O Desafio
Sistemas distribuídos modernos apresentam desafios únicos de observabilidade:
Monitoramento fragmentado
Ferramentas diferentes para métricas, logs e traces
Alert fatigue
Bombardeio de alertas não acionáveis
Troubleshooting lento
Correlação manual entre serviços
Métricas de vaidade
Não refletem experiência do usuário
Custos crescentes
Volume de dados descontrolado
Firefighting constante
Sem tempo para trabalho proativo
Modelo de Maturidade Observabilidade
Níveis de Maturidade em Observabilidade
Básico e fragmentado
- •Logs básicos
- •Métricas de infra
- •Alertas ad-hoc
- •Sem traces
Ferramentas implementadas
- •Prometheus
- •Dashboards básicos
- •Log aggregation
- •Alertas por threshold
Three pillars correlacionados
- •OpenTelemetry
- •Distributed tracing
- •SLIs definidos
- •Logs estruturados
- •Correlation
SRE practices maduras
- •SLOs & Error Budgets
- •Burn rate alerts
- •Chaos Engineering
- •RUM/Synthetic
- •Incident management
Excelência operacional
- •AIOps
- •Auto-remediation
- •Predictive alerts
- •Business metrics
- •Toil < 10%
Nossa Abordagem
OpenTelemetry como Base
Metrics
Histogramas com exemplars linkados a traces
Logs
Estruturados com trace_id e span_id
Traces
Propagação de contexto end-to-end
Collector
Processamento, enrichment, routing
OpenTelemetry garante que você não fica preso a nenhum vendor de observabilidade.
Metrics Stack
Stack de Métricas
Prometheus
Pull-based metrics collection
Thanos/Mimir
Long-term storage e multi-cluster
Grafana
Dashboards padronizados e mixins
Alertmanager
Routing e deduplication
Logging Strategy
| Ferramenta | Uso | Benefício |
|---|---|---|
| Loki | Log aggregation | Cost-effective, labels inteligentes |
| LogQL | Queries | Correlação com métricas |
| Structured | Format | JSON para parsing automático |
| Sampling | Alto volume | Controle de custos |
Distributed Tracing
Jaeger
Self-hosted, full-featured
Tempo
Integration com Grafana stack
Service Maps
Dependency visualization
Sampling
Head/tail/error-based
SRE Practices
Jornada SRE
Definição
Métricas baseadas na jornada do usuário
Objetivos
Targets acordados com stakeholders
Gerenciamento
Burn rate tracking e policies
Gestão
Playbooks, postmortems, action items
Alerting Philosophy
Alertas baseados em sintomas (impacto no usuário), não causas (CPU alta).
- Multi-window, multi-burn-rate alerting
- Runbooks linkados a cada alerta
- Severidade baseada em impacto no usuário
- Routing inteligente por time e horário
Chaos Engineering
Chaos Monkey
Falhas de instância
Litmus Chaos
Kubernetes-native
Game Days
Exercícios planejados
Steady State
Validação automatizada
Failure Scenarios:
- Pod/Container/Node failures
- Network latency e partition
- DNS failures
- Dependency failures
Certificações
Observability:
- Grafana Certified Professional
- AWS DevOps Engineer – Professional
- Experiência Prometheus, Loki, Tempo, Jaeger
SRE:
- Google SRE Certification
- Participação em SREcon
- Contribuições open source
Resultados
MTTD -70%
Detecção mais rápida de problemas
MTTR -60%
Resolução mais rápida
-80% Alertas
Eliminação de ruído
-50% Custos
Otimização de volume de dados
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