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chore: new post about observability and some fixes
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Original file line number | Diff line number | Diff line change |
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@@ -0,0 +1,141 @@ | ||
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date: 2024-08-10 | ||
title: "Observabilidade" | ||
description: "O segredo para manter sistemas complexos sob controle" | ||
category: "Observabilidade" | ||
image: "/assets/img/cover.png" | ||
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Nos dias de hoje, as empresas dependem cada vez mais de sistemas complexos e distribuídos para atender às demandas do mercado. Nesse cenário, a observabilidade se torna essencial para garantir o desempenho e a confiabilidade desses sistemas. Vamos explorar o que é observabilidade, por que é importante e como aplicá-la de forma eficaz. | ||
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## O que é Observabilidade? | ||
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Observabilidade é a capacidade de entender o comportamento interno de um sistema com base em seus outputs(saídas), como logs, métricas e traces. Em outras palavras, é monitorar, medir e analisar os dados de um sistema em tempo real, a fim de obter insights, identificar e corrigir problemas de forma eficiente. | ||
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## Por que isso é importante? | ||
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A observabilidade é fundamental para garantir a confiabilidade e a estabilidade de um sistema. Ela permite que os desenvolvedores identifiquem e resolvam problemas rapidamente, minimizando o impacto sobre os usuários finais. Com uma boa observabilidade, as equipes de desenvolvimento e operações podem agir proativamente para evitar interrupções e melhorar continuamente a performance dos sistemas. | ||
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## Logs, Métricas e Traces | ||
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Existem três tipos principais de dados que são essenciais para a observabilidade de um sistema: | ||
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- Logs: são os registros de eventos ou mensagens que ocorrem dentro do sistema. Eles ajudam a rastrear o que aconteceu e em que ordem ao longo do tempo. | ||
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- Métricas: são dados quantitativos que descrevem o desempenho do sistema, como uso de CPU, uso de memória, tempo de resposta e taxas de erro. As métricas são úteis para monitorar o estado atual do sistema e identificar tendências ao longo do tempo. | ||
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- Traces: são os rastreamentos de transações individuais através do sistema, mostrando como os diferentes componentes do sistema interagem entre si. Os traces são úteis para identificar gargalos de desempenho e entender fluxos de arquiteturas distribuídas. | ||
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## Observabilidade vs Monitoramento | ||
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Muitas vezes os termos observabilidade e monitoramento são usados de forma equivocada, porém eles não são a mesma coisa, vamos entender as diferenças: | ||
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- Monitoramento: refere-se ao processo de coletar dados predefinidos sobre o desempenho e a disponibilidade de um sistema. Geralmente é mais reativo e focado em alertas e dashboards. | ||
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- Observabilidade: vai além do monitoramento, ela refere-se à capacidade de buscar entender o comportamento interno de um sistema com base em seus outputs. A observabilidade é mais proativa e permite uma análise mais profunda focada em insights, ajudando a identificar problemas desconhecidos e complexos. | ||
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**Resumindo:** Enquanto o monitoramento te diz quando algo está errado, a observabilidade é sobre entender o "porquê" algo está errado. | ||
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## Ferramentas de Observabilidade | ||
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Existem diversas ferramentas no mercado que ajudam as empresas a implementarem observabilidade em seus sistemas. | ||
Aqui estão algumas das mais populares: | ||
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- Prometheus e Grafana | ||
- New Relic | ||
- Jaeger | ||
- Elastic Stack (ELK Stack): Elasticsearch, Logstash, Kibana | ||
- Datadog | ||
- Zipkin | ||
- Kiali | ||
- Dynatrace | ||
- Splunk | ||
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## Como Implementar a Observabilidade | ||
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Implementar a observabilidade de forma eficaz requer planejamento, e envolve uma combinação de práticas técnicas, mudanças culturais e estratégias organizacionais além da escolha das ferramentas certas para atender às necessidades específicas do sistema. | ||
Aqui estão algumas melhores práticas para garantir uma implementação bem-sucedida da observabilidade: | ||
