Tendências de observabilidade 2026

As ferramentas de observabilidade orientadas por IA podem automatizar a tomada de decisões com base nos dados de telemetria que coletam, integrar a visualização de dados em dashboard via IA generativa e otimizar fluxos de trabalho com os insights obtidos por meio do aprendizado de máquina. A nova camada de complexidade que a IA introduz exigirá vigilância no que diz respeito ao monitoramento de custos, quebra de silos e garantia de compatibilidade e funcionalidade em uma full stack de sistemas distribuídos.

Portanto, três tendências cruciais no cenário de observabilidade de 2026 serão:

1. Plataformas de observabilidade ficando mais inteligentes para acompanhar a IA
   
2. Usar a observabilidade como parte de uma estratégia geral de gerenciamento de custos
3. O aumento da adoção de padrões abertos de observabilidade

Tornar as plataformas de observabilidade mais inteligentes será vital à medida que mais sistemas passam a se integrar e depender de TI impulsionada por IA. A inteligência de observabilidade exige o uso crescente de ferramentas de observabilidade orientadas por IA, essencialmente o uso da IA para observar a IA.

Quando se trata de gerenciar custos, implementar eficazmente ferramentas de observabilidade em um ambiente nativo da nuvem exige atenção especial a preços e compatibilidade. Melhorias na forecasting e planejamento de capacidade e um foco em objetivos de nível de serviço podem ajudar a manter os gastos sob controle e evitar o lock-in com fornecedor.

A padronização da observabilidade é necessária à medida que padrões e ferramentas de telemetria de código aberto, como o OpenTelemetry (OTel), Prometheus e Grafana, se adaptam ao uso da IA generativa em suas cargas de trabalho. O uso de um padrão comum permite que as Organizações integrem os dados de observabilidade produzidos por ferramentas de IA generativa, modelos de aprendizado de máquina e agentes de IA com o restante de sua stack, proporcionando uma visão mais abrangente do desempenho e das métricas do sistema.

Outras tendências importantes em observabilidade incluem a observabilidade como código, uma prática de DevOps em que as configurações de observabilidade são gerenciadas como código, e um foco maior na observabilidade para funções críticas para os negócios, à medida que as Organizações buscam gerenciar melhor um número crescente de alertas de observabilidade.

As ferramentas de IA exigem novas práticas para coletar e usar dados. Muitas organizações precisarão revisar suas práticas atuais de observabilidade para garantir que as ferramentas de IA sejam compreendidas, implementadas com eficiência e alinhadas diretamente às metas de negócios.

Em termos de observabilidade, "inteligência" é a coleta básica de dados de telemetria de sistemas de TI, bem como a capacidade de usar esses dados para detectar anomalias, realizar análises de causa raiz, solucionar problemas, melhorar a experiência do usuário e, em última instância, prever problemas para evitar que eles aconteçam.

“Em 2026, mais aspectos do mundo serão gerenciados por sistemas de IA, que, em última análise, funcionam em infraestruturas que podem falhar de várias maneiras”, disse Arthur de Magalhaes, membro sênior da equipe técnica de AIOps e da plataforma de observabilidade Instana da IBM, ao IBM Think.

“A inteligência e a velocidade necessárias para manter esses sistemas de IA saudáveis também crescem paralelamente, exigindo a implementação de tipos de inteligência mais inovadores e poderosos.”

De Magalhães disse ao IBM Think que a maior tendência em 2026 para inteligência de observabilidade é a integração crescente da IA, com agentes de IA ingerindo os dados de observabilidade e insights necessários para atingir seus objetivos. Por exemplo, um agente especializado em lidar com registros pode analisar esses registros, extrair padrões, encontrar anomalias e, em seguida, trabalhar com outros agentes que possuem diferentes recursos para remediar e prevenir interrupções, potencialmente melhorando o tempo médio de reparo (MTTR).

Os agentes também são capazes de escalar recursos, redirecionar tráfego, reiniciar serviços, reverter implementações e pausar pipelines de dados, entre outras tarefas. Cada vez mais, elas fazem isso enquanto agem com base em parâmetros definidos por mecanismos de decisão automatizados que decidem se um problema requer ação, que tipo de ação é apropriado e quão urgente ela é com base nas necessidades de negócios.

A delegação dessas decisões de governança a um agente exige dados de observabilidade para respaldar essas decisões. Uma solução de observabilidade que integre efetivamente os agentes de IA pode observar os resultados das ações, ajustar modelos e políticas e melhorar decisões futuras com o mínimo de intervenção humana.

De acordo com uma pesquisa publicada em janeiro de 2026 pela Omdia,¹ 55% dos líderes empresariais entrevistados disseram que não têm as informações necessárias para tomar decisões eficazes sobre gastos em tecnologia. O crescimento da IA pode complicar ainda mais a questão.

"As empresas que fornecem um serviço que expõe funcionalidade de IA precisam observar proativamente seu custo interno de GPU e escalar dinamicamente para atender à demanda, enquanto permanecem lucrativas", disse de Magalhaes. As práticas de observabilidade são cruciais para encontrar esse equilíbrio.

A observabilidade pode ajudar as organizações a avaliar o desempenho da rede e determinar quando e onde os investimentos em TI devem ser feitos.

