Compreendendo as métricas de observabilidade: Tipos, sinais de ouro e práticas recomendadas

A base da observabilidade é frequentemente descrita em termos de três pilares: métricas, log e rastreamentos. Juntos, eles fornecem visibilidade essencial do desempenho e do comportamento do sistema. À medida que a tecnologia continua avançando e as necessidades de observabilidade aumentam, um quarto pilar está surgindo: perfis.

As métricas são pontos de dados numéricos brutos coletados de hardware, software e websites. Ao medir fatos conhecidos, as métricas são usadas para monitoramento do uso de recursos, o desempenho e o comportamento do usuário. Em outras palavras, as métricas mostram às equipes de monitoramento e observabilidade o que está acontecendo em seus sistemas.

Tipos núcleo de métricas de observabilidade
A observabilidade é uma prática que oferece às organizações uma visão de 360 graus de seus ambientes e operações. Para fazer isso, a observabilidade depende destes tipos núcleo de métricas:

• Métricas de aplicação: as métricas de aplicação são os dados de telemetria gerados e relacionados a aplicações em uma pilha de tecnologia. Alguns exemplos de métricas comumente usadas incluem tempos de resposta, throughput, taxas de solicitação e contagens de erros. Essas métricas permitem que você monitore o desempenho e a disponibilidade da aplicação. As métricas de aplicação também são usadas no monitoramento de performance de aplicação (APM). 

• Métricas do sistema: as métricas do sistema, também conhecidas como métricas de infraestrutura, mostram a saúde do hardware e dos sistemas operacionais, incluindo componentes-chave como o Kubernetes. Exemplos incluem uso de CPU, E/S de disco, taxa de transferência de rede, uso de memória, tempo de funcionamento da instância, uso de recursos de contêiner e disponibilidade de serviço. Essas métricas dão insights sobre o desempenho de recursos de nuvem, máquinas virtuais, containers e outros componentes subjacentes. 

• Métricas de negócios: as métricas de negócios ligam o desempenho técnico e operacional aos resultados comerciais. Por exemplo, métricas como taxas de conversão, valor médio das transações e retenção de usuários ajudam a correlacionar o desempenho do sistema com os objetivos organizacionais.

Uma solução de observabilidade efetiva garante confiabilidade, alocação eficaz de recursos, conformidade e segurança. Ela também ajuda a planejar a capacidade, otimizar o desempenho, melhorar as experiências do usuário e controlar os custos. As métricas núcleo permitem a observabilidade efetiva e, por fim, a tomada de decisões orientada por dados que se traduz em melhores resultados comerciais. Essas métricas geralmente são agregadas e visualizadas em dashboards para monitoramento de desempenho em tempo real. 

Logs são entradas com carimbo de data/hora de eventos específicos gerados por sistemas, aplicativos, redes e infraestrutura. Eles fornecem detalhes e contexto do evento, permitindo que os engenheiros entendam por que os problemas ocorrem. 

Dispositivos de rede, aplicativos, sistemas operacionais, dispositivos de IoT e aplicativos de terceiros emitem diferentes tipos de logs, incluindo (mas não se limitando a): 

• Logs do sistema: incluem eventos como tentativas de conexão, erros e alterações de configuração.

• Logs de aplicação: registram alterações de software, operações CRUD, autenticação de aplicação e outros eventos para ajudar a diagnosticar problemas. 

• Logs de rede: registram dados de eventos que ocorrem em uma rede ou dispositivo, incluindo tráfego de rede, eventos de segurança e atividade do usuário.

Logs são registrados em formatos estruturados e não estruturados, o que representa um desafio de armazenamento. Eles também podem ser difíceis de categorizar, pois os dados de log geralmente são isolados em uma variedade de sistemas e não são correlacionados automaticamente.

Rastreamentos são sinais de telemetria que permitem que engenheiros visualizem aplicativos e serviços da perspectiva da sessão do usuário. O rastreamento distribuído coleta rastros de solicitações que passam por uma arquitetura distribuída. 

Os rastreamentos permitem que os engenheiros monitorem e façam debug de aplicativos, descobrindo gargalos. Em outras palavras, os rastreamentos informam as equipes de DevOps onde os problemas estão ocorrendo em seus ambientes. Eles são a base do monitoramento proativo. Ao analisar rastreamentos, os engenheiros podem descobrir quais métricas ou logs estão relacionados a um problema específico, mitigando problemas futuros.  

Por exemplo, os rastros que ajudam a identificar processos lentos incluem consultas de API, tráfego de API front-end, cargas de trabalho de servidor para servidor e chamadas internas de API. 

Enquanto métricas, logs e rastreamentos oferecem aos usuários dados valiosos sobre o desempenho do aplicativo e do sistema, esses sinais nem sempre fornecem os detalhes necessários para resolver problemas de código e ajustar o desempenho. É aqui que os perfis entram.

Perfilamento é a coleta e análise de perfis — rastreamentos de pilha que ajudam a identificar problemas relacionados a estruturas de dados, visibilidade de código e alocação de memória nos níveis de kernel e usuário. 

O pefilamento ajuda a descobrir gargalos em todo o sistema no nível do código, outro benefício importante da observabilidade moderna. OpenTelemetry também está adotando profiling como um sinal. Como resultado, o perfilamento está emergindo como o quarto e mais novo pilar da observabilidade.

Embora as necessidades de monitoramento de cada organização sejam únicas, certas métricas de observabilidade são universalmente importantes. Essas métricas às vezes são chamadas de quatro sinais de ouro na comunidade de engenharia de confiabilidade do site (SRE)..

A latência mede o tempo que os dados levam para viajar de um ponto a outro. Ela sinalizará problemas de desempenho subjacentes. Alta latência pode degradar as experiências do usuário, aumentando os tempos de carregamento, causando erros de aplicativo e desafiando as expectativas do usuário.

Métricas de tráfego rastreiam o volume de solicitações ou transações que um aplicativo processa. Elas ajudam as equipes a entender o comportamento do usuário e antecipar as necessidades de redimensionamento.

Métricas de erro fornecem visibilidade de solicitações ou operações que falharam. O monitoramento das taxas de erro e a identificação de padrões podem ajudar a resolver problemas recorrentes.

As métricas de saturação indicam o quanto um sistema está próximo de seus limites de capacidade. O monitoramento da utilização de recursos garante que os engenheiros possam resolver proativamente os gargalos antes que eles afetem o desempenho.

Esses quatro sinais de ouro são chave para práticas eficazes de observabilidade, pois fornecem insights sobre a saúde e o desempenho dos sistemas de TI. Quando monitoradas, correlacionadas e analisadas, essas métricas ajudam as equipes de TI a obter insights acionáveis que permitem uma postura mais proativa em relação à confiabilidade do site e ao monitoramento do desempenho.

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