Entenda como a observabilidade pode ajudar em seus projetos de programação e deixá-los ainda mais completos para as pessoas usuárias.
Em um cenário de aplicações cada vez mais distribuídas, manter a saúde dos sistemas se tornou um desafio para qualquer time de desenvolvimento. É nesse contexto que os conceitos de observabilidade e monitoramento se tornam fundamentais.
Embora sejam frequentemente confundidos, eles possuem diferenças. De maneira geral, elas podem impactar diretamente na performance, segurança e confiabilidade de aplicações modernas.
Neste artigo, você vai entender o que é observabilidade, como ela se diferencia do monitoramento, quais ferramentas estão disponíveis para os seus projetos e como aplicá-las de forma estratégica. Tudo isso com foco em ajudar você, pessoa desenvolvedora, a tomar decisões mais eficientes sobre a infraestrutura de seus sistemas. Confira!
O que é observabilidade?
Observabilidade é a capacidade de um sistema revelar internamente o que está acontecendo apenas com base nos dados gerados por ele, como logs, métricas e rastreamentos (traces).
O termo vem da engenharia de controle e, na computação moderna, ganhou espaço com o crescimento de aplicações em nuvem, DevOps e metodologias ágeis.
Ao contrário do monitoramento tradicional, que muitas vezes é reativo, a observabilidade permite uma análise mais proativa e detalhada.
Com ela, é possível compreender os comportamentos complexos de sistemas, diagnosticar problemas mais rapidamente e, principalmente, prever falhas antes que impactem o usuário final.
Por que a observabilidade é essencial em projetos de TI?
Projetos de TI estão se tornando cada vez mais dinâmicos. Microsserviços, contêineres, escalabilidade horizontal e integração contínua criam um ambiente em constante mudança. Isso aumenta a necessidade de entender o sistema de maneira mais profunda do que o monitoramento padrão oferece.
Assim, com um bom nível de observabilidade, é possível:
- Detectar vazamentos de dados de forma mais eficiente.
- Entender como diferentes linguagens de programação se comportam em produção.
- Investigar erros complexos com rastreamentos detalhados.
- Observar dependências entre serviços que, muitas vezes, passam despercebidas.
- Melhorar o desempenho com base em dados reais, e não apenas em alertas predefinidos.
O que é monitoramento?
Já o monitoramento é o processo de coleta, análise e alerta sobre o desempenho e a integridade de um sistema. Ele é responsável por responder perguntas como: “o servidor está online?”, “a API está respondendo?”, ou “o uso de CPU ultrapassou o limite?”. Em outras palavras, o monitoramento é focado em identificar anomalias conhecidas.
Em ambientes de produção, o monitoramento atua como uma primeira linha de defesa. Ele ajuda a detectar indisponibilidades, erros em serviços críticos e comportamentos fora do padrão, disparando alertas automáticos quando necessário.
Como o monitoramento contribui para a estabilidade dos sistemas?
Mesmo com o crescimento da observabilidade, o monitoramento de servidores continua sendo essencial. Ele garante que métricas básicas, como uso de memória, tempo de resposta, taxa de erro e disponibilidade, sejam constantemente verificadas.
Além disso, o monitoramento:
- Ajuda no cumprimento de SLAs (Acordos de Nível de Serviço).
- Reduz o tempo de resposta a incidentes.
- Mantém o time informado sobre a saúde dos ambientes em tempo real.
- Funciona como base para tomadas de decisão operacionais.
Aqui, ferramentas como o serviço de monitoramento da Locaweb são exemplos de soluções comerciais que oferecem uma abordagem sólida para acompanhar a disponibilidade de servidores e serviços, com foco em simplicidade e eficiência.
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Observabilidade vs. monitoramento: quais são as diferenças?
Embora estejam interligados de alguma forma, observabilidade e monitoramento não são a mesma coisa.
O monitoramento é uma abordagem mais tradicional, baseada na coleta de métricas predefinidas e alertas sobre o comportamento esperado dos sistemas. Já a observabilidade oferece uma visão mais ampla, permitindo entender o porquê algo aconteceu, mesmo que não estivesse sendo monitorado.
Outro ponto importante é que o monitoramento costuma se basear em dashboards e gráficos que acompanham a saúde de servidores, uso de memória, carga de CPU, disponibilidade de serviços, entre outros indicadores.
Em contrapartida, a observabilidade se conecta diretamente ao código-fonte e à linguagem de programação utilizada, coletando dados contextuais que ajudam as pessoas desenvolvedoras a identificar falhas complexas. Por isso, a observabilidade se mostra indispensável em arquiteturas modernas, como microsserviços e aplicações distribuídas.
Em resumo:
Monitoramento é suficiente ou é preciso observabilidade?
Está com a pergunta acima na cabeça? Pois bem, a resposta para ela é que tudo vai depender do seu cenário.
Para sistemas simples ou estáticos, o monitoramento pode ser suficiente. No entanto, se você está lidando com microsserviços, Kubernetes, eventos distribuídos ou trabalha com entregas contínuas, a observabilidade se torna indispensável.
