Nos últimos 20 anos, aproximadamente, as equipes de TI dependeram principalmente do APM para monitorar e solucionar problemas de aplicações. O APM coleta amostras e agrega periodicamente dados de aplicações e sistemas, chamados de telemetria, que são conhecidos por estarem relacionados a problemas de desempenho de aplicações.

O APM analisa a telemetria em relação aos principais indicadores de desempenho (KPIs) e reúne os resultados em um dashboard. Essas descobertas alertam as equipes de operações e suporte para condições anormais com as quais precisam lidar para resolver ou prevenir problemas.

O APM é suficientemente eficaz para monitorar e solucionar problemas de aplicações monolíticas ou aplicações distribuídas tradicionais. Nessas configurações, novas versões de código ocorrem periodicamente, e os fluxos de trabalho e as dependências entre componentes de aplicações, servidores e recursos relacionados são bem conhecidos ou fáceis de rastrear.

Atualmente, as organizações estão adotando rapidamente práticas de desenvolvimento modernas. Essas práticas incluem desenvolvimento ágil, integração contínua e implantação contínua (CI/CD), DevOps, várias linguagens de programação.

As organizações também estão adotando tecnologias nativas da nuvem , como microsserviços, contêineres Docker , Kubernetes e funções serverless . Como resultado, elas estão lançando mais serviços no mercado mais rapidamente do que nunca. Mas, no processo, estão implementando novos componentes de aplicações. Elas fazem isso em muitos lugares, em diferentes linguagens e por períodos de tempo muito variados, até mesmo segundos ou frações de segundo, para funções serverless. A amostragem de dados uma vez por minuto do APM não consegue acompanhar esse ritmo.

O que é necessário é telemetria de maior qualidade – e muito mais – que possa ser usada para criar um registro de alta fidelidade, com contexto vasto e totalmente correlacionado de cada solicitação ou transação do usuário da aplicação. Entre na observabilidade.

As plataformas de observabilidade descobrem e coletam telemetria de desempenho continuamente, integrando-se à instrumentação existente incorporada aos componentes de aplicações e infraestrutura e fornecendo ferramentas para adicionar instrumentação a esses componentes. A observabilidade se concentra em quatro tipos principais de telemetria:

• Logs. Os logs são registros granulares, com carimbo de data/hora, completos e imutáveis de eventos das aplicações. Entre outras coisas, os logs podem ser usados para criar um registro de alta fidelidade, milissegundo por milissegundo, de cada evento, completo com contexto circundante. Os desenvolvedores podem usar esses logs para "reprodução", para fins de solução de problemas e depuração.
• Métricas: As métricas (às vezes chamadas de métricas de séries temporais) são medidas fundamentais da integridade das aplicações e do sistema em um determinado período de tempo. As métricas medem, por exemplo, quanta memória ou capacidade de CPU uma aplicação usa em um período de cinco minutos ou quanta latência uma aplicação experimenta durante um pico de uso.
• Rastreamentos. Os rastreamentos registram a "jornada" de ponta a ponta de cada solicitação do usuário, desde a interface do usuário ou o aplicativo móvel, passando por toda a arquitetura distribuída e de volta ao usuário.
• As dependências (também chamadas de mapas de dependências) revelam como cada componente das aplicações depende de outros componentes, aplicações e recursos de TI.

Depois de reunir essa telemetria, a plataforma a correlaciona em tempo real. Esse processo fornece às equipes de DevOps, equipes de engenharia de confiabilidade local (SREs) e equipe de TI informações contextuais completas. As equipes entendem o que, onde e por que de qualquer evento que possa indicar, causar ou ser usado para lidar com um problema de desempenho das aplicações. 

Muitas plataformas de observabilidade descobrem automaticamente novas fontes de telemetria à medida que podem surgir no sistema (como uma nova chamada de API para outra aplicação de software). As plataformas lidam com mais dados do que uma solução de APM padrão. Muitas plataformas incluem recursos de AIOps (inteligência artificial para operações), que separam os sinais, indicações de problemas reais, do ruído (dados não relacionados aos problemas).

A observabilidade torna um sistema mais fácil de entender (em geral e em detalhes) e monitorar, mais fácil e seguro de atualizar com novo código e mais fácil de reparar do que um sistema menos observável. Mais especificamente, a observabilidade apoia diretamente os objetivos de Ágil/DevOps/SRE de entregar software de maior qualidade mais rapidamente, permitindo que uma organização:

• Descubra e lide com "desconhecidos desconhecidos" – problemas que você não sabe que existem. Uma das principais limitações das ferramentas de monitoramento é que elas só observam "desconhecidos conhecidos" – condições excepcionais que você já sabe observar. A observabilidade descobre condições que você talvez nunca saiba ou pense em procurar e, em seguida, rastreia sua relação com problemas de desempenho específicos e fornece o contexto para identificar as causas raiz para acelerar a resolução.
• Detecte e resolva problemas no início do desenvolvimento. A observabilidade incorpora o monitoramento nas fases iniciais do processo de desenvolvimento de software. As equipes de DevOps podem identificar e corrigir problemas em novo código antes que eles afetem a experiência do cliente ou os SLAs.
• Dimensione a observabilidade automaticamente. Por exemplo, você pode especificar a instrumentação e a agregação de dados como parte da configuração de um cluster Kubernetes e começar a coletar telemetria a partir do momento em que ele é iniciado até o momento em que é encerrado.
• Permita a remediação automatizada e a infraestrutura de aplicações com autocorreção. Combine a observabilidade com os recursos de automação e aprendizado de máquina da AIOps para prever problemas com base nas produções do sistema e resolvê-los sem intervenção da administração.