Qual é a diferença entre observabilidade e monitoramento?
No DevOps, observabilidade e monitoramento são dois processos distintos baseados em dados. Você os usa para manter e gerenciar com sucesso a integridade e a performance das arquiteturas de microsserviços distribuídos e de sua infraestrutura. Os sistemas distribuídos funcionam trocando dados entre dezenas, centenas ou milhares de componentes diferentes.
O monitoramento é o processo de coletar dados e gerar relatórios sobre diferentes métricas que definem a integridade do sistema. A observabilidade é uma abordagem mais investigativa. Ele analisa atentamente as interações de componentes distribuídos do sistema e os dados coletados pelo monitoramento para encontrar a causa raiz dos problemas. Inclui atividades como análise de traçado, um processo que segue o caminho de uma solicitação no sistema para identificar falhas na integração. O monitoramento coleta dados sobre componentes individuais e a observabilidade analisa o sistema distribuído como um todo.
Como eles funcionam: observabilidade versus monitoramento
A observabilidade e o monitoramento são processos essenciais na execução de programas eficazes de DevOps.
Monitoramento
Monitorar sistemas de computação é uma prática tão antiga quanto executar os próprios sistemas de computação. O processo de monitoramento coleta dados sobre um sistema para verificar se o sistema está operando conforme o esperado. Ele inclui relatórios e alertas sobre erros, falhas ou valores de dados anômalos.
Por exemplo, as ferramentas de monitoramento podem coletar dados para medir o tempo necessário para implantar uma versão de aplicação. Se o tempo gasto ficar fora da janela esperada, as ferramentas de monitoramento podem alertar os usuários, indicando que algo provavelmente deu errado.
O monitoramento de DevOps abrange todo o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC). O Application Performance Monitoring (APM – Monitoramento de performance de aplicações) é um subconjunto especializado do monitoramento de DevOps que se concentra em aplicações executadas em produção. Ele prioriza métricas que se aplicam à experiência do usuário.
Leia sobre o ciclo de vida de desenvolvimento de software
Leia sobre o monitoramento da performance de aplicações
Observabilidade
A observabilidade traz um escopo e visibilidade mais amplos às ferramentas tradicionais de monitoramento, incorporando dados situacionais e históricos extras e interações do sistema. Ele permite a investigação da causa raiz dos alertas de monitoramento, juntamente com a capacidade de investigar problemas que surgem devido a interações de vários componentes.
Você pode usar ferramentas de observabilidade para depurar os próprios sistemas baseados na arquitetura de aplicações distribuídas. Você também pode usá-los para observar a integridade geral do sistema em tempo real e as interações entre os componentes do sistema. Você pode usar o software de observabilidade para mapear todo um sistema interconectado, suas dependências e interações em tempo real.
Quais são as semelhanças entre observabilidade e monitoramento?
Tanto a observabilidade quanto o monitoramento derivam originalmente do campo da teoria do controle, um campo matemático e de engenharia de sistemas. Ambos são usados extensivamente em ambientes físicos de computação e de computação combinada para manutenção da integridade e da performance do sistema. No DevOps, os termos geralmente são usados de forma intercambiável porque ambos estão relacionados a dados de telemetria, como métricas, eventos, logs e rastreamentos.
Métricas
As métricas são medidas de dados do sistema. Por exemplo, uma métrica pode ser o throughput da rede ou o número de erros de aplicações em uma semana. Os relatórios de monitoramento sobre métricas e observabilidade buscam maneiras de melhorar seus valores.
Eventos
Eventos são ações discretas que ocorrem em um sistema a qualquer momento. Um exemplo pode ser um usuário alterando uma senha ou um alerta indicando um grande número de tentativas de senha. Os eventos acionam o monitoramento e apoiam a observabilidade na investigação de incidentes.
Logs
Os logs são arquivos gerados por software que contêm informações sobre as operações, atividades e padrões de uso do sistema. Eles incluem um registro histórico de todos os processos, eventos e mensagens junto com dados descritivos adicionais, como carimbos de data/hora, para contextualizar essas informações. O monitoramento gera logs que a observabilidade usa para análises adicionais do sistema.
Traços
Os rastreamentos são o caminho completo de uma única operação em seus vários sistemas inter-relacionados. Para um rastreamento totalmente distribuído, os sinais devem ser emitidos de cada transação na arquitetura de microsserviços para rastreamento. O monitoramento permite o rastreamento, que é uma função importante da observabilidade.
Observabilidade versus monitoramento: principais diferenças
O monitoramento é um componente essencial da observabilidade. O monitoramento abrangente cria métricas descritivas, eventos, logs e rastreamentos que medem o que é essencial de uma forma facilmente identificável e recuperável. Os registros históricos são armazenados junto com as medições atuais para criar uma visão ampla do sistema. A observabilidade pode então usar o que o monitoramento cria para investigar incidentes mais profundamente.
