O que é observabilidade?
Observabilidade refere-se à capacidade de monitorar, mensurar e entender o estado de um sistema ou aplicação por meio da análise de seus resultados, logs e métricas de desempenho. Em sistemas de software modernos e na cloud computing, a observabilidade desempenha um papel de extrema importância, por garantir confiabilidade, desempenho e segurança a aplicações e a infraestrutura.
Essa maior importância da observabilidade hoje pode ser atribuída a fatores como: o aumento da complexidade dos sistemas de software, a adoção difundida dos microsserviços e a crescente dependência das arquiteturas distribuídas.
A observabilidade absorve e estende os sistemas de monitoramento clássicos e ajuda as equipes a identificarem a causa raiz dos problemas. Por ela, os stakeholders também esclarecem dúvidas sobre suas aplicações e negócios, como, por exemplo, previsões sobre possíveis erros. Um conjunto diversificado de ferramentas e tecnologias usadas hoje leva a uma grande matriz de possibilidades de implantação. Isso traz consequências arquitetônicas, portanto as equipes precisam saber configurar seus sistemas de observabilidade de maneira que sejam funcionais para elas.
Aspectos e tendências da observabilidade
Inteligência artificial e machine learning
A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) estão cada vez mais sendo usados nas plataformas de observabilidade para possibilitar a detecção automatizada de anomalias, análise de causa raiz e insights preditivos. Essas tecnologias ajudam a reduzir o tempo e o trabalho necessários para identificar e solucionar problemas em sistemas complexos.
Ambientes híbridos e de multicloud
À medida que as organizações adotam cada vez mais estratégias de nuvem híbrida e de multicloud, as ferramentas de observabilidade se tornam necessárias para compor uma visão panorâmica da infraestrutura, independentemente de onde as aplicações e os serviços são implantados.
Dispositivos de edge
O crescimento futuro dos dispositivos de edge, de Internet das Coisas (IoT) ou outros de computação local virá acompanhado de novos desafios de monitoramento e gerenciamento desses ambientes. Há necessidade de insights em tempo real e respostas rápidas. Isso pode envolver a criação de agentes lightweight para coleta de dados, o uso de formatos e protocolos de dados compatíveis com a edge e a incorporação de processamento de dados descentralizados e técnicas de análise, ainda com funcionalidades robustas de segurança e privacidade.
A observabilidade em DevOps
À medida que a observabilidade ganha importância para garantir a confiabilidade e o desempenho das aplicações nativas em nuvem, seu foco sobre ela aumenta no processo de DevOps. Isso inclui a integração de ferramentas de observabilidade na cadeia de ferramentas DevOps, além do uso de dados de observabilidade para impulsionar melhorias contínuas no desempenho e na confiabilidade das aplicações.
Aumento do uso de ferramentas de observabilidade open source
Ferramentas de observabilidade open source, como Grafana, Jaeger, Kafka, OpenTelemetry e Prometheus ficaram conhecidíssimas nos últimos anos, uma tendência que deve continuar. Em partes, isso aconteceu pelo desejo de reduzir custos associados a ferramentas proprietárias de observabilidade e às opções de flexibilidade e personalização que as ferramentas open source oferecem.
Aumento da adoção da infraestrutura nativa em nuvem
Quanto mais as organizações adotam a infraestrutura nativa em nuvem, maior é a chance de aumento da necessidade de ferramentas de observabilidade pensadas especificamente para esses ambientes. Com o aumento da quantidade de dados gerados por aplicações e infraestruturas nativas em nuvem, a ML e a IA terão cada vez mais importância no espaço de observabilidade nativo em nuvem. Essas tecnologias são úteis para identificar anomalias e problemas de desempenho antes que eles afetem os usuários finais, permitindo que as organizações resolvam proativamente os problemas antes que agravem.
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Quais são os benefícios da observabilidade?
Mais confiabilidade
Detecte e resolva problemas antes que eles sejam escalonados, assim, você minimiza o downtime e mantém a disponibilidade dos sistemas para os usuários.
Solução de problemas eficiente
Identifique rapidamente a causa raiz dos problemas e resolva-os com eficiência, tendo em mãos insights detalhados sobre o comportamento de um sistema.
Desempenho otimizado
Identifique áreas para otimização, como obstáculos no sistema ou recursos subutilizados, o que possibilita uma alocação de recursos mais eficiente e um desempenho melhor.
Processo de tomada de decisões orientado por dados
Receba informações atualizadas sobre desempenho e o comportamento do sistema para tomar decisões com base em dados e possibilitar a melhoria contínua.
Observabilidade e monitoramento - qual a diferença?
Observabilidade e monitoramento são conceitos relacionados com diferenças importantes. Na observabilidade, você analisa o comportamento do seu sistema do ponto de vista externo para conseguir compreendê-lo.
Quanto mais as organizações adotam a infraestrutura nativa em nuvem, maior é a chance de aumento da necessidade de ferramentas de observabilidade pensadas especificamente para esses ambientes. As ferramentas de observabilidade nativas em nuvem são desenvolvidas para coletar e analisar dados de microsserviços, containers e outras tecnologias nativas em nuvem e, então, mostram insights sobre o desempenho do sistema nesses ambientes.
