{"id":25907,"date":"2023-07-12T01:54:17","date_gmt":"2023-07-12T01:54:17","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/monitoring-vs-observability-differences-and-usages\/"},"modified":"2024-03-05T17:51:08","modified_gmt":"2024-03-05T17:51:08","slug":"monitoramento-observabilidade-diferencas-usos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/pt-br\/monitoramento-observabilidade-diferencas-usos\/","title":{"rendered":"Monitoramento ou observabilidade: diferen\u00e7as e usos"},"content":{"rendered":"\n

Escrito por <\/em>Marcos Teixeira <\/em><\/a>e Revisado por <\/em>Felipe Almeida<\/em><\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

Quando se trata de sistemas de software modernos, as pessoas costumam usar “monitoramento” e “observabilidade” como sin\u00f4nimos. Mas na verdade s\u00e3o duas formas diferentes de compreender e gerenciar sistemas complexos. Ainda que monitoramento esteja mais relacionado ao processo de coletar e analisar dados e estabelecer m\u00e9tricas e alertas predefinidos para lidar com problemas urgentes, a observabilidade est\u00e1 mais para uma caracter\u00edstica do sistema: um sistema \u00e9 observ\u00e1vel quando fornece percep\u00e7\u00f5es abrangentes e em tempo real da sua situa\u00e7\u00e3o interna, desempenho e intera\u00e7\u00f5es, o que possibilita efetividade na depura\u00e7\u00e3o, identifica\u00e7\u00e3o proativa e solu\u00e7\u00e3o de problemas.<\/p>\n\n\n\n

Entender as diferen\u00e7as entre monitoramento e observabilidade \u00e9 crucial para efetivamente gerenciar sistemas de software modernos e solucionar problemas que podem surgir. Vamos explorar o significado de cada termo, os respectivos benef\u00edcios e limita\u00e7\u00f5es, al\u00e9m de como podem ser aplicados em diferentes cen\u00e1rios da vida real. At\u00e9 o fim desta postagem, voc\u00ea dever\u00e1 entender com clareza quando usar monitoramento ou observabilidade para obter visibilidade sobre seus sistemas.<\/p>\n\n\n\n

Principais diferen\u00e7as entre monitoramento e observabilidade: defini\u00e7\u00f5es e conceitos<\/h2>\n\n\n\n

Monitoramento<\/h2>\n\n\n\n

O monitoramento se concentra em coletar e analisar m\u00e9tricas predefinidas para obter percep\u00e7\u00f5es sobre o desempenho e integridade do sistema. Isso envolve o acompanhamento de indicadores importantes como uso da CPU, consumo de mem\u00f3ria, lat\u00eancia da rede e taxas de erro. O monitoramento de sistemas costuma empregar patamares predefinidos e mecanismos de alerta para notificar partes interessadas quando as m\u00e9tricas espec\u00edficas excedem os limites aceit\u00e1veis. A \u00eanfase fica em manter a estabilidade do sistema e identificar diverg\u00eancias do comportamento esperado.<\/p>\n\n\n\n

Imagine um modelo de aprendizado de m\u00e1quina que \u00e9 implementado em um ambiente de produ\u00e7\u00e3o para realizar previs\u00f5es sobre dados de entrada. Por meio do monitoramento, \u00e9 poss\u00edvel acompanhar v\u00e1rias m\u00e9tricas, como acur\u00e1cia do modelo, lat\u00eancia da previs\u00e3o e descompasso de dados. Quando a acur\u00e1cia do modelo cai abaixo de um determinado patamar ou a lat\u00eancia de previs\u00e3o 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 compreens\u00e3o b\u00e1sica da integridade do modelo, mas pode ficar aqu\u00e9m quando se trata de diagnosticar problemas complexos. O monitoramento \u00e9 uma ferramenta essencial para detectar quando sistemas est\u00e3o acima ou abaixo dos patamares previs\u00edveis que algu\u00e9m anteriormente considerou ser uma anomalia.<\/em> <\/p>\n\n\n\n