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- Defina Indicadores-Chave de Desempenho - KPIs(Key Performance Indicators): estabeleça KPIs que estejam alinhados com seus objetivos de observabilidade, isso pode incluir alertas sobre o tempo de resposta, uso de CPU, taxas de erro, entre outros. | ||
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- Defina objetivos claros: estabeleça o que você deseja alcançar com a observabilidade, como melhorar a confiabilidade do sistema, reduzir o MTTR ou aprimorar a experiência do usuário. | ||
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- Escolha as ferramentas adequadas: com base nos KPIs, instrumente suas aplicações e infraestrutura que melhor atendem às suas necessidades para coletar dados de observabilidade de forma consistente em todo o sistema para obter uma visão completa, utilizando bibliotecas, agentes e código personalizado para capturar logs, métricas e rastreamentos relevantes. | ||
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- Configure alertas e dashboards: configure alertas para ser notificado quando os KPIs atingirem limites críticos. Crie dashboards para visualizar os dados em tempo real e tomar decisões informadas. | ||
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- Automatize processos: use scripts e automações para coletar e analisar dados continuamente, garantindo que sua equipe esteja sempre preparada para lidar com qualquer problema. | ||
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- Promova uma cultura de trabalho em equipe: incentive a colaboração entre desenvolvimento, operações e outras equipes relevantes. | ||
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- Centralize dados e correlacione informações: centralize os dados de observabilidade de várias fontes em uma única plataforma, permitindo a correlação e análise de logs, métricas e rastreamentos para obter insights mais profundos. | ||
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- Crie dashboards abrangentes: configure dashboards personalizáveis que forneçam visibilidade em tempo real sobre o desempenho e a saúde do sistema, exibindo métricas e alertas relevantes para diferentes equipes e partes interessadas. | ||
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- Implemente alertas automatizados: configure alertas automatizados, baseados em limites pré-definidos e detecção de anomalias, que sejam acionáveis e forneçam contexto sobre a gravidade e o impacto do problema. | ||
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- Pratique resposta a incidentes e postmortems: estabeleça processos de resposta a incidentes que utilizem dados de observabilidade para diagnosticar e resolver problemas rapidamente, bem como a utilização de postmortems para analisar as causas raízes dos incidentes e implementar medidas preventivas. | ||
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- Monitore o comportamento do usuário: incorpore a observabilidade no monitoramento do comportamento do usuário para entender como os usuários interagem com suas aplicações e melhorar a experiência do usuário. | ||
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- Eduque e treine as equipes: ofereça treinamentos para as equipes de engenharia sobre as melhores práticas de observabilidade, ferramentas e interpretação de dados. Assegure-se de que os membros da equipe compreendam o valor e a importância da observabilidade no seu trabalho diário. | ||
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## Benefícios da Observabilidade | ||
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Adotar uma estratégia de observabilidade traz diversos benefícios, tais como: | ||
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- Detecção rápida de problemas: permite o monitoramento em tempo real dos componentes do sistema. Essa abordagem proativa ajuda a detectar e resolver problemas à medida que ocorrem, reduzindo o tempo de inatividade e minimizando o impacto para os usuários finais. | ||
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- Melhoria contínua: ao monitorar e analisar constantemente o desempenho do sistema, sua equipe pode identificar áreas de melhoria e otimizar o funcionamento geral. | ||
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- Redução de custos: a capacidade de detectar e resolver problemas antes que se tornem críticos reduz os custos associados a downtime e a necessidade de intervenção manual. | ||
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- Solução de problemas eficiente: fornece contexto valioso através de dados ao diagnosticar problemas. As equipes podem identificar rapidamente as causas raiz dos problemas, agilizar o processo de depuração e reduzir o tempo médio de resolução (MTTR). | ||
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- Oportunidades de otimização: ajuda a identificar gargalos de desempenho, ineficiências e áreas para otimização. Dessa forma, as equipes podem ajustar os sistemas de software para melhorar a eficiência e reduzir custos. | ||
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- Melhoria da experiência do usuário: permite que as equipes monitorem interações e comportamentos dos usuários dentro de uma aplicação. As equipes podem usar essas informações para otimizar a experiência do usuário, melhorar a usabilidade e resolver pontos problemáticos. | ||
