Neste artigo exploramos como a observabilidade está transformando a maneira como gerenciamos sistemas de TI, superando as limitações do monitoramento tradicional. Enquanto o monitoramento se baseia na coleta de dados predefinidos para detectar problemas conhecidos, a observabilidade integra métricas, logs e traces para oferecer uma visão holística e dinâmica do sistema. Este avanço permite uma análise mais profunda e precisa do comportamento do sistema, facilitando a identificação de causas raiz de problemas complexos e aprimorando a resposta a falhas. A adoção da observabilidade é crucial para manter a eficiência, segurança e estabilidade das infraestruturas modernas, especialmente em ambientes de microserviços e arquiteturas baseadas em nuvem.

Esse conceito emergiu como um aspecto crítico dos sistemas modernos de TI e software, desempenhando um papel fundamental no aprimoramento da confiabilidade, do desempenho e da segurança de aplicativos e infraestrutura complexos.

A observabilidade é definida como uma medida de quão bem os estados internos de um sistema podem ser inferidos a partir do conhecimento de seus resultados externos. Quando usado no contexto de TI e com referência ao trabalho das equipes de desenvolvimento de software (Dev) e operações de TI (Ops), o termo observabilidade descreve a capacidade de entender e gerenciar o desempenho de todos os sistemas, servidores, aplicativos, dispositivos de rede e outros recursos que constituem uma pilha de tecnologia corporativa.

A observabilidade é alcançada por meio de uma combinação de ferramentas e metodologias de observabilidade — a plataforma de observabilidade — adotadas especificamente para permitir que as equipes de DevOps descubram, analisem e resolvam problemas em uma infraestrutura de TI, que ameaçam o tempo de atividade e a confiabilidade e prejudicam o alcance das metas corporativas.

Os Pilares da Observabilidade

O processo de observabilidade é baseado no uso de dados de telemetria, também chamados de pilares de observabilidade, para coletar informações sobre o sistema. Esses pilares são essenciais e devem ser trabalhados de forma integrada para se obter uma abordagem bem-sucedida, que proporcione não apenas o entendimento sobre quais incidentes e quando ocorrem, mas também sobre sua origem, seus gatilhos.

As Métricas, logs e traces (rastreamentos) são as três entradas de dados que, juntas, fornecem às equipes de DevOps e SRE uma visão holística de sistemas distribuídos em ambientes de nuvem e microsserviços. Também chamados de Triângulo Dourado da Observabilidade no Monitoramento, esses três pilares sustentam a arquitetura de observabilidade que permite que a equipe de TI identifique e diagnostique interrupções e outros problemas de sistemas, independentemente de onde os servidores estejam.

Logs de eventos – um recurso precioso, pois funciona como um diário do sistema, que registra eventos específicos em formato de texto e fornece um carimbo de data/hora com detalhes sobre o evento que ocorreu. Essa funcionalidade geralmente é a primeira a ser verificada quando um incidente acontece e pode ser obtida em três formatos: texto simples, binário e estruturado.

Métricas – são representações numéricas de dados, valores quantitativos sobre o desempenho do sistema, que são usados para analisar o comportamento de um evento ou componente ao longo de intervalos de tempo. As métricas são, então, um agrupamento de registros de log e permitem uma retenção de dados mais longa. Além disso, eles fornecem informações como nome, data, hora e KPIs (indicadores-chave de desempenho), como por exemplo: tempo de resposta, carga de pico, solicitações atendidas, capacidade da CPU, uso de memória, taxas de erro e latência.

Traces – rastreia e exibe todo o caminho de ponta a ponta de uma solicitação em toda a arquitetura distribuída, além de mostrar como os serviços se conectam, incluindo o fornecimento de detalhes em nível de código.

Outros Aspectos Importantes para Observabilidade

• Telemetria: Telemetria refere-se aos dados gerados por sistemas, aplicativos e componentes de infraestrutura. Engloba métricas (dados quantitativos), logs (dados qualitativos) e rastreamentos (informações sobre o fluxo de solicitações por meio de um sistema). A coleta de dados de telemetria é essencial para alcançar a observabilidade.

