O monitoramento e a otimização do desempenho dos aplicativos são importantes para desenvolvedores de software e empresas em geral. Quanto mais aplicativos uma empresa implementa, mais dados há para coleta e análise. No entanto, esses dados não valem muito sem as ferramentas certas para monitorar, otimizar, armazenar e, essencialmente, colocar os dados em contexto.
As organizações podem aproveitar ao máximo os dados de aplicativos implementando soluções de monitoramento e observabilidade que ajudam a melhorar a integridade dos aplicativos, identificando problemas antes que eles surjam, sinalizando gargalos, distribuindo tráfego de rede e outros. Esses recursos ajudam a reduzir o tempo de inatividade do aplicativo, proporcionar um desempenho mais confiável e melhorar a experiência do usuário.
OpenTelemetry e Prometheus são projetos de código aberto sob a Cloud Native Computing Foundation (CNCF) que oferecem ferramentas de observabilidade para monitoramento de aplicativos. Diversos tipos de dados e operações exigem soluções distintas que dependem dos objetivos de uma organização e das especificações do aplicativo. Entender as principais diferenças entre plataformas como OpenTelemetry e Prometheus e o que cada solução oferece é importante antes de escolher uma para implementação.
Também é importante observar que o OpenTelemetry e o Prometheus se integram e podem trabalhar juntos como uma dupla poderosa para monitorar aplicativos. O OpenTelemetry e o Prometheus possibilitam a coleta e transformação de métricas, o que possibilita que as equipes de DevOps e TI gerem e atuem com base em insights de desempenho.
OpenTelemetry ou OTel, é uma plataforma projetada para criar um local centralizado para gerar, coletar, exportar e gerenciar dados de telemetria, incluindo logs, métricas e rastreamentos. A OTel nasceu da fusão do OpenCensus e OpenTracing com o objetivo de disponibilizar APIs, SDKs, bibliotecas e integrações que padronizam a coleta de dados díspares. Com o OTel, as saídas de monitoramento desejadas podem ser incorporadas ao seu código para simplificar o processamento de dados e garantir que os dados sejam exportados para o back-end apropriado.
A análise dos dados de telemetria é fundamental para entender o desempenho e a integridade do sistema. Esse tipo de observabilidade otimizada possibilita que as organizações solucionem problemas mais rápido, aumentem a confiabilidade do sistema, resolvam problemas de latência e reduzam o tempo de inatividade dos aplicativos.
Veja a seguir uma rápida análise dos principais aspectos do ecossistema OpenTelemetry:
APIs: APIs do OpenTelemetry (interfaces de programação de aplicativos) traduzem universalmente linguagens de programação. Esse recurso possibilita que as APIs coletem dados de telemetria. Essas APIs desempenham um papel fundamental na padronização da coleta de métricas do OpenTelemetry.
SDKs: os kits de desenvolvimento de software são ferramentas para criar software. Eles incluem o framework, bibliotecas de código e depuradores que são os blocos de construção do desenvolvimento de software. Os SDKs OTel implementam APIs OpenTelemetry e oferecem as ferramentas necessárias para gerar e coletar dados de telemetria.
Coletor OpenTelemetry: o coletor OTel recebe, processa e exporta dados de telemetria. Os coletores Otel podem ser configurados para filtrar tipos de dados específicos para o back-end designado.
Biblioteca de instrumentação: A OTel disponibiliza um modelo de instrumentação executado em todas as plataformas. As bibliotecas de instrumentação possibilitam a integração do OTel com qualquer linguagem de programação.
O protocolo OpenTelemetry (OTLP) simplifica a observabilidade coletando dados de telemetria, como métricas, logs e rastreios, sem alterar o código ou os metadados.
Métricas: as métricas definem uma visão geral de alto nível do desempenho e do funcionamento do sistema. As equipes de desenvolvedores, TI e gerenciamento de negócios determinam quais métricas são mais úteis para rastrear a fim de manter um nível de desempenho do aplicativo que atenda aos objetivos de negócios. As métricas variam de acordo com os dados que uma equipe considera importantes e podem incluir tráfego de rede, latência e armazenamento na CPU. As métricas também podem ser utilizadas para rastrear padrões e tendências no desempenho do aplicativo.
