1 of 20
2 of 20
3 of 20
4 of 20
5 of 20
6 of 20
7 of 20
8 of 20
9 of 20
10 of 20
11 of 20
12 of 20
13 of 20
14 of 20
15 of 20
16 of 20
17 of 20
18 of 20
19 of 20
20 of 20
white paper

Observabilidade: como aumentar a receita da sua empresa por meio da análise de dados

Entenda por que essa é uma poderosa prática para escalar o seu negócio

Usar dados hoje é sinônimo de ganhar dinheiro. Agora, mais do que nunca, utilizar os dados da sua empresa e dos seus clientes tem uma correlação direta com o potencial de escalar o crescimento do seu negócio. E apesar de muitos pensarem que a análise de dados é um segredo comercial especial ou um ritual misterioso que apenas especialistas podem compreender, na verdade esse é um conceito muito simples que, nós, como humanos, entendemos instintivamente. Em outra perspectiva, podemos dizer que o termo "dados" é apenas uma palavra sofisticada, um tecniquês para informação, um antigo sinônimo de poder quando se trata de relações humanas.

Na era digital, é evidente que os métodos de coleta de informações se desenvolveram bastante, são bem mais sofisticados do que contar apenas com a expertise do mercado e achismos. Hoje, opções não faltam, são inúmeros os tipos de ferramentas dedicadas a recuperar, agregar e analisar dados, da mais simples a mais sofisticada. E se você deseja estar à frente e ter tecnologia de ponta quando se trata de obter dados, você de fato vai precisar do melhor software para isso. Mas, ainda mais importante do que isso, você precisa colocar em prática uma filosofia de design holística, uma prática, que une funções analíticas ao objetivo de buscar sempre, você e toda a sua equipe, a transparência do seu sistema.

E o nome dessa prática é observabilidade.

Observabilidade e Monitoramento

A capacidade de monitoramento é considerada o principal critério para determinar a qualidade de uma ferramenta analítica. Monitorar consiste em determinar o que está errado em seu sistema e identificar por que esses eventos estão acontecendo. Nesse processo, as ferramentas analíticas responsáveis ​​pelo monitoramento trabalham para dar sentido aos dados que são alimentados, traduzindo-os em percepções sobre a integridade e a segurança do seu sistema. Essa é, portanto, uma importante abordagem, pois ela foca em falhas para centralizar os dados, dando aos administradores e às ferramentas de rede uma visão ampla e clara para lidar com vulnerabilidades na segurança e bugs generalizados.

E o que a observabilidade entrega já que conseguimos tanto com o monitoramento?

Observabilidade é uma palavra que tem ganhado evidência recentemente em conteúdos e conversas sobre tecnologia e, apesar de parecer algo recente em nosso vocabulário, ao contrário do que muitos pensam, ela faz parte do mundo da engenharia há um bom tempo. Com o advento dos computadores e da TI, os sistemas passaram a fazer parte desse mundo da tecnologia também, e com a popularização de serviços e aplicações baseados em nuvem, a observabilidade é uma prática essencial quando se trata de estratégias de controle da integridade de sistemas no desenvolvimento de softwares.

É melhor prevenir do que remediar

E por que precisamos tanto da aplicação da observabilidade? É simples: porque todo e qualquer sistema está fadado a sofrer falhas. Então, quando se trata de sistemas distribuídos e dos seus desafios, vale adotar aquele velho ditado “é melhor prevenir do que remediar”. É aí que a observabilidade entra, pois com ela os desenvolvedores conseguem, da maneira mais rápida, minimizar e até evitar os impactos que uma hora ou outra surgirão.

Observabilidade e Monitoramento

O que é observabilidade?

Vamos começar com um pouco da história do conceito de observabilidade. Ele apareceu na literatura na década de 60 e foi introduzido por Rudolf E. Kálmán como parte das práticas que fazem parte do controle de sistemas dinâmicos lineares, descrito por ele em sua Teoria de Controle¹. A ideia central dessa teoria pautava-se no desenvolvimento de um modelo para controlar sistemas dinâmicos em processos da indústria e garantir a sua estabilidade.

