Esse artigo tem como finalidade ser um ponta-pé, ele trata o assunto de forma mais lúdica com a intenção de introduzir conceitos iniciais.

Imagine que você é um super-herói cuja única habilidade é tornar-se invisível. Aí você decide usar seus poderes para combater o crime, mas tem um problema: você também não consegue ver a si mesmo! Agora, imagine que seus sistemas também possuem essa capacidade incrível de “invisibilidade”, quando as falhas acontecem. É aí que entra a observabilidade, nossa heroína sem capa, mas com muitas métricas!

O que é Observabilidade?

Antes de tudo, vamos esclarecer o que é essa tal de observabilidade. Não, não é a capacidade que sua vizinha tem de observar a vida alheia, mas é quase isso ;p. 

Observabilidade é a capacidade de entender o que está acontecendo dentro de um sistema complexos apenas olhando suas saídas. Pense nisso como tentar entender a mente de um gato olhando apenas para as travessuras que ele faz ao derrubar coisas da mesa. Coletando o máximo de informações possíveis e realizando correlações é possível identificar problemas em qualquer parte da infraestrutura somente olhando os dados gerados. Ela vai além do monitoramento tradicional ao permitir a análise do “porquê” e “como” os problemas acontecem, e não apenas “quando”, sendo crucial para ambientes dinâmicos e de nuvem. As ferramentas de observabilidade fornecem uma visão holística do sistema, ajudando a encontrar a causa raiz de falhas e a tomar decisões orientadas por dados.

Os Três Mosqueteiros da Observabilidade

Na observabilidade, temos três pilares essenciais que atuam como os três mosqueteiros do mundo digital. São eles: logs, métricas e traces.

Logs: O Diário Secreto do Sistema

Os logs são como aqueles diários que você escrevia na adolescência. Eles registram tudo o que acontece no sistema, desde o pequeno erro que ninguém percebe até a falha catastrófica que faz todo mundo entrar em pânico. Imagine que você é um chef tentando descobrir por que seu bolo não cresceu. Os logs seriam como as notas que você fez durante o processo: “Coloquei 2 ovos… ou eram 3? Misturei tudo na batedeira… ou será que foi no liquidificador?” Eles te ajudam a entender onde as coisas deram errado, ou pelo menos a rir dos seus próprios erros.

Métricas: O Relógio do Sistema

As métricas são como o relógio de pulso do sistema. Elas te dizem quantas calorias o sistema está queimando, quanto de café ele já tomou e se ele está prestes a ter um colapso nervoso. Brincadeiras à parte, métricas são dados numéricos coletados ao longo do tempo que ajudam a monitorar a saúde e o desempenho do sistema. Se o seu servidor fosse um corredor de maratona, as métricas seriam o monitor cardíaco que avisa se ele está prestes a desmaiar antes de cruzar a linha de chegada. Elas te mostram se o sistema está funcionando como deveria ou se está prestes a jogar a toalha.

Traces: O GPS do Sistema

Por último, mas não menos importante, temos os traces. Se os logs são o diário e as métricas o relógio, os traces são como um GPS super detalhado que te mostra cada passo que o sistema deu. Eles seguem o caminho completo de uma solicitação do início ao fim, como um detetive particular seguindo pistas de um mistério complexo. Imagine que seu sistema é um turista perdido em uma cidade estrangeira. Os traces são o mapa que mostra onde ele se perdeu, onde ele parou para comer um sorvete e onde ele perguntou pela quarta vez onde fica o banheiro. Com os traces, você pode identificar onde o sistema está perdendo tempo ou se metendo em encrenca.

E por que precisamos de observabilidade?

Agora que já conhecemos os três mosqueteiros, você deve estar se perguntando: “Mas por que eu preciso disso tudo?” Bom, a resposta é simples. Em um mundo onde a TI é a espinha dorsal de quase tudo (inclusive daquele app que você usa para lembrar de beber água), não podemos deixar que nossos sistemas sejam como adolescentes rebeldes que fazem o que querem sem dar satisfação a ninguém. A observabilidade nos ajuda a:

• Detectar Problemas Rapidamente: Como um super-herói que ouve o chamado de socorro de longe, você pode detectar problemas antes que eles virem crises.
• Diagnosticar a Causa Raiz: Com logs, métricas e traces, é possível encontrar a verdadeira causa de um problema, assim como um detetive encontra o vilão em um filme de suspense.
• Melhorar o Desempenho: Ao monitorar o comportamento do sistema, podemos identificar gargalos e fazer ajustes antes que o sistema comece a gritar por socorro.

