O que é observabilidade?

Em ambientes de tecnologia moderna, a observabilidade é um processo que usa ferramentas de software para detectar problemas, observando as entradas e saídas da pilha de tecnologia. As entradas incluem pilhas de aplicação e infraestrutura, enquanto as saídas incluem transações de negócios, experiências de usuário e desempenho de aplicações.

As ferramentas de observabilidade coletam e analisam um amplo espectro de dados, incluindo a integridade e o desempenho de aplicações, métricas de negócios, como taxas de conversão, mapeamento da experiência de usuário e telemetria de infraestrutura e de rede, para resolver os problemas antes que afetem os KPIs de negócios.

Por que as empresas estão recorrendo à observabilidade?

As aplicações utilizam cada vez mais componentes ou serviços no local, software como serviço (SaaS) e nuvens públicas. Essa prática resultou em ambientes operacionais distribuídos, instaurando complexidade e novos desafios.

A capacidade de criar uma boa experiência de usuário final e, ao mesmo tempo, gerenciar a eficiência operacional também fez com que mais empresas recorressem à observabilidade.

O que está gerando a demanda por soluções de observabilidade?

A demanda por soluções de observabilidade está sendo gerada por diversos fatores centrados na crescente demanda por serviços digitais e na complexidade cada vez maior dos sistemas e das aplicações de TI.

Esses fatores incluem:

O número de aplicativos que as empresas precisam gerenciar está em alta e continua aumentando.
As expectativas do usuário nunca foram tão altas e os clientes trocam de ferramentas rapidamente devido a experiências insatisfatórias.
As equipes de desenvolvimento estão modernizando constantemente os aplicativos para reduzir os ciclos de lançamento e atualização.
Agora, as equipes de TI devem gerenciar aplicativos tradicionais e nativos da nuvem.
Os serviços em nuvem e a utilização de API de terceiros estão aumentando.

Esses fatores resultam em mais complexidade, dependências e pontos de falha em uma arquitetura distribuída. Uma pesquisa da Cisco com mais de 1.000 tomadores de decisão globais de TI constatou que a rápida taxa de inovação e a transformação digital durante a pandemia criaram um aumento considerável na complexidade de TI.

Isso, por sua vez, aumenta o volume de dados criados em toda a pilha de tecnologia, desde a aplicação, passando pela infraestrutura, até a rede e a segurança. Agora, as empresas estão lidando com uma complexidade além da escala humana, incluindo:

Falta de visibilidade

75% dos tecnólogos globais afirmam que enfrentam mais complexidade de TI do que nunca.
Eles também lutam contra o ruído de dados fulminante, sem os recursos e o suporte necessários para entender a situação.
Aplicações em tempo real limitadas e insights de negócios 85% dos tecnólogos afirmam que eliminar o ruído causado pelos volumes crescentes de dados continuará a ser um grande desafio para identificar as causas dos problemas de desempenho.

Incapacidade de priorizar ações

96% dos tecnólogos afirmam que haverá consequências negativas, a menos que tenham visibilidade e insights genuínos sobre o desempenho de toda a pilha de tecnologia, e como isso afeta o desempenho das aplicações.

O que é monitoramento e quando é usado?

Antes do surgimento da observabilidade, o monitoramento de casos de uso era a estratégia fundamental para detectar problemas do sistema. As abordagens de monitoramento normalmente se concentram na identificação de problemas do sistema, rastreando os principais indicadores de desempenho (KPIs), a disponibilidade do sistema e a utilização da rede. Os três principais tipos de monitoramento de casos de uso são:

APM

O monitoramento do desempenho de aplicações (APM) funciona por meio da amostragem e da agregação de dados relacionados ao funcionamento das aplicações e dos sistemas em intervalos especificados. Esses dados, que podem revelar problemas de desempenho, são conhecidos como telemetria.
O APM analisa os números de telemetria em relação aos parâmetros aceitáveis e relata os resultados para que as equipes de suporte possam procurar exceções que indiquem que medidas precisam ser tomadas. Os dados de telemetria comuns podem ser classificados de acordo com o acrônimo MELT: metrics, events, logs, and traces (métricas, eventos, registros e rastreamentos).

