É hora de transitar do monitoramento para a observabilidade. Por onde começar? 

À medida que os ambientes de TI se tornam mais complexos, as ferramentas de monitoramento tradicionais enfrentam dificuldades para acompanhar esse avanço. A ascensão de arquiteturas nativas da nuvem, microsserviços e aplicativos conteinerizados criou sistemas altamente interconectados que precisam de uma abordagem mais abrangente para a visibilidade.

Essas tendências impulsionaram a evolução da observabilidade como disciplina, indo além do acompanhamento de métricas para oferecer uma compreensão completa do comportamento do sistema. Ao correlacionar os dados de telemetria em ambientes distribuídos, as soluções de observabilidade ajudam as equipes a identificar as causas raiz mais rapidamente, resolver problemas de forma proativa e melhorar a confiabilidade do sistema. Com a ajuda de ferramentas modernas de observabilidade, uma organização aumentou a disponibilidade do nível de serviço em 70%.

A necessidade também está impulsionando a transição para a observabilidade. As ferramentas legadas de monitoramento estão sendo substituídas por plataformas de observabilidade mais compatíveis com as exigências tecnológicas atuais. Por exemplo, o Tivoli da IBM está sendo substituído pelo Instana, uma solução de observabilidade de última geração.

Veja por que e como as organizações estão adotando a observabilidade neste momento, com base nos insights do especialista Drew Flowers, líder de vendas da IBM para a Instana nas Américas. Seja você alguém que já iniciou a migração ou que ainda está analisando as alternativas, o conteúdo a seguir esclarece o panorama atual. 

De forma geral, o monitoramento mostra o que está acontecendo, enquanto a observabilidade revela o porquê. O monitoramento identifica os sintomas de um problema, enquanto a observabilidade fornece o contexto necessário para uma análise diagnóstica mais aprofundada.

O monitoramento tradicional registra métricas predefinidas, como uso de CPU e latência da rede, fornecendo uma visão momentânea do desempenho do sistema, mas sem explicar por que o problema está ocorrendo. Por exemplo, o monitoramento pode sinalizar uso elevado de CPU durante uma queda de desempenho, mas não explica a causa raiz.

Com a observabilidade, é possível elevar a inteligência dos sistemas, correlacionando dados de telemetria como métricas, eventos, logs e rastreamentos (conhecidos como dados MELT), e assim obter uma visão abrangente e em tempo real dos ambientes de TI. Essa visão permite que as organizações não apenas detectem problemas, mas também identifiquem suas causas, antecipem falhas e analisem comportamentos complexos em sistemas distribuídos.

Como a observabilidade vai além do monitoramento tradicional, ela oferece insights em tempo real que melhoram o desempenho dos sistemas, aumentam a resiliência e ajudam a otimizar os custos.

Os principais benefícios incluem:

• Resolução mais rápida de problemas: diagnósticos automatizados eliminam a necessidade de correlação manual entre ferramentas, o que pode reduzir o tempo médio de detecção (MTTD) e o tempo médio de reparo (MTTR) em ambientes de TI complexos.
  
  
• Resolução proativa de problemas: análises orientadas por IA antecipam falhas antes que afetem clientes ou a infraestrutura, permitindo que as equipes atuem de forma preventiva em vez de apenas reagirem a incidentes.
  
  
• Eficiência otimizada: a visibilidade detalhada sobre o consumo de recursos permite que as organizações monitorem o uso, escalem com eficiência e administrem os custos de nuvem.
  
  
• Maior resiliência: a detecção de anomalias impulsionadas por IA reduz a fadiga de alertas ao priorizar incidentes com base no impacto, enquanto a remediação automatizada simplifica os fluxos de trabalho.
  
  
• Colaboração mais forte: ao quebrar os silos, a observabilidade oferece às equipes uma fonte de dados compartilhada, levando a uma resolução mais rápida de incidentes e a uma melhor tomada de decisões.
  