E como Implementar a Observabilidade?

Implementar observabilidade não é como plantar uma árvore mágica que cresce sozinha. E é muito mais que implementar ferramentas adequadas, processos e padrões bem definidos são essenciais e claro, uma boa dose de paciência.

1. Escolha as Ferramentas Certas: Existem várias ferramentas de observabilidade por aí, de super-heróis como Prometheus e Grafana a vilões disfarçados de software gratuito. Escolha as que se adequam ao seu ambiente e orçamento.
2. Colete Dados de Qualidade: Não adianta ter um mar de dados se você não consegue nadar nele. Certifique-se de que está coletando dados relevantes e precisos.
3. Analise e Aja: De nada adianta coletar dados se você não vai usá-los para melhorar o sistema. Analise as informações e tome medidas proativas.
4. Automatize Quando Possível: A automação é o seu melhor amigo quando se trata de observabilidade. Configure alertas que possam te acordar antes que o sistema comece a gritar de verdade. Agora vamos fazer um pequeno deep drive nos principais componentes da observabilidade:

Logs: O Reality Show dos Sistemas

Se os sistemas de TI tivessem um reality show, os logs seriam as câmeras escondidas registrando todos os dramas e momentos embaraçosos. Imagine um “Big Brother” onde você pode acompanhar cada passo dos seus aplicativos e servidores: “E agora, vamos ao vivo para o servidor de banco de dados, onde está rolando um erro de conexão tenso!” Bem-vindo ao fascinante e um tanto caótico mundo dos logs!

O que São Logs?

Logs são como aquelas mensagens de voz que você manda para o seu melhor amigo contando cada detalhe do seu dia – desde “Acordei, escovei os dentes” até “Socorro, o chefe me pediu um relatório que eu nem sabia que existia”. Basicamente, logs são registros de eventos que ocorrem em sistemas de computador. Eles nos contam tudo o que está acontecendo, ou pelo menos tudo o que o sistema acha que vale a pena contar.

Os Diferentes Tipos de Logs: Uma Família de Personalidades

Dentro do universo dos logs, temos uma família inteira de personagens com diferentes personalidades e histórias para contar:

• Logs de Aplicação: Aqueles que têm as fofocas mais quentes. Contam tudo o que seu aplicativo andou fazendo, desde operações de login até aquele erro inesperado que fez o sistema travar no meio da apresentação para o cliente.
• Logs de Sistema: São os vigilantes do bairro. Relatam o que está acontecendo no sistema operacional, como uso de memória, operações de disco, e claro, os famosos “Kernel Panics” que todo mundo ama.
• Logs de Segurança: O Sherlock Holmes dos logs. Estão sempre à procura de qualquer coisa suspeita, como um login estranho às 3 da manhã ou tentativas de invasão de alguém chamado “H4x0rM3str3”.
• Logs de Rede: São o equivalente a um mapa de GPS do tráfego de rede. Monitoram quem está falando com quem, por onde e por quanto tempo.

Como Coletar Logs: A Arte de Ser o Paparazzi do Sistema

Recolher logs é como ser um paparazzi tentando capturar o melhor (ou pior) momento de uma celebridade digital. Existem várias maneiras de fazer isso, dependendo de como você quer ser invasivo… ou discreto.

1. Logs de Arquivo: O Velho e Bom Bloco de Notas

A forma mais clássica de coleta de logs é através de arquivos de texto. Pense nisso como um diário secreto guardado debaixo do colchão do sistema. Toda vez que algo acontece, ele escreve uma nova linha no arquivo. A vantagem? É simples e direto ao ponto. A desvantagem? Boa sorte em encontrar o erro em meio a 10 GB de logs. É como procurar uma agulha em um palheiro, mas o palheiro também tem outras agulhas.

2. Logs Centralizados: O Grande Arquivo Central

Você pode centralizar todos os logs em um único local usando ferramentas como Elasticsearch, Splunk ou Graylog. Pense nisso como o “Arquivo X” da sua infraestrutura, onde tudo está guardado e indexado. Aqui, você pode usar consultas avançadas para encontrar exatamente o que precisa. É como perguntar ao Google “Por que meu servidor está chorando?” e receber uma resposta detalhada.

