O que é engenharia de observabilidade?
A engenharia de observabilidade é o processo de projetar e construir sistemas inerentemente observáveis e aproveitar ferramentas e métodos avançados para coletar, analisar e visualizar dados de observabilidade.
Quando um sistema é observável, os desenvolvedores podem discernir o estado dos sistemas de software, da infraestrutura e dos componentes de rede analisando suas saídas externas. As ferramentas de monitoramento convencionais de TI geralmente são incapazes de proporcionar visibilidade completa dos ambientes de software atuais, que apresentam arquiteturas distribuídas e uma série de microsserviços e outros componentes interdependentes.
Os sistemas de software e os ambientes de computação modernos exigem Full Stack Observability que ofereçam funcionalidade de rastreamento distribuído e funcionalidade abrangente de métrica e registro. Com engenharia de observabilidade, as funcionalidades de observabilidade são incorporadas aos sistemas de desenvolvimento e produção.
Engenheiros de observabilidade criam funções de observabilidade no código da aplicação, infraestrutura e camadas de middleware e integram dados de eventos do sistema nos pipelines de monitoramento. Eles usam ferramentas avançadas que correlacionam eventos do sistema em contêineres, pods, servidores e redes de entrega de conteúdo (CDNs) para permitir rastreabilidade de ponta a ponta em ambientes complexos de computação nativos da nuvem.
A engenharia de observabilidade ajuda as equipes a analisar dados de monitoramento e telemetria, criar mecanismos de alerta mais responsivos e obter visualização de dados e dashboards com mais nuances. Ele também oferece suporte a uma estratégia de observabilidade que permite que os desenvolvedores detectem proativamente problemas do sistema, entendam sua causa raiz e determinem a maneira mais eficaz de resolvê-los, executando funcionalidades de observabilidade mais cedo no ciclo de vida do desenvolvimento.
Incorporando a engenharia de observabilidade em suas práticas de desenvolvimento e gerenciamento de rede, as empresas podem criar sistemas mais observáveis que facilitam a entrega de aplicativos e serviços seguros, de alta disponibilidade e de alto desempenho.
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Observabilidade é a capacidade de entender o estado ou condição interna de um sistema complexo com base apenas no conhecimento de suas saídas externas, especificamente sua telemetria.
Em um sistema observável, as equipes de TI podem monitorar e analisar o desempenho do sistema com mais facilidade. Por exemplo, podem ver com precisão como os dados fluem pelo stack de tecnologia de uma organização, incluindo aplicações, data centers locais e ambientes de nuvem, e onde podem estar os gargalos. Esse insight ajuda as equipes a identificar e corrigir problemas mais rapidamente e, em geral, a criar sistemas mais fortes e resilientes.
Em sua essência, observabilidade é transformar dados brutos em insights práticos. No entanto, diferentemente das abordagens tradicionais de monitoramento (que se concentram em métricas predefinidas e resolução reativa de problemas), a observabilidade adota uma abordagem proativa.
As ferramentas de observabilidade utilizam a coleta de dados de uma ampla gama de fontes de dados para fazer análises mais profundas e acelerar a resolução de problemas. Eles coletam telemetria e outros dados de vários componentes de rede (contêineres, pods e microsserviços, entre outros) para dar às equipes de desenvolvimento uma visão holística da integridade e do desempenho dos componentes, bem como dos sistemas maiores dos quais eles fazem parte.
A telemetria inclui os "três pilares" da observabilidade: registros, métricas e rastreamentos.
Logs são registros detalhados do que está acontecendo em uma rede e sistemas de software. Os registros apresentam informações granulares sobre o que ocorreu, quando ocorreu e onde ocorreu na rede.
As métricas são avaliações numéricas do desempenho do sistema e do uso de recursos. As métricas oferecem uma visão geral de alto nível da integridade do sistema, capturando tipos de dados específicos e principais indicadores de desempenho (KPIs), como latência, perda de pacotes, disponibilidade de largura de banda e uso da CPU do dispositivo.
