O que é observabilidade full stack?

A observabilidade full stack se baseia na observabilidade, que é a capacidade de entender o estado interno de um sistema com base em suas saídas externas, especificamente seus dados de telemetria, incluindo métricas, eventos, logs e rastreamentos (MELT).

Enquanto a observabilidade tradicional fornece visibilidade de sistemas ou aplicações individuais, a observabilidade full stack correlaciona a telemetria em todas as camadas do stack, desde a infraestrutura e aplicações nativas da nuvem até as experiências. Essa abordagem oferece às organizações uma visão holística de todo o seu ambiente de TI.

À medida que os ambientes de TI se tornam mais complexos, essa abordagem abrangente é cada vez mais essencial. Muitas organizações agora gerenciam milhares de microsserviços em várias nuvens, onde uma única transação de usuário pode afetar dezenas de serviços diferentes.

Quando um serviço falha, ele pode desencadear falhas em todo o sistema. As ferramentas de monitoramento tradicionais e as soluções de observabilidade isoladas frequentemente não detectam esses problemas em cascata porque não conseguem ver como os serviços interagem.

A observabilidade full stack ajuda a remover esses silos ao unificar a telemetria em uma fonte única da verdade para dados de observabilidade. Quando surgem problemas de desempenho, as equipes podem rastrear problemas em todo o stack, reduzindo significativamente o tempo médio de reparo (MTTR), o tempo médio necessário para restaurar o serviço após um incidente.

Com a observabilidade full stack, as organizações podem otimizar o desempenho das aplicações, identificar a causa raiz mais rápido, resolver problemas de forma proativa e melhorar a confiabilidade do sistema. 

O monitoramento, a observabilidade e a observabilidade full stack representam uma progressão na forma como as organizações entendem seus ambientes de TI. Cada abordagem responde a perguntas cada vez mais complexas sobre o comportamento do sistema.

“O que está acontecendo?”

O monitoramento rastreia métricas e alertas predefinidos quando os sistemas excedem os limites. Ele captura indicadores de integridade do sistema, como uso da CPU, consumo de memória e latência da rede por meio de dashboards e alertas.

O monitoramento tradicional oferece capturas instantâneas do desempenho do sistema, mas fornece poucos insights sobre as causas subjacentes. Por exemplo, o monitoramento pode identificar que os tempos de resposta excedem dois segundos, mas não pode explicar se a causa corresponde a consultas ao banco de dados, ao congestionamento da rede ou ao código da aplicação.

Ferramentas como gerenciamento de desempenho de aplicações (APM) e gerenciamento de desempenho de rede (NPM) expandem esses recursos, mas ainda se concentram em domínios específicos, em vez do sistema completo.

“Por que isso está acontecendo?”

A observabilidade permite que as equipes explorem o comportamento do sistema sem consultas predefinidas. Ela fornece investigação por meio de métricas, logs e rastreamentos à medida que os problemas surgem.

Ao contrário dos alertas reativos do monitoramento, a observabilidade fornece recursos investigativos. Quando o desempenho se degrada, as equipes podem rastrear solicitações, examinar logs e analisar padrões para identificar causas específicas. No entanto, a observabilidade padrão geralmente se concentra em aplicações ou serviços individuais.

“Como tudo funciona em conjunto?”

A observabilidade full stack correlaciona automaticamente os dados entre camadas e pode mapear problemas em todo o ambiente de TI para revelar cadeias de causa e efeito.

A distinção principal é o escopo e a automação. Quando uma finalização de compra falha em um site de comércio eletrônico, a observabilidade full stack revela a cadeia completa de eventos: um erro de front-end que desencadeia chamadas de API duplicadas, sobrecarregando um banco de dados com consultas não indexadas e causando falhas de tempo limite que afetam a receita. Essa visão abrangente transforma a resolução de problemas de horas de investigação em minutos de resolução orientada.

As plataformas de observabilidade full stack monitoram continuamente stacks de tecnologia reunindo telemetria de vários sistemas em tempo real. Elas coletam dados por meio de agentes, SDKs e instrumentação automática ou lendo logs e endpoints de métrica existentes e, em seguida, os correlacionam para mapear relacionamentos entre componentes.

