de monitoramento, registro e alerta, bem como utilizar ferramentas como o OpenTelemetry para coleta padronizada de dados de observabilidade. Essas soluções fornecem a visibilidade necessária para garantir desempenho, disponibilidade e escalabilidade ideais.

Monitoramento e registro aprimorados

Implementar práticas aprimoradas de monitoramento e registro é essencial para alcançar a observabilidade completa. Ferramentas de monitoramento abrangentes, como Datadog e Prometheus, oferecem insights em tempo real sobre métricas do sistema, desempenho de aplicativos e uso de recursos. Ao configurar o registro detalhado para todos os componentes críticos, as equipes podem garantir que tenham um registro completo de eventos e transações. Esses dados são inestimáveis para solução de problemas, pois permitem que as equipes identifiquem e resolvam problemas rapidamente, melhorando a eficiência operacional geral.

Observabilidade padronizada com OpenTelemetry

O uso do OpenTelemetry permite que as organizações padronizem dados de observabilidade em vários ambientes, garantindo coleta e análise de dados consistentes. O OpenTelemetry fornece uma abordagem unificada para coletar rastros, métricas e logs, o que simplifica a observabilidade e permite comparações mais precisas entre sistemas. Essa padronização é particularmente valiosa em ambientes híbridos ou de múltiplas nuvens, onde a consistência na coleta de dados é crucial para uma observabilidade abrangente. Ao adotar o OpenTelemetry, as organizações podem obter uma visão holística de seus aplicativos, permitindo que identifiquem problemas em sistemas distribuídos e melhorem o desempenho.

Alerta dinâmico e respostas automatizadas

A observabilidade eficaz requer mecanismos de alerta dinâmicos que notifiquem as equipes sobre possíveis problemas com base em limites e condições predefinidos. Ferramentas de alerta dinâmico podem disparar alertas automaticamente quando anomalias são detectadas, permitindo que as equipes respondam rapidamente aos problemas antes que eles afetem os usuários. Além disso, a integração de respostas automatizadas com mecanismos de alerta permite que os sistemas tomem ações corretivas automaticamente, como dimensionar recursos durante picos de tráfego ou redirecionar o tráfego em resposta a uma falha do servidor. Essas respostas automatizadas melhoram a disponibilidade e o desempenho ao reduzir a dependência de intervenção manual.

Conclusão

A observabilidade incompleta na entrega de aplicativos pode levar à degradação do desempenho, disponibilidade reduzida, escalabilidade limitada e ineficiências operacionais. Ao implementar monitoramento e registro abrangentes, adotar observabilidade padronizada com OpenTelemetry e utilizar alertas dinâmicos com respostas automatizadas, as organizações podem superar esses desafios.

Fortalecer a observabilidade é essencial para manter aplicativos de alto desempenho, resilientes e escaláveis que atendam às demandas do ambiente digital atual. Enfatizar a observabilidade completa não apenas melhora a experiência do usuário, mas também oferece suporte a operações eficientes e orientadas por dados, posicionando as organizações para o sucesso a longo prazo.