• SIEM (Security Information and Event Management): Os sistemas SIEM são usados para coletar e analisar logs de eventos de segurança, fornecendo insights sobre possíveis ameaças e vulnerabilidades de segurança. A integração do SIEM com ferramentas de observabilidade melhora o monitoramento de segurança e a detecção de incidentes.

• Correlação de eventos: A correlação de eventos envolve a identificação de relações entre diferentes eventos ou anomalias no sistema. Ele ajuda as equipes a entender como vários componentes afetam uns aos outros e identificar as causas básicas dos problemas.

• Data Lakes: Data lakes são grandes repositórios que armazenam dados brutos e não estruturados. Os dados de observabilidade podem ser armazenados em data lakes para análise de longo prazo e rastreamento histórico, permitindo que as organizações obtenham insights valiosos ao longo do tempo.

História da Observabilidade

O conceito de Observabilidade apareceu na literatura na década de 1960 e foi introduzido por Rudolf E. Kálmán como parte das práticas de controle de sistemas dinâmicos lineares, descritas por ele em sua Teoria dos Sistemas de Controle. A ideia central desta teoria baseou-se no desenvolvimento de um modelo para controlar sistemas dinâmicos em processos industriais e garantir sua estabilidade.

Embora a execução da observabilidade tenha sido inicialmente destinada à engenharia de máquinas na indústria, com a evolução da tecnologia desses equipamentos e a criação de outros, a aplicação dessa prática tem se estendido a inúmeros outros processos e áreas que trabalham com sistemas de feedback – no caso da TI, mais especificamente no contexto da criação de softwares e aplicativos com arquiteturas de microsserviços distribuídos.

A prática de observabilidade ganhou, então, um papel de destaque, especialmente quando se trata do contexto DevOps. Nas palavras de Cindy Sridharan, em seu trabalho Distributed Systems Observability, “À medida que os sistemas se tornam mais distribuídos, os métodos para construí-los e operá-los estão evoluindo rapidamente – e isso torna a visibilidade de seus serviços e infraestrutura mais importante do que nunca”.

De uma perspectiva teórica, o conceito de observabilidade é definido por Kálmán como “uma medida de quão bem os estados internos de um sistema podem ser inferidos a partir do conhecimento de seus resultados externos”. Para simplificar, quando trazemos esse conceito para o contexto de TI, podemos dizer que a observabilidade permite praticamente uma visão 360º dos eventos e desempenho que ocorrem em um sistema ou em um ambiente em que ele está sendo realizado. 

Além disso, mais do que identificar problemas em tempo real, a observabilidade entrega dados que permitem a completa observância do fluxo da aplicação, o que também permite a prevenção de falhas no futuro. O objetivo geral da observabilidade é, portanto, compreender o comportamento e os estados das aplicações através da observação de suas saídas, os dados da aplicação.

Outro ponto, é que também podemos dizer que a observabilidade é um dos aspectos que compõem o controle de sistemas e, hoje, é a base do conjunto de práticas de SRE (Site Reliability Engineering), cuja finalidade é agregar confiabilidade a um sistema distribuído.

Uma de suas primeiras aparições foi em um post de blog publicado em 2013, onde engenheiros do Twitter descreveram a “pilha de observabilidade” que criaram para monitorar a integridade e o desempenho da “topologia de serviço diversa” que resultou após sua mudança de uma arquitetura de TI monolítica para uma distribuída.

A mudança significou uma escalada dramática na complexidade geral de seus sistemas e na interação entre esses sistemas. Eles chamaram sua solução de observabilidade de “um driver importante para determinar rapidamente a causa raiz dos problemas, bem como aumentar a confiabilidade e a eficiência gerais do Twitter”.