Apesar de a execução da observabilidade ter sido inicialmente pensada para a engenharia das máquinas na indústria, com a evolução da tecnologia desses equipamentos e a criação de outros, a aplicação dessa prática se estendeu para outros inúmeros processos e áreas que trabalham com sistemas de feedback – no caso da TI, mais especificamente no contexto da criação de softwares e de aplicações com arquiteturas de microsserviços distribuídos.

A prática da observabilidade ganhou, então, um papel de destaque, principalmente quando se trata do contexto de DevOps. Nas palavras de Cindy Sridharan, em sua obra Distributed Systems Observability, “à medida que os sistemas se tornam mais distribuídos, os métodos para construí-los e operá-los estão evoluindo rapidamente – e isso torna a visibilidade de seus serviços e infraestrutura mais importante do que nunca”.

De uma perspectiva teórica, o conceito de observabilidade é definido por Kálmán como “uma medida de quão bem os estados internos de um sistema podem ser inferidos a partir do conhecimento de suas saídas externas”². Para simplificar, quando trazemos esse conceito para o contexto da TI, podemos dizer que a observabilidade permite praticamente uma visão 3600 dos eventos e da performance que ocorrem em um sistema ou em um ambiente em que está sendo executada. Além disso, mais do que identificar problemas em tempo real, a observabilidade entrega dados que permitem a observância completa do fluxo da aplicação, o que permite, também, a prevenção de falhas no futuro. O objetivo geral da observabilidade é, portanto, entender o comportamento e os estados das aplicações por meio da observação das suas saídas, dos dados da aplicação.

Para complementar, podemos dizer também que a observabilidade é um dos aspectos que compõem o controle de sistemas e, hoje, é a base do conjunto de práticas de SRE (Site Reliability Engineering), que tem como propósito agregar confiabilidade a um sistema distribuído.

O que expusemos anteriormente nos dá uma ideia melhor do porquê a observabilidade é tão crítica. Seus princípios básicos são voltados para tornar o monitoramento fácil, o sistema transparente e os dados facilmente observáveis. E tendo em mente que, apesar de as ferramentas de monitoramento fornecerem insights profundos sobre os problemas que afetam seu sistema, é necessário acessar muitos dados para gerá-los, por isso as ferramentas de observabilidade são uma ótima solução, porque fornecem esses dados e tornam o processo de monitoramento mais rápido e mais simples.

Algo importante sobre a observabilidade é que ela não substitui o monitoramento, mas o complementa. Mais do que uma ferramenta, a observabilidade é um valor cultural e uma filosofia de design que toda empresa deveria considerar ao estruturar sua arquitetura digital. Em vez de construir sua rede e, em seguida, projetar uma ferramenta para monitorá-la, um sistema verdadeiramente transparente é construído considerando a observabilidade desde o início. Dito isto, vamos falar sobre as ferramentas e os serviços que são cruciais quando se quer atingir a capacidade adequada de observabilidade.

Então, por que usar a observabilidade?

1. Para ter melhor visibilidade e monitoramento mais seguro

Uma das vantagens que a observabilidade traz para um sistema é que ela potencializa a visibilidade sobre ele e torna o monitoramento mais seguro e eficaz. Isso acontece porque a observabilidade permite praticamente uma visão 3600 dos eventos e da performance que ocorrem em um sistema ou em um ambiente em que está sendo executada.

Além disso, mais do que identificar problemas em tempo real, a observabilidade entrega dados que permitem a observância completa do fluxo da aplicação, o que permite, também, a prevenção de falhas no futuro. O objetivo geral da observabilidade é, portanto, entender o processo ponta a ponta, o comportamento e os estados das aplicações por meio da observação das suas saídas, dos dados da aplicação.

