Observabilidade significa entender o estado de um sistema com base em seus resultados, enquanto o monitoramento está rastreando métricas para avaliar a integridade de um sistema.
Desde que os negócios e a tecnologia da informação se interligaram, empresas de todas as formas e tamanhos têm procurado meios cada vez mais precisos para compreender, avaliar e otimizar os sistemas de computador dos quais dependem. Já no final da década de 1980, ferramentas de monitoramento interativas e em tempo real ajudavam as organizações a monitorar a integridade e o desempenho da TI. Mas, à medida que a tecnologia digital evoluiu, os sistemas de negócios também se tornaram muito mais robustos, distribuídos e complexos, apresentando um novo conjunto de desafios para as organizações.
Especificamente: Como uma empresa pode levar em conta e agregar os potencialmente bilhões de pontos de dados em ambientes dinâmicos e distribuídos para criar uma imagem precisa do que está acontecendo em seus sistemas digitais?
Tradicionalmente, o monitoramento tem sido o método de entrada para a gestão da TI, fornecendo informações valiosas sobre a integridade e o desempenho de vários componentes em um sistema. Mas, com a rápida evolução da tecnologia, o monitoramento sozinho fica aquém do fornecimento do entendimento abrangente necessário para navegar pelas complexidades dos ambientes de TI atuais. É aqui que a observabilidade entra em cena.
Para lidar com os desafios e complexidades de gerenciar um cenário de TI moderno, o monitoramento e a observabilidade são metodologias essenciais. Embora ambos tenham o mesmo objetivo de fornecer informações sobre sistemas complexos, eles oferecem abordagens e benefícios distintos que os diferenciam.
O monitoramento, no contexto da gestão da TI e do DevOps, refere-se ao processo de rastrear e coletar sistematicamente dados de vários componentes em um sistema. Por meio de métricas e pontos de dados predefinidos, o monitoramento tem como objetivo fornecer visibilidade em tempo real da integridade, do desempenho e da disponibilidade dos recursos críticos. Essa prática permite que as equipes de TI identifiquem possíveis problemas, anomalias e gargalos de desempenho, permitindo que tomem medidas proativas para manter a estabilidade do sistema e minimizar o tempo de inatividade.
Os principais benefícios do monitoramento são:
- Alertas e resposta a incidentes
Os sistemas de monitoramento são equipados com mecanismos de alerta que notificam as equipes de TI quando limites específicos ou condições predefinidas são violados, indicando possíveis problemas que podem exigir atenção imediata. - Análise histórica
O monitoramento gera dados históricos valiosos, que podem ser usados para rastrear tendências, realizar análises pós-incidente e tomar decisões informadas sobre planejamento de capacidade e melhorias futuras.
A observabilidade, por outro lado, representa uma abordagem mais abrangente e holística para entender sistemas complexos. Embora o monitoramento forneça métricas e pontos de dados específicos, a observabilidade se concentra na capacidade de obter informações sobre o estado interno do sistema com base em saídas externas. Ela busca responder à pergunta "Por que o sistema está se comportando dessa forma?" A observabilidade fornece uma visão mais holística do sistema para que o comportamento de TI possa ser entendido como um todo, em vez de apenas partes isoladas.
Dessa forma, os benefícios que a observabilidade oferece são diferentes daqueles associados ao monitoramento. Esses benefícios incluem:
- Informações ricas em contexto
A observabilidade enfatiza informações ricas em contexto e totalmente correlacionadas, oferecendo uma compreensão mais profunda das relações e interações entre vários componentes do sistema. Isso facilita a descoberta das causas raiz de possíveis problemas, em vez de apenas receber notificações da existência de problemas. - Descobertas imprevistas
Ao contrário do monitoramento que opera em métricas predefinidas, a observabilidade permite a descoberta de problemas ou padrões anteriormente desconhecidos, capacitando as equipes a explorar além do que já estão familiarizadas. - Adaptabilidade a mudanças
Em ambientes em rápida evolução, como microsserviços e sistemas baseados em contêineres, a observabilidade permite que as organizações se adaptem mais rapidamente às mudanças na arquitetura e na infraestrutura do sistema, um elemento essencial ao trabalhar com ambientes complexos e distribuídos. - Otimização do desempenho
Ao analisar as métricas coletadas, os profissionais de TI podem identificar áreas de ineficiência ou subutilização, permitindo otimizações de desempenho direcionadas e alocação de recursos.