Quase 20 anos depois, em linha com a adoção rotineira de infraestruturas complexas, multicamadas e baseadas em nuvem usando microsserviços e contêineres, o conceito de observabilidade na TI corporativa tornou-se convencional.

O papel da pandemia de COVID-19 em estimular uma tendência já galopante não pode ser subestimado. O Synergy Research Group relatou em dezembro de 2020 que, à medida que as empresas corriam para permitir o trabalho remoto para funcionários e o engajamento digital com os clientes, os gastos com serviços de infraestrutura de nuvem (IaaS, PaaS e serviços de nuvem privada hospedados) e SaaS atingiram US$ 65 bilhões no terceiro trimestre, um aumento de 28% em relação ao terceiro trimestre de 2019.

De acordo com a pesquisa State of Observability 2021 do Enterprise Strategy Group, os líderes globais de TI estão convencidos do valor da observabilidade. Um total de 90% dos participantes da pesquisa disseram que esperavam que ela se tornasse o pilar mais importante da TI corporativa.

Diferenças entre Observabilidade e Monitoramento

O monitoramento, por definição, no contexto de gerenciamento de TI e DevOps, refere-se ao processo de rastreamento e coleta sistemática de dados de vários componentes dentro de um sistema, por meio de métricas e pontos de dados predefinidos. Esse método visa fornecer visibilidade em tempo real sobre a integridade, o desempenho e a disponibilidade de recursos críticos. E ainda, permite que as equipes de TI identifiquem possíveis problemas, anomalias e gargalos de desempenho, permitindo que tomem medidas proativas para manter a estabilidade do sistema e minimizar o tempo de inatividade.

Os principais benefícios do monitoramento são:

• Alerta e resposta a incidentes: Os sistemas de monitoramento são equipados com mecanismos de alerta que notificam as equipes de TI quando limites específicos ou condições predefinidas são violados, indicando possíveis problemas que podem exigir atenção imediata.

• Análise histórica: O monitoramento gera dados históricos valiosos, que podem ser usados para rastrear tendências, conduzir análises pós-incidente e tomar decisões informadas para planejamento de capacidade e melhorias futuras.

Já a observabilidade, como já mencionado, representa uma abordagem mais abrangente para a compreensão de sistemas complexos. Enquanto o monitoramento fornece pontos de dados e métricas específicos, a observabilidade se concentra na capacidade de obter insights sobre o estado interno do sistema com base em saídas externas, procurando responder à pergunta “Por que o sistema está se comportando dessa maneira?”. 

Resumindo, a observabilidade fornece uma visão mais holística do sistema para que o comportamento de TI possa ser entendido como um todo, em vez de apenas partes isoladas. Como tal, os benefícios que a observabilidade proporciona são diferentes daqueles associados ao monitoramento. Esses benefícios incluem:

• Insights ricos em contexto: A observabilidade enfatiza informações ricas em contexto e totalmente correlacionadas, oferecendo uma compreensão mais profunda das relações e interações entre vários componentes do sistema. Isso torna mais fácil descobrir as causas básicas de possíveis problemas, em vez de apenas ser notificado de que os problemas existem.

• Descobertas imprevistas: Ao contrário do monitoramento, que opera com métricas predefinidas, a observabilidade permite a descoberta de problemas ou padrões anteriormente desconhecidos, capacitando as equipes a explorar além do que já estão familiarizadas.

• Adaptabilidade à mudança: Em ambientes em rápida evolução, como microsserviços e sistemas baseados em contêineres, a observabilidade permite que as organizações se adaptem mais prontamente às mudanças na arquitetura e na infraestrutura do sistema — um elemento essencial ao trabalhar com ambientes complexos e distribuídos.

• Otimização de desempenho: Ao analisar as métricas coletadas, os profissionais de TI podem identificar áreas de ineficiência ou subutilização, permitindo otimizações de desempenho direcionadas e alocação de recursos.