Monitoramento de infraestrutura e nuvem

O monitoramento de infraestrutura usa automação para coletar informações associadas ao desempenho dos elementos de infraestrutura do sistema. Isso geralmente se concentra nas métricas de utilização do servidor. Os alertas podem ser enviados para uso do servidor que deixa os parâmetros especificados para ajudar a otimizar a utilização do servidor.
Em alguns casos, as ferramentas de monitoramento de infraestrutura estão vinculadas a produtos específicos, em vez de abranger todos os elementos de um sistema. O monitoramento de infraestrutura relata dados de componentes do sistema que podem indicar um problema, mas não oferece sugestões de mitigação de problemas.

Monitoramento de rede e Internet

O monitoramento de rede, incluindo serviços de terceiros, permite que os administradores de rede recebam dados em tempo real relacionados à função da rede. As ferramentas usadas para rastrear o funcionamento da rede normalmente se concentram em métricas, como período de atividade, tráfego e utilização de largura de banda.

Como funcionam as soluções de monitoramento?

Muitas vezes, as soluções de monitoramento também monitoram os dispositivos conectados à rede. Elas podem detectar falhas de dispositivo ou lapsos de conexão e fornecer atualizações de status geral da rede. As ferramentas de monitoramento de rede normalmente utilizam protocolos de operação de rede para avaliar o funcionamento da rede e relatar os problemas de desempenho detectados.

Quais são alguns exemplos de soluções de monitoramento?

O monitoramento de contêineres e microsserviços do Kubernetes determinam os parâmetros e medem a integridade em microsserviços e contêineres relevantes, incluindo Kubernetes, Docker e AWS, para aumentar a eficiência operacional e organizacional. Isso permite que as equipes visualizem os ambientes de contêineres e do Kubernetes em um nível de sistema e analisem detalhadamente microsserviços específicos para se concentrar nos problemas que afetam o desempenho e a confiabilidade de aplicações.

Por que ir além do monitoramento de domínios isolados?

Embora as soluções de monitoramento tradicionais ainda tenham um papel a desempenhar para alguns clientes de TI, elas oferecem apenas uma visibilidade isolada e limitada das aplicações distribuídas gerenciadas e não gerenciadas que afetam a experiência digital geral. Por exemplo, pode haver visibilidade limitada de serviços de aplicações, redes, infraestrutura, nuvens, bancos de dados e registros.

As ferramentas de monitoramento alertam cada equipe quando ocorrem problemas que afetam o desempenho. No entanto, essas ferramentas são limitadas quando se trata de informar como o desempenho em cada domínio afeta as transações de aplicação e os negócios. Em aplicações distribuídas de nuvem nativa, a variedade de processos e sistemas envolvidos torna o monitoramento por si só insuficiente para permitir o funcionamento ideal do sistema.

Estes são os motivos pelos quais o monitoramento não é suficiente:

O monitoramento tradicional oferece visibilidade às equipes de TI somente para definir o que é normal, fornecendo parâmetros, regras de integridade e alertas quando surgem problemas no domínio.
Os usuários não veem o efeito cascata que os problemas têm na experiência de aplicativo geral ou o impacto nos negócios.
As expectativas tecnológicas estão mais altas do que nunca. A intolerância a interrupções de tecnologia significa que a TI não pode mais depender de ferramentas que são apenas reativas.
As equipes precisam gerenciar o desempenho e a disponibilidade de aplicações modernas em toda a pilha de tecnologia, incluindo a infraestrutura subjacente e a experiência de usuário.
Atender às demandas e expectativas do usuário final quanto a serviços digitais significa que várias equipes (DevOps, AppOps, NetOps, InfraOps e SecOps) estão envolvidas na otimização do desempenho e da segurança de todas as experiências digitais.

Qual é a origem do termo observabilidade?

Observabilidade é um conceito proveniente da teoria de controle, que se refere ao grau em que a condição interna de um sistema complexo pode ser compreendida, se você conhecer apenas os resultados. De acordo com a teoria, quanto maior o grau de observabilidade, mais fácil será passar do diagnóstico de um problema para a conclusão da causa e a resolução do problema.

A observabilidade foi originalmente aplicada em contextos de engenharia, em que foi usada como uma forma de detectar problemas com o controle automatizado de sistemas dinâmicos.

No contexto das práticas comerciais de TI modernas, observabilidade refere-se à capacidade de entender a função global do sistema para mitigar problemas que impedem as operações do sistema, fazendo alterações proativas para evitar que os problemas ocorram e resolvendo os problemas rapidamente quando ocorrerem.

Qual é a diferença entre observabilidade e monitoramento de domínio?

