O que é monitoramento de servidores?

Consiste em sistemas de monitoramento que coletam e analisam métricas (por exemplo, uso da CPU, consumo de memória, espaço em disco) em ambientes físicos, virtuais e baseados em nuvem.

De acordo com a Hourly Cost of Downtime Survey da ITIC, 97% das grandes empresas relatam que, em média, uma única hora de downtime do servidor por ano custa à empresa mais de US$ 100.000. Quarenta e um por cento dos entrevistados relataram custos entre US$ 1 milhão e mais de US$ 5 milhões por hora.¹ Isso torna o monitoramento de servidores essencial para alcançar as experiências dos usuários (UX) e os resultados gerais dos negócios ideais.

As organizações dependem do monitoramento de servidores para detectar problemas com antecedência, otimizar recursos e manter alta disponibilidade. À medida que a infraestrutura de TI se torna cada vez mais complexa, envolvendo ambientes de nuvem híbrida e arquiteturas distribuídas, o monitoramento eficaz ajuda as equipes de TI a manter operações confiáveis e evitar soluções de problemas intermináveis.

O monitoramento de servidores opera por meio de um sistema de várias camadas que coleta e analisa dados de servidores e alerta os usuários sobre mudanças no desempenho. Software de monitoramento ou protocolos remotos (por exemplo, SNMP) reúnem métricas de servidores e enviam os dados para um sistema central para processamento e visualização.

A arquitetura de monitoramento atual consiste em quatro funções primárias:

• A coleta de dados de servidores envolve a coleta de metadados de capacidade, configuração e desempenho e o envio deles para um serviço de monitoramento central.
• O processamento e armazenamento de métricas engloba a organização e o armazenamento de dados em tempo real para análise e rastreamento histórico.
• A análise e os alertas orientados por inteligência artificial (IA)  usam aprendizado de máquina (ML) para detectar anomalias, prever falhas e automatizar a análise raiz.
• A visualização e a resposta automatizada incluem interfaces gráficas de usuário (GUI) e dashboards que exibem o status do sistema e as respostas automatizadas.

Há três tipos principais de monitoramento de servidores, cada um projetado para diferentes ambientes de infraestrutura:

1. Monitoramento de servidor dedicado: o monitoramento de servidor físico (ou servidor dedicado) rastreia as funcionalidades de hardware, incluindo temperatura, potência e erros de memória.
2. Monitoramento de VM: o monitoramento de virtual serves é mais complexo. Várias máquinas virtuais (VMs) compartilham o mesmo hardware físico por meio de plataformas como o VMware, o que envolve o monitoramento do sistema host e das VMs individuais.
3. Monitoramento de contêineres: a tecnologia de contêineres leva esse conceito de virtualização ainda mais longe, com aplicativos executados em contêineres leves e portáteis. O Kubernetes tornou o monitoramento de contêineres essencial, exigindo ferramentas especializadas que possam rastrear contêineres à medida que eles migram para diferentes servidores e escalam automaticamente com base na demanda.

As estratégias de monitoramento atuais normalmente combinam as três abordagens. Servidores dedicados no local, servidores em nuvem e virtual servers, cada um lidando com cargas de trabalho diferentes com base em requisitos específicos, enquanto os contêineres permitem implementação e escalabilidade rápidas. Plataformas de monitoramento modernas usam IA e automação para lidar com essa complexidade, descobrindo automaticamente novos recursos e ajustando o monitoramento à medida que a infraestrutura muda.

Vale a pena observar que a distinção entre monitoramento de infraestrutura de servidores, monitoramento de desempenho de servidores e monitoramento de aplicações praticamente desapareceu. O monitoramento abrangente do ambiente de servidores agora inclui tanto a integridade dos servidores quanto o desempenho das aplicações em plataformas unificadas.

O monitoramento de servidores depende de cinco componentes essenciais que trabalham juntos para fornecer visibilidade abrangente da infraestrutura:

1. Coletores de dados
2. Sistemas de armazenamento
3. Mecanismos de análise
4. Sistemas de alerta
5. Dashboards e integrações

Agentes automatizados ou protocolos remotos reúnem métricas de desempenho, incluindo indicadores de integridade dos servidores, dados de utilização de recursos e informações de status das aplicações. Os coletores modernos usam recursos mínimos do sistema enquanto fornecem transmissão de dados em tempo real.

Time series databases otimizados para dados de monitoramento compactam informações significativamente e, ao mesmo tempo, mantêm um desempenho de consultas rápido. Esses sistemas incluem políticas de retenção automatizadas que equilibram as necessidades de análise histórica com os custos de armazenamento.

Mecanismos de análise modernos combinam o monitoramento tradicional baseado em regras com o reconhecimento de padrões de IA. Eles avaliam métricas em relação a limites estáticos e linhas de base dinâmicas aprendidas com dados históricos, enquanto rastreiam dependências entre sistemas. Essa abordagem permite uma detecção mais precisa de anomalias em toda a infraestrutura interconectada.

Os sistemas de alerta inteligentes usam regras predefinidas para evitar sobrecarregar as equipes de TI com vários alertas relacionados e IA para reduzir falsos positivos. Eles incluem integração com plataformas de comunicação e monitoramento de DNS para tempo de resposta rápido.

As plataformas de visualização convertem métricas brutas em insights praticáveis por meio de dashboards em tempo real e geração de relatórios automatizada. Recursos de integração conectam o monitoramento à infraestrutura de TI existente e às plataformas de automação.