3. Logs de Agentes e Coletores: Os Detetives Particulares

Outro método popular é o uso de agentes como Fluentd, Logstash, ou Beats. Eles funcionam como detetives particulares, infiltrando-se nos sistemas e coletando informações importantes. Esses agentes podem ser configurados para capturar apenas o que é relevante e enviar para um sistema centralizado para análise posterior.

4. Logs de Eventos e Monitoramento: O Big Brother Está de Olho

Ferramentas de monitoramento como Prometheus e Grafana também podem capturar eventos importantes como logs. É o equivalente a ter câmeras de segurança espalhadas por toda parte, registrando cada movimento estranho. É um método poderoso, mas pode ser um pouco assustador – especialmente quando você percebe que não há nada que escape desses olhos vigilantes.

Processamento de Logs: Transformando Caos em Informação Útil

Capturar logs é só o começo da jornada. Agora você precisa transformar aquele monte de texto sem sentido em algo que realmente ajude a entender o que está acontecendo. E, para isso, precisamos processar os logs. Vamos falar sobre algumas formas de fazer isso:

1. Normalização/Qualificação: nada melhor do que um padrão

Imagine que você tem 88 mil aplicações, 150 mil ativos de rede, 300 IoT’s cada um deles gerando LOGs do seu jeito, imagina o inferno que não é correlacionar, filtrar ou analisar eventos nessa massa de dados. Gerar LOGs padronizados ou realizar pré-processamentos na ingestão desses dados é uma ótima política e vai facilitar demais a tua vida

2. Filtragem: Limpando a Bagunça

Assim como você não quer saber tudo o que seus amigos fazem no Twitter, você também não quer todos os logs que seu sistema gera. Filtragem de logs é a arte de pegar apenas as partes importantes e jogar o resto fora. É como cortar os comerciais irritantes de um programa de TV. Ferramentas como Logstash permitem que você defina regras para capturar apenas o que realmente interessa.

3. Análise de Log: Sherlock Holmes Digitais

Após filtrar os logs, é hora de analisar. Ferramentas de análise de log como Kibana permitem criar dashboards bonitinhos que mostram desde erros críticos até quantas vezes o sistema pediu “help”. É como pegar todos os diários secretos e transformar em gráficos que te mostram quem anda errando mais.

4. Agregação: Juntando as Peças do Quebra-Cabeça

Em vez de olhar para cada log individualmente (o que seria uma tortura), você pode agregar os dados. Isso significa que você pode ver quantos erros 404 aconteceram em uma hora, em vez de ler cada erro 404 manualmente. É o equivalente digital a perguntar “Quantas vezes você foi ao mercado esta semana?” em vez de perguntar “Por que você foi ao mercado às 3h42 da terça-feira?“

5. Alertas e Automação: O Alarme de Incêndio dos Logs

Depois que seus logs estão filtrados e analisados, você pode configurar alertas automáticos para quando algo sério estiver acontecendo. Imagine que você tem um detetive digital que toca uma sirene toda vez que vê algo perigoso. Ferramentas como PagerDuty e Opsgenie integram-se com sistemas de logs para garantir que você seja notificado quando o barco estiver afundando – ou pelo menos começando a entrar água.

Métricas de Aplicações: O Relógio do Desempenho

Se os logs são os paparazzi e os traces são os detetives particulares, então as métricas são o relógio do sistema. Elas são como aqueles relógios de parede enormes que ficam em escolas e empresas: sempre lá, silenciosos, mostrando como o tempo está passando… ou, no caso das métricas, como a sua aplicação está se comportando. Vamos explorar esse mundo onde cada número conta uma história, e cada gráfico pode revelar um drama digno de novela das nove!

O Que São Métricas?

Métricas são os dados quantitativos que mostram o estado atual da sua aplicação ou infraestrutura. Imagine que seu sistema é um atleta olímpico, e as métricas são as medições de frequência cardíaca, velocidade e distância percorrida. Elas não contam uma história completa (como os logs ou traces), mas mostram como o “atleta” está performando em tempo real. Se algo começa a sair dos padrões, você sabe que é hora de agir.