No entanto, sistemas modernos s\u00e3o t\u00e3o complexos que podem produzir comportamentos que ningu\u00e9m poderia ter previsto com anteced\u00eancia. Esta imprevisibilidade costuma levar a situa\u00e7\u00f5es onde o sistema opera dentro de limites aceit\u00e1veis, mas algo ainda parece fora do lugar. Nesses casos, somente o monitoramento pode n\u00e3o ser suficiente para diagnosticar o problema. \u00c9 aqui que a observabilidade tem utilidade.<\/p>\n\n\n\n

Observabilidade<\/h2>\n\n\n\n

A observabilidade vai al\u00e9m do monitoramento tradicional ao oferecer uma compreens\u00e3o mais profunda do comportamento do sistema, mesmo sem m\u00e9tricas predefinidas. Ela ajuda a responder “por que” algo aconteceu ao fornecer contexto e dados detalhados. Observabilidade inclui monitoramento e registro de dados, mas tamb\u00e9m adiciona rastreamento distribu\u00eddo, an\u00e1lise em tempo real e correla\u00e7\u00e3o de eventos. Isto possibilita que engenheiros entendam melhor um sistema, acompanhem intera\u00e7\u00f5es entre partes e encontrem as causas principais dos problemas.<\/p>\n\n\n\n

A migra\u00e7\u00e3o de monol\u00edticos para microsservi\u00e7os enfatizou ainda mais a necessidade de observabilidade al\u00e9m de ferramentas de monitoramento baseadas em m\u00e9tricas. Em uma arquitetura de microsservi\u00e7os, os sistemas s\u00e3o compostos de in\u00fameros servi\u00e7os interconectados que trabalham em conjunto para fornecer funcionalidade. Esta complexidade dificulta a identifica\u00e7\u00e3o de problemas que podem surgir e localizar suas causas principais. A observabilidade fornece aos engenheiros percep\u00e7\u00f5es aprofundadas sobre como o sistema se comporta, o que possibilita que possam rastrear solicita\u00e7\u00f5es entre diferentes servi\u00e7os e diagnosticar problemas complexos. Sem observabilidade, pode ser desafiador compreender as intera\u00e7\u00f5es entre componentes, o que leva ao aumento do tempo de inatividade e redu\u00e7\u00e3o do tempo de resolu\u00e7\u00e3o.
Digamos que voc\u00ea tem um sistema composto por v\u00e1rios servi\u00e7os interconectados. As ferramentas de observabilidade podem acompanhar e conectar fluxos de solicita\u00e7\u00e3o, o que permite que voc\u00ea siga uma solicita\u00e7\u00e3o de usu\u00e1rio espec\u00edfica entre v\u00e1rios servi\u00e7os e encontre quaisquer problemas ou falhas. Com observabilidade, voc\u00ea obt\u00e9m acesso a registros, m\u00e9tricas e rastreamentos que oferecem uma vis\u00e3o completa do comportamento do sistema. Esta vis\u00e3o mais clara deixa mais efetiva a solu\u00e7\u00e3o de problemas, depura\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o de desempenho.<\/p>\n\n\n\n

\n

“O monitoramento \u00e9 para os desconhecidos conhecidos, mas a observabilidade \u00e9 para os desconhecidos desconhecidos” \u2013 Observability Engineering, 2022<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Resumo das principais diferen\u00e7as:<\/h2>\n\n\n\n
<\/td>Monitoramento<\/strong><\/td>Observabilidade<\/strong><\/td><\/tr>
Foco<\/strong><\/td>Enfatiza limites e m\u00e9tricas predefinidas<\/td>Concentra-se em compreender o comportamento do sistema e responder perguntas de “por qu\u00ea”<\/td><\/tr>
Proativo ou reativo<\/strong><\/td>Possibilita a gera\u00e7\u00e3o de alertas proativos baseados em limites predefinidos<\/td>Habilita a solu\u00e7\u00e3o reativa de problemas ao fornecer percep\u00e7\u00f5es aprofundadas sobre o comportamento do sistema<\/td><\/tr>
Compreens\u00e3o contextual<\/strong><\/td>Com frequ\u00eancia, falta uma compreens\u00e3o contextual abrangente do comportamento e das \u00e1reas internas do sistema<\/td>Fornece informa\u00e7\u00f5es contextuais e uma vis\u00e3o abrangente das \u00e1reas internas do sistema, possibilitando an\u00e1lise das causas principais, otimiza\u00e7\u00e3o do desempenho e depura\u00e7\u00e3o<\/td><\/tr>
Escalabilidade<\/strong><\/td>Adequado para sistemas mais simples com m\u00e9tricas predefinidas<\/td>Tem bom desempenho em arquiteturas complexas e distribu\u00eddas onde compreender as interdepend\u00eancias \u00e9 essencial<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

