Introdução a Observabilidade

Autoras: Anni Carneiro, Beatriz Simonato Ali, Ana Claudia de Assis Souza

Em um mundo cada vez mais dependente de software, garantir a performance e a confiabilidade dos sistemas se torna crucial. Mas como podemos entender o que está acontecendo dentro de um sistema complexo, especialmente quando algo dá errado? É aqui que entra a observabilidade.

Tradicionalmente, o monitoramento de sistemas se baseava em métricas pré-definidas, como uso de CPU e memória. Essa abordagem, porém, se mostra limitada diante da complexidade crescente dos sistemas modernos, que envolvem microsserviços distribuídos, bancos de dados complexos e infraestruturas em constante mudança.

A observabilidade, por outro lado, vai além do monitoramento tradicional. Ela permite que os desenvolvedores e operadores compreendam o comportamento interno de um sistema através da coleta e análise de dados em tempo real, provendo ótimos insights e até comportamento prévio do sistema, antecipando perguntas que não prevemos na etapa de desenvolvimento do sistema.
Exploraremos em detalhes o conceito de observabilidade, seus pilares (logs, métricas e traces), as ferramentas que a impulsionam e os benefícios que ela oferece para o desenvolvimento e a operação de sistemas modernos. Também mostraremos algumas de suas tendências de futuro, incluindo por exemplo Inteligência Artificial, Machine Learning e a evolução das práticas de DevOps e SRE.

Logs

Logs são registros de eventos que ocorrem dentro do sistema, fornecendo informações detalhadas sobre as atividades realizadas e os erros encontrados.

Exemplos de Logs:
Mensagens de erro: Detalhes sobre erros que ocorreram durante a execução do sistema, como falhas de conexão ou erros de código.
Eventos de acesso: Registros de usuários que acessam o sistema, com informações como data, hora e endereço IP.
Transações de banco de dados: Registros de alterações realizadas no banco de dados, como inserções, atualizações e deleções.

Benefícios dos Logs:
Diagnóstico de problemas: Os logs fornecem informações detalhadas que ajudam a identificar a causa de erros e problemas.
Investigação de incidentes: Os logs permitem reconstruir o histórico de eventos que levaram a um determinado incidente.
Auditoria de segurança: Os logs podem ser utilizados para monitorar as atividades de usuários e identificar potenciais ameaças à segurança.

Métricas

Métricas são como o pulso do seu sistema, fornecendo informações quantitativas sobre seu estado e performance. Elas oferecem uma visão geral da saúde do sistema, permitindo identificar tendências e anomalias.

Exemplos de Métricas:
Uso de CPU: Representa a quantidade de tempo que a CPU está sendo utilizada para processar tarefas.
Uso de Memória: Indica a quantidade de memória RAM que o sistema está utilizando.
Tempo de resposta: Medida do tempo que um sistema leva para responder a uma solicitação.

Taxa de erros: Quantidade de erros ocorridos em um determinado período.
Taxa de sucesso: Quantidade de operações bem-sucedidas em um determinado período.

Benefícios das Métricas:

Identificação de gargalos de performance: Analisando as métricas, você pode identificar quais componentes do sistema estão sobrecarregados e precisam de otimização.
Detecção de anomalias: Desvios significativos nas métricas podem indicar problemas como erros, falhas ou picos de carga.
Monitoramento da saúde do sistema: As métricas permitem acompanhar a performance do sistema ao longo do tempo, detectando tendências e tomando medidas preventivas.

Traces

Traces, também conhecidos como rastreamento de requisições, permitem acompanhar o fluxo de uma requisição através de todos os serviços e componentes do sistema. Cada etapa do caminho é registrada, fornecendo uma visão detalhada do tempo de execução e do comportamento de cada componente.

Benefícios dos Traces:
Identificação de pontos de estrangulamento: Ao analisar os traces, você pode identificar os componentes do sistema que estão causando lentidão na execução das requisições.
Detecção de erros distribuídos: Os traces permitem identificar erros que ocorrem em diferentes serviços do sistema e como eles se propagam.
Análise da performance de requisições: Os traces fornecem informações sobre o tempo que cada etapa de uma requisição leva para ser concluída.

Troubleshooting

A combinação de métricas, logs e traces é fundamental para um troubleshooting eficaz. Aqui está como você pode usá-los para resolver problemas:

Métricas: Utilize as métricas para identificar se o problema está relacionado a um aumento no uso de recursos, como CPU ou memória.
Logs: Analise os logs para identificar mensagens de erro específicas que podem indicar a causa do problema.
Traces: Utilize os traces para acompanhar o fluxo da requisição afetada pelo problema e identificar os pontos de estrangulamento ou erros específicos.

Ferramentas e Plataformas

Coleta e Armazenamento
Prometheus: Uma ferramenta de monitoramento de métricas em tempo real, com foco em escalabilidade e flexibilidade.

Fluentd: Uma ferramenta de coleta de logs, capaz de coletar dados de diversas fontes e formatá-los para diferentes destinos.
Logstash: Uma plataforma completa para coleta, processamento e armazenamento de logs.

Jaeger: Uma plataforma de rastreamento distribuído, ideal para coletar e analisar traces em sistemas complexos.
OpenTelemetry: Uma iniciativa para padronizar a coleta de dados de observabilidade, permitindo a integração com diversas ferramentas.

Visualização e Análise:
Grafana: Uma plataforma de visualização de dados poderosa, que permite criar dashboards personalizados para monitorar as métricas coletadas.
Kibana: Uma ferramenta de visualização e análise de logs, integrada à
Elasticsearch: Um motor de busca de alto desempenho, usado para armazenar e pesquisar dados de logs. plataforma ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana).

Jaeger UI: Uma interface gráfica para visualizar traces, permitindo identificar gargalos de performance e erros distribuídos.
Outras Ferramentas Importantes:

Splunk: Uma plataforma de análise de dados, amplamente utilizada para monitoramento de segurança e gerenciamento de logs.

Plataformas Completas:
Datadog: Uma plataforma completa de observabilidade, que oferece ferramentas para coletar, armazenar, analisar e visualizar métricas, logs e traces.
New Relic: Outra plataforma completa, com recursos para monitoramento de performance, segurança e infraestrutura.

Existem muitas outras ferramentas disponíveis, cada uma com suas próprias vantagens e desvantagens. A escolha da ferramenta ideal dependerá das necessidades específicas do seu sistema.