Resumidamente, a observabilidade nativa em nuvem é a prática de monitorar, analisar e solucionar problemas de aplicações modernas e nativas em nuvem, desenvolvidas com o uso da arquitetura de microsserviços e implantadas em containers ou em ambientes serverless. Os pilares da observabilidade nativa em nuvem costumam incluir o seguinte:
Métricas: têm o objetivo de coletar dados quantitativos sobre seu ambiente e aplicações Kubernetes. As métricas podem incluir dados como uso de memória e CPU, tráfego de rede e latências de solicitação. O Kubernetes disponibiliza diversas métricas integradas, mas você também pode usar outras ferramentas ou bibliotecas para coletar métricas mais detalhadas.
Logs: têm o objetivo de coletar e analisar dados de logs do seu ambiente e aplicações Kubernetes. Os logs podem conter informações valiosas sobre o comportamento das suas aplicações e, também, podem ser usados para solucionar problemas, identificar obstáculos de desempenho e detectar ameaças à segurança.
Traces: têm como foco coletar dados sobre a execução de solicitações ou transações no seu ambiente e aplicações Kubernetes. Com os traces, você consegue entender como as aplicações processam solicitações ou transações, identificar problemas de desempenho e otimizar o desempenho da aplicação.
Eventos: têm como foco coletar dados sobre eventos importantes que ocorrem dentro do seu ambiente Kubernetes, como implantações de aplicações, eventos de escalonamento e erros. Os eventos podem ajudar você a monitorar a integridade do seu ambiente Kubernetes e a responder rapidamente aos problemas que surgirem.
Como posso resolver problemas do sistema com dados de observabilidade?
A observabilidade é importante para engenharia de confiabilidade de sites (SRE) e DevOps porque ela garante a confiabilidade e a eficiência da operação dos sistemas. A importância da observabilidade reside em sua capacidade de apresentar insights detalhados sobre o desempenho e o comportamento de um sistema, possibilitando mais proatividade no monitoramento, na solução de problemas e na otimização.
Para um desenvolvedor, equipe de operações ou engenheiro de confiabilidade de sites, é necessário seguir algumas etapas para identificar, analisar e resolver problemas em qualquer sistema de software que use dados de observabilidade. É a chamada “jornada da depuração”.
A jornada de observabilidade começa com a detecção de problemas vindos de monitoramento, alertas ou incidentes relatados pelo usuário.
A equipe precisa determinar a gravidade e priorizar o problema detectado. Esse processo de triagem envolve avaliar o impacto sobre usuários, sistemas e o desempenho geral.
Com os itens priorizados, os dados de observabilidade coletados são investigados para fins de identificação de padrões e correlações.
Depois de identificar possíveis correlações e padrões, a equipe se aprofunda nos dados para encontrar a causa raiz do problema.
Com a causa identificada, a correção pode ser implementada com uma alteração de código, um hotfix ou um ajuste na infraestrutura. Depois, a equipe segue monitorando o sistema para conferir se a resolução está satisfatória.
A observabilidade para DevOps e SRE requer uma combinação de ferramentas, processos e conhecimento para monitorar, solucionar problemas e otimizar sistemas de forma eficaz. Além disso, ela desempenha um papel importante para as empresas ao viabilizar o fornecimento de serviços digitais de alta qualidade aos clientes. O Red Hat OpenShift Observability tem as informações necessárias para desenvolver a linha de base de um sistema e, então, monitorar e alertar tudo o que desviar dessa linha de base. Isso ajuda a reduzir o Mean Time To Detection (MTTD), tempo médio de detecção, e o Mean Time To Resolution (MTTR), tempo médio de resolução.
O que é o Red Hat OpenShift Observability?
O Red Hat® OpenShift® Observability resolve a complexidade arquitetônica moderna conectando ferramentas e tecnologias de observabilidade para criar uma experiência unificada. O objetivo da plataforma é proporcionar visibilidade, monitoramento e análise em tempo real de várias métricas, logs, traces e eventos do sistema para que os usuários consigam diagnosticar e solucionar problemas rapidamente, antes que eles afetem suas aplicações ou usuários finais.
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Por que escolher a Red Hat?
À medida que a complexidade do software cresce, mais recursos são necessários para oferecer componentes de instrumentação confiáveis. Para soluções proprietárias de observabilidade, essa tendência gera duplicidade e ineficiência. O mercado atingiu um ponto de inflexão, e as empresas concorrentes podem colaborar em um núcleo open source de forma eficiente, competindo para entregar recursos mais avançados (e também preços melhores). São tantos projetos open source de observabilidade que os operadores podem acabar se dissociando e se desconectando, impedindo que os usuários criem um stack unificado. O Red Hat OpenShift Observability chega para resolver esse problema, pois ele conecta os operadores de observabilidade open source para criar uma experiência de observabilidade unificada. O compromisso da Red Hat com a escolha e a flexibilidade do cliente na nuvem híbrida aberta também se reflete em sua contribuição com todos os projetos de observabilidade open source usados, aprimorando os componentes open source para a comunidade. A Red Hat oferece uma experiência de observabilidade exclusiva, unificada, consistente e simplificada em qualquer área de ocupação: nuvem pública, on-premise e edge.
