O que é a observação?

Definição de Observabilidade

Derivada da teoria da engenharia e do controle, observabilidade é a habilidade de medir, ler e entender o estado interno de um sistema complexo baseado apenas em suas saídas externas, conhecidas como telemetria.

No contexto do cloud computing e das TI, isto significa obter informações e visibilidade sobre o comportamento das aplicações e das infraestruturas através da recolha, correlação e análise de um fluxo constante de dados sobre o desempenho.

Quanto mais observável for um sistema, mais efetivamente as equipas poderão passar da identificação de um problema de desempenho à identificação da sua causa principal, sem que seja necessário realizar testes adicionais ou implementar um novo código.

Em ambientes de software dinâmicos, definidos por microsserviços, containers, clouds híbridas e sistemas de Machine Learning, não é possível prever todos os modos de falha possíveis. A observabilidade fornece as ferramentas para explorar esses "desconhecidos" e responder a perguntas sobre o comportamento do sistema que não sabia que precisava perguntar.

Como funciona a observabilidade

A observabilidade não é automatização; tem de ser concebida num sistema. Funciona implementando instrumentação em toda a pilha tecnológica.

Isto é conseguido através da adição de código a aplicações (utilizando SDKs ou bibliotecas) ou da implementação de agentes que recolhem automaticamente dados telemétricos de cada componente, incluindo da interface do utilizador frontend até à infraestrutura backend, bases de dados e redes.

Uma plataforma de observabilidade recolhe, processa e correlaciona continuamente estes dados de telemetria de alto volume para informações em tempo real.

Estes dados unificados permitem que as equipas de DevOps, os engenheiros de fiabilidade do site e os programadores de software façam perguntas detalhadas e analisem o "quê, onde e porquê" de qualquer evento, fornecendo um contexto completo para a resolução de problemas e a otimização.

Os três pilares: Registos, Métricas e Rastreios

A observabilidade baseia-se em três tipos principais de dados telemétricos nativos da cloud, frequentemente designados por "três pilares". Estas áreas principais são:

• Métricas Medições numéricas com carimbo de data/hora que monitorizam a integridade e o desempenho do sistema ao longo do tempo. As métricas são ideais para compreender a utilização de recursos (como a utilização da CPU ou da memória), taxas de pedido e taxas de erro. Eles são eficientes na criação de painéis e no disparo de alertas quando um limite predefinido é violado.
   
• Registos: Os registos de texto granulares, com carimbo de data/hora e imutáveis de eventos discretos que ocorrem dentro de uma aplicação ou sistema. Os registos fornecem detalhes contextuais e específicos do que aconteceu, tais como uma mensagem de erro, uma auditoria de segurança ou os detalhes de uma transação específica. Os programadores confiam nos registos para depuração e análise de causas-raiz.
   
• Rastreios: Estas captam o percurso ponto-a-ponto de um único pedido à medida que viaja através de todos os diferentes serviços num sistema distribuído. Um rastreio mostra o caminho e a duração completos de um pedido, ajudando as equipas a identificar estrangulamentos, a compreender as dependências do serviço e a identificar a origem da latência numa arquitetura de microsserviços.

Por que a observabilidade é importante para os negócios modernos

Na economia digital de hoje, a aplicação é o negócio. Um site de e-commerce lento, uma aplicação móvel com erros ou uma falha de serviço traduzem-se diretamente em receitas perdidas, numa má experiência do cliente e numa marca danificada.

A observabilidade é importante porque oferece a visibilidade profunda e completa necessária para assegurar que estes serviços críticos são fiáveis, eficientes e seguros.

O desafio central que a observabilidade resolve é a explosão da complexidade. Sistemas modernos, concebidos com tecnologias cloud nativas: microsserviços, containers, Kubernetes e arquiteturas de cloud híbrida, todos eles incrivelmente distribuídos e dinâmicos. Os componentes estão constantemente a ser adicionados, escalados ou removidos, criando um ambiente onde:

• A monitorização tradicional, que regista problemas "conhecidos" predefinidos, já não é suficiente.
   
• É impossível prever todas as maneiras que um sistema pode falhar (o "desconhecido desconhecido").
   
• Um problema simples num serviço pode ocorrer em cascata, causando falhas inesperadas em muitos outros.

A observabilidade é essencial para dominar esta complexidade e proporciona um valor comercial direto em várias áreas chave:

• Protege a receita e a experiência do cliente: A observabilidade liga o desempenho do sistema diretamente à experiência do utilizador final. Permite que as equipas não se apercebam de que "o site é lento", mas sim de que um utilizador específico está a ter de compreender a razão pela qual o seu tempo é lento, permitindo-lhe encontrar e corrigir problemas antes que estes afetem uma grande clientela e acabem com o seu negócio.
   
• Acelera a inovação e a rapidez de comercialização: As empresas devem disponibilizar rapidamente novas funcionalidades para se manterem competitivas. A observabilidade é uma pedra angular dos DevOps eficazes e de um pipeline CI/CD. Isto dá aos programadores a confiança para implementarem código frequentemente, sabendo que, se uma nova versão causar um problema inesperado, dispõem das ferramentas para encontrar a causa principal em minutos, não em horas ou dias.
   
• Aumenta a eficiência operacional: A observabilidade reduz drasticamente o Tempo Médio de Resolução (MTTR) para incidentes. Ao criar uma fonte única de informações, analisa os repositórios de dados entre as equipas de desenvolvimento, de operações e de segurança. Isto elimina as demoradas "salas de guerra" e as acusações, libertando os engenheiros altamente qualificados para que se concentrem na inovação, em vez de na luta contra incêndios.