Os rastreamentos são registros de ponta a ponta da jornada de cada solicitação do usuário pela rede. Os rastreamentos apresentam informações sobre o caminho e o comportamento dos pacotes de dados à medida que eles atravessam vários dispositivos e sistemas complexos, tornando-os essenciais para a compreensão de ambientes distribuídos.
Ao contrário das ferramentas de monitoramento, as plataformas de observabilidade usam a telemetria de forma proativa. As equipes de DevOps e engenheiros de confiabilidade local (SREs) usam ferramentas de observabilidade para correlacionar telemetria em tempo real e obter uma visão completa e contextualizada da integridade do sistema. Isso permite que as equipes conheçam melhor cada elemento do sistema e como os diversos elementos se relacionam entre si.
Apresentando uma visão abrangente de um ambiente de TI completo com dependências, as soluções de observabilidade podem mostrar às equipes "o que", "onde" e "por que" de qualquer evento do sistema e como o evento pode afetar o desempenho de todo o ambiente. Podem também descobrir automaticamente novas fontes de telemetria que possam surgir no sistema (uma nova interface de programação de aplicativos (API) chamada para uma aplicação de software, por exemplo).
Os recursos de telemetria e correlação de dados geralmente determinam como engenheiros de software e equipes de DevOps implementam instrumentação de aplicação, processos de depuração e resolução de problemas. Essas ferramentas capacitam as equipes de TI a detectar e lidar com problemas antes que eles aumentem, ajudando a garantir conectividade perfeita, downtime mínimo e experiências otimizadas do usuário.
No entanto, eles também enviam feedback que os desenvolvedores podem incorporar em práticas futuras de observabilidade, o que os torna parte integrante da engenharia de observabilidade também.
Uma engenharia de observabilidade bem-sucedida depende de alguns princípios importantes:
Instrumentação abrangente de aplicativos
Incorporar registro, métricas e tracing em todas as bases de código de aplicação ajuda as equipes de engenharia a capturar dados críticos em pontos de coleta essenciais.
As equipes podem usar formatos de registro estruturados (como JSON) para simplificar o gerenciamento de log e facilitar a pesquisa e a análise dos logs. E instrumentar cada microsserviço e integração de terceiros para coletar rastreamentos de solicitações de dados de entrada e saída facilita a visibilidade completa do ambiente de TI para que os desenvolvedores possam encontrar e corrigir problemas mais rapidamente.
Rastreamento distribuído
As ferramentas de rastreamento distribuídas, que visualizam todo o caminho de cada solicitação de dados em um ambiente de computação, ajudam as equipes de TI a solucionar rapidamente os problemas quando surgem.
Os desenvolvedores podem usar identificadores exclusivos para acompanhar as solicitações enquanto percorrem vários serviços, apresentando insights completos de ponta a ponta das operações do sistema. Por exemplo, os engenheiros podem atribuir IDs de rastreamento exclusivos a cada solicitação de dados recebida na edge do ecossistema (em API Gateway, por exemplo) e aplicar IDs de intervalo a cada segmento da jornada da solicitação.
Objetivos de nível de serviço (SLOs) consideráveis
Os SLOs são as metas de desempenho acordadas para um serviço em um período específico. Ajudam a garantir que as empresas cumpram os acordos de nível de serviço (SLAs), os contratos entre prestadores de serviços e clientes que definem o serviço a ser prestado e o nível de desempenho que os usuários devem esperar.
Estabelecer métricas claras e quantificáveis que representem a experiência real do usuário e definir metas alcançáveis para a confiabilidade e o desempenho do sistema é fundamental para a engenharia de observabilidade. Esse processo não só ajuda a garantir que os engenheiros estejam sempre trabalhando com dados pertinentes de observabilidade, mas também facilita a detecção e a resolução precisas de problemas.
Cultura de observabilidade em primeiro lugar
A engenharia de observabilidade não se trata apenas de deslocar a observabilidade para a esquerda no ciclo de vida do desenvolvimento. Também se trata de facilitar o desenvolvimento orientado à observabilidade, onde as práticas de observabilidade são integradas aos fluxos de trabalho diários dos desenvolvedores e direcionam a maneira como os engenheiros criam e gerenciam o código.