Logs: Logs são registros de eventos que ocorrem dentro de um componente de software ou aplicativo. Os logs podem ser criados em torno de aspectos específicos de um componente que as equipes de DevOps desejam monitorar. Servem como dados históricos que podem apresentar informações gerais de desempenho, mostrar quando os limites definidos são ultrapassados ou exibir erros. Os logs ajudam a monitorar a integridade geral de um ecossistema de aplicativos.
Rastreamentos: os rastreamentos oferecem uma visão mais reduzida do desempenho do aplicativo do que os logs e ajudam na otimização. Eles também são mais focados do que os logs e seguem a jornada de ponta a ponta de uma única solicitação à medida que ela se move pela pilha de aplicativos. Os rastreamentos possibilitam que os desenvolvedores encontrem o momento exato em que erros ou gargalos ocorrem, quanto tempo duram e como afetam a jornada do usuário. Essas informações ajudam a gerenciar microsserviços e melhorar o desempenho geral do aplicativo.
A OTel pode pegar esses três tipos diferentes de dados de telemetria e exportá-los para vários back-ends, incluindo o Prometheus. Esse recurso evita o lock-in com fornecedor ou back-end e possibilita que os desenvolvedores escolham suas ferramentas de análise preferidas. O OpenTelemetry oferece suporte a uma variedade de integrações com outras plataformas, incluindo Prometheus, que oferecem maiores oportunidades de observabilidade. O OTel suporta Java, Python, JavaScript e Go, tornando-o uma solução cada vez mais flexível. Ele também possibilita que desenvolvedores e equipes de TI monitorem o desempenho de qualquer navegador da web ou local.
Os maiores pontos fortes do OpenTelemetry vêm de sua capacidade de coletar e exportar dados consistentemente em muitos aplicativos e de sua padronização do processo de coleta. OTel é uma ferramenta poderosa para observabilidade em sistemas distribuídos e microsserviços.
O Prometheus é um kit de ferramentas para monitoramento e alerta que foi criado para coletar e organizar métricas de aplicativos. O servidor Prometheus foi originalmente desenvolvido no SoundCloud antes de se tornar uma ferramenta de código aberto.
O Prometheus é um banco de dados de séries temporais para monitoramento de ponta a ponta de dados de séries temporais. Métricas de séries temporais são uma coleção de dados obtidos em intervalos regulares, como dados de vendas mensais ou tráfego diário de aplicativos. A visibilidade clara desse tipo de dado oferece insights sobre padrões, tendências e previsões para o planejamento de negócios. Uma vez integrado a um host, o Prometheus reúne métricas de aplicativos relacionadas a funções dedicadas que as equipes de DevOps desejam monitorar.
As métricas do Prometheus oferecem pontos de dados que consistem no nome da métrica, rótulo, carimbo de data/hora e valor utilizando uma linguagem de consulta chamada PromQL. O PromQL possibilita que desenvolvedores e departamentos de TI agreguem métricas de dados e as transformem em histogramas – gráficos e painéis para maior visualização. O Prometheus pode acessar dados de bancos de dados corporativos ou de exportadores. Exportadores são softwares relacionados a aplicativos que trabalham para extrair métricas de vários aplicativos e endpoints.
Contadores: Contadores medem valores numéricos cumulativos que só aumentam. Contadores são utilizados para medir tarefas concluídas, o número de erros que ocorreram durante um período definido ou o número de processos ou microsserviços em execução.
Medidores: os medidores monitoram valores numéricos que aumentam e diminuem dependendo de fatores externos. Eles podem monitorar o uso da CPU e da memória, a temperatura ou o tamanho de uma fila.
Histogramas: os histogramas medem a duração de eventos especificados, como a duração da solicitação ou o tamanho da resposta. Em seguida, eles dividem o intervalo dessas medições em intervalos chamados de buckets e determinam quantas dessas medições se enquadram em cada bucket respectivo.
Resumos: Assim como os histogramas, os resumos também medem as durações das solicitações e o tamanho da resposta, mas também apresentam uma contagem total de todas as observações e um total de todos os valores observados.
