A observabilidade vem ganhando atenção por conta da sua efetividade em permitir que desenvolvedores elevem o nível de Customer Experience de seus softwares, muitas vezes afetada por conta da complexidade cada vez maior dos empreendimentos digitais e o surgimento de novas tecnologias como cloud native, DevOps, microsserviços, contêineres e virtualizações, por exemplo.
O monitoramento permite que os times de desenvolvimento possam intervir rapidamente quando erros são detectados em seus sistemas, já que a prática tem como objetivo a coleta frequente de dados que permitam a identificação de falhas. Porém, é um método reativo.
Com o uso do monitoramento pela TI tradicional surgem diversos entraves que dificultam o crescimento da sua organização por conta da falta de escalabilidade e de análise inteligente no ambiente de desenvolvimento, além da detecção ineficiente de problemas com grande consumo de tempo.
Ou seja, surgem problemas no ambiente de desenvolvimento de aplicações que são desconhecidos e a equipe não sabe como gerenciá-los, pois não possui conhecimento do que está acontecendo nos bastidores de sua TI.
A observabilidade, por outro lado, é a prática de instrumentar sistemas com ferramentas para coletar dados acionáveis que fornecem não apenas avisos no momento em que o problema ocorre, mas – o que é mais importante – informa o porquê. Além de solucioná-los em sua raiz para que não se repitam. Existe um planejamento para previsão de falhas.
Diante desse tipo de situação é crucial entender com profundidade o que está ocorrendo nas aplicações e sistemas da sua organização.
A observabilidade ajuda equipes de TI a:
- Fornecer software de alta qualidade e em grande escala;
- Construir uma cultura sustentável de inovação;
- Otimizar os investimentos Cloud Native;
- Analisar a performance em tempo real do seu negócio.
Métricas, eventos, rastreamento e logs são dados essenciais para a observabilidade. São analisados a fim de produzir insights com o objetivo de entender e interpretar erros para que então, a partir deles, a inteligência seja acionada mais rapidamente. Depois que estes dados são agregados, eles gerenciam e monitoram atividades suspeitas.
Quer saber porque observabilidade é o futuro do monitoramento de sistemas e como pode lhe ajudar a iniciar a Transformação Digital na sua empresa? Acompanhe nosso novo artigo. Boa leitura!
Arquiteturas modernas exigem uma nova abordagem de monitoramento
Equipes de TI enfrentam uma enorme pressão para produzir e liberar, de forma rápida e mais frequente, novos recursos e experiências ao mercado. A tecnologia Cloud Native inflamou o cenário competitivo ao diminuir a barreira de entrada, permitindo entregas e adaptações mais rápidas do que nunca.
A expectativa dos consumidores aumentou e a tolerância para erros diminuiu. Plataformas Digitais lentas, propensas a erros ou mal projetadas são um grande obstáculo para a retenção de clientes. Lembre-se: se eles não conseguirem fazer o que vieram fazer, eles vão tentar em outro lugar e simplesmente não voltarão.
Hoje, as organizações têm a possibilidade de trabalhar com arquiteturas de microsserviços e sistemas distribuídos em várias soluções Cloud Native. Elas são mais fáceis de adotar e funcionam juntas de maneira cada vez mais integrada.
As empresas estão se organizando em torno de equipes autônomas responsáveis. Algumas vezes esses profissionais precisam utilizar plataformas e ferramentas compartilhadas que são fornecidas pelo time interno. A automação reduz o trabalho repetitivo e de baixo valor e melhora a confiabilidade das entregas.
Em uma arquitetura Cloud Native tudo dentro do stack é controlado e programado pelo software. E como toda automação, é passível de falha. Por isso as equipes precisam monitorar suas ferramentas de automação exatamente como fariam com as aplicações que atendem diretamente seus clientes.
Afinal, coletar dados sobre cada componente de um sistema é a essência da observabilidade.
Os três principais elementos da observabilidade
A capacidade de responder o porquê dos erros e falhas é o que permite que as equipes consigam realmente resolver os problemas na causa raiz e garantem a confiabilidade do sistema. Para atingir a capacidade de observação de seus sistemas, a observabilidade possui os seguintes elementos principais:
Open instrumentation
É definido como a coleta de código aberto ou dados de telemetria específicos do fornecedor de um aplicativo, serviço, host de infraestrutura, contêiner, cloud native, função sem servidor, aplicativo móvel ou qualquer outro tipo de emissão de dados.