A observabilidade é diferente do monitoramento de domínio, pois permite que os usuários rastreiem vários processos em ambientes operacionais complexos. As ferramentas de observabilidade identificam os fatores envolvidos em quaisquer problemas que ocorram em um sistema distribuído, tornando-os mais fáceis de resolver. A mais abrangente dessas soluções fornece observabilidade de pilha completa para permitir que você obtenha insights sobre possíveis problemas em toda a gama de aplicações e infraestrutura.

Independentemente do escopo, as ferramentas de observabilidade normalmente são vinculadas à instrumentação, ferramentas de medição usadas para coletar dados de telemetria de sistemas distribuídos. Esses dados podem ser correlacionados para permitir visualizações de séries temporais que fornecem contexto para eventos que ocorrem no sistema.

Além disso, os alertas automatizados podem ser ativados para fornecer notificações aos operadores do sistema, quando ocorrem interrupções ou outros incidentes no sistema. As ferramentas de aprendizado de máquina também podem ser usadas para selecionar os dados e priorizar quais incidentes merecem uma resposta rápida, escalonando o status de notificação.

Por que as empresas devem usar ferramentas de observabilidade?

Em aplicações distribuídas na nuvem nativa, a variedade de processos e sistemas envolvidos pode criar problemas de maneiras inesperadas, portanto, o simples monitoramento de métricas selecionadas normalmente não é suficiente para detectar os problemas antes que ocorram.

Nesses sistemas, as solicitações que envolvem microsserviços podem acionar uma reação em cadeia de mensagens para os serviços relacionados, dificultando o uso de ferramentas de monitoramento para diagnosticar o problema com precisão, em caso de falha no sistema.

Para complicar ainda mais o diagnóstico preciso de um problema, as aplicações desenvolvidas usando metodologias ágeis, DevOps, microsserviços, contêineres e outras técnicas de desenvolvimento modernas geralmente envolvem a implantação rápida de componentes de aplicação, muitas vezes usando diversas linguagens de programação. Ao rastrear um amplo espectro de eventos relacionados à função do sistema, as ferramentas de observabilidade podem detectar os possíveis problemas antes que afetem os resultados do sistema.

O contexto fornecido pelas ferramentas de observabilidade permite que os devidos membros da equipe vejam as alterações no desempenho do sistema ao longo do tempo e como essas alterações estão correlacionadas com outras alterações, muitas vezes usando painéis e relatórios visuais de fácil compreensão. Essas ferramentas também podem relatar as ligações entre os elementos do sistema envolvidos no problema, identificando as interdependências que devem ser examinadas para ajudar a resolver um problema.

Quais são as limitações das ferramentas de observabilidade específicas do domínio?

Por mais úteis que as ferramentas de observabilidade possam ser, se não contemplarem todas as aplicações da pilha de tecnologia, poderão atrapalhar os esforços de identificar e resolver problemas proativamente. Quando essas ferramentas não têm a capacidade de fornecer dados em tempo real de todos os elementos do sistema, permitindo uma ação imediata quando as áreas de preocupação são identificadas, os pontos cegos resultantes podem causar eventos inesperados no sistema.

Isso pode gerar problemas que não são detectados pelas iniciativas de observabilidade, criando o tipo de expectativas do cliente e problemas de eficiência operacional que a observabilidade deve evitar. Para otimizar o sistema de forma abrangente, as ferramentas de observabilidade devem trabalhar com todas as estruturas e linguagens presentes no ambiente, incluindo a plataforma de contêiner e quaisquer outras aplicações relevantes.

O que é observabilidade de pilha completa?

A observabilidade de pilha completa inclui os elementos padrão de observabilidade, além de recursos adicionais que permitem monitorar todos os aspectos do sistema em aplicativos, redes e infraestrutura. A observabilidade de pilha completa dá um passo evolutivo além do monitoramento tradicional isolado por domínios. Nossa abordagem oferece visibilidade de pilha completa, insights e ações da API até o bare metal, em todos os tipos de dados.

A observabilidade de pilha completa oferece uma visão abrangente dos ambientes distribuídos, permitindo determinar onde uma falha do sistema foi originada e resolver o problema sem demora. Ao registrar como diferentes elementos dos sistemas complexos interagem, a prática permite resolver problemas de desempenho com mais rapidez e identificar áreas de preocupação antes que os problemas surjam.