A observabilidade \u00e9 uma abordagem interessante, porque ela possibilita aos engenheiros entenderem como o sistema se comporta sob condi\u00e7\u00f5es normais, al\u00e9m de detectar problemas antes que se tornem cr\u00edticos. Com esta ferramenta avan\u00e7ada, engenheiros podem rapidamente diagnosticar e resolver problemas, al\u00e9m de tomar decis\u00f5es movidas por dados sobre como melhorar o desempenho e confiabilidade do sistema.
Outra diferen\u00e7a importante entre observabilidade e monitoramento \u00e9 o n\u00edvel dos detalhes. O monitoramento costuma fornecer alertas e m\u00e9tricas de alto n\u00edvel, enquanto a observabilidade oferece percep\u00e7\u00f5es detalhadas sobre o comportamento do sistema. Com observabilidade, os engenheiros podem se aprofundar especificamente em solicita\u00e7\u00f5es, transa\u00e7\u00f5es ou componentes para compreender como est\u00e3o se desempenhando e identificar \u00e1reas que podem ser melhoradas.<\/p>\n\n\n\n

Casos de uso e aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas: quando escolher monitoramento ou observabilidade<\/h2>\n\n\n\n

Ao considerar a escolha entre monitoramento e observabilidade, \u00e9 importante avaliar com cuidado os requisitos espec\u00edficos do seu sistema. Aqui est\u00e3o alguns exemplos de aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas para ajudar voc\u00ea a descobrir como:<\/p>\n\n\n\n