Além dos dados básicos de telemetria e das ferramentas de correlação, a engenharia de observabilidade depende de:
A definição de protocolos robustos de monitoramento é fundamental para manter sistemas observáveis. As ferramentas de monitoramento podem coletar e rastrear continuamente uma série de métricas do sistema, incluindo uso de memória, taxas de erro, tempos de resposta e resultados de transações sintéticas. O monitoramento em tempo real ajuda a garantir que os engenheiros tenham informações atualizadas sobre o comportamento do sistema.
A maioria das soluções de observabilidade também contém mecanismos de alerta automáticos que notificam as equipes sobre eventos anômalos e desvios das linhas de base estabelecidas.
Eventos estruturados são registros de dados que contêm pares de valores-chave, que descrevem uma atividade ou ocorrência específica em um sistema. Transmitir eventos estruturados geralmente é a melhor maneira de rastrear atividades e alterações significativas do sistema, pois capturam o contexto e a sequência de operações que levaram a um determinado estado ou erro.
Cada evento normalmente envolve um identificador exclusivo, metadados (como cabeçalhos e variáveis) e um registro de data e hora de execução, tornando-os inestimáveis para depuração, auditoria e análise forense.
Ferramentas de monitoramento de desempenho de aplicativos oferecem visibilidade abrangente sobre a integridade do aplicativo e a experiência do usuário final. Eles podem rastrear métricas críticas de desempenho da aplicação — como taxa de transferência de transações, latência e dependências entre serviços — que ajudam as equipes a diagnosticar gargalos de desempenho, rastrear interações do usuário e conhecer o impacto das mudanças na stack da aplicação.
Os dashboards agregam e exibem métricas, logs e rastreamentos de diversos componentes do sistema, oferecendo às equipes insights visualizados que os ajudam a avaliar rapidamente o desempenho do sistema, identificar tendências de dados e identificar problemas. Os dashboards geralmente são personalizáveis, o que permite aos desenvolvedores configurá-los para destacar os dados mais relevantes para o papel de cada stakeholder na organização.
A engenharia de observabilidade está profundamente interligada às metodologias de DevOps e SRE.
Oferece os dados de que as equipes precisam para implementar práticas avançadas de observabilidade como sinalização de funcionalidades (em que novas funcionalidades são ativadas ou desativadas no tempo de execução para controlar quais usuários podem acessá-las) e implementações azul-verde (em que os desenvolvedores executam dois ambientes de produção paralelos semelhantes (ou clusters) e cada ambiente executa uma versão diferente de uma aplicação).
Incorporando a engenharia de observabilidade nos pipelines de CI/CD e processos de automação, as equipes de TI podem aprimorar a confiabilidade geral do sistema, acelerar a entrega de software e gerenciar com confiança as mudanças no ambiente de produção.
A engenharia de observabilidade abrange um conjunto de práticas e ferramentas que podem aumentar a visibilidade dos ambientes de TI. Permite também que os desenvolvedores implementem técnicas de engenharia mais sofisticadas, incluindo:
Correlação de KPI de negócios
A engenharia de observabilidade ajuda as equipes a conectar indicadores técnicos (latência, por exemplo) aos principais resultados de negócios (como satisfação do cliente ou geração de receita). Essa abordagem permite que a equipe de TI avalie o impacto dos problemas técnicos nos negócios, priorize as correções mais importantes e alinhe as prioridades técnicas com os objetivos organizacionais.
Se, por exemplo, os dados de observabilidade mostrarem que uma maior latência está vinculada a taxas de conversão mais baixas, os desenvolvedores poderão lidar com os problemas de latência para ajudar a aumentar as conversões.