Plataformas modernas de observabilidade full stack utilizam aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial para operações (AIOps) para detectar automaticamente anomalias, prever falhas e fornecer insights em tempo real, muitas vezes com configuração manual mínima.

Plataformas de observabilidade full stack coletam quatro tipos principais de dados de telemetria: métricas, eventos, logs e rastreamentos (MELT). 

Métricas são medidas fundamentais do desempenho de aplicações e do sistema ao longo do tempo. Elas monitoram o uso da CPU, o consumo de memória, a latência, a taxa de transferência e outras métricas de desempenho que ajudam as equipes a identificar problemas de degradação e capacidade antes que afetem os usuários.

As métricas comuns incluem:

• Métricas de host: uso de memória, disco e CPU
• Métricas de rede: tempo de atividade, latência e taxa de transferência
• Métricas de aplicações: tempos de resposta e taxas de erro
• Métricas do pool de servidores: total de instâncias e número de instâncias em execução
• Métricas de dependências externas: disponibilidade e status do serviço

Eventos são ocorrências discretas que ocorrem em momentos específicos. Ajudam as equipes a correlacionar problemas com mudanças específicas no sistema e a estabelecer cronogramas de incidentes.

Alguns exemplos:

• Implementações e mudanças na configuração: versões de código, reinicializações do servidor ou atualizações do banco de dados
• Degradações de serviço: lentidão de APIs, vazamentos de memória ou congestionamento da rede
• Interrupções do sistema: falhas de banco de dados ou indisponibilidade completa do serviço

Os logs criam registros granulares e com carimbo de data e hora que fornecem uma visão de alta fidelidade do comportamento do sistema, incluindo contexto para resolução de problemas. Por exemplo, os logs podem mostrar a sequência exata de consultas ao banco de dados que levaram a uma falha na transação.

Os rastreamentos mapeiam o caminho de ponta a ponta das solicitações do usuário, desde o front-end e a arquitetura completa até o usuário. Por exemplo, um rastreamento pode revelar como uma solicitação de transferência de dinheiro flui pelos sistemas de autenticação, detecção de fraude, validação de conta e processamento de transações.

Os rastreamentos são essenciais para a observabilidade full stack porque cada jornada atravessa vários sistemas.

Depois de coletar os dados de MELT, a plataforma correlaciona essas informações em todo o stack de tecnologias em tempo real por meio de relações semânticas para entender a interação de diferentes componentes (contêineres, microsserviços e bancos de dados).

Equipes em toda a organização, incluindo DevOps, engenharia de confiabilidade local (SRE) e TI, podem identificar com rapidez “o que, onde e por quê” de qualquer problema, apontando as prováveis causas raiz com uma investigação muito menos manual.

O OpenTelemetry (OTel) surgiu como o framework e o ecossistema de fato para a coleta de telemetria independente de fornecedor. Esse framework de código aberto fornece kits de desenvolvimento de software (SDKs), APIs e instrumentação automática que, em muitos casos, permitem a coleta de telemetria sem modificações no código-fonte.

As organizações usam o OTel para manter a visibilidade full stack, independentemente da plataforma de observabilidade escolhida, tornando-o cada vez mais crítico para ambientes de vários fornecedores e sistemas distribuídos complexos.

A observabilidade full stack oferece visibilidade abrangente por meio de vários recursos principais. Essas plataformas normalmente incluem:

• Descoberta e mapeamento automatizados
• Análise da causa raiz
• Dashboards unificados
• Otimização preditiva

Plataformas de observabilidade full stack podem automaticamente descobrir e começar a monitorar serviços recém-implementados, atualizando continuamente os mapas de relacionamento entre Kubernetes, AWS e outros ambientes de nuvem. Essa abordagem reduz a configuração manual em comparação com muitas ferramentas de monitoramento tradicionais.

Por exemplo, durante a migração de um data center local para um ambiente de nuvem, a plataforma pode descobrir automaticamente novos serviços de nuvem e manter a visibilidade em ambos os ambientes durante a transição.

