O que é observabilidade de SRE?

Ela usa instrumentação de software para coletar e analisar dados em todo o ambiente de computação (incluindo infraestrutura e aplicações), permitindo que as equipes de TI entendam, mantenham e melhorem sua arquitetura e confiabilidade local ao longo do tempo.

A observabilidade de SRE vai além do monitoramento de sistemas padrão, que serve como um componente vital de qualquer estratégia de observabilidade, mas não pode fornecer a visibilidade abrangente necessária para otimizar as redes de computação modernas.

As ferramentas de monitoramento podem, por exemplo, oferecer dashboards para visualizar o estado do sistema e alertar a equipe de TI sobre qualquer mau funcionamento. No entanto, os ambientes de computação nativos da nuvem de hoje estão cada vez mais distribuídos, contando com uma variedade de microsserviços, servidores de edge, contêineres Docker e funções serverless.

Essas redes são altamente dinâmicas e requerem uma intervenção humana limitada para gerenciar os serviços de rede, de modo que os sistemas tradicionais de monitoramento muitas vezes se mostram insuficientes, mesmo para tarefas de monitoramento simples.

O objetivo da observabilidade é equipar os engenheiros de confiabilidade local com os dados praticáveis de que precisam para manter locais e serviços seguros, escaláveis e de alta disponibilidade. Quando os sistemas são observáveis, os engenheiros podem visualizar facilmente as atividades internas e solucionar melhor os problemas e vulnerabilidades que podem afetar negativamente a confiabilidade local. A observabilidade de SRE também ajuda os engenheiros a otimizar o desempenho geral da rede e implementar práticas de melhoria contínua em todos os serviços de rede.

A SRE é uma prática da engenharia de software que une DevOps e as operações de TI tradicionais (ITOps) para resolver problemas dos clientes, automatizar tarefas de ITOps, acelerar a entrega de software e minimizar os riscos de TI. Ela se concentra em atingir resiliência por meio da automação consistente dos principais processos.

Tradicionalmente, a SRE abrange operações manuais de TI e processos de administração do sistema, como log analysis, ajuste de desempenho, aplicação de patches, testes de ambiente de produção, gerenciamento de incidentes e avaliação post-mortem. No entanto, a SRE moderna automatiza essas tarefas para economizar tempo, reduzir erros humanos e agilizar a colaboração entre as equipes de desenvolvimento e operações.

As ferramentas de SRE buscam automaticamente deficiências no sistema usando um processo chamado engenharia do caos, no qual engenheiros de confiabilidade local causam intencionalmente falhas em ambientes de produção e pré-produção. Esse processo ajuda as equipes a entender como as falhas podem impactar os sistemas de software e a desenvolver estratégias para mitigar falhas no futuro.

A SRE também prioriza o planejamento de capacidade, um processo que determina os requisitos de recursos para funções de negócios essenciais, escala essas funções de negócios e permite que os desenvolvedores criem novas aplicações e funcionalidades. Por meio do uso de indicadores-chave de desempenho (KPIs) estabelecidos, as equipes de SRE podem avaliar a entrega de atualizações e a implementação de novas funcionalidades.

A observabilidade desempenha um papel fundamental na manutenção da disponibilidade, do desempenho e da segurança de sistemas de software modernos e ambientes de computação em nuvem .

O termo “observabilidade” vem da teoria do controle, uma teoria da engenharia relacionada com a automatização do controle de sistemas dinâmicos (regulando o fluxo de água através de um tubo com base no feedback de um sistema de controle de fluxo, por exemplo).

A observabilidade oferece visibilidade profunda de stacks tecnológicas distribuídas modernas para identificação e resolução automatizadas e em tempo real de problemas. Quanto mais observável for um sistema, mais rápido e precisamente as equipes de TI poderão identificar a causa raiz de problemas de desempenho, muitas vezes sem a necessidade de testes ou programação adicionais.

Construir e manter sistemas observáveis requer ferramentas de software capazes de agregar, correlacionar e analisar fluxos constantes de dados de desempenho de aplicativos e do hardware e das redes em que eles são executados. As equipes de TI podem, então, usar os dados para monitorar, solucionar problemas e depurar todos os componentes da rede, ajudando as empresas a otimizar a experiência do cliente e cumprir os acordos de nível de serviço (SLAs).

A observabilidade costuma ser confundida com o monitoramento de desempenho de aplicações (APM) e o gerenciamento de desempenho de rede (NPM). No entanto, as ferramentas de observabilidade representam uma evolução natural dos métodos de coleta de dados APM e NPM, mais adequados para redes distribuídas e implementações de aplicações nativas da nuvem .