Finalmente, a observabilidade é fundamental para uma cultura DevSecOps forte. Ao fornecer uma visibilidade completa de todos os eventos, registos e pedidos, ajuda as equipas de segurança a detetar, investigar e responder a ameaças, vulnerabilidades e atividades anómalas em tempo real, ao longo de todo o ciclo de vida da aplicação.

Vantagens da observação

A adoção de uma estratégia de observabilidade completa para as organizações fornece benefícios poderosos que se estendem das equipas de engenharia diretamente aos resultados da empresa. O impacto mais imediato é a capacidade de detetar e resolver "incómodos desconhecidos"—problemas imprevisíveis em sistemas complexos que a monitorização tradicional não detetaria.

Esta capacidade acelera dramaticamente a deteção e resolução de problemas e minimiza o tempo de interrupção ao reduzir o Tempo Médio de Resolução (MTTR). Ao fornecer uma visão única e unificada de toda a pilha, a observabilidade ajuda as equipas a identificar a causa principal de um problema, em vez de apenas os seus sintomas, garantindo que as aplicações permanecem fiáveis e com bom desempenho.

A fiabilidade melhorada traduz-se diretamente numa melhor experiência de utilizador final, o que ajuda a melhorar a satisfação do cliente, as taxas de conversão e a retenção. A observabilidade também segmenta os repositórios de dados entre as equipas de desenvolvimento, operações e segurança (DevSecOps), promovendo uma melhor colaboração em torno de uma única fonte de verdade.

Esta eficiência permite que as equipas resolvam problemas de forma mais rápida e com mais confiança, libertando valioso tempo de engenharia para se concentrarem na inovação, como a inteligência artificial e a automatização da reparação, em vez de passarem horas em "salas de guerra" a tentar diagnosticar problemas.

Desafios de observação

Embora os benefícios para as plataformas sejam significativos, a observabilidade da implementação é acompanhada pelo seu próprio conjunto de desafios, fundamentalmente baseados na complexidade e na escala dos dados modernos.

Atualmente, os sistemas nativos da cloud geram um enorme volume de dados telemétricos, pelo que as empresas podem defrontar-se com os custos e a complexidade inerentes à ingestão, armazenamento e consulta destes dados. Sem uma gestão adequada, isto pode levar a orçamentos fora de controlo e criar novos estrangulamentos no desempenho.

Além disso, muitas organizações sofrem da fragmentação das ferramentas e dos repositórios de dados. A utilização de várias ferramentas diferentes para registos, métricas e rastreios cria uma vista desligada, dificultando a correlação de dados e a localização de uma causa raiz.

Essa sobrecarga de dados geralmente leva a "tempestades de alerta" e fadiga, onde as equipas são inundadas com tantos alertas de baixo contexto que começam a ignorá-los, perdendo os sinais críticos para uma interrupção iminente. Recolher telemetria simplesmente não é suficiente; o verdadeiro desafio está em dar sentido a tudo isso em tempo real.

Melhores Práticas para Implementar a Observabilidade

Para superar estes desafios, a melhor prática mais crítica é adotar uma plataforma unificada que possa servir como uma única fonte de verdade. Esta abordagem decompõe os repositórios de dados ao ingerir e, mais importante ainda, ao correlacionar todos os tipos de telemetria, incluindo logs, métricas e rastreios, num único local.

A observabilidade requer mais do que apenas a implementação de novas ferramentas, mas exige uma mudança cultural e filosófica no seio das organizações de engenharia. As equipas devem abandonar uma abordagem reativa e centrada no alerta para uma abordagem de exploração pró-ativa e orientada pela curiosidade.

Na prática, isto significa promover uma cultura em que os programadores, e não apenas as equipas operacionais, se sintam proprietários do desempenho e da fiabilidade do código que enviam. Devem estar habilitados a mergulhar diretamente nos dados de logs, métricos e de rastreio correlacionados para compreender o comportamento do sistema.

Por fim, o objetivo é fazer com que a depuração seja um processo investigativo, utilizando dados para levantar hipóteses e validar, um ciclo contínuo de aprendizagem e aperfeiçoamento do sistema.

Fornece o contexto ponto-a-ponto necessário para que as plataformas passem de um alerta para uma resposta rápida. Uma plataforma unificada deve igualmente fornecer capacidades potentes de OIA (IA for IT Operations) para automatizar a deteção de anomalias, filtrar o ruído e reproduzir a causa raiz precisa dos problemas, sem uma análise manual exaustiva.

Finalmente, a observabilidade deve ser integrada precocemente no ciclo de vida do desenvolvimento do software. Ao permitir que os programadores acedam aos dados de desempenho em pré-produção, as equipas podem identificar e corrigir problemas antes que estes afetem os clientes.

Observabilidade em DevOps e ambientes nativos de cloud

A observabilidade não é apenas uma ferramenta, mas um componente fundamental das modernas culturas de DevOps, SRE (Site Reliability Engineering) e engenharia de plataformas. Fornece ciclos de feedback rápidos e de alta qualidade, essenciais para o sucesso dos pipelines CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment).

Ao fornecer feedback contínuo e em tempo real, a observabilidade permite que as equipas implementem novos códigos de forma mais rápida e frequente, sabendo que podem detetar e corrigir instantaneamente quaisquer potenciais problemas.

Esta capacidade é particularmente crítica para arquiteturas cloud nativas. As ferramentas tradicionais de monitorização são ineficazes em ambientes dinâmicos e efémeros, construídos com base em microsserviços, containers, Kubernetes e funções sem servidor.

A observação, particularmente com o rastreio distribuído, é a única forma de gerir eficazmente esta complexidade. Permite que as equipas rastreiem os pedidos à medida que viajam por dezenas ou centenas de serviços, visualizem dependências de serviço e compreendam o desempenho no mundo real das suas aplicações altamente distribuídas, do frontend ao backend.