As soluções de monitoramento de servidores variam de soluções de código aberto a plataformas comerciais e serviços de provedores de nuvem. As organizações normalmente combinam várias ferramentas para criar estratégias de monitoramento abrangentes em infraestrutura, aplicativos e plataformas SaaS.

Essas ferramentas incluem:

• Ferramentas de coleta de dados: as ferramentas de software reúnem métricas, incluindo monitoramento de rede, análise de dados em tempo real e dados de desempenho de servidores e aplicações. Soluções proprietárias, como o PRTG, e opções de código aberto, como o Nagios e o Zabbix, oferecem personalização para notificações e plug-ins de ecossistema para atender às necessidades específicas de negócios.
• Sistemas de gerenciamento de alertas e incidentes: sistemas de gerenciamento de alertas e incidentes detectam problemas, notificam equipes e coordenam fluxos de trabalho de resposta. Plataformas avançadas usam alertas impulsionados por IA para reduzir falsos positivos e fornecer frameworks para resolução rápida de incidentes.
• Plataformas de monitoramento de desempenho: essas plataformas abrangentes monitoram o desempenho dos servidores e das aplicações em tempo real. As principais plataformas incorporam IA para detecção automática de problemas e análise de causa raiz para obter o desempenho ideal.
• Serviços de provedores de nuvem: provedores de nuvem oferecem monitoramento nativo integrado em suas plataformas, incluindo AWS CloudWatch, Microsoft Azure Monitor, Google Cloud Operations e IBM Cloud Monitoring. Essas ferramentas fornecem integração profunda da nuvem com várias camadas de preços e níveis de funcionalidades. Plataformas de análise de dados e visualização processam métricas de monitoramento em insights praticáveis por meio de dashboards em tempo real e geração de relatórios automatizada.

As organizações usam o monitoramento de servidores para fornecer valor de negócios mensurável em vários contextos operacionais:

• Alta disponibilidade
• Resolução proativa de problemas
• Otimização de recursos
• Segurança e conformidade
• Eficiência operacional

O monitoramento de servidores evita interrupções dispendiosas ao detectar problemas com servidores da web, bancos de dados, sistemas operacionais (por exemplo, Linux) e outras infraestruturas críticas antes que afetem os usuários. Isso permite que as organizações mantenham alta disponibilidade.

De acordo com uma pesquisa da ITIC realizada com a 2023 Global Server Hardware Server OS Reliability Survey, 90% das organizações agora exigem um mínimo de 99,99% de disponibilidade. Esse percentual equivale a 52 minutos de downtime não planejado por servidor por ano para sistemas e aplicações cruciais.¹

O monitoramento moderno ajuda as equipes a identificar gargalos, restrições de capacidade e possíveis falhas antes que afetem os usuários. Essa abordagem otimiza as operações de TI ao lidar com problemas de desempenho durante janelas de manutenção planejadas, em vez de situações de resposta a emergências. Também reduz o estresse nos sistemas e nas equipes, melhorando a confiabilidade geral do serviço.

O monitoramento de servidores oferece análises históricas para um planejamento preciso da capacidade e identifica recursos subutilizados para realocação.

As organizações podem evitar o excesso de provisionamento e, ao mesmo tempo, garantir recursos adequados para períodos de pico de demanda.

O monitoramento abrangente permite a rápida detecção de ameaças em servidores, firewalls e infraestrutura de rede. Ele mantém trilhas de auditoria para conformidade regulatória e fornece a visibilidade necessária para frameworks como HIPAA e GDPR.

O monitoramento automatizado de servidores libera os recursos técnicos de verificações manuais do sistema e fornece insights baseados em dados para decisões de infraestrutura. As interfaces de programação de aplicativos (APIs) possibilitam a integração com os sistemas de negócios existentes, permitindo que as equipes escalem os recursos de monitoramento para apoiar o crescimento dos negócios.

As tecnologias de monitoramento estão evoluindo rapidamente para lidar com três mudanças significativas nas operações de TI modernas:

• Monitoramento orientado por IA
• Edge computing
• Arquiteturas sem servidor

A integração da IA está se tornando padrão em todas as plataformas de monitoramento, com a adoção acelerando em ambientes de missão crítica. Uma pesquisa do Institute for Business Value da IBM mostra que 78% dos executivos de TI estão testando ou operacionalizando recursos de IA em aplicações de mainframe. 

A IA permite o reconhecimento de padrões que analisa o comportamento do sistema e fornece alertas com base no contexto. O aprendizado de máquina (ML) reduz os falsos positivos ao considerar padrões históricos, enquanto os recursos modernos de monitoramento incluem análise preditiva de dados e linhas de base automatizadas de análise de causa raiz.

O monitoramento de edge lida com o crescimento dos dispositivos conectados e da computação distribuída. Essas tecnologias de monitoramento processam dados localmente para reduzir a latência, ao mesmo tempo em que usam a IA para criar desempenho adaptativo.

O monitoramento sem servidor lida com arquiteturas onde o código é executado sob demanda sem servidores visíveis, tornando o monitoramento tradicional de infraestrutura ineficaz. Essas arquiteturas exigem rastreamento distribuído para seguir solicitações em várias funções e ferramentas especializadas de observabilidade, que combinam métricas, logs e rastreamentos de servidor.