Tanto a observabilidade quanto o monitoramento compartilham um mandato quase idêntico: ajudar as organizações a entender e gerenciar seus complexos sistemas de TI identificando problemas. Mas, embora essas duas abordagens possam ser faces diferentes da mesma moeda, suas diferenças são o que as definem. Cada um segue uma rota específica para atingir seu objetivo e fornece insights exclusivos que os gerentes de DevOps e TI podem usar para melhorar a transparência do aplicativo e do sistema.

As diferenças mais importantes entre observabilidade versus monitoramento são:

1. Forma de coleta de dados: O monitoramento normalmente se concentra em métricas predefinidas e pontos de dados específicos, enquanto a observabilidade adota uma abordagem mais aberta, permitindo a coleta de vários fluxos de dados, logs, rastreamentos e eventos. Sistemas observáveis produzem dados relevantes sobre seus estados internos que podem ser usados para inferir o status atual do sistema, bem como descobrir as causas raiz de possíveis problemas.

2. Infra-estrutura: Soluções de infraestrutura tradicionais, como data centers, geralmente dependem de monitoramento para acompanhar o desempenho, enquanto ambientes de nuvem e outras infraestruturas modernas se inclinam mais para a observabilidade. A observabilidade pode e deve ser aplicada em arquiteturas tradicionais e modernas, mas com o entendimento de que o monitoramento muitas vezes se esforça para lidar com o volume de dados gerado pelas infraestruturas modernas, muitas vezes levando a pontos cegos na visibilidade.

3. Causalidade x correlação: O monitoramento fornece correlações entre eventos e métricas, enquanto a observabilidade busca estabelecer causalidade. Simplificando, o monitoramento envolve ficar de olho nas métricas e, portanto, é usado para informar as equipes de DevOps quando algo não está funcionando corretamente ou quando outros problemas surgem, mas não é tão eficaz para identificar o problema real no centro do problema. A observabilidade permite que as equipes de TI entendam o “porquê” por trás do comportamento de um sistema.

4. Previsibilidade x adaptabilidade: Os limiares predefinidos da monitorização permitem a previsibilidade, ao passo que a natureza dinâmica da observabilidade a torna mais adequada para se adaptar a mudanças e complexidades imprevistas.

5. Granularidade: O monitoramento da coleta de dados normalmente requer um agente instalado no host, capturando métricas de uma perspectiva externa. Em contraste, a observabilidade é geralmente instrumentada no nível do código, fornecendo um nível de granularidade que o monitoramento se esforça para alcançar. Isso permite insights profundos sobre o comportamento de componentes e serviços individuais.

Desafios na Implementação da Observabilidade

Embora a observabilidade ofereça uma abordagem poderosa para obter uma compreensão abrangente de sistemas complexos, ela não está isenta de desafios. Superar esses obstáculos é crucial para ver as causas na raiz do comportamento do sistema e aproveitar todo o potencial dos insights do sistema e do aplicativo.

Alguns dos desafios mais proeminentes incluem:

• Complexidade da infraestrutura: A observabilidade foi desenvolvida para fornecer insights mais claros sobre o cenário dinâmico de ambientes multinuvem e microsserviços, mas isso não significa que seja sempre um processo indolor. Implementar a observabilidade em sistemas complexos pode ser um desafio; A natureza complexa de sistemas distribuídos e contêineres exige soluções especializadas para agregar dados em várias plataformas. Alcançar a observabilidade nessas infraestruturas complexas requer planejamento cuidadoso e soluções personalizadas para capturar uma visão holística do comportamento do sistema.
• Volume de dados: A observabilidade gera grandes quantidades de dados, potencialmente sobrecarregando as equipes de DevOps e outras equipes de TI que são responsáveis por transformar estratégias de observabilidade em insights acionáveis. Sem a plataforma e as ferramentas de suporte certas, esse fluxo de dados pode sair rapidamente do controle.