Alcançar a observabilidade exige que as organizações coletem dados de telemetria, incluindo:

Métricas são medições quantitativas brutas, derivadas ou agregadas que falam sobre a integridade e o desempenho do sistema (de um servidor ou de uma API, por exemplo) em intervalos de tempo específicos. Elas ajudam as organizações a construir uma base sólida para práticas de monitoramento de SRE e análise de dados, para que os engenheiros possam identificar padrões de dados e prever problemas nos sistemas.

As métricas comuns em SRE incluem uso da CPU, consumo de memória, latência das solicitações, taxas de erro e largura de banda da rede, cada uma das quais fornecendo um instantâneo do estado do sistema e ajudando as equipes a resolver possíveis problemas antes que escalem.

Os logs são registros textuais detalhados e com carimbo de data/horário de eventos, geralmente registrados em texto simples, binário ou formatos estruturados. Eles geralmente fornecem um ponto de partida para engenheiros que buscam entender e diagnosticar problemas do sistema.

As funções de registro dentro das ferramentas de observabilidade de SRE coletam, armazenam, analisam e correlacionam uma série de dados (incluindo mensagens de erro, processos de inicialização e desligamento e mudanças de configuração). Elas permitem que as equipes de SRE entendam os eventos de forma cronológica e contextual, facilitando o rastreamento da causa raiz dos problemas e a implementação de fluxos de trabalho de resolução.

Os rastreios, como solicitações HTTP e consultas de bancos de dados, fornecem uma visão abrangente do ciclo de vida de uma solicitação de dados, desde o início até a conclusão. Eles representam a jornada de uma solicitação por meio de uma rede de computação, capturando as interações (dependências, por exemplo) entre diferentes componentes e serviços.

O rastreio (ou seja, o rastreio distribuído) é valioso em arquiteturas de microsserviços, onde as solicitações podem passar por vários serviços antes de chegar ao seu destino.

As ferramentas de observabilidade de SRE enviam notificações automaticamente quando surgem problemas, para que os engenheiros possam resolvê-los imediatamente e minimizar o downtime para os usuários finais.

As soluções de observabilidade de SRE ajudam as empresas a coletar e processar telemetria de desempenho quase em tempo real, oferecendo às equipes de SRE insights baseados em dados sobre erros do sistema e por que eles ocorrem. Esses insights permitem que as organizações reduzam a carga cognitiva dos engenheiros durante o desenvolvimento e a manutenção locais, para que equipes menores, multifuncionais e autônomas possam gerenciar os serviços com mais eficiência.

A integração da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML) com as soluções de observabilidade do SRE está mudando rapidamente a forma como as empresas abordam a engenharia de confiabilidade local. As abordagens de AIOps permitem que as equipes de SRE incorporem ferramentas e algoritmos avançados às práticas de observabilidade, analisando conjuntos de dados provenientes de ferramentas de observabilidade para identificar padrões, prever interrupções e recomendar soluções.

Em vez de se concentrarem apenas em tarefas manuais e geração de scripts, as SREs podem se tornar treinadores e estrategistas de sistemas de IA, ensinando a IA a reconhecer padrões, filtrar ruídos e evitar erros dispendiosos. Essa mudança elevará a função de SRE de uma função orientada a tarefas para uma disciplina estratégica centrada no gerenciamento de sistemas de automação inteligente.

Por exemplo, as ferramentas de observabilidade de SRE podem usar tecnologias de IA para emular e automatizar a tomada de decisão humana no processo de remediação. As funções de observabilidade baseadas em IA podem monitorar e analisar continuamente os dados recebidos para encontrar atividades que ultrapassam os limites estabelecidos e executar uma série de ações corretivas (como scripts de remediação) para lidar com o problema.

Se (e somente se) o software não conseguir resolver o problema, ele gerará automaticamente um ticket de suporte detalhado na plataforma de gerenciamento de problemas da equipe de SRE, para que a equipe de SRE lide apenas com os problemas que a plataforma de observabilidade não consegue resolver.

As ferramentas de observabilidade orientadas por IA também podem usar os recursos avançados de processamento de texto de grandes modelos de linguagem (LLMs) para simplificar os insights de dados em plataformas de observabilidade de SRE. Os LLMs se destacam no reconhecimento de padrões em grandes quantidades de dados textuais repetitivos, que se assemelham muito aos dados de telemetria em sistemas complexos e distribuídos. Os LLMs de hoje podem ser treinados (ou orientados por protocolos de engenharia de prompts) para retornar informações e insights usando sintaxe e semântica de linguagem humana.

Os LLMs avançados ajudam as equipes de SRE a escrever e explorar consultas em linguagem natural, afastando-se de linguagens de consulta complexas e permitindo que equipes de TI de todos os níveis de habilidades gerenciem dados complexos de forma mais eficaz.