Outro aspecto valioso do Prometheus é que ele pode criar dashboards e gráficos acessíveis com base nos dados coletados.
O Prometheus possibilita o monitoramento de aplicativos em tempo real, que apresenta insights precisos e facilita a solução rápida de problemas. Também possibilita a criação de limites relacionados a funções específicas. Quando esses limites são atingidos ou ultrapassados, são acionados alertas que podem reduzir o tempo necessário para resolver problemas. O Prometheus pode manipular e armazenar grandes volumes de dados de métricas e disponibilizar os dados para as equipes de análise, conforme necessário. Não se destina a ser uma solução de armazenamento de longo prazo, mas uma ferramenta para armazenar dados necessários para análise imediata. A janela padrão para armazenamento de dados com o Prometheus é entre duas horas e quinze dias.
O Prometheus integra-se perfeitamente ao Kubernetes, plataforma de orquestração de contêiner de código aberto para agendar e automatizar a implantação, o gerenciamento e o dimensionamento de aplicativos em contêiner. O Kubernetes possibilita que as empresas criem ambientes híbridos e multinuvem complexos que implementam uma variedade de serviços e microsserviços. A integração do Prometheus com o Kubernetes traz Full Stack Observability e supervisão para esses sistemas complexos.
O Prometheus também é compatível com Grafana, poderosa ferramenta de consultas que ajuda a transformar dados em dashboards, tabelas, gráficos e alertas. Quando combinado com o Prometheus, o Grafana pode obter métricas e criar consultas claras. A compatibilidade entre essas duas plataformas torna os dados complexos mais acessíveis e compartilháveis entre diferentes equipes.
O Prometheus oferece ferramentas para monitoramento, armazenamento e visualização de métricas, mas não rastreia logs nem oferece suporte a rastreamentos, que são utilizados para análise de causa raiz. Em geral, o Prometheus tem casos de uso mais limitados do que o OpenTelemetry.
O OpenTelemetry pode processar e rastrear métricas mais complexas que o Prometheus por meio de integrações independentes de linguagem de programação. O OTel é altamente escalável e tem maior extensibilidade que o Prometheus ao oferecer modelos de instrumentação automatizados. Ao contrário do Prometheus, o OpenTelemetry não oferece uma solução de armazenamento e deve ser pareado com um sistema de back-end separado.
As necessidades da sua organização determinarão qual dessas soluções é ideal para você. Se você precisa de uma compreensão mais holística de seus dados, está trabalhando em ambientes complexos com sistemas distribuídos e deseja mais flexibilidade, o OpenTelemetry pode ser uma solução mais apropriada. Esse também é o caso se você precisar monitorar logs e rastreios.
Se você precisa monitorar sistemas ou operações individuais e está procurando modelos de alerta, armazenamento e visualização, o Prometheus pode ser a opção certa.
A boa notícia é que você não precisa necessariamente escolher um ou outro; OpenTelemetry e Prometheus são plataformas compatíveis. Os SDKs do OTel podem coletar métricas dos modelos de dados do Prometheus, e o Prometheus é compatível com métricas do OpenTelemetry. O uso dessas plataformas juntas oferece o melhor dos dois mundos e opções avançadas de monitoramento. Por exemplo:
Além disso, a OpenTelemetry e o Prometheus se integram ao IBM® Instana e ao IBM® Turbonomic para oferecer ferramentas de monitoramento adicionais. Com o poderoso mapa de dependências do Instana, a correlação de serviços upstream/downstream e a visibilidade full-stack, os recursos da OTel são otimizados para garantir que todos os serviços sejam instrumentados. O Instana oferece a mesma experiência excelente com dados de OTel que oferece para todas as outras fontes de dados, proporcionando o contexto necessário para encontrar e corrigir problemas de aplicativos com rapidez. Com o Turbonomic, você pode utilizar as ferramentas de monitoramento de dados do Prometheus para automatizar as decisões de recursos com base na coleta de dados em tempo real. Essas integrações são formas otimizadas de promover a integridade do seu ecossistema de aplicativos e melhorar o desempenho geral.