Escrito por Marcos Teixeira e Revisado por Felipe Almeida

Quando se trata de sistemas de software modernos, as pessoas costumam usar “monitoramento” e “observabilidade” como sinônimos. Mas na verdade são duas formas diferentes de compreender e gerenciar sistemas complexos. Ainda que monitoramento esteja mais relacionado ao processo de coletar e analisar dados e estabelecer métricas e alertas predefinidos para lidar com problemas urgentes, a observabilidade está mais para uma característica do sistema: um sistema é observável quando fornece percepções abrangentes e em tempo real da sua situação interna, desempenho e interações, o que possibilita efetividade na depuração, identificação proativa e solução de problemas.

Entender as diferenças entre monitoramento e observabilidade é crucial para efetivamente gerenciar sistemas de software modernos e solucionar problemas que podem surgir. Vamos explorar o significado de cada termo, os respectivos benefícios e limitações, além de como podem ser aplicados em diferentes cenários da vida real. Até o fim desta postagem, você deverá entender com clareza quando usar monitoramento ou observabilidade para obter visibilidade sobre seus sistemas.

Principais diferenças entre monitoramento e observabilidade: definições e conceitos

Conheça nossas oportunidades

Monitoramento

O monitoramento se concentra em coletar e analisar métricas predefinidas para obter percepções sobre o desempenho e integridade do sistema. Isso envolve o acompanhamento de indicadores importantes como uso da CPU, consumo de memória, latência da rede e taxas de erro. O monitoramento de sistemas costuma empregar patamares predefinidos e mecanismos de alerta para notificar partes interessadas quando as métricas específicas excedem os limites aceitáveis. A ênfase fica em manter a estabilidade do sistema e identificar divergências do comportamento esperado.

Imagine um modelo de aprendizado de máquina que é implementado em um ambiente de produção para realizar previsões sobre dados de entrada. Por meio do monitoramento, é possível acompanhar várias métricas, como acurácia do modelo, latência da previsão e descompasso de dados. Quando a acurácia do modelo cai abaixo de um determinado patamar ou a latência de previsão aumenta substancialmente, as ferramentas de monitoramento podem acionar alertas, o que possibilita medidas proativas para lidar com o problema. O monitoramento ajuda a identificar anomalias e oferece uma compreensão básica da integridade do modelo, mas pode ficar aquém quando se trata de diagnosticar problemas complexos. O monitoramento é uma ferramenta essencial para detectar quando sistemas estão acima ou abaixo dos patamares previsíveis que alguém anteriormente considerou ser uma anomalia. 

No entanto, sistemas modernos são tão complexos que podem produzir comportamentos que ninguém poderia ter previsto com antecedência. Esta imprevisibilidade costuma levar a situações onde o sistema opera dentro de limites aceitáveis, mas algo ainda parece fora do lugar. Nesses casos, somente o monitoramento pode não ser suficiente para diagnosticar o problema. É aqui que a observabilidade tem utilidade.

Observabilidade

A observabilidade vai além do monitoramento tradicional ao oferecer uma compreensão mais profunda do comportamento do sistema, mesmo sem métricas predefinidas. Ela ajuda a responder “por que” algo aconteceu ao fornecer contexto e dados detalhados. Observabilidade inclui monitoramento e registro de dados, mas também adiciona rastreamento distribuído, análise em tempo real e correlação de eventos. Isto possibilita que engenheiros entendam melhor um sistema, acompanhem interações entre partes e encontrem as causas principais dos problemas.

A migração de monolíticos para microsserviços enfatizou ainda mais a necessidade de observabilidade além de ferramentas de monitoramento baseadas em métricas. Em uma arquitetura de microsserviços, os sistemas são compostos de inúmeros serviços interconectados que trabalham em conjunto para fornecer funcionalidade. Esta complexidade dificulta a identificação de problemas que podem surgir e localizar suas causas principais. A observabilidade fornece aos engenheiros percepções aprofundadas sobre como o sistema se comporta, o que possibilita que possam rastrear solicitações entre diferentes serviços e diagnosticar problemas complexos. Sem observabilidade, pode ser desafiador compreender as interações entre componentes, o que leva ao aumento do tempo de inatividade e redução do tempo de resolução.
Digamos que você tem um sistema composto por vários serviços interconectados. As ferramentas de observabilidade podem acompanhar e conectar fluxos de solicitação, o que permite que você siga uma solicitação de usuário específica entre vários serviços e encontre quaisquer problemas ou falhas. Com observabilidade, você obtém acesso a registros, métricas e rastreamentos que oferecem uma visão completa do comportamento do sistema. Esta visão mais clara deixa mais efetiva a solução de problemas, depuração e otimização de desempenho.

