O que é observabilidade?
Observabilidade é a capacidade de entender e reagir ao estado de um sistema ou aplicação de TI. Assim como o monitoramento, a observabilidade utiliza saídas, logs e métricas de desempenho. Mas, ao contrário do monitoramento, a observabilidade ajuda a aplicar essas métricas proativamente para solucionar problemas e otimizar seus sistemas e aplicações. Por exemplo, ao observar os eventos do sistema, as ferramentas de automação podem responder aos problemas conforme surgem, ajudando a manter os sistemas eficientes e estáveis.
Quais são os benefícios da observabilidade?
À medida que os sistemas de software ficam mais complexos, cresce também o desafio de lidar com volumes cada vez maiores de métricas e dados. A observabilidade absorve e estende os sistemas de monitoramento clássicos e ajuda as equipes a identificarem a causa raiz dos problemas. Com ela, os stakeholders respondem a perguntas sobre aplicações e negócios e fazem previsões.
A observabilidade ficou mais popular entre outras tendências de computação, como a adoção difundida dos microsserviços, a adoção crescente de arquiteturas distribuídas e o crescimento da engenharia de plataforma como área de atuação.
Em sistemas de software modernos e na cloud computing, a observabilidade possibilita a confiabilidade, o desempenho e a segurança. Alguns dos 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 de forma eficiente com insights sobre o comportamento de um sistema.
Desempenho otimizado
Identifique áreas para otimização, como obstáculos no sistema ou recursos subutilizados, possibilitando uma alocação de recursos mais eficiente e um desempenho melhor.
Processo de tomada de decisões orientado por dados
Receba informações atualizadas sobre o desempenho e o comportamento do sistema para tomar decisões com base em dados e possibilitar a melhoria contínua.
Não existe apenas uma maneira padrão de implementar a observabilidade. Com tantas ferramentas e tecnologias diferentes em uso, uma estratégia de observabilidade exige a combinação de ferramentas de sua preferência de maneiras específicas que funcionem para você.
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Quais são os desafios para implementar a observabilidade?
Mesmo com uma estratégia de observabilidade adaptada às suas necessidades, os desafios organizacionais podem limitar os benefícios alcançados. Alguns obstáculos comuns incluem:
Complexidade
Conforme os ambientes de TI continuam crescendo para incluir mais componentes, o número de interações entre os sistemas aumenta exponencialmente. Dessa forma, fica mais difícil prever como as mudanças em uma parte do sistema afetará outras, complicando a tarefa de manter a confiabilidade. Os detalhes são importantes, e fornecer dados e metadados rotulados corretamente pode ser um desafio em ambientes complexos.
Equipes desconectadas
A organização da equipe é outro grande desafio. Nem todo sistema tem um único responsável claramente definido. A colaboração entre equipes é essencial para transformar insights de observabilidade em ações eficazes. Os dados precisam estar acessíveis e chegar aos sistemas onde as equipes certas possam analisá-los.
Mudança rápida
Sempre há novidades na área de observabilidade e gerenciamento eficaz de sistemas. Para acompanhar a evolução de práticas, ferramentas e tecnologias, as equipes precisam de treinamento contínuo. Isso pode ser demorado, caro ou ambos.
Proliferação de ferramentas e tecnologias
As plataformas, as ferramentas e os fornecedores mudam, mas é inevitável ter que lidar com infraestruturas e aplicações antigas. Isso pode comprometer a eficiência, as competências e a segurança. Sem ferramentas e práticas de observabilidade padronizadas, a colaboração fica mais difícil.
O que é observabilidade nativa em nuvem?
Quanto mais as organizações adotam a infraestrutura nativa em nuvem, maior é a necessidade de observabilidade para esses ambientes. 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.
As ferramentas de observabilidade nativas em nuvem são desenvolvidas para coletar e analisar dados de todas essas tecnologias nativas em nuvem e, então, mostram insights sobre o desempenho do sistema nesses ambientes.