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- Melhoria na tomada de decisões: fornece dados de desempenho em tempo real, permitindo que as equipes façam boas escolhas sobre melhorias no sistema, alocação de recursos e estratégias de escalabilidade. | ||
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- Escalabilidade: detalha a utilização de recursos e identifica gargalos de desempenho. As equipes podem planejar e implementar soluções escaláveis. | ||
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- Resiliência e confiabilidade: ajuda as equipes a entender padrões de falhas para que possam implementar estratégias como failover automatizado, degradação graciosa e tolerância a falhas para aumentar a confiabilidade do sistema. | ||
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- Colaboração: promove a colaboração e o compartilhamento de conhecimento, ajudando os envolvidos a entenderem o comportamento do sistema e a tomar decisões informadas. | ||
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- Conformidade e auditoria: fornece um registro de atividades e eventos, permitindo apoiar os requisitos de conformidade e processos de auditoria baseados em padrões e regulamentos da indústria. | ||
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## Desafios da Observabilidade | ||
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Embora a observabilidade possa ser uma prática poderosa, ela também apresenta desafios que as empresas e equipes precisam enfrentar: | ||
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- Volume de dados, ruído e custos: grandes quantidades de dados que não têm o mesmo valor podem ser difíceis de gerenciar, avaliar e analisar. A amostragem pode ser útil para reduzir o tempo e os custos financeiros da telemetria. | ||
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- Variedade de dados: combinar e correlacionar dados de logs, métricas e rastreamentos pode ser complexo, especialmente quando diferentes componentes usam tipos de dados, formatos, estruturas ou padrões distintos. Frameworks como o OpenTelemetry podem aliviar esse problema. | ||
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- Processamento em tempo real: alcançar o processamento de dados de observabilidade em baixa latência e em grande escala pode ser tecnicamente difícil e exige muitos recursos. | ||
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- Privacidade e segurança dos dados: proteger os dados de observabilidade, que podem conter informações sensíveis, como dados de usuários ou logs de acesso, requer investimento e planejamento. | ||
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- Complexidade de sistemas distribuídos: garantir práticas consistentes de observabilidade em múltiplos serviços pode ser complexo e difícil de gerenciar. | ||
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- Sobrecarga de instrumentação: adicionar instrumentação de observabilidade às aplicações pode introduzir sobrecarga, impactando o desempenho. | ||
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- Habilidades e treinamento: usar ferramentas de observabilidade de forma eficaz e interpretar dados pode exigir treinamento para adquirir as habilidades necessárias e aproveitar todo o potencial da observabilidade. | ||
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- Mudança cultural: adotar a observabilidade pode exigir a superação da resistência à mudança para uma tomada de decisões baseada em dados e colaboração entre equipes. | ||
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- Políticas de retenção de dados: determinar por quanto tempo reter os dados de observabilidade para fins de análise e conformidade pode exigir um investimento jurídico. | ||
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Nem todos esses desafios se aplicam a todas as empresas, mas aqueles que se aplicam podem ser enfrentados por meio de uma combinação de soluções técnicas, melhores práticas e mudanças organizacionais. | ||
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## Conclusão | ||
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A observabilidade é uma peça-chave para o sucesso de qualquer sistema moderno. Implementando as ferramentas e práticas corretas, sua empresa pode garantir que seus sistemas estejam sempre funcionando da melhor forma, proporcionando uma experiência de usuário consistente e de alta qualidade. | ||
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***Fontes:*** | ||
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- <a href="https://newrelic.com/blog/best-practices/what-is-observability" target="_blank" rel="nofollow, noreferrer,noopener,external">New Relic Blog: What is observability? By Yoram Mireles</a> | ||
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- <a href="https://www.honeycomb.io/blog/what-is-observability-key-components-best-practices" target="_blank" rel="nofollow, noreferrer,noopener,external">What Is Observability? Key Components and Best Practices By Emil Protalinski</a> |