O que é observabilidade? Guia para PMEs otimizarem sistemas

Introdução: além do alerta

Para empresas que dependem de software, o que hoje abrange praticamente todas, o monitoramento é uma prática conhecida: painéis e alertas que indicam, por exemplo, uso de CPU em 100% ou a indisponibilidade de um serviço. Em sistemas complexos, com microsserviços, APIs e integrações na nuvem, identificar que algo está errado é apenas a etapa inicial. A questão central é por quê.

É nesse ponto que a observabilidade se aplica. Compreender o que é observabilidade e como aplicá-la em PMEs deixou de ser uma preocupação restrita às grandes empresas de tecnologia e tornou-se uma necessidade competitiva. Observabilidade é a capacidade de formular perguntas arbitrárias sobre o sistema, em qualquer estado, e obter respostas claras sem a necessidade de prever a falha. A diferença equivale à que existe entre um alarme de incêndio e uma planta completa do edifício com sensores de fumaça, calor e câmeras térmicas, que indicam onde e por que o fogo começou.

A diferença entre monitoramento e observabilidade

Os dois conceitos são frequentemente confundidos, mas a distinção é relevante para a gestão de tecnologia.

• Monitoramento (reativo): Define-se o que medir com base em falhas anteriores. Responde a perguntas conhecidas: “O servidor está no ar?”, “O tempo de resposta da API está abaixo de 200ms?”. Assemelha-se ao painel de um veículo, que informa velocidade e temperatura.

• Observabilidade (proativa e investigativa): Coletam-se dados detalhados para explorar o desconhecido. Permite responder a perguntas não antecipadas: “Por que os uploads de arquivos estão lentos apenas para clientes do plano X na região sudeste?”, “Qual deploy específico introduziu a latência observada agora?”. Equivale a um diagnóstico completo do motor em tempo real.

Em resumo, o monitoramento indica se o sistema está funcionando. A observabilidade auxilia na compreensão de por que ele não está.

Os três pilares da observabilidade

Para alcançar a observabilidade, as equipes de tecnologia utilizam três tipos principais de dados de telemetria, que em conjunto oferecem uma visão completa do sistema.

1. Logs

São registros de eventos com data e hora. Um log bem estruturado é um registro imutável de um evento discreto, que indica “o quê” ocorreu.

• Definição: Linhas de texto (preferencialmente em formato estruturado, como JSON) que descrevem um evento. Ex: {"timestamp":"2026-08-15T10:00:01Z", "level":"error", "userID":"123", "message":"Falha no processamento do pagamento"}.
• Perguntas que respondem: “O que aconteceu em um ponto específico no tempo?”, “Quais erros ocorreram para este usuário?“.

2. Métricas

São agregações numéricas de dados ao longo do tempo, adequadas para compreender o comportamento geral e identificar tendências.

• Definição: Um valor numérico associado a um conjunto de dimensões. Ex: api_requests_total{metodo="POST", endpoint="/pagamento"} = 5.310.
• Perguntas que respondem: “Qual é a taxa de erros da API?”, “Quantos usuários estão ativos neste momento?”, “O uso de memória está crescendo?“.

3. Traces (rastreamentos)

Representam o percurso completo de uma requisição através de múltiplos serviços. Em arquiteturas de microsserviços, são indispensáveis.

• Definição: Uma série de “spans” que mostram o caminho de uma requisição, o tempo despendido em cada serviço e a localização dos gargalos.
• Perguntas que respondem: “Onde uma requisição consome mais tempo?”, “Qual serviço falhou em uma cadeia de chamadas complexa?”.

A combinação de logs, métricas e traces proporciona uma visão contextualizada e aprofundada de qualquer problema.

Por que as PMEs devem adotar a observabilidade

Uma estratégia de observabilidade traz benefícios diretos ao negócio, em especial para PMEs que precisam de agilidade e eficiência.

• Redução do tempo de resolução (MTTR): A identificação da causa raiz deixa de depender de tentativas e suposições. Com dados detalhados, as equipes resolvem incidentes com maior rapidez.
• Melhoria da experiência do cliente: É possível identificar e corrigir problemas de desempenho antes que atinjam um número elevado de usuários, o que contribui para a satisfação e a retenção.
• Inovação com segurança: Com uma base consistente de dados, as equipes podem realizar deploys com maior frequência e segurança, pois conseguem detectar e reverter problemas rapidamente.
• Otimização de custos na nuvem: A visibilidade sobre o uso de recursos auxilia na identificação de gargalos, na otimização da infraestrutura e na redução de gastos com serviços subutilizados.

Como aplicar observabilidade na PME: passo a passo

A implementação de observabilidade não exige um projeto de grande porte. Recomenda-se uma abordagem iterativa.

1. Iniciar pelo fluxo mais crítico: Deve-se identificar o fluxo de negócio mais importante da empresa, como o checkout do e-commerce ou o processamento de pedidos, e torná-lo plenamente observável em primeiro lugar.

2. Padronizar a coleta de dados com OpenTelemetry: Em vez de utilizar agentes de diferentes fornecedores, recomenda-se adotar o padrão OpenTelemetry (OTel). Trata-se de um projeto da Cloud Native Computing Foundation (CNCF) que oferece um conjunto único de APIs e SDKs para coletar logs, métricas e traces de forma agnóstica. Isso evita o vendor lock-in e permite que os dados sejam enviados a qualquer plataforma.

3. Selecionar as ferramentas adequadas: Com os dados coletados via OTel, é necessário um backend para armazenamento e visualização.

   • Opções open-source: Uma combinação difundida e de baixo custo é Prometheus para métricas, Grafana para dashboards e Jaeger para traces.
   • Plataformas gerenciadas: Serviços como Datadog, New Relic e Dynatrace oferecem soluções unificadas e de gestão mais simples, com custo de licenciamento.

4. Promover uma cultura orientada a dados: A observabilidade é tanto uma prática cultural quanto tecnológica. As equipes de desenvolvimento, operações (DevOps) e produto devem ter acesso aos dados e ser incentivadas a utilizá-los nas decisões. Recomenda-se criar dashboards compartilhados e discutir as métricas em reuniões de planejamento.

5. Integrar aos processos existentes: Os alertas de observabilidade devem ser conectados a ferramentas como Slack ou PagerDuty. Os dados coletados devem ser utilizados nos post-mortems de incidentes para compreender não apenas o que falhou, mas por quê, e como evitar a recorrência.

A observabilidade altera a forma como a empresa lida com a complexidade do software. Permite a transição de uma postura reativa, voltada à correção constante de incidentes, para uma abordagem proativa, em que os dados orientam a otimização contínua do desempenho, dos custos e da experiência do cliente.

Sistemas complexos exigem visibilidade clara. Para PMEs que desejam transformar dados em informação útil e tratar problemas de forma proativa, a observabilidade é uma alternativa adequada. A Core Apps pode apoiar o mapeamento dos sistemas e a definição de uma estratégia. Solicite um diagnóstico gratuito à Core Apps.