O que é observabilidade?

A observabilidade desempenha um papel crucial 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, como a regulação do fluxo de água através de um tubo com base no feedback de um sistema de controle de fluxo.

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 rápida e precisamente as equipes de TI poderão passar de um problema de desempenho identificado para sua causa raiz, sem testes ou programação extras.

Nas operações de TI (ITOps) e na computação em nuvem, a observabilidade exige ferramentas de software que agreguem, correlacionem e analisem um fluxo constante de dados de desempenho das aplicações e do hardware e das redes em que são executados. As equipes podem, então, usar os dados para monitorar, solucionar problemas e depurar aplicativos e redes e, no final das contas, otimizar a experiência do cliente e atender aos contratos de nível de serviço (SLAs) e outros requisitos de negócios.

A observabilidade é frequentemente confundida com o monitoramento de desempenho de aplicações e o gerenciamento de desempenho da rede (NPM). No entanto, as ferramentas de observabilidade são uma evolução natural do monitoramento de desempenho de aplicações e dos métodos de coleta de dados do NPM. Elas são mais adequadas para lidar com a natureza cada vez mais distribuída e dinâmica das implementações de aplicações nativas da nuvem.

A observabilidade não substitui outras abordagens de monitoramento; ela as aprimora e expande.

As plataformas de observabilidade descobrem e coletam continuamente a telemetria de desempenho, integrando-se à instrumentação incorporada aos componentes de aplicativos e infraestrutura, adicionando funcionalidades e instrumentação a esses componentes.

A observabilidade se concentra em três tipos principais de telemetria:

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 usam logs para solução de problemas e depuração.

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 e de volta ao usuário.

As métricas (às vezes chamadas de métricas de séries temporais) são medidas fundamentais da integridade das aplicações e do sistema ao longo do tempo. Por exemplo, as métricas são usadas para medir quanta memória ou capacidade de CPU uma aplicação usa em cinco minutos ou quanta latência uma aplicação experimenta durante um pico de uso.

As ferramentas de observabilidade também produzem mapas de dependências, que revelam como cada componente da aplicação depende de outros componentes, aplicações e recursos de TI.

Após a coleta de telemetria, a plataforma correlaciona os dados em tempo real, fornecendo às equipes de DevOps, equipes de engenharia de confiabilidade local (SRE) e equipe de TI informações contextuais completas. As equipes entendem o "o quê, onde e por quê" de qualquer evento que possa indicar, causar ou lidar com um problema de desempenho de aplicações.

Muitas plataformas de observabilidade também descobrem automaticamente novas fontes de telemetria à medida que elas surgem no sistema, como quando uma nova interface de programação de aplicativos (API) é adicionada à rede. As principais plataformas também incluem recursos de inteligência artificial para operações (AIOps) , que podem separar os sinais, que são indicativos de problemas reais, do "ruído", que são dados não relacionados a problemas atuais ou potenciais.

As ferramentas de observabilidade normalmente automatizam três processos principais para ajudar as empresas a entender suas stacks de tecnologia com mais clareza:

A coleta contínua de dados torna a observabilidade possível. As ferramentas de observabilidade facilitam a coleta, agregação e acesso a dados de memória da CPU, logs de aplicativos, números de alta disponibilidade, latência média e outras métricas.

As equipes devem ser capazes de visualizar dados de aplicativos e do sistema com relativa facilidade, para que as ferramentas de observabilidade configurem dashboards para monitorar a integridade das aplicações, quaisquer serviços relacionados e quaisquer objetivos de negócios relevantes.

As funcionalidades de monitoramento também ajudam a esclarecer como os serviços interagem entre si, usando ferramentas como gráficos de dependência, e se encaixam na arquitetura geral.

Anteriormente, as tarefas de análise de dados eram realizadas usando ferramentas de gerenciamento de desempenho de aplicações (APM), que agregavam os dados coletados de cada fonte de dados para criar relatórios, dashboards e visualizações fáceis de entender, semelhantes às funcionalidades de monitoramento do software de observabilidade.