Do ponto de vista prático, cabe lembrar aqui os benefícios que a observabilidade traz quando se trata de visibilidade e monitoramento. Com a aplicação dessa prática, é possível:

  • Descobrir e atacar "knowns unknowns" e "unknowns unknowns" – ou seja, o time fica sabendo sobre os eventos esperados e aqueles que não sabe que existem.

  • Rastrear potenciais ameaças e transmitir dados para o SIEM em tempo real, enquanto respostas automatizadas a incidentes são criadas para as APIs.

  • Evitar que os problemas ocorram, identificando-os antecipadamente e, se algo ocorrer, o time possui os dados para encontrar rapidamente a causa raiz.

2. Para ter workflow e times de DevOps mais rápidos

A resposta para essa pergunta está intimamente ligada aos benefícios que vimos na pergunta anterior. Ou seja, outra vantagem que a observabilidade traz para os sistemas é que ao se obter todos os benefícios previamente listados, todo o processo é otimizado, assim como o trabalho do time de DevOps. Essa otimização acontece porque a operação acaba tendo menos intercorrências e pausas, e os times, consequentemente, entregam mais resultados e mais rapidamente.

E quem se beneficia diretamente com isso? O sistema e os seus DevOps. Esses dois elementos são peças fundamentais da arquitetura de microsserviços distribuídos, então um DevOp feliz com o sistema eficiente é sinônimo de alta performance e comprometimento com a empresa.

3. Para ter melhores business insights

No cenário atual, a tecnologia é uma peça essencial para o funcionamento e o sucesso de uma empresa, e é nesse contexto simbiótico que a observabilidade também atua, indo além somente da aplicação nos sistemas – isso porque ela fornece dados que podem ser transformados em business insights.

Ou seja, por meio dos dados que a observabilidade proporciona, você obtém informações precisas sobre o cliente, o que te permite fazer previsões, saber quem ele é, o que ele está fazendo e, assim, montar estratégias inteligentes e competitivas que focam no cliente.

Com esses dados que a observabilidade fornece, é possível ainda:

  • Analisar a jornada do cliente de ponta a ponta, desde a interação/prospecção até o pós-venda.

  • Ter uma visão completa sobre o comportamento e as preferências do cliente.

  • Obter informações sobre os clientes em tempo real.

4. Para oferecer uma melhor experiência ao usuário

Outra questão crucial para os negócios diz respeito à experiência do usuário e à sua satisfação em relação ao produto/serviço. Essa é outra parte em que a observabilidade traz benefícios – ela fornece visibilidade granular de como os usuários finais percebem o desempenho de seu aplicativo, ou seja, traz dados sobre a performance, o que permite saber sobre a interação do cliente com a sua aplicação.

A observabilidade é, então, uma ótima ferramenta para também saber sobre a experiência do usuário e a entrega de conteúdo, permitindo a identificação das melhores estratégias para deixar os clientes satisfeitos.

Então, se você não sabia como deixar o seu time de DevOps e os seus clientes mais satisfeitos, agora você já sabe a resposta: com a observabilidade.

Observabilidade: tenha controle total sobre o seu sistema e clientes satisfeitos

Com a observabilidade, você poupa esforços, tempo e dinheiro. E como é possível operar assim, de modo tão integrado e eficaz? Simples: com o uso de poderosas ferramentas analíticas.

Data Streaming: a chave da análise de dados

Se existe uma ferramenta essencial para a observabilidade, é o data streaming. Quando falamos da união entre monitoramento e observabilidade, podemos considerar os dados como a alma dessa simbiose, e o data streaming é o caminho mais rápido para entregar esses dados às ferramentas de análise.