Ao correlacionar dados de telemetria em todas as camadas, as plataformas podem executar análises automatizadas de causa raiz em minutos, em vez de horas. Quando surgem problemas de desempenho, o sistema identifica se as causas estão no código da aplicação, na latência da rede ou em problemas de infraestrutura.

A plataforma pode identificar que o aumento da latência tem origem em um processador de pagamentos de terceiros, transformando a resolução de problemas, que deixa de ser um trabalho de detetive e transforma em uma resolução guiada.

Os dashboards consolidam a telemetria em visualizações intuitivas para os stakeholders técnicos e de negócios. Essas interfaces monitoram o desempenho das aplicações, acompanham a experiência digital e medem os KPIs de negócios continuamente, fornecendo insights praticáveis em todos os níveis.

Por exemplo, um dashboard pode mostrar que falhas na finalização da compra se correlacionam com tempos de resposta da API de mais de dois segundos, permitindo que as equipes priorizem as correções.

Os modelos de aprendizado de máquina analisam padrões históricos e anomalias para prever as necessidades de capacidade, otimizar a alocação de recursos e evitar problemas de desempenho antes que eles ocorram, melhorando o desempenho do sistema e a experiência do usuário.

A observabilidade full stack transforma a maneira como as organizações gerenciam ambientes de TI complexos, fornecendo uma visibilidade abrangente que impulsiona a excelência operacional e o valor comercial.

A observabilidade full stack pode reduzir o downtime ao diminuir o tempo médio de reparo (MTTR), geralmente de horas para minutos. Em vez de as equipes investigarem cada camada separadamente (verificando registros de aplicações, métricas de rede e desempenho dos bancos de dados), a correlação automatizada pode identificar imediatamente a causa raiz. Pode determinar se um problema decorre de um vazamento de memória, configuração incorreta da rede ou impasse no banco de dados.

Quando integrada a plataformas de automação ou runbooks, a observabilidade full stack pode desencadear ações de autocorreção que resolvem problemas de forma independente. Por exemplo, quando o consumo de memória se aproxima de limiares críticos, o sistema pode escalar recursos de forma automática ou reiniciar serviços antes que os usuários sofram qualquer impacto.

A observabilidade full stack ajuda a identificar ineficiências específicas de recursos, como contêineres provisionados para picos de carga, mas operando com capacidade mínima, serviços duplicados em diferentes ambientes e recursos órfãos de projetos concluídos. Essa visibilidade permite que as organizações dimensionem corretamente a infraestrutura e reduzam gastos desnecessários com a nuvem.

A análise de dados orientada por IA também ajuda as equipes de TI a prevenir problemas antes que eles afetem os usuários. Uma plataforma de varejo, por exemplo, pode detectar padrões de consulta ao banco de dados que ficam progressivamente mais lentos semanas antes da Black Friday, permitindo que as equipes otimizem índices e evitem falhas na finalização da compra durante o pico de tráfego.

As equipes de DevOps dedicam menos tempo à resolução de problemas e mais tempo à criação de funcionalidades. O rastreamento distribuído revela como as alterações no código afetam o desempenho da produção em todos os serviços dependentes, enquanto a instrumentação automatizada elimina a configuração manual.

Com a observabilidade full stack, os desenvolvedores podem rastrear uma chamada de API lenta por meio de microsserviços, bancos de dados e integrações de terceiros em minutos, em vez de horas. Essa visibilidade identifica regressões de desempenho antes de chegarem à produção, reduzindo a frequência de reversão (com que frequência as implementações devem ser revertidas devido a falhas) e o tempo de depuração. 

A observabilidade full stack fortalece a postura de segurança por meio de trilhas de auditoria abrangentes e detecção de anomalias. Quando ocorrem incidentes, os logs e rastreamentos permitem que as equipes identifiquem os vetores de ataque, avaliem o impacto e corrijam vulnerabilidades mais rápido do que a resposta tradicional a incidentes.