Tanto a observabilidade quanto o monitoramento compartilham um mandato quase idêntico: ajudar as organizações a entender e gerenciar seus sistemas de TI complexos, identificando problemas. Mas embora essas duas abordagens possam ser lados diferentes da mesma moeda, suas diferenças são o que as definem. Cada uma segue uma rota específica para alcançar seu objetivo e fornece informações exclusivas que DevOps e gerentes de TI podem usar para melhorar a transparência de aplicações e sistemas.
As diferenças mais importantes entre observabilidade e monitoramento são:
- Abordagem de coleta de dados
Normalmente, o monitoramento se concentra em métricas predefinidas e pontos de dados específicos, enquanto a observabilidade adota uma abordagem mais aberta, permitindo a coleta de vários fluxos de dados, logs, rastreamentos e eventos. Os sistemas observáveis produzem dados relevantes sobre seus estados internos que podem ser usados para inferir o status atual do sistema, bem como descobrir as causas raiz de possíveis problemas. - Infraestrutura
As soluções tradicionais de infraestrutura, como datacenters, muitas vezes dependem do monitoramento para rastrear o desempenho, enquanto os ambientes de nuvem e outras infraestruturas modernas se inclinam mais para a observabilidade. A observabilidade pode e deve ser aplicada em arquiteturas tradicionais e modernas, mas com a compreensão de que o monitoramento muitas vezes tem dificuldades para lidar com o volume de dados gerado pelas infraestruturas modernas, geralmente levando a pontos cegos na visibilidade. - Causalidade versus correlação
O monitoramento fornece correlações entre eventos e métricas, enquanto a observabilidade busca estabelecer causalidade. Simplificando, o monitoramento envolve ficar de olho nas métricas e, portanto, é usado para informar as equipes de DevOps quando algo não está funcionando corretamente ou quando surgem outros problemas, mas não é tão eficaz na identificação da questão real que está no cerne do problema. A observabilidade permite que as equipes de TI entendam o "porquê" do comportamento de um sistema. - Previsibilidade versus adaptabilidade
Os limites predefinidos do monitoramento permitem a previsibilidade, enquanto a natureza dinâmica da observabilidade a torna mais adequada para se adaptar a mudanças e complexidades imprevistas. - Granularidade
O monitoramento da coleta de dados geralmente requer um agente instalado no host, capturando métricas de uma perspectiva de fora para dentro. Em contraste, a observabilidade geralmente é instrumentada no nível do código, fornecendo um nível de granularidade que o monitoramento tem dificuldades para alcançar. Isso permite informações detalhadas sobre o comportamento de componentes e serviços individuais.
O monitoramento sempre desempenhou um papel crucial no fornecimento de informações em tempo real sobre a integridade e o desempenho dos sistemas de computador e continua a fazê-lo hoje. Por meio de um processo sistemático de coleta e análise de dados, o monitoramento permite que os profissionais de TI detectem possíveis problemas e informem suas estratégias para manter as operações ideais do sistema.
Esse processo inclui as seguintes etapas:
O monitoramento envolve a coleta de dados de um sistema, capturando métricas e eventos cruciais que refletem seu estado geral. Para coletar esses dados, os agentes de monitoramento são instalados no sistema. Essas ferramentas são responsáveis por coletar métricas ou eventos predefinidos que servem como indicadores de integridade e desempenho do sistema.
Os dados coletados pelos agentes de monitoramento são transmitidos para uma ferramenta ou plataforma de monitoramento centralizada, onde passam por análises adicionais. Na ferramenta de monitoramento, os dados coletados são comparados com limites ou linhas de base predefinidos. Esses limites servem como parâmetros de comparação para o que é considerado comportamento normal no sistema.