Os Tipos Mais Comuns de Métricas

No mundo das métricas, temos algumas estrelas que adoram chamar a atenção:

• Métricas de Sistema: Essas métricas incluem CPU, memória, uso de disco, e tráfego de rede. Elas são como os sinais vitais do sistema, te mostrando se ele está saudável ou se está prestes a desmaiar de exaustão.
• Métricas de Aplicação: Incluem contadores de requisições, tempo de resposta, número de erros, etc. Elas te dizem como a aplicação está lidando com as demandas dos usuários. É como verificar quantas vezes o garçom foi chamado e se ele derrubou o prato no meio do salão.
• Métricas de Negócio: Essas são as métricas que fazem os executivos sorrirem (ou chorarem). Taxas de conversão, pedidos processados por minuto, número de usuários ativos, entre outras. Elas mostram o impacto direto da aplicação no negócio.

Como Coletar Métricas: O Papel do Fiscal de Desempenho

Coletar métricas é como ser um fiscal de desempenho, sempre de olho no que está acontecendo para garantir que tudo esteja funcionando como deveria. Vamos ver algumas formas de fazer isso:

1. Instrumentação Manual: Com a instrumentação manual, você adiciona código na sua aplicação para coletar métricas específicas. É como um personal trainer que fica de olho em cada repetição do seu exercício anotando cada passo seu. É um pouco trabalhoso, mas dá uma visão precisa do que realmente importa para você.
2. Instrumentação Automática: Se a instrumentação manual é o personal trainer, a coleta automática é o smartwatch do sistema coletando um sem número de informaćões (pressão, pulso, temperatura …). Ferramentas como Prometheus Node Exporter ou Datadog Agent podem ser configuradas para coletar métricas de CPU, memória e rede sem que você precise levantar um dedo. Elas coletam informações direto do sistema operacional e dos serviços, como um médico digital que faz check-ups regulares.
3. Coleta de Métricas de Aplicação APM: Ferramentas de Application Performance Monitoring (APM) como New Relic, Dynatrace e AppDynamics oferecem coleta automática de métricas específicas da aplicação muitas usam o SDK do Opentelemetry para instrumentalizar e coletar dados das aplicações. Elas monitoram coisas como tempo de resposta das transações e taxas de erro, oferecendo uma visão detalhada de como sua aplicação está se comportando. É como um termômetro colocado na aplicação para medir se ela está com febre ou se está em boa forma.

Processamento de Métricas: Transformando Dados em Informação

Após coletar todas essas métricas, é hora de processá-las e extrair informações valiosas. Porque, sejamos honestos, uma tabela cheia de números não ajuda muito se você não souber o que fazer com ela.

1. Agregação e Consolidação: Uma das primeiras coisas a fazer com as métricas é agregá-las e consolidá-las. Isso envolve resumir dados em intervalos de tempo, como calcular a média de uso de CPU a cada minuto. É como agrupar todas as vezes que o garçom foi chamado durante uma hora e descobrir se ele está correndo como um louco ou só relaxando.
2. Análise Estatística: Uma vez que suas métricas estão consolidadas, você pode usar análise estatística para entender padrões e comportamentos. Você pode calcular percentis para ver quanto tempo uma solicitação média leva ou identificar picos incomuns. É como ter um matemático analisando os números para encontrar tendências e desvios que merecem atenção.

Exibição de Métricas: Trazendo os Números à Vida

Depois de coletar e processar as métricas, é hora de exibi-las de uma maneira que faça sentido. Porque ninguém quer olhar para uma planilha interminável de números sem vida.

1. Dashboards: Dashboards são como palcos onde as métricas podem brilhar. Ferramentas como Grafana, Kibana, e Datadog permitem criar gráficos e visualizações que mostram exatamente como está a saúde do seu sistema. Eles podem te mostrar em um piscar de olhos se o servidor está tendo uma pane ou se está tudo nos conformes.
2. Gráficos e Alertas: Além dos gráficos bonitos, você também pode configurar alertas para quando as métricas ultrapassarem limites aceitáveis. É como ter um juiz com um apito pronto para avisar quando alguém sair da linha. Se a CPU estiver acima de 90% por muito tempo, você recebe um alerta. Se a taxa de erro disparar, o alarme toca! As métricas são os sinais vitais do seu sistema, te dizendo quando ele está saudável e quando precisa de atenção. Elas não contam histórias detalhadas como os logs, nem revelam os mistérios como os traces, mas são essenciais para manter o dedo no pulso da aplicação. Com métricas bem coletadas e exibidas, você pode tomar decisões informadas e garantir que sua aplicação esteja sempre pronta para atender seus usuários.