Portanto, o ideal é tratar os dois como complementares: o monitoramento detecta o problema, enquanto a observabilidade ajuda a resolvê-lo.
Principais ferramentas de observabilidade
Para alcançar um bom nível de observabilidade, é fundamental utilizar ferramentas que ajudem a capturar os três pilares principais:
- Métricas: dados numéricos sobre o comportamento do sistema ao longo do tempo.
- Logs: registros textuais sobre eventos do sistema.
- Traces: rastreamento de chamadas entre serviços (distribuídos ou não).
Independentemente da ferramenta escolhida, o mais importante é garantir que ela atenda às necessidades específicas do seu projeto e se integre bem com sua infraestrutura e linguagem de programação.
A combinação de boas ferramentas com práticas bem definidas de observabilidade e monitoramento permite maior controle sobre os sistemas, agilidade na identificação de falhas ou até vazamento de dados.
Pensando nisso, a escolha consciente da tecnologia é um passo fundamental rumo à confiabilidade e escalabilidade da sua aplicação.
Ferramentas de observabilidade e monitoramento open source mais populares
O ecossistema open source conta com soluções robustas que atendem desde projetos pequenos até ambientes enterprise:
- Prometheus: excelente para coleta e armazenamento de métricas. Amplamente usado com Grafana para visualizações.
- Grafana: painel de visualização interativo, compatível com diversas fontes de dados.
- Jaeger: ferramenta de rastreamento distribuído, muito útil para microsserviços.
- ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): para análise de logs em larga escala.
- OpenTelemetry: padrão emergente que unifica a coleta de métricas, logs e traces em diversas linguagens de programação.
Essas ferramentas são altamente configuráveis, possuem comunidades ativas e oferecem flexibilidade para se adaptar à sua arquitetura.
Soluções comerciais para observabilidade e monitoramento
Para quem prefere soluções gerenciadas e com suporte, existem boas alternativas no mercado.
No Brasil, a Locaweb oferece uma solução completa de monitoramento de servidores com alertas automatizados, histórico de incidentes e verificação de múltiplos serviços em tempo real.
Soluções comerciais são ideais quando:
- Você precisa escalar rapidamente.
- Quer evitar a complexidade de manutenção das ferramentas.
- Busca integração com outras plataformas de infraestrutura.
Como escolher a melhor ferramenta para o seu projeto?
A escolha deve considerar os seguintes aspectos para garantir o bom andamento do seu projeto:
- Complexidade do sistema: arquiteturas distribuídas exigem rastreamento e análise de logs em profundidade.
- Stack de linguagem de programação: nem todas as ferramentas oferecem suporte nativo para todas as linguagens.
- Capacidade da equipe: ferramentas open source exigem mais configuração e manutenção.
- Orçamento: soluções comerciais têm custo, mas podem economizar tempo.
- Requisitos de segurança: sistemas com risco de vazamento de dados exigem observabilidade com foco em auditoria.
Implementando observabilidade e/ou o monitoramento em seus projetos
A adoção de observabilidade e monitoramento deve ser feita de forma planejada, pois isso evita sobrecarga de dados e garante insights realmente úteis.
Caso esteja pensando em adotar essa prática em sua equipe, é bom seguir os passos que estão a seguir:
- Defina os objetivos: o que você quer observar? Quais serviços são críticos?
- Escolha as ferramentas: promova testes e validações antes de decidir.
- Implemente coleta de dados: instale agentes, configure logs estruturados e defina métricas-chave.
- Estabeleça alertas: use thresholds adequados para evitar ruído.
- Configure visualizações: dashboards com indicadores visuais facilitam o dia a dia.
- Treine a equipe: promova uma cultura orientada a dados e análise contínua para que todos saibam exatamente com o que estão lidando.
Melhores práticas para otimizar a observabilidade e o monitoramento
Também é válido de dizer que algumas das melhores práticas para otimizar a observabilidade e o monitoramento envolve as seguintes etapas:
- Centralize os dados: reúna logs, métricas e rastreamentos em uma única plataforma.
- Padronize logs: utilize logs estruturados com identificadores únicos.
- Automatize alertas: defina regras claras para evitar alertas desnecessários.
- Monitore o monitoramento: garanta que suas ferramentas estejam funcionando corretamente.
- Atualize periodicamente: revise seus painéis e alertas conforme o sistema evolui.
Conclusão
Compreender a diferença entre observabilidade e monitoramento é essencial para manter a saúde dos seus sistemas e garantir a melhor experiência para o usuário final.
Enquanto o monitoramento detecta falhas conhecidas e mantém o time informado, a observabilidade permite entender o que levou o sistema àquela falha, mesmo que ela nunca tenha ocorrido antes.
Ao combinar as duas abordagens, você ganha visibilidade total sobre sua aplicação, seja ela monolítica, distribuída ou baseada em microsserviços. Além disso, também se antecipa a problemas que poderiam causar desde uma simples lentidão até um grave vazamento de dados.
Por isso, invista nas ferramentas certas, avalie sua infraestrutura, alinhe com a linguagem de programação utilizada e implante estratégias que tragam valor contínuo à operação dos seus projetos.