Como as arquiteturas modernas geralmente dependem de microsserviços conteinerizados, as ferramentas de observabilidade frequentemente transferem a telemetria básica para a camada do Kubernetes , permitindo que as equipes de TI concentrem a análise de dados em objetivos de nível de serviço (SLOs) e indicadores de nível de serviço (SLIs). O software de observabilidade compila dados de várias fontes, examina-os para encontrar o que é pertinente e fornece insights praticáveis de volta às equipes de desenvolvimento.

Vale a pena notar que os recursos de automação do software de observabilidade vão além desses três processos. As ferramentas de observabilidade também podem automatizar processos de depuração, instrumentação e atualizações de painéis de monitoramento à medida que novos serviços são adicionados à rede. Elas gerenciam o manuseio dos agentes, onde os agentes são pequenos componentes de software implementados em todo um ecossistema para coletar continuamente dados de telemetria e muito mais.

Nas últimas décadas, as equipes de TI têm dependido principalmente de ferramentas de APM para monitorar e solucionar problemas de aplicações. O APM, que inclui, entre outros, o monitoramento de desempenho de aplicações, coleta amostras e agrega periodicamente dados de aplicações e sistemas que podem ajudar a identificar problemas de desempenho de aplicações.

O APM analisa a telemetria em relação aos principais indicadores de desempenho (KPIs) e reúne os resultados em dashboards fáceis de ler, que alertam as equipes de operações e suporte sobre quaisquer condições anormais que estejam causando ou ameaçando causar problemas de desempenho do sistema.

As ferramentas de APM são eficazes para monitorar e solucionar problemas de aplicativos monolíticos e aplicações tradicionais distribuídas. Nessas configurações, novos lançamentos de código ocorrem periodicamente, e fluxos de trabalho e dependências entre componentes de aplicações, servidores e recursos relacionados são bem conhecidos ou relativamente fáceis de rastrear.

No entanto, atualmente, as organizações estão adotando a transformação digital. Elas estão rapidamente migrando para práticas de desenvolvimento modernas, como desenvolvimento ágil, integração contínua e implementação contínua (CI/CD), DevOps e adotando tecnologias nativas da nuvem, como contêineres Docker e funções sem servidor.

As aplicações modernas geralmente dependem de arquiteturas de microsserviços, geralmente executadas dentro de clusters Kubernetes conteinerizados. Como resultado, os desenvolvedores podem lançar mais serviços no mercado mais rapidamente do que nunca.

Mas, ao fazê-lo, implementam novos componentes de aplicações em toda a arquitetura. Esses componentes operam em diferentes linguagens e formatos de dados e funcionam por diferentes durações, às vezes apenas por segundos ou frações de segundo, como visto com funções sem servidor. Isso significa vários tempos de execução, com cada tempo de execução produzindo logs em diferentes locais dentro da arquitetura.

A amostragem de dados uma vez por minuto do APM e os protocolos de monitoramento tradicionais não conseguem acompanhar uma quantidade tão imensa de dados.

Em vez disso, as empresas precisam da telemetria automatizada, refinada e de alto volume e da geração de insights em tempo real que as ferramentas de observabilidade oferecem. Essas ferramentas permitem que as equipes de desenvolvimento criem e armazenem registros em tempo real, de alta fidelidade, com contexto vasto e totalmente correlacionados de cada aplicação, solicitação de usuário e transação de dados na rede.

O tópico da observabilidade tornou-se central para o DevOps moderno, que acelera a entrega de aplicativos e serviços ao combinar e automatizar o trabalho das equipes de desenvolvimento de software e de operações de TI. Uma metodologia de DevOps usa ferramentas e práticas compartilhadas e atualizações menores e frequentes para tornar o desenvolvimento de software mais rápido, eficiente e confiável.

Uma estratégia eficaz de DevOps exige que as equipes identifiquem possíveis gargalos de desempenho e problemas na experiência do usuário final e usem ferramentas de observabilidade para lidar com o problema. Com uma plataforma de observabilidade, as equipes de DevOps podem identificar rapidamente componentes e eventos problemáticos usando insights de dados relevantes.