Traces de Aplicações: O CSI do Mundo Digital

Se os logs são como os paparazzi do mundo digital e as métricas são o relógio do sistema, os traces são como os detetives de um episódio de “CSI: Aplicações”. Eles seguem cada passo de uma solicitação, desde o momento em que ela diz “Oi, servidor!” até o instante em que o sistema responde: “Aqui está seu pedido, com ou sem erro!” Vamos mergulhar nesse mundo de investigação tecnológica, onde cada requisição é um suspeito, e você é o detetive.

O que São Traces?

Traces, ou rastreamentos, são como o diário detalhado de cada jornada que uma solicitação faz dentro de um sistema. Imagine que seu aplicativo é um parque de diversões e cada usuário é uma criança perdida tentando encontrar a montanha-russa. Os traces registram o caminho que cada criança faz: “Entrou pelo portão A, passou pela loja de doces, pegou o mapa errado e foi parar no banheiro.” Com os traces, você pode descobrir onde as crianças estão se perdendo, onde estão se divertindo e, claro, onde estão chorando (ou seja, onde o sistema está falhando).

Por Que Precisamos de Traces?

Se os logs são bons para dizer o que aconteceu, e as métricas são ótimas para indicar quando algo deu errado, os traces entram em cena para mostrar como e por que isso aconteceu. Eles são como aqueles mapas que você encontra nos shoppings: “Você está aqui, seu problema está ali, e entre vocês há um labirinto de microserviços e APIs.”

Os Principais Elementos de um Trace

Antes de seguirmos para a coleta e processamento, vamos dar uma olhada nos personagens principais desse mundo investigativo dos traces:

• Span: Cada trace é composto por várias partes chamadas spans. Pense neles como capítulos de um livro. Cada span representa uma etapa da jornada de uma solicitação, como “consulta ao banco de dados”, “chamada à API”, “esperando o café ficar pronto”… ok, talvez não a última parte, mas você entendeu!
• Trace ID: O identificador que mantém todos os spans relacionados unidos como uma família. É como o sobrenome da família de uma solicitação: “A Família Trace123 entrou no sistema, fez várias coisas e causou vários problemas.”
• Parent Span: Cada span pode ter um “pai” que indica qual foi a etapa anterior. É como uma árvore genealógica de spans que mostra quem começou o caos e quem só seguiu a bagunça.

Como Coletar Traces: O Reality Show da Solicitação

Capturar traces é como colocar câmeras de segurança em cada canto do seu sistema. Cada movimento é registrado, cada decisão é monitorada. Vamos explorar as formas mais comuns de fazer essa coleta:

1. Instrumentação Manual: Na instrumentação manual, você adiciona código diretamente à sua aplicação para capturar os traces. É como ser o diretor de um filme, dizendo: “Ação! Agora, registre esse evento!” Você usa bibliotecas específicas para a linguagem da sua aplicação (como OpenTelemetry) e insere spans nos pontos importantes. A vantagem? Você tem controle total sobre o que está sendo rastreado. A desvantagem? É como dirigir um filme sem orçamento – dá trabalho, mas o resultado pode ser incrível.
2. Instrumentação Automática: Se instrumentar manualmente é muito esforço (e convenhamos, geralmente é), existem ferramentas que fazem isso automaticamente para você. Ferramentas como Jaeger, Zipkin e Datadog podem ser configuradas para injetar spans no seu código sem que você precise mexer uma linha sequer (ou quase isso). É como ligar o modo piloto automático e deixar que a mágica aconteça. A vantagem? É rápido e indolor. A desvantagem? Você pode acabar capturando muito mais do que precisa, transformando seu parque de diversões em um caos organizado.
3. Tracing Distribuído: Em sistemas modernos baseados em microserviços, cada requisição pode passar por dezenas (ou centenas!) de serviços diferentes. O tracing distribuído entra em ação aqui, rastreando a jornada completa da solicitação por todos os serviços. É como jogar “Onde Está Wally?” no mundo digital, só que você está procurando por erros de desempenho em vez de um cara de camiseta listrada. Ferramentas como OpenTelemetry e AWS X-Ray ajudam a implementar esse tipo de tracing.

Processamento de Traces: Onde a Magia Acontece

Depois que você capturou todos esses traces, é hora de processá-los e transformá-los em algo compreensível. Porque, sejamos honestos, olhar para milhares de spans crus é como tentar ler um livro escrito de trás para frente e de cabeça para baixo.