O monitoramento é o quando e o quê de um erro do sistema, e a observabilidade é o porquê e o como. Há muitos sinais para mapear e monitorar para obter uma visão geral do estado interno e da integridade de todo o sistema. Você precisa de todos esses dados para poder conduzir investigações eficazes. Para que a observabilidade seja útil e eficaz, o monitoramento deve ser abrangente e descritivo.
Anomalias
Com os sistemas de monitoramento, é possível descobrir anomalias ou comportamentos incomuns no estado e na performance do sistema. Com a observabilidade, você pode investigar ainda mais quaisquer anomalias, mesmo que elas ocorram devido às interações entre centenas de componentes do serviço.
Causa e efeito
O monitoramento se concentra em medir algum valor ou valores para ver se há um efeito em um sistema. O objetivo da observabilidade é entender a causa desse efeito. Por exemplo, quando um novo código é lançado, o monitoramento monitora as métricas do sistema para ver se os tempos de carregamento de aplicações ou os tempos de recuperação de dados são afetados pela alteração. Em caso de impacto, a observabilidade investiga o motivo ou a causa. Ele responde qual parte da alteração do código causou o efeito e sugere maneiras de corrigi-lo.
Interações do sistema
O monitoramento normalmente mede a integridade de um sistema específico. Ele coleta dados sobre todos os diferentes componentes do sistema, mas os dados podem estar isolados e a inter-relação é difícil de entender. Com a observabilidade, você obtém uma visão geral de todos os sistemas inter-relacionados para entender onde e como os problemas estão acontecendo.
Quando usar: observabilidade versus monitoramento
A detecção retrospectiva de erros, como saber de interrupções de usuários ou descobrir que uma aplicação está sendo executada no sistema de destino errado, pode resultar em perda de tempo, dinheiro, reputação e recursos do desenvolvedor. O monitoramento é essencial para a detecção proativa de erros. As ferramentas de monitoramento geram alertas para todos os tipos de discrepâncias que você pode identificar e corrigir antes que elas causem consequências a longo prazo.
Um sistema observável aumenta os recursos de monitoramento existentes. É essencial na execução de arquiteturas de aplicações de microsserviços, especialmente quando elas são implantadas em uma infraestrutura de nuvem distribuída. Apenas com o monitoramento, torna-se quase impossível identificar e isolar a aplicação ou serviço em que os erros começam. A captura e o monitoramento corretos de dados, juntamente com a observabilidade, possibilitam o rastreamento de erros por meio de sistemas complexos.
Resumo das diferenças: monitoramento versus observabilidade
| Monitoramento |
Observabilidade |
|
| O que é isso? |
Medir e gerar relatórios sobre métricas específicas em um sistema, para garantir a integridade do sistema. |
Coletando métricas, eventos, logs e rastreamentos para permitir uma investigação profunda sobre problemas de saúde em sistemas distribuídos com arquiteturas de microsserviços. |
| Foco principal |
Colete dados para identificar efeitos anômalos no sistema. |
Investigue a causa raiz dos efeitos anômalos do sistema. |
| Sistemas envolvidos |
Normalmente se preocupa com sistemas autônomos. |
Normalmente se preocupa com sistemas múltiplos e díspares. |
| Rastreabilidade |
Limitado às bordas do sistema. |
Disponível onde os sinais são emitidos em diferentes arquiteturas de sistema. |
| Descobertas de erros do sistema |
O quando e o quê. |
O porquê e o como. |
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Com o monitoramento e a observabilidade nas operações na nuvem, você pode coletar, correlacionar, agregar e analisar a telemetria. Isso se aplica à sua rede, infraestrutura e aplicações em ambientes de nuvem, híbridos ou on-premises. Você pode obter informações sobre o comportamento, a performance e a integridade do seu sistema. Com esses insights, você pode detectar, investigar e corrigir problemas com mais rapidez. Quando combinados com inteligência artificial (IA) e machine learning (ML), você pode usar esses insights para reagir, prever e evitar problemas de forma proativa.
Por exemplo, é possível usar:
- AWS X-Ray para analisar e depurar aplicações distribuídos e de produção, rastrear solicitações de usuários, identificar gargalos e monitorar a performance
- Amazon CloudWatch para acessar e analisar saídas externas e dados de recursos e aplicações usando poderosas ferramentas de visualização na AWS, on-premises e em outras nuvens
- Amazon Managed Grafana para gerenciar totalmente o Grafana (a popular ferramenta de monitoramento) para consultas, visualizações e alertas sobre métricas, logs e rastreamentos em dados operacionais
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