Melhores Ferramentas para Observabilidade

Postado em 11 de Julho de 2025 por Kelsey Santos

Em sistemas distribuídos complexos, como os baseados em microsserviços, o simples monitoramento (saber que algo está errado) não é suficiente. Precisamos de observabilidade: a capacidade de fazer perguntas ao nosso sistema para entender *por que* algo está errado. A observabilidade se apoia em três pilares: Métricas, Logs e Traces.

1. Métricas: O "O quê"

Métricas são dados numéricos agregados ao longo do tempo, como uso de CPU, latência de requisições ou taxa de erros. Elas são excelentes para criar dashboards e alertas.

  • Prometheus: O padrão open-source para coleta de métricas em ambientes nativos da nuvem. Ele funciona em um modelo "pull", onde raspa (scrapes) métricas de endpoints expostos pelas aplicações.
  • Grafana: A ferramenta de visualização por excelência. O Grafana se conecta a fontes de dados como o Prometheus para criar dashboards interativos e poderosos, permitindo correlacionar diferentes métricas em um único painel.

A combinação Prometheus + Grafana é a base para a maioria das stacks de monitoramento de métricas hoje.

2. Logs: O "Porquê"

Logs são eventos imutáveis e com carimbo de data/hora que fornecem um contexto detalhado sobre o que aconteceu em um ponto específico do tempo. Eles são essenciais para a depuração e análise de causa raiz.

  • Stack ELK/EFK: A combinação clássica.
    • Elasticsearch: Um poderoso motor de busca e análise para armazenar e indexar os logs.
    • Logstash / Fluentd: Agentes que coletam, processam e enviam os logs para o Elasticsearch. Fluentd (a letra 'F' em EFK) é mais leve e é um projeto da CNCF.
    • Kibana: A ferramenta de visualização para explorar e analisar os logs armazenados no Elasticsearch.
  • Loki: Uma solução da Grafana Labs, projetada para ser mais econômica e fácil de operar que a stack ELK. Ele não indexa o conteúdo completo dos logs, apenas os metadados (labels), o que o torna muito eficiente.

3. Traces (Rastreamento Distribuído): O "Onde"

Em uma arquitetura de microsserviços, uma única requisição de usuário pode passar por dezenas de serviços. O rastreamento distribuído (tracing) permite seguir o caminho completo dessa requisição, medindo a latência em cada etapa. Isso é fundamental para identificar gargalos de performance.

  • Jaeger: Um sistema de tracing open-source, criado pela Uber e agora um projeto da CNCF. Ele permite visualizar o ciclo de vida completo de uma requisição.
  • OpenTelemetry (OTel): O futuro da observabilidade. OTel é um padrão e um conjunto de APIs/SDKs para instrumentar suas aplicações para que elas gerem métricas, logs e traces de forma unificada. Ele visa padronizar a coleta de dados, permitindo que você os envie para qualquer backend (como Jaeger, Prometheus, etc.).

Conclusão: Construir uma boa plataforma de observabilidade envolve a integração de ferramentas para cada um dos três pilares. A stack open-source mais comum hoje combina Prometheus e Grafana para métricas, a stack EFK ou Loki para logs, e Jaeger para traces, com o OpenTelemetry emergindo como o padrão unificado para a instrumentação.