“O monitoramento é para os desconhecidos conhecidos, mas a observabilidade é para os desconhecidos desconhecidos” – Observability Engineering, 2022

Resumo das principais diferenças:

MonitoramentoObservabilidade
FocoEnfatiza limites e métricas predefinidasConcentra-se em compreender o comportamento do sistema e responder perguntas de “por quê”
Proativo ou reativoPossibilita a geração de alertas proativos baseados em limites predefinidosHabilita a solução reativa de problemas ao fornecer percepções aprofundadas sobre o comportamento do sistema
Compreensão contextualCom frequência, falta uma compreensão contextual abrangente do comportamento e das áreas internas do sistemaFornece informações contextuais e uma visão abrangente das áreas internas do sistema, possibilitando análise das causas principais, otimização do desempenho e depuração
EscalabilidadeAdequado para sistemas mais simples com métricas predefinidasTem bom desempenho em arquiteturas complexas e distribuídas onde compreender as interdependências é essencial

A observabilidade é uma abordagem interessante, porque ela possibilita aos engenheiros entenderem como o sistema se comporta sob condições normais, além de detectar problemas antes que se tornem críticos. Com esta ferramenta avançada, engenheiros podem rapidamente diagnosticar e resolver problemas, além de tomar decisões movidas por dados sobre como melhorar o desempenho e confiabilidade do sistema.
Outra diferença importante entre observabilidade e monitoramento é o nível dos detalhes. O monitoramento costuma fornecer alertas e métricas de alto nível, enquanto a observabilidade oferece percepções detalhadas sobre o comportamento do sistema. Com observabilidade, os engenheiros podem se aprofundar especificamente em solicitações, transações ou componentes para compreender como estão se desempenhando e identificar áreas que podem ser melhoradas.

Casos de uso e aplicações práticas: quando escolher monitoramento ou observabilidade

Ao considerar a escolha entre monitoramento e observabilidade, é importante avaliar com cuidado os requisitos específicos do seu sistema. Aqui estão alguns exemplos de aplicações práticas para ajudar você a descobrir como:

Use monitoramento quandoDescrição
Você tem um sistema simples com métricas predefinidasComo para o monitoramento da acurácia de um modelo de análise de sentimento em avaliações de clientes. Por exemplo, você pode acompanhar a precisão, recall e F1-score do modelo para garantir que atinja os patamares de desempenho desejados.
Você precisa rastrear indicadores de integridade para garantir estabilidadeComo o acompanhamento de indicadores de integridade de modelos principais, como acurácia, precisão e latência. O monitoramento destas métricas ajuda a identificar flutuações de desempenho e inconsistências de dados, o que possibilita medidas proativas para modelos estáveis e confiáveis
Você quer receber alertas proativos quando as métricas excederem limites aceitáveisPor exemplo, em um sistema de detecção de anomalias, você pode configurar o monitoramento para monitorar de forma contínua a pontuação de anomalia dos dados de entrada. Se a pontuação superar um patamar predefinido, um alerta pode ser ativado, notificando as partes interessadas relevantes sobre potenciais anomalias nos dados
Você precisa identificar rapidamente desvios do comportamento esperadoPor exemplo, ao comparar distribuições de recursos atuais com as linhas de base históricas, você pode identificar quaisquer desvios significativos. Isto possibilita a você reconhecer prontamente alterações nos padrões dos dados ou mudanças inesperadas no comportamento de recursos
Use observabilidade quandoDescrição
Você tem um sistema distribuído e complexo com inúmeros serviços interconectadosConsidere uma plataforma de aprendizado de máquina que consiste de múltiplos microsserviços responsáveis por pré-processamento de dados, treinamento de modelos e exibição de previsões. Neste cenário, a observabilidade pode ser usada para monitorar e analisar as interações entre estes serviços, incluindo fluxos de solicitações, dependências e métricas de desempenho. Ao implementar práticas de observabilidade, você pode obter visibilidade sobre o comportamento de um sistema inteiro e identificar quaisquer gargalos ou problemas que possam surgir dentro da arquitetura distribuída
Você precisa de percepções aprofundadas do comportamento do sistema, mesmo na ausência de métricas predefinidasImagine que desenvolveu um mecanismo de recomendações para uma plataforma de streaming on-line. A observabilidade fornece percepções sobre a geração de recomendações, mesmo sem métricas predefinidas. Técnicas como o rastreamento distribuído e registro de solicitação de usuários por meio de componentes, o que oferece uma compreensão abrangente do processo de recomendações do sistema
Você quer rastrear solicitações de usuários entre serviços diferentes e localizar gargalos ou falhas em tempo realPor exemplo, ao implementar um sistema de recomendações, a observabilidade possibilita a você acompanhar solicitações de usuários à medida que atravessam vários componentes, como o pré-processamento de dados, exibição de modelos e geração de resultados. Ao adotar a observabilidade, você pode localizar rapidamente quaisquer problemas de desempenho ou falhas no sistema, o que garante experiência de usuário perfeita e implantação eficiente de modelos
Você precisa de informações contextuais e conjuntos de dados robustos para entender “por que” algo aconteceuImagine um pipeline de dados responsável pelo processamento e transformação de grandes volumes de dados de clientes. Digamos que surja um problema de qualidade de dados em que determinados registros de clientes são transformados de forma imprecisa. Com observabilidade, é possível rastrear o fluxo de dados pelo pipeline, identificar a etapa de transformação ou o componente específico que causou o problema, e investigar as informações contextuais e conjuntos de dados robustos disponíveis naquele ponto

Conclusão

Tanto o monitoramento quanto a observabilidade são importantes para o gerenciamento de sistemas complexos. Ainda que o monitoramento seja útil para rastrear métricas predefinidas e receber alertas proativos, a observabilidade fornece percepções mais aprofundadas sobre o comportamento do sistema. Entender as diferenças entre estas duas abordagens pode ajudar você a fazer a escolha certa para o seu sistema.

Conheça nossas oportunidades