1. Agregação: Juntando as Pistas, A primeira etapa no processamento de traces é a agregação. Cada trace pode ter dezenas ou centenas de spans, então precisamos juntá-los em uma visão coesa da jornada completa da solicitação. É como juntar todas as peças de um quebra-cabeça para ver a imagem completa: “Ah, então foi por isso que o usuário caiu no buraco negro entre o serviço A e o serviço B!”
2. Análise e Visualização: Uma vez agregados, é hora de analisar os traces. Ferramentas como Jaeger e Zipkin fornecem uma interface visual onde você pode ver o tempo gasto em cada etapa da solicitação. É como ter um mapa do tesouro onde cada “X” marca um ponto de possível problema. Você pode ver que a consulta ao banco de dados demorou mais do que deveria ou que a chamada à API externa foi mais lenta que uma tartaruga com sono.
3. Anomalias e Alertas: Os traces também são ótimos para identificar anomalias. Você pode configurar alertas para quando algo sair do comum, como uma requisição que normalmente leva 200 ms começar a levar 2 segundos. É como ter um detetive particular que te avisa: “Ei, algo estranho está acontecendo aqui!” Ferramentas como New Relic e Datadog APM oferecem essa funcionalidade de forma integrada.

Exibição de Traces: Trazendo as Evidências à Luz

A última etapa é a exibição dos traces. Uma boa visualização faz toda a diferença quando se trata de entender o que está acontecendo. Afinal, ninguém quer olhar para uma parede de spans sem sentido.

1. Gantt Charts: A Linha do Tempo dos Eventos, a forma mais comum de visualizar traces é através de gráficos de Gantt. Eles mostram uma linha do tempo com cada span exibido na ordem em que aconteceu. É como assistir ao replay de uma partida de futebol: você vê onde a jogada começou, onde teve um drible sensacional e onde o atacante chutou para fora. Dessa forma, fica claro onde estão os gargalos e quais spans estão tomando mais tempo.
2. Mapas de Serviços: Ferramentas de tracing distribuído frequentemente oferecem mapas de serviços, que mostram como os diferentes serviços interagem uns com os outros. É como um diagrama de caso em um episódio de CSI: você vê quem falou com quem, quanto tempo cada conversa levou e quem foi o culpado pelo atraso. Esses mapas ajudam a entender a complexidade das interações em sistemas distribuídos. Os traces são os detetives particulares do mundo das aplicações. Eles seguem cada solicitação, registram cada movimento e nos ajudam a desvendar os mistérios mais complexos do desempenho do sistema. Coletá-los, processá-los e visualizá-los corretamente é o segredo para ser o Sherlock Holmes do seu ambiente de TI. Com eles, você pode finalmente responder àquela pergunta antiga: “Por que minha aplicação está tão lenta?” – e, quem sabe, resolver o problema antes que ele vire um caso de polícia.

Alertas: O Apito de Emergência do Mundo Digital

Se os logs, traces e métricas são as ferramentas de diagnóstico, então os alertas são o alarme de incêndio do mundo digital. Eles são os guardiões que ficam de prontidão, prontos para soar o apito quando algo der errado. Quer saber como configurar esses alertas e como eles se relacionam com tudo o que discutimos até agora? Vamos lá!

O Que São Alertas?

Alertas são notificações automáticas que você recebe quando algo no seu sistema sai dos padrões. Imagine que seu sistema é uma cidade e os alertas são os bombeiros, prontos para agir quando um incêndio começa. Eles ficam atentos aos sinais (logs, métricas, traces) e, quando detectam algo estranho, disparam uma sirene. É a diferença entre saber que um problema existe em tempo real e descobrir isso só quando o chefe liga perguntando “Por que está tudo fora do ar?”

Principais Tipos de Alertas

No mundo dos alertas, temos algumas categorias principais que ajudam a manter tudo sob controle:

• Alertas Baseados em Métricas: Monitoram métricas de desempenho como uso de CPU, tempo de resposta e taxas de erro. Se o uso de CPU ultrapassa 90% ou se a taxa de erro dispara, você recebe um alerta. É como ter um termômetro que te avisa quando a febre do sistema está alta.
• Alertas Baseados em Logs: São acionados quando determinados padrões aparecem nos logs, como mensagens de erro ou eventos críticos. Eles são como ter um scanner de mensagens que grita “ALERTA!” sempre que um erro 500 aparece.
• Alertas Baseados em Traces: Monitoram o desempenho e a saúde das transações. Se uma transação está levando muito mais tempo do que o normal, você recebe um alerta. É como ter um radar que te avisa quando o fluxo de tráfego da aplicação está parado.