Quando as métricas ou eventos monitorados se desviam dos limites estabelecidos, a ferramenta de monitoramento identifica esses possíveis problemas ou anomalias. Em resposta à detecção de um problema, a ferramenta de monitoramento aciona notificações de alerta, normalmente enviadas para administradores de sistema ou equipes de DevOps. Esses alertas servem como avisos antecipados, levando a uma investigação mais aprofundada e a uma resolução rápida do problema.
O monitoramento pode ser aplicado em vários níveis, cada um com um foco específico:
- Monitoramento de infraestrutura
Esse nível avalia a integridade e o desempenho dos recursos de hardware, dos componentes de rede e das máquinas virtuais. - Monitoramento de aplicações
O monitoramento de aplicações concentra-se no monitoramento do comportamento e desempenho de aplicações e serviços de software. - Monitoramento da experiência do usuário
Esse nível fornece informações sobre a experiência do usuário final, medindo os tempos de resposta e as interações do usuário.
A observabilidade funciona coletando e analisando dados de diferentes fontes para criar uma imagem abrangente e dinâmica do comportamento de um sistema. Essa compreensão holística capacita os engenheiros a identificar as causas raiz dos problemas, solucionar problemas mais rapidamente e melhorar o desempenho e a confiabilidade do sistema, mesmo em sistemas e aplicações complexos e distribuídos.
As plataformas de observabilidade podem empregar diferentes processos para coletar e analisar os resultados do sistema, com algumas das abordagens mais inovadoras que empregam AIOps e recursos de aprendizado de máquina para distinguir dados relevantes de informações menos importantes. Mas, independentemente das metodologias em jogo, a maioria das abordagens à observabilidade se concentra em três pilares essenciais:
Os logs, a forma mais antiga de telemetria, são registros detalhados de eventos em um sistema, capturando informações sobre ações do usuário, erros, avisos e eventos do sistema. Essas representações textuais fornecem uma trilha histórica valiosa, permitindo que os engenheiros entendam a sequência de ações e ocorrências que ocorrem no sistema ao longo do tempo. Apesar de suas origens nos primeiros dias da era digital, os logs ainda são considerados elementos cruciais na investigação da observabilidade.
As métricas envolvem a coleta de medições quantitativas relacionadas ao desempenho do sistema. Essas medições podem incluir utilização da CPU, uso de memória, tráfego de rede, tempos de resposta e muito mais. Ao monitorar métricas, os profissionais de TI obtêm os benefícios das informações em tempo real sobre como o sistema está se comportando e se desempenhando e de onde os possíveis problemas podem vir.
Os rastreamentos capturam as interações entre diferentes componentes de um sistema à medida que as transações fluem por eles. Essas interações podem incluir solicitações do usuário, chamadas de API ou chamadas de serviço. Os rastreamentos ajudam os engenheiros a visualizar o caminho de uma transação em todo o sistema, descobrindo possíveis gargalos e áreas de melhoria.
A sinergia entre logs, métricas e rastreamentos forma a base da observabilidade. Cada um desses componentes contribui com informações exclusivas sobre o comportamento de um sistema, fornecendo aos profissionais de TI uma visão abrangente de suas aplicações e infraestrutura.
Embora a observabilidade ofereça uma abordagem poderosa para obter uma compreensão abrangente de sistemas complexos, ela apresenta desafios. Superar esses obstáculos é crucial para ver as causas na raiz do comportamento do sistema e aproveitar todo o potencial das informações do sistema e das aplicações.
Alguns dos desafios mais proeminentes são:
A observabilidade foi desenvolvida para fornecer informações mais claras sobre o cenário dinâmico de ambientes e microsserviços de várias nuvens, mas isso não significa que seja sempre um processo indolor. A implementação da observabilidade em sistemas complexos pode ser desafiadora. A natureza complexa de sistemas e contêineres distribuídos exige soluções especializadas para agregar dados em várias plataformas. Alcançar a observabilidade nessas infraestruturas complexas requer planejamento cuidadoso e soluções personalizadas para capturar uma visão holística do comportamento do sistema.
A observabilidade gera grandes quantidades de dados, possivelmente sobrecarregando o DevOps e outras equipes de TI responsáveis por transformar estratégias de observabilidade em informações acionáveis. Sem a plataforma e as ferramentas de suporte certas, esse fluxo de dados pode rapidamente ficar fora de controle.