• Silos de dados: Para alcançar uma observabilidade eficaz, a colaboração entre as equipes de DevOps, engenharia e negócios é essencial. Quando as equipes operam isoladamente, isso pode levar à expansão de ferramentas e resultar em horas e custos de engenharia mais altos. Infelizmente, os silos de dados e infraestrutura existentes podem dificultar a implementação de uma solução unificada de observabilidade. Quebrar esses silos e promover a cooperação é fundamental para alavancar todo o potencial da observabilidade.

• Invisibilidade acidental: Deixar de filtrar ou estruturar adequadamente fontes de dados que competem por atenção pode levar à invisibilidade acidental de eventos e dados importantes. Isso pode fazer com que uma condição crítica seja perdida porque ela está oculta da exibição ou do processamento.
• Falta de dados de origem: Nem todas as informações importantes são coletadas, por padrão, exigindo modificações especiais de software para serem habilitados.

• Múltiplos formatos de informação: Pode ser difícil reunir as informações certas e interpretar o que está disponível quando o mesmo tipo de dados vem em formatos diferentes de fontes diferentes. Uma estratégia organizada para estruturar as informações em um formulário padrão é necessária para garantir o manuseio ideal da observabilidade.

Como implementar a observabilidade | Práticas recomendadas

Introduzir a observabilidade em uma organização é um passo importante que envolve uma sucessão de decisões conscientes e ações colaborativas e não pode acontecer por acaso. Em vez disso, deve ser baseado em um compromisso acordado em todos os níveis da empresa para promover a tomada de decisão baseada em dados e promover uma forte qualidade de dados, bem como consistência e confiabilidade.

O primeiro passo para configurar a observabilidade é designar uma equipe de observabilidade dedicada cuja tarefa é se apropriar da observabilidade na organização, pensar na abordagem e projetar uma estratégia de observabilidade. A estratégia deve listar e levar em conta os objetivos específicos da empresa na adoção da observabilidade. Ele também deve definir e documentar os casos de uso mais importantes para a observabilidade em toda a organização.

A partir de uma compreensão das prioridades de negócios, as principais estatísticas de observabilidade podem ser estabelecidas e decisões tomadas sobre os dados — ou seja, as métricas, rastreamentos e logs — que serão necessários em toda a pilha de tecnologia corporativa para produzir essas medições.

O próximo passo é documentar formatos de dados, estruturas de dados e metadados, este último grupo para garantir a interoperabilidade entre os diferentes tipos de dados que serão coletados. Isso é particularmente importante em grandes organizações com várias equipes, onde a tendência é trabalhar em silos separados, cada um com sua própria terminologia, painéis e relatórios.

Ter uma infraestrutura de observabilidade documentada incentiva a colaboração entre divisões e define o cenário para as próximas etapas: definir um pipeline de observabilidade e criar uma plataforma de observabilidade centralizada para ingestão de dados e roteamento para ferramentas analíticas ou armazenamento temporário.

A educação está no centro dos blocos de construção fundamentais de uma estrutura de observabilidade. Além de cultivar uma cultura de observabilidade, bootcamps regulares para funcionários existentes e novos criarão compreensão e engajamento e garantirão ações positivas e informadas e a obtenção de pico de observabilidade.

Os principais elementos das melhores práticas na implementação da observabilidade estão listados abaixo.

• Montar uma equipe de observabilidade
• Estabelecer as principais métricas de observabilidade com base nas prioridades de negócios
• Criar um pipeline de observabilidade baseado no OpenTelemetry para padronizar métricas, logs e rastreamentos em toda a organização
• Formular e documentar práticas comuns para gerenciamento, segurança e governança de dados
• Centralizar e correlacionar fontes de dados
• Selecionar ferramentas de análise
• Educar as equipes para capacitar a proficiência em todas as equipes de desenvolvimento e promover uma cultura de observabilidade

Alguns Casos de uso

A observabilidade tem diversas aplicações em vários domínios, incluindo:

• Monitoramento de desempenho: a observabilidade ajuda a identificar gargalos de desempenho, problemas de latência e padrões de utilização de recursos em aplicativos e infraestrutura, garantindo experiências ideais para o usuário.