Como Configurar Alertas: A Arte de Afinar o Apito

Configurar alertas é uma arte. Muito poucos, e você vai perder problemas críticos. Muitos, e você vai acabar ignorando notificações como quem ignora notificações de aplicativos em promoção. Vamos ver como configurar alertas de forma inteligente.

1. Definindo Limiares e Condições: O primeiro passo é definir limiares e condições para os alertas. Por exemplo, um alerta baseado em métricas pode ser configurado para disparar quando a CPU ultrapassa 80% por 5 minutos. Isso ajuda a evitar falsos positivos, como picos momentâneos que não representam um problema real. Pense nisso como um alarme de carro que só dispara se alguém tentar abrir a porta por mais de 10 segundos, em vez de a cada vez que uma folha cai sobre ele.
2. Alertas de Logs: Com logs, você pode configurar alertas para padrões específicos, como mensagens de erro ou eventos críticos. Ferramentas como Elasticsearch e Splunk permitem criar regras que monitoram os logs em tempo real. Você pode, por exemplo, configurar um alerta para toda vez que um erro 500 aparecer mais de 10 vezes em 1 minuto. É como ter um filtro anti-spam que te avisa quando uma mensagem realmente importante chega.
3. Alertas de Traces: Monitorando o Fluxo da Aplicação, para traces, os alertas podem ser configurados para monitorar tempos de resposta ou taxas de sucesso. Ferramentas de tracing como Jaeger e Datadog APM permitem configurar alertas quando um trace específico leva mais tempo que o esperado ou quando uma transação falha repetidamente. Isso é como um radar que monitora o fluxo do tráfego da aplicação, te avisando quando há um congestionamento.

Correlacionando Alertas com Logs, Métricas e Traces

Agora, vamos à parte divertida: correlação. Um alerta isolado é útil, mas quando você consegue correlacioná-lo com logs, métricas e traces, ele se torna uma ferramenta poderosa para diagnosticar e resolver problemas.

1. Alertas + Logs: Encontrando a Raiz do Problema, quando um alerta dispara, a primeira coisa que você deve fazer é olhar os logs correspondentes. Por exemplo, um alerta de alta CPU pode estar relacionado a uma exceção que aparece nos logs. É como um detetive olhando a cena do crime para encontrar pistas.
2. Alertas + Métricas: Identificando Padrões, se você recebe um alerta sobre alto tempo de resposta, pode verificar as métricas do sistema para ver se há uma correlação, como picos de uso de CPU ou memória. Isso ajuda a identificar padrões e possíveis causas. É como notar que toda vez que você liga o micro-ondas, a luz da cozinha pisca — há claramente uma relação ali!
3. Alertas + Traces: Seguindo o Caminho, quando um alerta de tempo de resposta dispara, os traces são seus melhores amigos. Eles mostram exatamente onde a requisição está demorando, seja numa consulta ao banco de dados ou numa chamada à API externa. É como ter um mapa detalhado da jornada, mostrando onde o carro ficou preso no trânsito. Os alertas são os guardiões do seu sistema, sempre prontos para soar o alarme quando algo dá errado. Eles te ajudam a agir rapidamente, minimizando impactos e evitando desastres. Mas, como todo bom guardião, eles precisam ser treinados e configurados corretamente. Com a configuração certa e a correlação com logs, métricas e traces, os alertas se tornam uma ferramenta indispensável para garantir a estabilidade e a saúde da sua aplicação.

Os finalmentes

A observabilidade pode não ser a super-heroína que você queria, mas com certeza é a que você precisa. Com logs, métricas e traces trabalhando em harmonia, você estará sempre um passo à frente, pronto para salvar o dia (ou pelo menos o sistema) de qualquer desastre iminente. Lembre-se: na TI, assim como na vida, é sempre melhor prevenir do que remediar. E com observabilidade, você pode ser aquele super-herói que não precisa de uma capa… ou de uma desculpa. Agora, vá em frente e observe seu sistema como nunca antes. Quem sabe, você não descobre que ele também tem algumas histórias engraçadas para contar ?