OpenTelemetry (OTel)
OpenTelemetry é um framework de observabilidade em código aberto que inclui uma coleção de kits de desenvolvimento de software (SDKs), APIs independentes do fornecedor e outras ferramentas para instrumentação de aplicação, sistema e dispositivo. Simplifica a forma como os dados de telemetria são coletados, independentemente da linguagem de programação, da infraestrutura ou do tempo de execução, e possibilita que os desenvolvedores gerem, coletem e exportem dados de telemetria padronizados para qualquer back-end de observabilidade.
Com a OTel, os engenheiros de observabilidade podem coletar dados de telemetria de forma consistente em diferentes aplicativos, sistemas e casos de uso; aperfeiçoar as práticas de integração e observabilidade de dados; e preparar seus ambientes de TI para o futuro.
Verificação contínua
A verificação contínua permite que os desenvolvedores incorporem verificações de observabilidade diretamente no pipeline de CI/CD e identifiquem problemas antes de chegarem à produção. Usando recursos automáticos de monitoramento, registro e alerta durante as fases de criação e implementação do desenvolvimento de aplicativos, as equipes podem detectar problemas de desempenho imediatamente. Esses processos ajudam a otimizar a confiabilidade da implementação e aceleram o ciclo de feedback para lançamentos de software mais rápidos e de maior qualidade.
Detecção de anomalias baseada em aprendizado de máquina
As empresas podem usar algoritmos impulsionados por IA para filtrar grandes quantidades de dados de observabilidade e encontrar problemas emergentes do sistema que podem escapar das ferramentas tradicionais. Por exemplo, em uma rede de memória de curto prazo longa (LSTM), a tecnologia de aprendizado de máquina (ML) permite que a rede modele e aprenda melhor com dados que vêm em sequências, como dados de séries temporais e linguagem natural.
Os LSTMs podem ser treinados em telemetria para identificar o comportamento normal do sistema e prever estados futuros do sistema. Se os dados reais se desviarem significativamente das previsões, as equipes receberão um alerta notificando-as sobre uma possível violação de segurança, falha de rede ou degradação do sistema.
Engenharia do caos
Engenharia do caos é um processo em que os desenvolvedores intencionalmente causam falhas no ambiente de produção ou pré-produção para entender seu impacto no sistema. Simular interrupções (como falhas de rede, travamentos de servidores ou picos de tráfego) permite que engenheiros de observabilidade identifiquem vulnerabilidades do sistema. Também os ajuda a melhorar sua postura de defesa e estratégias de resposta a incidentes, além de garantir que o sistema possa resistir a eventos inesperados.
- Melhor detecção de anomalias e solução de problemas. A engenharia de observabilidade ajuda as equipes a identificar rapidamente atividades incomuns, para solução de problemas e depuração mais rápidas e completas.
- Menor tempo médio de reparo (MTTR). A engenharia de observabilidade permite que as equipes de desenvolvimento detectem e resolvam rapidamente os problemas, reduzindo consideravelmente o MTTR.
- Tomada de decisão baseada em dados. Os insights práticos que as ferramentas de observabilidade apresentam podem capacitar as equipes a tomar decisões mais inteligentes sobre a arquitetura do sistema, o gerenciamento de recursos e o ajuste do desempenho.
- Experiência do usuário aprimorada. A engenharia de observabilidade ajuda os desenvolvedores a identificar proativamente oportunidades de upgrade e otimização de recursos, para que os usuários tenham interações perfeitas com software e redes.
- Melhoria contínua. Com a engenharia de observabilidade, as equipes de DevOps obtêm uma compreensão holística e profunda de como seu código se comporta na produção, o que acelera a identificação de bugs e facilita a melhoria contínua.
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Notas de rodapé:
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3 LLM-observability, GitHub. Recuperado em 19 de maio de 2025, de https://github.com/DataDog/llm-observability, Datadog. (nd).
4 Dong, L., Lu, Q., & Zhu, L. (2024). AgentOps: ativação da observabilidade de agentes LLM. arXiv. https://arxiv.org/abs/2411.05285.
5 LangChain. (n.d.). Datadog LLM observabilidade - LangChain, Langsmith.js. Recuperado em 19 de maio de 2025, em https://js.langchain.com/docs/integrations/callbacks/datadog_tracer/.
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