Os pilares da observabilidade nativa em nuvem normalmente incluem:
Métricas: têm o objetivo de coletar dados quantitativos sobre seu ambiente e aplicações Kubernetes. As métricas podem incluir dados como uso de memória e unidade de processamento central (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 oferecer informações valiosas sobre o comportamento das suas aplicações e 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.
Observabilidade e automação orientada a eventos
A automação orientada a eventos é a capacidade de reagir a condições dinâmicas em um ambiente de TI com ações apropriadas, sem intervenção manual.
Eventos são mudanças detectáveis nas condições operacionais que são importantes para o gerenciamento da infraestrutura de TI ou a entrega de um serviço de TI. Com ferramentas de observabilidade, é possível identificar eventos que indicam mudanças de estado em aplicações, hardware, software, instâncias de computação em nuvem ou outras tecnologias.
Quando um sistema de observabilidade detecta um evento, as ferramentas de automação podem executar as ações apropriadas para atendê-lo ou corrigi-lo. A automação pode ajudar você a aproveitar ao máximo as ferramentas existentes, executando ações com base nos dados de observabilidade delas. Por exemplo, você pode usar as ferramentas de observabilidade para combinar métricas de desempenho e capacidade com a automação orientada a eventos para provisionar automaticamente os containers, infraestrutura de nuvem, máquinas virtuais e outras tecnologias quando necessário.
Eventos de cargas de trabalho de aplicações podem desencadear ações para melhorar a produtividade. Por exemplo, as equipes de desenvolvimento podem executar verificações de conformidade e proteção automaticamente durante o envio do código. As equipes têm flexibilidade para criar esses cenários de automação, escolhendo o alerta que aciona uma resposta e projetando as medidas a serem tomadas.
As tarefas de gerenciamento de serviços de tecnologia da informação (ITSM), incluindo correção e aprimoramento de tickets, como reinicializações de serviços e rotação de certificados, são pontos de partida ideais. No entanto, a automação orientada a eventos é flexível o suficiente para lidar com muitas tarefas em ambientes de TI.
O Red Hat® Ansible® Automation Platform inclui o Event-Driven Ansible, que pode viabilizar a inteligência artificial para operações de TI (AIOps) e se integrar a plataformas como Splunk, Dynatrace, IBM Instana, soluções de ITSM e muitas outras.
Como resolver problemas do sistema com a observabilidade?
A observabilidade é importante para engenharia de plataforma, engenharia de confiabilidade de sites (SRE) e DevOps, pois contribui para sistemas mais confiáveis e eficientes.
Uma "jornada de depuração" começa quando as equipes identificam, analisam e resolvem problemas em um sistema usando dados de observabilidade. O processo começa com a detecção do problema usando monitoramento, alertas ou incidentes relatados pelos usuários.
Depois de detectado, as equipes determinam a gravidade e priorizam o problema. Esse processo de triagem envolve avaliar o impacto sobre usuários, sistemas e o desempenho geral.
Com esses itens priorizados, as equipes usam os dados de observabilidade para investigar e identificar padrões e correlações. Depois de identificar possíveis correlações e padrões, as equipes se aprofundam nos dados para encontrar a causa raiz do problema.
Com isso identificado, as equipes podem implementar uma correção, podendo ser uma alteração no código, um hotfix ou um ajuste na infraestrutura. No final, as equipes monitoram o sistema para verificar se a resolução foi eficaz.
A observabilidade é fundamental para a engenharia de plataforma, o DevOps e a SRE nas empresas que oferecem serviços digitais de alta qualidade aos clientes.
O Red Hat OpenShift® Observability tem as informações necessárias para desenvolver uma linha de base do sistema e sinalizar desvios. 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.
Como a observabilidade viabiliza outras tendências de TI?