As plataformas de observabilidade também capacitam as equipes de DevOps com ferramentas e métodos de engenharia de observabilidade para entender melhor seus sistemas. Essas ferramentas e métodos incluem análise de incidentes para ajudar a encontrar causas para eventos inesperados do sistema e melhorar as táticas de resposta a incidentes futuros; sinalização de funcionalidades para permitir que as equipes ativem e desativem as funções do aplicativo sem modificar o código-fonte; e a verificação contínua, que usa aprendizado de máquina (ML) para analisar dados históricos de implementação e estabelecer uma linha de base de desempenho.

Insights de dados de observabilidade de alta qualidade significam feedback mais rápido e melhor nos processos de desenvolvimento e testes de software e um pipeline de CI/CD mais eficiente.

A inteligência artificial está transformando a observabilidade, integrando análise de dados avançada, automação e funcionalidades preditivas às operações de TI. A observabilidade tradicional oferece visibilidade detalhada dos sistemas, mas a IA aumenta essa visibilidade ao analisar os dados de forma inteligente para prever e prevenir problemas antes que ocorram.

A observabilidade orientada por IA permite que as equipes de desenvolvimento protejam proativamente a infraestrutura de TI empresarial em vez de resolver os problemas à medida que surgem. Ao usar algoritmos de ML, as ferramentas de observabilidade podem analisar fluxos de dados extensos para encontrar padrões, tendências e anomalias, revelando insights que um trabalhador humano poderia ignorar.

Algumas ferramentas e funcionalidades de observabilidade orientadas por IA incluem:

As ferramentas de observabilidade podem usar tecnologias de IA para emular e automatizar a tomada de decisão humana no processo de remediação.

Digamos que uma equipe esteja usando uma plataforma de gerenciamento de experiência digital (DEM). Atualmente, essas plataformas usam uma variedade de scripts de remediação que permitem à equipe de TI executar correções com um clique e sugerir opções de autoatendimento aos usuários.

Usando o monitoramento contínuo, as funções de observabilidade baseadas em IA podem analisar os dados recebidos para encontrar anomalias e atividades que ultrapassem os limites estabelecidos. A plataforma de observabilidade pode, então, executar uma série de ações corretivas, semelhantes a scripts de remediação, para lidar com o problema.

Se, por algum motivo, o software não conseguir resolver o problema, ele gerará automaticamente um ticket com todos os detalhes pertinentes. Esses detalhes incluem a localização do problema, seu nível de prioridade e quaisquer insights relevantes do modelo de IA na plataforma de gerenciamento de problemas da equipe de TI.

Esse processo permite que a equipe de TI se concentre somente nos problemas que o software não consegue resolver e resolva problemas de desempenho do sistema o mais rápido possível.

Os LLMs se destacam no reconhecimento de padrões em vastas quantidades de dados textuais repetitivos, que se assemelham muito aos dados de logs e telemetria em sistemas complexos e dinâmicos. E os LLMs atuais podem ser treinados para processos de TI específicos (ou orientados por protocolos de engenharia de prompts) para retornar informações e insights usando a sintaxe e a semântica da linguagem humana.

Avanços nos LLMs podem ajudar os usuários de ferramentas de observabilidade a escrever e explorar consultas em linguagem natural, afastando-se das linguagens de consulta complexas. Esse desenvolvimento pode trazer benefício significativo para usuários de todos os níveis de habilidade, especialmente pessoas com conhecimento técnico limitado, ajudando-os a gerenciar dados complexos com mais eficiência.

Os LLMs ainda não são apropriados para análise e solução de problemas em tempo real porque muitas vezes não têm a precisão para capturar o contexto completo. No entanto, os LLMs têm os recursos avançados de processamento de texto para ajudar a simplificar os insights de dados em plataformas de observabilidade.

Insights mais acessíveis permitem uma melhor consciência do comportamento do sistema e uma compreensão mais ampla dos problemas e pontos de falha de TI.

A IA causal é um ramo da IA que se concentra em esclarecer e modelar relações causais entre variáveis, em vez de simplesmente identificar correlações.

As técnicas tradicionais de IA, como o ML, geralmente dependem da correlação estatística para fazer previsões. A IA causal, em vez disso, visa encontrar os mecanismos subjacentes que produzem correlações para melhorar o poder preditivo e permitir uma tomada de decisão mais direcionada.