A tecnologia também atende aos requisitos de conformidade, mantendo trilhas de auditoria detalhadas do acesso ao sistema e dos fluxos de dados. As empresas de serviços financeiros, por exemplo, usam a observabilidade full stack para auxiliar na auditabilidade para regulamentações, como a Lei Sarbanes-Oxley (SOX), e ajudar a documentar o desempenho do SLA com registros detalhados que incluem a data e a hora.

A observabilidade full stack conecta diretamente as métricas aos resultados de negócios. As organizações podem acompanhar como o desempenho das aplicações afetam a experiência do cliente, as taxas de conversão e a receita em tempo real.

Por exemplo, empresas de comércio eletrônico podem correlacionar o tempo de carregamento das páginas com as taxas de abandono do carrinho, analisando padrões de comportamento do usuário para ajudar as equipes a priorizar otimizações que afetem diretamente a receita. 

Embora as soluções de observabilidade full stack ofereçam visibilidade abrangente, as organizações podem enfrentar possíveis problemas na implementação e manutenção desses sistemas complexos.

Ambientes corporativos geram petabytes de dados de telemetria diariamente em milhares de serviços. As organizações devem equilibrar a visibilidade abrangente com restrições práticas em relação aos custos de armazenamento, desempenho das consultas e retenção de dados.

Sem estratégias de amostragem adequadas e priorização de dados, esse volume de dados pode sobrecarregar ferramentas de observabilidade full stack, atrasando insights e obscurecendo anomalias. Por exemplo, uma empresa de serviços financeiros que monitora sistemas de negociação de alta frequência pode gerar milhões de eventos por segundo, tornando a análise em tempo real impossível sem filtragem e agregação inteligentes. 

A maioria das organizações opera dezenas de ferramentas de monitoramento acumuladas ao longo dos anos, cada uma atendendo a equipes ou tecnologias específicas. O stack de tecnologia normalmente abrange várias linguagens de programação, sistemas legados, ambientes multinuvem, microsserviços, componentes de infraestrutura e frameworks, dificultando a interoperabilidade e criando dados fragmentados. Essa fragmentação anula o objetivo central da observabilidade full stack: criar uma visão unificada da integridade do sistema.

Além disso, algumas ferramentas foram projetadas principalmente para aplicações, o que torna desafiadora a integração de aplicativos móveis e dispositivos de IoT no mesmo framework de observabilidade. 

A observabilidade full stack exige mudanças fundamentais na forma como as equipes operam. As equipes de desenvolvimento, operações, segurança e negócios devem colaborar em torno de dados e métricas compartilhados. Caso contrário, os dados ficam isolados e os problemas críticos acabam não sendo responsabilidade de nenhuma equipe.

Por exemplo, uma interrupção na produção pode exigir a correlação de logs de aplicações (desenvolvimento), métricas de infraestrutura (operações) e eventos de segurança (InfoSec). Sem dados compartilhados, a análise da causa raiz se torna impossível.

As organizações devem estabelecer modelos claros de propriedade, treinar a equipe em novos fluxos de trabalho e definir quais métricas são importantes para os resultados comerciais. Sem essas bases, as equipes continuam dependendo de ferramentas conhecidas isoladamente, anulando o objetivo da observabilidade unificada.

A observabilidade full stack cria desafios de conformidade únicos ao agregar dados sigilosos de toda a empresa em plataformas centralizadas. Os dados de telemetria geralmente contêm informações de identificação pessoal (PII), detalhes de cartões de pagamento ou informações de saúde protegidas. Esses tipos de dados se enquadram no Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD), na Lei de portabilidade e responsabilidade de planos de saúde (HIPAA), na California Consumer Privacy Act (CCPA) e outras regulamentações.

Sem mascaramento de dados, tokenização, restrições geográficas e controles de acesso baseados em funções, as organizações correm o risco de expor dados confidenciais a usuários não autorizados ou de violar requisitos regulatórios. Por exemplo, a resolução de um problema de transação para um cliente europeu pode exigir o acesso a logs que contenham informações de identificação pessoal (PII). Se os engenheiros situados nos EUA visualizarem esses dados, eles poderão violar as restrições do RGPD.