Além disso, as ferramentas de observabilidade de SRE se beneficiam das funções causais de IA, que esclarecem e modelam relações causais entre variáveis, em vez de simplesmente identificar correlações. As técnicas tradicionais de IA (ML, por exemplo) frequentemente dependem de correlação estatística para fazer previsões. A IA causal, em vez disso, visa encontrar os mecanismos subjacentes que produzem correlações, melhorando o poder preditivo das ferramentas de observabilidade de SRE e permitindo uma tomada de decisão mais direcionada.

A IA causal pode ajudar as equipes de SRE a analisar as relações e interdependências entre locais e componentes de rede. Essas funcionalidades aumentam a confiabilidade local ao esclarecer não apenas o “quando e onde” dos problemas do sistema, mas também o “porquê”.

A observabilidade de SRE frequentemente requer o uso de ferramentas avançadas de observabilidade, que permitem:

Com as ferramentas de observabilidade, as equipes de SRE podem usar métricas, registro e recursos de rastreio distribuídos para detectar e corrigir problemas do sistema antes que afetem os usuários. As soluções de observabilidade monitoram e agregam dados de toda a rede, proporcionando visibilidade clara sobre o comportamento do sistema e auxiliando os engenheiros a realizar rapidamente análises da causa raiz . Elas incentivam práticas proativas de SRE em toda a empresa e ajudam as empresas a maximizar a disponibilidade da rede. 

As soluções de observabilidade que usam dados agregados e contextualizados ajudam as equipes de SRE e engenheiros de plantão a iniciar rapidamente processos de solução de problemas e obter insights sobre o estado do sistema quando um incidente é detectado. Essas soluções permitem diagnóstico e resolução rápidos e ajudam as empresas a manter a confiabilidade local e a conformidade com os SLAs.

A tomada de decisão baseada em dados é uma pedra angular da SRE. As plataformas de observabilidade fornecem às equipes todas as informações necessárias para tomar decisões embasadas sobre a arquitetura do sistema, o planejamento da capacidade e as estratégias operacionais, garantindo que as mudanças sejam baseadas em evidências empíricas. Os dados de telemetria também permitem que as equipes ajustem continuamente o desempenho do sistema para maximizar a confiabilidade.

As iniciativas de SRE são indissociáveis de objetivos de negócios mais amplos, pois a satisfação do usuário desempenha um papel fundamental na criação e manutenção da confiabilidade do sistema. As soluções de observabilidade de SRE fornecem ferramentas para avaliar a satisfação do usuário, ajudando as empresas a estabelecer objetivos de nível de serviço (SLOs).

Os SLOs fornecem insights praticáveis sobre experiências dos usuários, ao contrário de métricas indiretas, como uso de CPU e memória. Normalmente, as ferramentas de observabilidade podem ser adaptadas para avaliar especificamente a satisfação do usuário (identificando os problemas que os usuários enfrentam durante a compra de produtos, por exemplo). Estratégias baseadas em SLO impulsionam discussões baseadas em dados, ajudando as empresas a entender quando se concentrar em confiabilidade e quando buscar novas funcionalidades.

A observabilidade de SRE ajuda as organizações a otimizar a confiabilidade e o tempo de atividade locais para uma série de casos de uso em diversos setores de negócios, incluindo:

Para plataformas de comércio eletrônico, a observabilidade de SRE ajuda a criar experiências de usuário sem dificuldades e confiabilidade das transações. As equipes podem monitorar o desempenho do site, o processamento de transações e as métricas de engajamento do usuário em tempo real. Elas também podem usar ferramentas de observabilidade para identificar lentidões ou interrupções, ajudando os varejistas a evitar o abandono de carrinhos e ajudando os engenheiros locais a otimizar as cargas do servidor e a dimensionar os recursos durante as épocas pico de compras.

A observabilidade de SRE permite que as empresas monitorem os tempos de entrega de pacotes, os volumes de remessas e os níveis de inventário, facilitando a detecção rápida de anomalias em problemas como atrasos de remessas e baixo inventário. As ferramentas de observabilidade de SRE também podem rastrear indicadores de nível de serviço (SLIs) — medições quantitativas dos comportamentos do sistema associados a diferentes serviços — como taxas de sucesso de entrega.

A observabilidade de SRE permite que as instituições financeiras monitorem transações vitais, como transferências eletrônicas, saques em caixas eletrônicos e pagamentos online. As ferramentas de SRE também ajudam os bancos a escalar automaticamente seus sites e sistemas para atender à crescente demanda por serviços financeiros digitais.

A observabilidade de SRE permite que os prestadores de serviços de saúde monitorem e analisem dados dos pacientes em tempo real. Por exemplo, a equipe de SRE de um hospital pode implementar um sistema para rastrear sinais vitais, para que médicos e enfermeiros possam intervir rapidamente em caso de emergência médica. As ferramentas de observabilidade também podem monitorar a infraestrutura do hospital, identificando problemas de desempenho que podem impedir que a equipe preste cuidados da mais alta qualidade aos pacientes.