Para alcançar uma observabilidade eficaz, a colaboração entre as equipes de DevOps, engenharia e negócios é essencial. Quando as equipes operam isoladamente, isso pode levar à dispersão de ferramentas e resultar em mais horas e custos de engenharia. Infelizmente, os silos existentes de dados e infraestrutura podem impedir a implementação de uma solução unificada de observabilidade. Dividir esses silos e promover a cooperação é fundamental para aproveitar todo o potencial da observabilidade.
Com a crescente complexidade das infraestruturas modernas, encontrar ferramentas ideais que atendam às necessidades específicas da organização é mais importante do que nunca. Aqui estão os principais fatores a serem considerados ao avaliar a observabilidade e as ferramentas de monitoramento:
- Coleta e integração de dados
A coleta eficaz de dados é fundamental tanto para a observabilidade quanto para o monitoramento. Considere apenas as ferramentas ou estruturas que podem reunir dados de uma ampla variedade de fontes (logs, métricas, rastreamentos e muito mais). Essas soluções também devem ser capazes de se integrar a vários tipos de plataformas — no local, baseadas na nuvem e ambientes híbridos — para criar uma visão unificada em tempo real dos sistemas de TI da organização. - Análise e visualização
Os recursos avançados de análise em soluções de observabilidade e monitoramento permitem que as equipes descubram tendências, padrões e anomalias que possam afetar o desempenho e a confiabilidade do sistema. Os conjuntos de ferramentas mais eficazes também oferecem visualização de dados intuitiva e interativa, permitindo que as equipes de TI interpretem informações complexas rapidamente. - Escalabilidade e desempenho consistente
Diante da evolução das infraestruturas e do aumento dos volumes de dados, as ferramentas de observabilidade e monitoramento devem ser facilmente escaláveis, capazes de lidar com o crescimento da organização. As soluções de alto desempenho devem acomodar as demandas de sistemas dinâmicos e fornecer informações em tempo real sem sacrificar a precisão. - Comunidade forte e suporte
Para as soluções de código aberto, as comunidades ativas geralmente oferecem informações, recursos e suporte valiosos aos usuários, melhorando o utilitário geral da ferramenta e permitindo uma solução de problemas e um autoatendimento do usuário mais eficazes. Uma comunidade forte e um suporte confiável são essenciais para aproveitar ao máximo essas soluções de código aberto. Explore a comunidade e a base de usuários em torno das ferramentas em consideração. - Facilidade de uso e recursos de treinamento
Interfaces amigáveis e recursos abrangentes de treinamento podem afetar significativamente a eficácia da ferramenta. Procure ferramentas acessíveis aos usuários de diferentes históricos técnicos e ofereça materiais educacionais para ajudar a promover a proficiência.
Embora o monitoramento forneça visibilidade em tempo real da integridade e do desempenho do sistema por meio de métricas predefinidas, a abordagem certa para a observabilidade adota uma visão mais holística, oferecendo informações ricas em contexto sobre o estado interno dos sistemas com base em saídas externas e, ao mesmo tempo, lidando com os principais fluxos de trabalho de monitoramento dos quais as organizações e as empresas dependem. Juntas, essas metodologias equipam o pessoal de TI com um kit de ferramentas abrangente para superar os desafios das operações de negócios modernas. Infelizmente, alcançar a observabilidade em sistemas distribuídos complexos apresenta seu próprio conjunto de desafios. Para lidar com esses desafios, a ServiceNow introduz a Observabilidade de nuvem.
A Observabilidade de nuvem reúne dados críticos de telemetria em uma única solução, facilitando a integração perfeita em operações essenciais de negócios. Identifique problemas facilmente, evite interrupções de forma proativa e proteja a receita enquanto aumenta a satisfação do cliente. Trabalhe em painéis intuitivos, aproveite uma linguagem de consulta unificada e aplique um mecanismo de correlação para reduzir o MTTR (Mean Time to Resolution, tempo médio para resolução), tudo em uma plataforma centralizada, para obter uma fonte única e abrangente de verdade para seus dados essenciais do sistema.