  
• Alinhamento de negócios: conectar a integridade do sistema com os principais indicadores de desempenho (KPIs) oferece visibilidade à liderança sobre como a tecnologia afeta as operações, a experiência do cliente e a receita, permitindo decisões mais informadas.

Embora as soluções de observabilidade já estejam disponíveis há anos, muitas organizações estão optando agora por abandonar o monitoramento tradicional e adotar a observabilidade.

As organizações que adiam a transição para a observabilidade correm o risco de acumular dívida técnica e perder vantagem competitiva, enquanto aquelas que avançam nesse sentido conquistam mais eficiência e agilidade na resolução de problemas. A McKinsey destaca como a observabilidade transforma a resiliência de TI: uma organização conseguiu reduzir em 90% o número de incidentes e diminuir o tempo de resposta de horas para segundos.

Além da retirada de muitas ferramentas legadas de monitoramento do mercado, dois fatores impulsionam fortemente a adoção da observabilidade: a crescente complexidade da TI e o avanço da inovação em IA.

Ambientes modernos de TI, com estruturas híbridas em nuvem, microservices e workloads conteinerizados, exigem mais do que o que as ferramentas tradicionais de monitoramento conseguem oferecer. Criadas para aplicações estáveis e monolíticas, essas soluções não conseguem lidar com a complexidade dos ecossistemas tecnológicos das empresas modernas.

As limitações comuns do monitoramento tradicional incluem:

• Falta de visibilidade em sistemas distribuídos, o que resulta em falhas não detectadas e downtime inesperado
  
  
• Resolução lenta de incidentes, atrasando os esforços de recuperação e aumentando as interrupções e os custos operacionais
  
  
• Aumento do MTTD e do MTTR, dificultando o cumprimento dos contratos de nível de serviço (SLAs) e a manutenção da confiabilidade
  
  
• Insight limitado sobre falhas em cascata, resultando em diagnósticos errados, interrupções recorrentes e problemas prolongados de desempenho

As soluções de observabilidade superam essas limitações ao fornecer insights abrangentes e em tempo real sobre a infraestrutura tecnológica. Esses insights facilitam a identificação e a resolução rápida de problemas, o que reduz o downtime, protege a receita e preserva a confiança dos clientes.

A inteligência artificial (IA) está transformando a observabilidade ao permitir que as equipes analisem grandes volumes de dados de telemetria, filtrem ruídos e identifiquem problemas críticos em tempo real sem vasculhar logs e alertas manualmente.

A inteligência artificial para operações de TI (AIOps) vai além, utilizando aprendizado de máquina para detectar padrões, reduzir falsos positivos e correlacionar eventos em sistemas complexos. Assim, as equipes de TI filtram as fadigas de alertas e localizam as falhas verdadeiras com mais rapidez.

Ao integrar observabilidade com AIOps, as organizações conseguem agilizar a resposta a incidentes, diminuir o downtime e aumentar a confiabilidade do sistema sem esforço manual adicional. Essa mudança leva as equipes de um modelo reativo de correção para uma otimização proativa dos sistemas, gerando insights mais rápidos e menos interrupções.

A transição do monitoramento tradicional para a observabilidade não precisa ser um desafio intimidador. Com uma abordagem estratégica, as organizações conseguem fazer essa transição de forma tranquila e já colher benefícios imediatos.

Embora boa parte da migração dependa do parceiro ou serviço escolhido pela organização (para mais informações, veja "Como escolher a solução de observabilidade ideal"), alguns princípios essenciais ajudam a garantir o sucesso.

Antes de escolher uma plataforma de observabilidade, defina com clareza os objetivos da sua organização e o que espera alcançar com essa solução. Do contrário, você pode acabar escolhendo uma solução que não oferece os recursos essenciais ou que seja complexa demais para sua aplicação.