A incorporação da IA causal a sistemas de observabilidade pode melhorar significativamente os insights das organizações em seus ambientes de TI.

A IA causal permite que as equipes de TI analisem os relacionamentos e interdependências entre os componentes da infraestrutura, para que possam identificar melhor as causas raiz de problemas operacionais e de qualidade. Isso capacita os desenvolvedores a entender não apenas o "quando e onde" dos problemas do sistema, mas também o "por quê", ajudando as equipes a resolver problemas mais rápido e aumentando a confiabilidade do sistema.

A full stack observability pode tornar um sistema mais fácil de entender e monitorar, mais fácil e seguro de atualizar com novo código e mais fácil de reparar. Com ela, as equipes de TI podem:

Uma das principais limitações das ferramentas de monitoramento é que elas só observam “desconhecidos conhecidos” — condições excepcionais que as equipes de TI já sabem observar. As ferramentas de observabilidade descobrem condições que as equipes talvez nunca saibam ou pensem em procurar e, em seguida, rastreiam sua relação com problemas de desempenho específicos. Esse insight oferece maior contexto para ajudar a identificar as causas raiz e acelerar a resolução.

A observabilidade integra o monitoramento nas fases iniciais do processo de desenvolvimento de software. Essa integração ajuda as equipes de DevOps a identificar e corrigir problemas em novo código antes que afetem a experiência do cliente ou os SLAs.

As ferramentas de observabilidade permitem que os desenvolvedores coletem, analisem, correlacionem e descubram uma ampla variedade de dados de telemetria para entender melhor o comportamento do usuário e otimizar a experiência do usuário.

As ferramentas de observabilidade permitem que as equipes especifiquem a instrumentação e a agregação de dados em uma configuração de clusters Kubernetes, por exemplo, e comecem a coletar telemetria a partir do momento em que é ativado até o momento em que é desativado.

As equipes de TI podem combinar a observabilidade com os recursos de AIOps, ML e automação para prever problemas com base nas saídas do sistema e resolvê-los sem intervenção humana.

As soluções de observabilidade aceleram os processos de descoberta e resolução de problemas. Essa aceleração ajuda as equipes a manter a disponibilidade dos aplicativos alta, o tempo médio para reparo (MTTR) baixo e as interrupções no mínimo.

As soluções de observabilidade adotam uma abordagem holística nativa da nuvem para o registro e o monitoramento de aplicações. Elas facilitam a automação de processos sem dificuldades e trabalham com dados contextuais históricos para ajudar as equipes a otimizar melhor as aplicações empresariais em uma variedade de casos de uso.

• Monitoramento do sistema em tempo real. As ferramentas de observabilidade fornecem telemetria de integridade e desempenho em tempo real de ponta a ponta para que as equipes de TI possam acelerar protocolos de depuração e manter aplicativos funcionando de forma ideal.
  
  
• Transformação digital informada e migração para a nuvem. À medida que as empresas modernizam suas infraestruturas de aplicativos e nuvem, elas geralmente aumentam a complexidade geral do sistema. As plataformas de observabilidade permitem que as equipes mantenham a visibilidade em ambientes de multinuvem e nuvem híbrida distribuídos e altamente dinâmicos.
  
  
• Melhor desempenho dos negócios. A observabilidade permite que as equipes encontrem e façam correções mais rapidamente, para que possam dedicar mais tempo a outros aspectos dos negócios.
  
  
• DevSecOps aprimorado. Os sistemas observáveis permitem que as equipes de desenvolvimento, segurança e operações criem aplicações mais seguras e resilientes, ao fornecer feedback contínuo em tempo real sobre o ciclo de vida de entrega de software.
  
  
• Otimização do sistema orientada por IA. As ferramentas de observabilidade orientadas por IA podem funcionar em sistemas complexos e distribuídos, implementando algoritmos de IA para analisar e correlacionar dados rapidamente. Os modelos de ML dentro das ferramentas de observabilidade também podem gerar análise preditiva de dados e prever tendências de desempenho.