À medida que as ferramentas de IA caras, como agentes e grandes modelos de linguagem (LLMs), impulsionam a demanda por unidades de processamento gráfico (GPUs) caras, será fundamental que as organizações coloquem e usem essas GPUs de forma eficiente, para que os clientes mantenham o acesso às ferramentas de IA com interrupções mínimas. Os dados de observabilidade podem ajudar a otimizar o posicionamento e o uso dessas GPUs para que os usuários possam acessar ferramentas de IA sem que a organização tenha lucros negativos ou passe custos para o usuário.

A IA agêntica tem um papel a desempenhar na gestão desses custos. Em um caso de uso, agentes especializados em observabilidade de IA podem ser capazes de analisar dados de ambientes híbridos e multicloud para otimizar a compra e o posicionamento de GPUs, resultando em reduções reais de custos

A observabilidade também pode ajudar a gerenciar custos em outros aspectos da TI corporativa. Por exemplo, considere o uso de ferramentas de observabilidade para comparar diferentes configurações de ecossistemas de TI e topologias de rede, com o objetivo de reduzir os custos de observabilidade e, ao mesmo tempo, manter (ou melhorar) as metas de desempenho para ferramentas de observabilidade.

O planejamento de capacidade, ou o processo que examina a capacidade de produção de uma organização e os recursos necessários para atingir as metas, também pode desempenhar um papel no controle de custos, com base em insights em tempo real obtidos de ferramentas de observabilidade e ferramentas de monitoramento.

Com mais modelos de IA generativa no stack de tecnologia, será necessário um padrão comum para integrá-los às ferramentas de observabilidade e fontes de dados existentes.

Padronização na observabilidade refere-se à adoção de especificações e framework comuns para dados de observabilidade, geralmente no nível de instrumentação, onde o código é usado para coletar telemetria.

Padrões comuns podem simplificar a ingestão de dados, promover a inovação no campo e ajudar a evitar o lock-in com fornecedor - que será crucial à medida que as ferramentas de IA generativa, geralmente pertencentes a fornecedores terceirizados com visibilidade limitada de seu funcionamento interno, tornarem-se mais integradas aos ambientes TI nativos da nuvem.

“A adoção pela comunidade e pela empresa são os fatores mais importantes para a padronização da observabilidade”, disse de Magalhães à IBM Think. “Os padrões precisam ser aceitos e adotados por grandes grupos comunitários e, logo depois, deve haver suporte adequado de fornecedores corporativos para garantir que esses padrões possam ser aplicados a cenários do mundo real.”

De acordo com de Magalhaes, o OpenTelemetry continuará expandindo seus recursos de observabilidade de IA generativa em 2026. Os padrões comuns de dados da OTel podem permitir que os fornecedores de observabilidade correlacionem a telemetria das ferramentas de IA generativa de caixa-preta com o restante do ambiente de TI, criando uma visão mais completa de ponta a ponta.  

Outras tendências importantes para 2026 incluem o crescimento da observabilidade como código e um foco maior na observabilidade para funções críticas.

A crescente adoção de padrões abertos acompanhou a adoção da observabilidade como código.

A observabilidade como código é uma prática de DevOps que aplica os princípios do desenvolvimento de software à observabilidade. Semelhante à infraestrutura como código (IaC), a observabilidade como código envolve o gerenciamento de sistemas e políticas de observabilidade por meio da criação de arquivos de configuração, que são controlados por versão e gerenciados por meio de solicitações de pull. Esses arquivos substituem a navegação manual de ferramentas de observabilidade e interfaces de usuário por um processo que espelha a implementação do código.

"As mesmas ferramentas e os mesmos conceitos que governam e executam a infraestrutura como código também se aplicam à observabilidade como código", disse de Magalhaes.

Observabilidade como código significa que os mesmos pipelines CI/CD que rastreiam e implementam automaticamente código de software também podem ser usados para governar a observabilidade, permitindo a coleta, análise e retenção automáticas de dados de telemetria. Um ambiente governado por padrões abertos torna a implementação e edição desse código mais fluida em ambientes de rede diversos.

Os arquivos de configuração criados em um ambiente de OaC definem como a telemetria é coletada, visualizada e avaliada, por meio de regras de instrumentação, alertas, dashboards e SLOs. Os administradores podem garantir que, quando as ferramentas de IaC iniciarem um novo servidor para atender à demanda, por exemplo, uma configuração associada será gerada para obter observabilidade desse servidor.

À medida que as ferramentas de observabilidade se tornam mais poderosas e amplamente utilizadas, as organizações precisarão concentrar seus esforços de observabilidade em sistemas que impactam diretamente os resultados de negócios.

Obter melhor observabilidade dos sistemas ao longo do tempo cria um risco de maior fadiga de alertas. De acordo com uma pesquisa publicada em novembro de 2025 pela Omdia^2, a fadiga de alertas é, de longe, a maior preocupação das equipes de cibersegurança no campo sensível da tecnologia operacional, destacando a importância de as equipes de TI classificarem os alertas de forma inteligente e rápida e descartarem os irrelevantes ou redundantes.

Segundo de Magalhaes, a forma mais solicitada de reduzir gargalos de alertas é limitá-los àqueles que impactam os resultados dos negócios. Portanto, as organizações podem considerar desenvolver estratégias específicas de observabilidade para as partes da rede que executam diretamente as operações do negócio.

Por exemplo, engenheiros de confiabilidade de sites (SREs) podem desenvolver uma regra para distinguir, em sua detecção de anomalias, entre um servidor host sem memória em um ambiente de teste — um problema com urgência relativamente baixa — e um host sem memória em um ambiente de produção que aprova transações com cartão de crédito, algo que deve desencadear imediatamente uma resposta a um incidente.