Como obter observabilidade em escala?

Microsserviços, contêineres, os ambientes multicloud e definidos por software acrescentaram uma camada adicional de complexidade à infraestrutura de nuvem. Para entender tudo o que acontece nesses ambientes em constante mudança, o tempo todo, a observabilidade precisa escalar, par que as equipes deixem de simplesmente observar e reagir aos problemas, à medida que surgem, e passem a adotar uma cultura de compreensão proativa e de otimização da infraestrutura.

A observabilidade deve ir além do mero monitoramento (mesmo de infraestruturas muito complicadas) e tratar da construção de visibilidade em todas as camadas do seu negócio. O aumento da visibilidade dá a todos os que investem nos negócios uma visão melhor dos problemas e da experiência do usuário, além de criar mais tempo para iniciativas mais estratégicas. Também é fundamental para o sucesso geral dos modelos de organização de engenharia de confiabilidade do site (SRE) ou DevOps.

Definida de maneira simples, observabilidade é a capacidade de responder a qualquer pergunta sobre seu negócio ou aplicativo, a qualquer momento, independentemente da complexidade de sua infraestrutura. A maneira de fazer isso no contexto de operações e desenvolvimento de aplicativos é simples — instrumentando sistemas e aplicativos para coletar métricas, rastreamentos e logs e enviar todos esses dados para um sistema que pode armazená-los, analisá-los e ajudá-lo a obter insights.

Automação e inteligência são essenciais, portanto, para transformar como as equipes trabalham para obter observabilidade em escala, de forma rápida e eficiente.

Principalmente, automação do mapeamento contínuo de componentes, dos serviços de nuvem e dos relacionamentos em constante mudança entre, potencialmente, bilhões de interdependências, além da descoberta de novos componentes, visando evitar lacunas na cobertura em tempo real. Como os ambientes dinâmicos de várias nuvens podem mudar em segundos, a IA precisa saber respostas precisas e ser capaz de antecipar e corrigir automaticamente os problemas antes do impacto nos negócios.

Alguns recursos críticos de IA que permitem observabilidade em escala são:

• Auto-adaptive threshold – para priorizar o que realmente importa.
• Agrupamento inteligente de anomalias – para eliminar trabalho redundante entre as equipes.
• Análise da árvore de falhas – para entregar respostas instantaneamente.

A automação é uma das tendências mais quentes em observabilidade. O objetivo da IA é fornecer respostas rápidas às equipes de engenharia, infraestrutura, operações e aplicativos e capacitá-las para se concentrar nas coisas que importam.

Além disso, os sistemas de observabilidade de alta qualidade têm algoritmos de aprendizado que podem entender a integridade passada de seus serviços e aplicativos para ajudar a prever o que acontecerá no futuro. A ingestão completa de todos os dados sobre sua empresa ajuda os modelos de aprendizado de máquina a obter perspectivas precisas de dados históricos e em tempo real — o ML ajuda a prever eventos futuros potenciais de alta probabilidade e aproveita o poder da IA para obter inteligência preditiva.

Oferecer uma resposta precisa para cada problema que todos entendam pode transformar equipes longe de apontar o dedo para uma colaboração eficiente entre equipes que impulsiona os resultados de negócios.

Vários requisitos importantes permitem que as equipes colaborem com mais eficiência para os mesmos SLIs/SLOs técnicos e comerciais, como:

• Modelo de dados único para escalar observabilidade em todas as camadas e componentes em toda a pilha de tecnologia.
• Contexto compartilhado que facilite a colaboração entre equipes, com flexibilidade para analisar infraestrutura, aplicativos, operações e dados de negócios.
• Combinação perfeita de todo o ciclo de vida do software, desde recursos de desenvolvimento, testes, lançamentos e otimizações contínuas, para inovar mais rapidamente, com maior qualidade.

Tem mais: uma perspectiva externa é sempre necessária para criar um ciclo de feedback das equipes de tecnologia de back-end para as equipes de produto, digital e de negócios, garantindo que toda a pilha de nuvem esteja dando suporte aos resultados esperados. Para isso as empresas devem incluir a experiência do usuário em uma abordagem de observabilidade mais inteligente, conectando a perspectiva de front-end e back-end, para entender a experiência dos usuários em todos os canais.

Benefícios da observabilidade em escala

O grau em que uma equipe ou empresa valoriza a capacidade de inspecionar e entender os sistemas, sua carga de trabalho e seu comportamento permitirá à observabilidade olhar para os resultados do sistema como um todo, de modo a facilitar:

• Uma compreensão abrangente de sistemas complexos;
• Um planejamento mais inteligente para lançamentos de código e capacidade de aplicativos;
• A resolução mais rápida de problemas e MTTR mais curto;
• Análises de incidentes mais perspicazes;
• Maior tempo de atividade com melhor desempenho;
• Clientes mais satisfeitos e aumento de receita.

Em outras palavras, após adotar a observabilidade em escala, você começará a prestar atenção ao sistema geral e à experiência do usuário, não a cada um de componentes d infraestrutura de TI.

A observabilidade em escala a se concentrar no que realmente importa.