A observabilidade de pilha completa ajuda a atingir o objetivo de otimizar o desenvolvimento e o gerenciamento de aplicações e ambientes nativos da nuvem distribuídos.

As soluções de software de observabilidade de pilha completa são criadas para serem integradas a todas as aplicações da pilha. Elas devem trabalhar com todas as estruturas e linguagens presentes no ambiente, incluindo a plataforma de contêiner e quaisquer outras aplicações relevantes. Isso permite que coletem informações em pilhas e ambientes operacionais para fornecer informações oportunas, abrangentes e filtradas com precisão às equipes de TI.

Por que a observabilidade de pilha completa é necessária?

As técnicas modernas de desenvolvimento e a complexidade do sistema fornecem um caso convincente para o uso de ferramentas de observabilidade de pilha completa. A simples observação de cada domínio não é suficiente para cenários modernos e distribuídos. As empresas precisam de observabilidade de pilha completa para gerenciar adequadamente as complexidades e remover os pontos cegos associados ao cenário moderno de aplicações.

A observabilidade de pilha completa correlaciona toda a pilha com as métricas de desempenho de aplicações do cliente, as transações de negócios e, em última análise, os principais indicadores de desempenho (KPIs) dos negócios.

Essa conexão com os resultados é essencial, pois quase três quartos (73%) dos participantes da pesquisa temem que a incapacidade de vincular o desempenho de TI ao desempenho dos negócios prejudique os negócios. No futuro, a capacidade de conectar a observabilidade de pilha completa com os resultados de negócios em tempo real será essencial para oferecer experiências digitais de primeira classe e estimular a transformação digital.

Quais são as vantagens da observabilidade de pilha completa?

A observabilidade de pilha completa permite que você saiba onde ocorreu um problema e por que aconteceu, bem como prioriza as ações necessárias de acordo com o impacto nos negócios.

Essa vantagem importante permite otimizar o desempenho, o custo e a segurança em ambientes híbridos e multicloud para aplicações tradicionais e nativas da nuvem. A capacidade de obter insights sobre a condição interna de uma aplicação, juntamente com dados precisos relativos a erros do sistema, torna a observabilidade de pilha completa um fator essencial para oferecer melhores resultados.

As vantagens da abordagem podem ser resumidas da seguinte forma:

Alertas avançados

Os desenvolvedores podem tomar conhecimento dos problemas com mais rapidez e receber dados mais granulares relacionados às alterações que ocorreram em um sistema, facilitando a resolução rápida dos problemas.

Maior visibilidade do sistema

Obter dados precisos em tempo real sobre quais aplicações apresentam falha, quando o desempenho do sistema é prejudicado, ajuda os desenvolvedores a identificar exatamente onde os problemas ocorreram ou o desempenho do sistema diminuiu.

Maior velocidade de desenvolvimento

O diagnóstico e a resolução rápidos de problemas gerados pela observabilidade de pilha completa ajudam a acelerar o desenvolvimento de software, oferecendo economia de custos e dando aos desenvolvedores mais tempo para se concentrarem em oferecer recursos aprimorados do produto. Fornecer aos desenvolvedores uma visão global aprimorada de toda a arquitetura do sistema, incluindo aplicações e serviços de terceiros, ajuda a obter uma melhor compreensão do desempenho do sistema, o que pode aprimorar o design do produto.

Fluxos de trabalho atualizados

A visibilidade do histórico completo de uma solicitação do início ao fim facilita a depuração e a resolução de problemas para os desenvolvedores em ambientes de computação distribuída. Isso economiza tempo, aprimora fluxos de trabalho e elimina a necessidade de entrar em contato com provedores de terceiros para coletar informações sobre o desempenho do aplicativo ou a responsabilidade do servidor.

Melhores oportunidades de colaboração

A colaboração também tira proveito da visão geral de um sistema fornecida pela observabilidade de pilha completa, dando aos membros da equipe e parceiros uma melhor compreensão de como os diferentes elementos interagem e como o sistema funciona ao longo do tempo.
Isso permite que operadores de sistema, desenvolvedores, analistas, engenheiros e gerentes de projeto trabalhem juntos com mais facilidade para resolver problemas, entender o desempenho do sistema e aprimorar o design do sistema. Todas as partes interessadas podem analisar os registros detalhados das falhas do sistema gerados por essas ferramentas, ajudando a evitar discordância sobre as causas dos problemas em um sistema.

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