As organizações já enfrentam dificuldades com a relação sinal-ruído, ou seja, com a distinção entre alertas críticos e dados operacionais normais. A observabilidade full stack amplifica esse desafio, agregando telemetria de cada camada do stack de tecnologia simultaneamente, multiplicando os possíveis alertas.

Por exemplo, um único tempo limite da API pode acionar notificações na camada de aplicações, monitoramento de infraestrutura, monitoramento de usuários sintéticos e dashboards de KPI de negócios. Sem correlação e a eliminação de duplicações inteligentes, as equipes podem receber dezenas de alertas sobre um problema.

Sem configuração adequada e correlação automatizada, as plataformas de observabilidade full stack podem sobrecarregar as equipes com alertas redundantes de vários sistemas, fazendo com que problemas críticos entre sistemas se percam em meio ao ruído.

A inteligência artificial está transformando a observabilidade full stack por meio de análise de dados, automação e recursos preditivos avançados. Embora a observabilidade tradicional forneça visibilidade sobre os sistemas, a IA aprimora essa visibilidade analisando padrões em todo o stack de tecnologia para prever e evitar problemas antes que eles afetem as operações.

Ao analisar fluxos de dados extensos em todas as camadas, da infraestrutura às aplicações, os algoritmos de ML identificam padrões, anomalias e correlações que a análise humana pode deixar passar. Esse processo permite que as equipes passem de uma resolução reativa de problemas para a otimização proativa.

Algumas das vantagens de usar IA na observabilidade full stack são: 

Plataformas impulsionadas por IA analisam dados de telemetria recebidos para detectar anomalias e, em seguida, executam ações corretivas automaticamente em todo o stack. Quando um vazamento de memória afeta vários serviços, por exemplo, o sistema pode reiniciar os contêineres afetados, escalar recursos e redirecionar o tráfego sem intervenção humana.

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) permitem que os usuários consultem dados de observabilidade por meio de linguagem simples, em vez de sintaxe de consulta complexa. Em vez de escrever linguagens de consulta específicas do domínio, as equipes podem perguntar “Por que a finalização de compra de clientes europeus foi malsucedida ontem?” e receber insights correlacionados de todo o stack. Essa abordagem democratiza o acesso aos dados de observabilidade para stakeholders não técnicos. 

Diferentemente da análise tradicional baseada em correlação, a IA causal trabalha para identificar relações de causa e efeito entre eventos do sistema. Em ambientes full stack, isso significa entender não só que a latência do banco de dados se correlaciona com falhas de finalização de compra, mas que padrões de consulta específicos causam atrasos em cascata por meio de serviços dependentes.

Modelos de aprendizado de máquina analisam padrões históricos para prever as necessidades de capacidade, prever pontos de falha e otimizar a alocação de recursos em todo o stack. Essas previsões permitem o ajuste de escala preventivo, o agendamento da manutenção e o ajuste de desempenho antes que os problemas afetem os usuários.

Os sistemas de IA criam novos desafios de monitoramento para a observabilidade full stack. Os softwares tradicionais seguem padrões determinísticos: quando uma aplicação falha, a correlação de dados MELT identifica se é um vazamento de memória, falha de banco de dados ou tempo limite de uma API.

Os modelos de IA produzem saídas probabilísticas, o que significa que inputs idênticos podem gerar respostas diferentes. Em ambientes full stack, essa variabilidade se propaga em cascata por várias camadas. A produção inesperada de um modelo de IA pode desencadear erros em APIs subsequentes. Esses erros podem afetar as consultas ao banco de dados e, por fim, afetar as interfaces do usuário. O rastreamento dessas variações probabilísticas em todo o stack se torna exponencialmente mais complexo do que o monitoramento de sistemas tradicionais.

Por exemplo, um chatbot para atendimento ao cliente pode fornecer respostas diferentes para a mesma pergunta, exigindo observabilidade full stack para rastrear como essa variação afeta os serviços de back-end, o processamento de pagamentos e as métricas de satisfação do cliente simultaneamente.

As organizações devem acompanhar o desvio do modelo, os problemas de qualidade de dados e a precisão da previsão juntamente com as métricas de desempenho tradicionais para monitorar efetivamente os sistemas impulsionados por IA em seus ambientes full stack.