Com open instrumentation há o fornecimento de visibilidade para toda a superfície de aplicações e infraestrutura que são essenciais aos negócios
Entidades conectadas
Todos os dados de telemetria devem ser analisados para que as entidades que os produzem possam ser identificadas e conectadas, os metadados também precisam ser incorporados para criar correlação entre estas entidades e seus dados.
Estas duas ações criam contexto e significado a partir de grandes volumes de dados. A partir daí, a curadoria pode ser entregue em forma de modelos visuais do sistema sem qualquer configuração adicional.
Além disso, a inteligência pode ser aplicada para agregar ainda mais significado. Inteligência aplicada é a aplicação de aprendizado em ciência de dados com finalidade de procurar padrões ou anomalias para que as equipes possam tomar decisões e agir corretamente.
Contextualização
Cada empresa é única e nenhuma curadoria automática pode atender a todas as suas diferentes necessidades. As organizações precisam criar seu próprio contexto sobre seus dados de telemetria, combinando dados críticos e dimensões de negócios.
É importante ter a capacidade de mostrar claramente o custo dos erros e falhas em um processo de negócio e fornecer um caminho para analisar os dados para, então, encontrar o verdadeiro motivo.
Os desafios que impulsionam a necessidade de observabilidade
- Maior complexidade: a tecnologia Cloud Native mudou a maneira como as aplicações são construídas, entregues e trabalhadas criando assim mais complexidade para os times que são responsáveis por sua manutenção;
- Riscos maiores: deploys frequentes e estruturas dinâmicas significam introduzir mais riscos às operações. Isso torna mais importante ter detecção de problemas e reversão instantâneas de releases;
- Falta de skills: a arquitetura de microsserviços trouxe novos desafios, já que os times de desenvolvedores necessitam repensar como desenham, constroem e lançam aplicações;
- Muitas ferramentas: lidar com várias ferramentas de monitoramento para encontrar e correlacionar os dados mais importantes e resolver problemas consome um tempo precioso que as equipes não têm quando seus clientes são afetados por um problema de produção.
Por conta destes desafios as equipes precisam de uma solução que reduza a complexidade e risco.
Quais tipos de dados um serviço deve produzir para ser observável?
- Verificações de funcionamento ajudam orquestradores na execução de ações automatizadas para manter o funcionamento geral do sistema;
- Métricas são fáceis de armazenar e consultar, o que ajuda na procura por tendências. Durante um período mais longo, os dados numéricos podem ser compactados em agregados menos granulares;
- As entradas de log são essenciais para a depuração, pois incluem rastreios de stack e outras informações contextuais que podem ajudar a identificar a causa raiz das falhas observadas;
- Os traces capturam o fluxo de ponta a ponta de uma solicitação, sendo essencialmente os relacionamentos entre os serviços e a estrutura de trabalho por meio do sistema.
Customer Experience de ponta
Assim como a inovação progride, o mundo vai se tornando cada vez mais tecnológico e complexo. Será preciso automatizar mais e acompanhar de perto as expectativas do seu cliente – que podem ter sido definidas por outras empresas, incluindo seus concorrentes.
Com isso, é preciso adotar a observabilidade para:
– Coletar e combinar, em um só lugar, dados de telemetria de fontes abertas e próprias. Essa instrumentação reduz a proliferação de ferramentas desnecessárias e a morosa troca de contexto quando surgem emergências – porque oferece operabilidade interna independentemente da fonte;
– Formar conexões e relacionamentos e assim aplicá-los para criar contexto e significado para que seja possível entender os dados apresentados. O contexto é apresentado em visualizações selecionadas que trazem à tona as informações mais importantes;
– Capacidade de criar aplicações personalizadas que oferecem experiências interativas e selecionadas. Frequentemente, os fluxos de trabalho integrados permitem a combinação de conjuntos de dados externos em tempo real. A programabilidade redefine as possibilidades de observabilidade.
Conclusão
Quando você aplica a observabilidade, os benefícios para a sua empresa são imensos: inovação e implementação mais rápidas, menos morosidade, custos reduzidos e melhor compreensão de como priorizar seu tempo e atenção dentro dos aplicativos. Por isso, a observabilidade é o futuro do monitoramento de sistemas.
Tudo isso leva a um entendimento muito mais profundo de seus dados, sistemas e clientes. Além de melhorar sua cultura e agregar crescimento aos seus negócios à medida que se obtém visualizações em tempo real de como os sistemas funcionam e como seus clientes se envolvem com o software.
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