Pergunte a si mesmo (e a outros stakeholders) quais problemas você está tentando resolver. Seu foco está em reduzir o MTTD/MTTR, aumentar a eficiência de custos na nuvem ou obter insights mais profundos sobre suas aplicações?

Além disso, de quanto de automação você precisa? Algumas plataformas oferecem dashboards prontos e recomendações orientadas por IA, enquanto outras exigem configuração e personalização manual.

Também é importante verificar se a plataforma pode ser integrada às ferramentas que você já utiliza. Garantir a compatibilidade com os pipelines de DevOps, a infraestrutura de nuvem e os frameworks de segurança existentes é essencial para uma transição tranquila.

Muitas organizações ainda dependem de um conjunto fragmentado de soluções de monitoramento, ferramentas legadas de gerenciamento de desempenho de aplicações (APM), monitoramento de infraestrutura e plataformas de logs isoladas, que não oferecem o nível de correlação necessário para a observabilidade. Avalie cuidadosamente as ferramentas que sua organização já utiliza e identifique redundâncias.

As principais preocupações de auditoria incluem:

• Identificar ferramentas redundantes, que geram alertas falsos e dificultam os esforços de resolução de problemas
  
  
• Avaliar se as soluções atuais de logs ou rastreamento se integram à sua plataforma de observabilidade ou precisam ser substituídas
  
  
• Avaliar lacunas na cobertura dos dados, identificando quais insights estão ausentes no seu modelo atual de monitoramento

Plataformas de observabilidade, especialmente soluções de software como serviço (SaaS), podem alterar o fluxo de dados nas redes e afetar políticas de segurança de dados e de conformidade regulatória. As equipes de segurança devem ser envolvidas desde o início para evitar atrasos e dificuldades de conformidade de última hora.

As principais preocupações com segurança incluem:

• Confirmar as políticas de segurança e conformidade para transmissão externa de dados, evitando acessos não autorizados e riscos regulatórios
  
  
• Analisar processos de autenticação e controles de acesso baseados em função (RBAC) para garantir que apenas as pessoas certas possam acessar os dados
  
  
• Validar a prontidão da infraestrutura para implementações no local, garantindo o processamento dos dados de observabilidade sem gargalos de desempenho

As organizações podem subestimar a mudança cultural necessária para a adoção da observabilidade. A observabilidade não é apenas uma função do IT. Isso afeta o desenvolvimento, as operações, a segurança e os stakeholders nos negócios. Sem o alinhamento da equipe, a adoção pode parar e os dados podem não ser usados de forma eficaz.

Principais considerações para o alinhamento entre times incluem:

• Saber quem é responsável por configurar, gerenciar e manter a plataforma de observabilidade
  
  
• Incluir os desenvolvedores desde o início do processo para garantir a instrumentação adequada das aplicações e visibilidade full stack
  
  
• Envolver a liderança sênior para reforçar o papel da observabilidade como impulsionadora do desempenho dos negócios, da experiência do cliente e da tomada de decisão estratégica

A observabilidade gera resultados mensuráveis, desde que a organização defina KPIs claros logo no início.

As principais métricas de observabilidade para medir o sucesso incluem:

• MTTD: com que rapidez as anomalias do sistema são identificadas?
  
  
• MTTR: quanto tempo é economizado na solução de problemas e resolução?
  
  
• Tempo de atividade e cumprimento do SLA: a disponibilidade do sistema está melhorando?
  
  
• Eficiência dos alertas: os alertas redundantes ou de baixa prioridade são reduzidos?

Quando o planejamento está concluído, a próxima etapa é colocar a observabilidade em ação. Novamente, uma parte significativa da jornada de migração será moldada pelo parceiro ou plataforma escolhida pela organização. No entanto, essas práticas fundamentais podem ajudar a garantir uma transição tranquila.