• Solução de problemas e análise de causa raiz: quando surgem problemas, as ferramentas de observabilidade permitem que as equipes identifiquem rapidamente as causas raiz analisando métricas, logs e rastreamentos. Isso leva a uma resolução mais rápida de problemas.

• Monitoramento de segurança: A integração da observabilidade com sistemas SIEM fortalece a postura de segurança. As equipes podem detectar e responder a ameaças de segurança analisando logs de eventos de segurança e correlacionando-os com dados de comportamento do sistema.

• Planejamento de capacidade: a observabilidade auxilia na previsão dos requisitos de recursos, permitindo que as organizações planejem o dimensionamento da infraestrutura e a otimização de custos com mais eficiência, especialmente em ambientes de nuvem.

• Integridade do aplicativo e da infraestrutura: o monitoramento contínuo de métricas e logs ajuda a garantir a integridade e a disponibilidade dos aplicativos e dos componentes da infraestrutura.

Como escolher uma boa ferramenta de observabilidade?

A observabilidade é conduzida por dados usando logs, métricas e rastreamentos. Consequentemente, as ferramentas de observabilidade oferecem uma riqueza de recursos e funcionalidades, cada uma normalmente com foco em algum aspecto da TI e do ambiente de aplicativos. Independentemente do caso de uso específico, as ferramentas de observabilidade típicas compartilham vários recursos comuns, e a ferramenta deve ser capaz de executar estas ações:

• gerar dados nativos, com ou sem o uso de agentes;
• ingerir dados produzidos a partir de outras ferramentas de monitoramento ou telemetria, como logs;
• armazenar e recuperar grandes volumes de dados de forma eficiente;
• processar grandes volumes de dados díspares para gerar insights significativos;
• visualizar dados e análises resultantes em dashboards configuráveis em tempo real; e
• Produza relatórios significativos, acompanhe tendências de longo prazo e envie alertas importantes.

Uma ferramenta de observabilidade pode usar esses recursos fundamentais para oferecer uma ampla gama de serviços detalhados, como os seguintes:

• Monitorar a infraestrutura: tanto localmente quanto em nuvem — para supervisionar as atividades de contêineres, pods e redes, ou ajudar na análise de causa raiz e isolamento de falhas ou solução de problemas;
• Rastreamento de aplicativos e microsserviços: para oferecer informações sobre o desempenho e a disponibilidade de aplicativos ou aplicativos e infraestrutura;
• Suporte à segurança de aplicações:  com detecção de vulnerabilidades, alertas e até mesmo remediação; eoferecendo análises de negócios e insights que se correlacionam com o ambiente operacional e projetando os riscos e desafios das mudanças.

As organizações podem escolher entre muitas ferramentas de observabilidade disponíveis, mas estas são algumas das opções mais populares: AppDynamics, Grafana Labs, ServiceNow Cloud Observability (Lightstep), OpenTelemetry, Splunk, entre muitos outros.

Em última análise, a escolha da ferramenta de observabilidade depende das necessidades de observabilidade da organização, das integrações — fontes de dados — e do orçamento. Os líderes prudentes de TI e de negócios reduzem a lista considerando o conjunto de recursos específicos de cada ferramenta e, em seguida, testam cada candidato final em projetos de prova de princípio antes de fazer uma escolha final de implementação da ferramenta.

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Como observabilidade é uma tecnologia emergente e á medida que a tendência para infraestruturas de TI corporativas distribuídas continua a ganhar ritmo, essa abordagem continuará a evoluir e melhorar, oferecendo suporte a mais fontes de dados, automatizando mais recursos e ajudando a reforçar as defesas corporativas contra crimes cibernéticos, paralisações incapacitantes e conflito com as regulamentações de privacidade.  A observabilidade pode ter sido pensada como um coadjuvante, porém tornou-se uma necessidade fundamental para o sucesso do negócio.

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