Use monitoramento quando<\/strong><\/td>Descri\u00e7\u00e3o<\/strong><\/td><\/tr>
Voc\u00ea tem um sistema simples com m\u00e9tricas predefinidas<\/strong><\/td>Como para o monitoramento da acur\u00e1cia de um modelo de an\u00e1lise de sentimento em avalia\u00e7\u00f5es de clientes. Por exemplo, voc\u00ea pode acompanhar a precis\u00e3o, recall e F1-score do modelo para garantir que atinja os patamares de desempenho desejados.<\/td><\/tr>
Voc\u00ea precisa rastrear indicadores de integridade para garantir estabilidade<\/strong><\/td>Como o acompanhamento de indicadores de integridade de modelos principais, como acur\u00e1cia, precis\u00e3o e lat\u00eancia. O monitoramento destas m\u00e9tricas ajuda a identificar flutua\u00e7\u00f5es de desempenho e inconsist\u00eancias de dados, o que possibilita medidas proativas para modelos est\u00e1veis e confi\u00e1veis<\/td><\/tr>
Voc\u00ea quer receber alertas proativos quando as m\u00e9tricas excederem limites aceit\u00e1veis<\/strong><\/td>Por exemplo, em um sistema de detec\u00e7\u00e3o de anomalias, voc\u00ea pode configurar o monitoramento para monitorar de forma cont\u00ednua a pontua\u00e7\u00e3o de anomalia dos dados de entrada. Se a pontua\u00e7\u00e3o superar um patamar predefinido, um alerta pode ser ativado, notificando as partes interessadas relevantes sobre potenciais anomalias nos dados<\/td><\/tr>
Voc\u00ea precisa identificar rapidamente desvios do comportamento esperado<\/strong><\/td>Por exemplo, ao comparar distribui\u00e7\u00f5es de recursos atuais com as linhas de base hist\u00f3ricas, voc\u00ea pode identificar quaisquer desvios significativos. Isto possibilita a voc\u00ea reconhecer prontamente altera\u00e7\u00f5es nos padr\u00f5es dos dados ou mudan\u00e7as inesperadas no comportamento de recursos<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
Use observabilidade quando<\/strong><\/td>Descri\u00e7\u00e3o<\/strong><\/td><\/tr>
Voc\u00ea tem um sistema distribu\u00eddo e complexo com in\u00fameros servi\u00e7os interconectados<\/strong><\/td>Considere uma plataforma de aprendizado de m\u00e1quina que consiste de m\u00faltiplos microsservi\u00e7os respons\u00e1veis por pr\u00e9-processamento de dados, treinamento de modelos e exibi\u00e7\u00e3o de previs\u00f5es. Neste cen\u00e1rio, a observabilidade pode ser usada para monitorar e analisar as intera\u00e7\u00f5es entre estes servi\u00e7os, incluindo fluxos de solicita\u00e7\u00f5es, depend\u00eancias e m\u00e9tricas de desempenho. Ao implementar pr\u00e1ticas de observabilidade, voc\u00ea pode obter visibilidade sobre o comportamento de um sistema inteiro e identificar quaisquer gargalos ou problemas que possam surgir dentro da arquitetura distribu\u00edda<\/td><\/tr>
Voc\u00ea precisa de percep\u00e7\u00f5es aprofundadas do comportamento do sistema, mesmo na aus\u00eancia de m\u00e9tricas predefinidas<\/strong><\/td>Imagine que desenvolveu um mecanismo de recomenda\u00e7\u00f5es para uma plataforma de streaming on-line. A observabilidade fornece percep\u00e7\u00f5es sobre a gera\u00e7\u00e3o de recomenda\u00e7\u00f5es, mesmo sem m\u00e9tricas predefinidas. T\u00e9cnicas como o rastreamento distribu\u00eddo e registro de solicita\u00e7\u00e3o de usu\u00e1rios por meio de componentes, o que oferece uma compreens\u00e3o abrangente do processo de recomenda\u00e7\u00f5es do sistema<\/td><\/tr>
Voc\u00ea quer rastrear solicita\u00e7\u00f5es de usu\u00e1rios entre servi\u00e7os diferentes e localizar gargalos ou falhas em tempo real<\/strong><\/td>Por exemplo, ao implementar um sistema de recomenda\u00e7\u00f5es, a observabilidade possibilita a voc\u00ea acompanhar solicita\u00e7\u00f5es de usu\u00e1rios \u00e0 medida que atravessam v\u00e1rios componentes, como o pr\u00e9-processamento de dados, exibi\u00e7\u00e3o de modelos e gera\u00e7\u00e3o de resultados. Ao adotar a observabilidade, voc\u00ea pode localizar rapidamente quaisquer problemas de desempenho ou falhas no sistema, o que garante experi\u00eancia de usu\u00e1rio perfeita e implanta\u00e7\u00e3o eficiente de modelos<\/td><\/tr>
Voc\u00ea precisa de informa\u00e7\u00f5es contextuais e conjuntos de dados robustos para entender “por que” algo aconteceu<\/strong><\/td>Imagine um pipeline de dados respons\u00e1vel pelo processamento e transforma\u00e7\u00e3o de grandes volumes de dados de clientes. Digamos que surja um problema de qualidade de dados em que determinados registros de clientes s\u00e3o transformados de forma imprecisa. Com observabilidade, \u00e9 poss\u00edvel rastrear o fluxo de dados pelo pipeline, identificar a etapa de transforma\u00e7\u00e3o ou o componente espec\u00edfico que causou o problema, e investigar as informa\u00e7\u00f5es contextuais e conjuntos de dados robustos dispon\u00edveis naquele ponto<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

Tanto o monitoramento quanto a observabilidade s\u00e3o importantes para o gerenciamento de sistemas complexos. Ainda que o monitoramento seja \u00fatil para rastrear m\u00e9tricas predefinidas e receber alertas proativos, a observabilidade fornece percep\u00e7\u00f5es mais aprofundadas sobre o comportamento do sistema. Entender as diferen\u00e7as entre estas duas abordagens pode ajudar voc\u00ea a fazer a escolha certa para o seu sistema.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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He has a Bachelor\u2019s degree in Computer Science from UFMS and a Master\u2019s degree in Computer Science from Unicamp. Marcos has experience working with data science & engineering solutions for Broadband\\\/Wifi, retail, water management, fuel, and sugarcane segmentation. Before joining Nubank, he worked in companies such as Ra\u00edzen and Beegol. In his spare time, he likes to play basketball, play video games and read books. 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