AIOps
A observabilidade tem um papel importante para a AIOps, uma abordagem que combina insights orientados por IA com correção automatizada. As plataformas de observabilidade coletam dados operacionais, e os algoritmos de machine learning identificam padrões e anomalias. Em seguida, você pode conectar esses insights a uma ferramenta de automação, como o Ansible Automation Platform, para resolver problemas. As empresas podem corrigir problemas automaticamente assim que são detectados, reduzindo o MTTR e a intervenção manual e liberando as equipes de TI para se concentrarem no trabalho de maior prioridade.
Engenharia de plataforma
A engenharia de plataforma é uma disciplina dentro do desenvolvimento de software que se concentra em otimizar a produtividade, a duração do ciclo da aplicação e o time to market. A observabilidade ajuda os engenheiros de plataforma a consultar e explorar os dados de maneira abrangente em todos os serviços, em vez de se concentrar em uma métrica por vez. Graças a essa visibilidade ampliada, as equipes podem solucionar problemas complexos com mais eficácia e garantir que todos os componentes do sistema funcionem juntos de forma fluida e estável.
Ambientes híbridos e de multicloud
Conforme as empresas adotam cada vez mais estratégias de nuvem híbrida e multicloud, elas podem implantar aplicações em muitos tipos diferentes de infraestrutura e aproveitar mais flexibilidade. As ferramentas de observabilidade podem oferecer uma visão de toda a infraestrutura, independentemente de onde as aplicações e os serviços sejam implantados.
Dispositivos de edge
O crescimento de dispositivos de edge, Internet das Coisas (IoT) e outros de computação local cria novos desafios de monitoramento e gerenciamento desses ambientes. A observabilidade em dispositivos de edge pode envolver a criação de agentes leves para coleta de dados, o uso de formatos e protocolos compatíveis com o ambiente e a incorporação de técnicas descentralizadas de processamento e análise de dados, mantendo controles eficazes de segurança e privacidade.
DevOps
Os processos de DevOps contam com a observabilidade para garantir a confiabilidade e o desempenho das aplicações nativas em nuvem. Isso inclui a integração de ferramentas de observabilidade na cadeia de ferramentas DevOps, além do uso de dados de observabilidade para viabilizar melhorias contínuas no desempenho e na confiabilidade das aplicações.
Ferramentas open source
Grande parte do ecossistema de observabilidade é baseado em tecnologias open source. Ferramentas de observabilidade open source, como Grafana, Jaeger, Kafka, OpenTelemetry e Prometheus, foram amplamente adotadas. Essas ferramentas oferecem vantagens de custo, flexibilidade, personalização e integrações com outras ferramentas.
Vídeo: Red Hat OpenShift Observability across the Hybrid Cloud (1:47)
Por que escolher a Red Hat para observabilidade?
O portfólio de soluções da Red Hat viabiliza a estratégia de observabilidade da sua equipe em qualquer plataforma.
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. Dessa forma, os usuários podem diagnosticar e solucionar problemas rapidamente, antes que eles afetem suas aplicações ou usuários finais.
Outras soluções Red Hat que podem ajudar você a implementar uma estratégia de observabilidade sólida:
Red Hat OpenShift: uma plataforma empresarial de aplicações com um conjunto de serviços testados para você implantar apps na infraestrutura que quiser.
Red Hat Ansible Automation Platform: uma solução de automação empresarial versátil e de confiança que pode responder a dados de observabilidade e orquestrar todo o seu ambiente de TI em uma única plataforma.
Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes: uma coleção de recursos que unificam o gerenciamento de vários clusters, oferecem governança baseada em políticas, gerenciamento do ciclo de vida da aplicação e monitoramento de integridade e desempenho proativos dos clusters.
Red Hat Lightspeed: uma ferramenta de gerenciamento de sistemas de ponta a ponta que oferece orientação baseada em IA nas plataformas da Red Hat para você gerenciar melhor seus ambientes de nuvem híbrida.
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