A adoção da observabilidade pode variar bastante conforme a prontidão da equipe, a infraestrutura e os recursos de automação. Algumas organizações concluem a migração em duas semanas, enquanto outras levam de três a seis meses para a implementação completa.

Os principais fatores que podem afetar a velocidade de migração incluem:

• Se as equipes estão prontas e familiarizadas com as ferramentas e fluxos de trabalho de observabilidade
  
  
• Se haverá substituição total das soluções de monitoramento ou uma transição gradual
  
  
• Se sua plataforma requer instrumentação personalizada 

Em vez de migrar tudo de uma só vez, muitas organizações preferem um lançamento por fases. Embora essa abordagem leve mais tempo, ela permite que as equipes implementem a observabilidade junto às ferramentas existentes, minimizando o risco de interrupções.

As principais etapas de uma implementação em fases incluem:

• Implementar a observabilidade juntamente com as ferramentas de monitoramento existentes para testar a compatibilidade do sistema
  
  
• Instrumentação incremental de aplicativos e infraestrutura para garantir uma captura abrangente de dados
  
  
• Desativar gradualmente as ferramentas legadas de monitoramento para aprimorar as estratégias de alertas e evitar interrupções

Mesmo com a plataforma de observabilidade totalmente implementada, as equipes precisam ser treinadas para interpretar e agir sobre os insights de forma eficaz. Caso contrário, podem interpretar os dados de forma equivocada, deixar passar insights críticos ou aplicar a observabilidade de maneira ineficaz.

As principais áreas de foco de treinamento incluem:

• Entendendo os dados de MELT para uma solução de problemas mais rápida
  
  
• Otimização das configurações de alerta para evitar ruídos desnecessários e destacar incidentes críticos
  
  
• Incentivando a observação proativa em vez da resolução reativa de problemas

O trabalho não para após a implementação. Para aproveitar ao máximo o investimento, acompanhe o impacto, colete feedbacks e ajuste as configurações para garantir que a observabilidade gere valor real.  

Investigue além dos dados para comprovar que suas equipes identificam problemas mais rápido, colaboram de forma mais eficaz e tomam decisões operacionais melhores.

As principais ações de acompanhamento incluem:

• Analisar as métricas de desempenho pré e pós-migração, incluindo MTTD, MTTR, tempo de atividade e eficiência de alertas, a fim de detectar vitórias rápidas e medir o avanço
  
  
• Envolver as equipes para verificar se a observabilidade ajudou a descobrir problemas mais rápido, gerar insights ou orientar a tomada de decisão estratégica
  
  
• Avaliar a colaboração entre equipes, incluindo se as equipes de TI, DevOps e cibersegurança estão trabalhando juntas de forma mais integrada 

A observabilidade deve evoluir junto com seus sistemas, equipes e necessidades do negócio. Aprimore e amplie ativamente seus recursos de observabilidade para lidar com lacunas e obter o máximo valor a longo prazo.

Entre as formas de aprimorar a observabilidade ao longo do tempo estão:

• Ajustar as configurações de telemetria para melhorar a qualidade dos dados e evitar coletas desnecessárias
  
  
• Aproveitar recursos orientados por IA, como a análise preditiva de dados, para antecipar e evitar problemas antes que ocorram
  
  
• Expandir a observabilidade além da resolução de problemas, utilizando-a também para planejamento de capacidade, otimização de desempenho e decisões estratégicas de negócios

Escolher a solução de observabilidade adequada é essencial para aproveitar ao máximo sua transição. Ela deve ir além da simples coleta de dados. Ela deve fornecer insights praticáveis, adaptar-se à sua infraestrutura e crescer conforme sua organização se expande.

Alguns fatores a serem considerados ao avaliar plataformas incluem:

• Visibilidade de ponta a ponta
• Flexibilidade da implementação
• Análise e automação avançadas
• Escalabilidade sem sacrifícios de desempenho
• Implicações do modelo de preços
• Soluções de código aberto versus soluções comerciais