Indo além do processamento em lote

As abordagens convencionais de entrega de dados fazem suas entregas pelo formato de processamento em lote. Nele, grandes quantidades de dados do sistema são reunidos em lotes, e cada um deles é entregue em intervalos regulares. O problema é que, à medida que os sistemas modernos vão ficando mais complexos, com uma infinidade de sensores e aplicações IoT gerando seus próprios dados, o processamento em lote acabou se tornando incapaz de acompanhar a demanda. E isso, de certo modo, faz com que o trabalho de análise seja mais difícil. Para entendermos melhor, imagine o seguinte: você tem que ler um livro a cada hora, mas em vez de ler uma página de cada vez, você tem que ler todas as páginas ao mesmo tempo – isso é basicamente o que acontece quando a análise de dados é feita por processamento em lote.

E para piorar, no ritmo em que a infraestrutura digital moderna se encontra, qualquer atraso na análise pode ser significativo. Então, outro problema de um sistema com processamento em lote é que, se ele entrega um lote de dados a cada vinte minutos, ele está entregando dados de vinte minutos atrás. Considerando a dinâmica do mundo atual, onde as interações imediatas são fundamentais, essa resposta pode ser, de certa forma, considerada defasada. Na verdade, nós não queremos descobrir que um servidor crítico travou ou que um ataque ocorreu há vinte minutos, nós queremos saber o exato momento em que um evento começa a ocorrer.

A abordagem Real-Time

Felizmente, as empresas não precisam mais depender do processamento em lote – com o data streaming, que é muito mais poderoso e moderno, é possível transmitir dados do sistema em tempo real. Além disso, em vez de entregar dados em blocos distintos, o data streaming oferece um fluxo constante de atualizações instantâneas, garantindo que as ferramentas de análise que ele suporta tenham acesso às informações mais recentes assim que os dados são gerados. Essa abordagem de entrega de dados tem sido adotada em todos os setores da economia, mas é particularmente vital em áreas em que a troca rápida de informações é contínua, como no e-commerce, nas finanças, nos jogos e nas mídias sociais.

Os dois principais componentes de um serviço de data streaming corretamente estruturado são o armazenamento e o processamento. Nesse processo, a velocidade em tempo real com que o data streaming opera precisa que tanto o armazenamento quanto o processamento ocorram imediatamente, e que os dados sejam mantidos em movimento o tempo todo. E essa exigência acaba sendo uma pressão imposta às ferramentas de data streaming, porque, embora tenham a entrega imediata de dados como o padrão, as ofertas de produtos na realidade apresentam variações na consistência e na tolerância a falhas. É por isso que é extremamente importante que você busque uma solução de data streaming que te dê a certeza de que pode lidar com as demandas do seu sistema.

Além de se atentar a tudo isso que falamos sobre transparência e observabilidade, é importante garantir que esses processos sejam aplicados somente nas suas ferramentas de monitoramento interno, para que assim você evite que o seu sistema fique aberto à ação de agentes maliciosos. Somado a isso, embora a segurança de alto nível seja uma prática recomendada em todas as áreas de um sistema de rede, é crucial proteger o data streaming, já que ele lida com um altíssimo volume de dados brutos todos os dias.

Análise de dados na prática

Existem ferramentas que foram especialmente projetadas para simplificar seu processamento de dados e melhorar o entendimento sobre sua base de clientes. Veja, a seguir, uma introdução sobre essas modernas soluções de análise de dados, o que elas fazem e como podem ser utilizadas em conjunto para elevar o seu planejamento estratégico para o mais alto nível.

Gerenciamento e processamento dos dados

Data Streaming é uma ferramenta de capacitação analítica que proporciona uma entrega de dados consistente e tolerante a falhas em tempo real para apoiar e capacitar ferramentas de análise de dados próprias e de terceiros. A Azion, por exemplo, tem o Azion Data Streaming, uma ferramenta projetada para gerenciar os dados brutos gerados por milhares de edge nodes e fornecer um poder de processamento verdadeiramente impressionante. Além disso, possui tecnologia de última geração e criptografia de ponta a ponta, garantindo que todos esses dados permaneçam acessíveis para você e somente para você.

Métricas em tempo real

Essa ferramenta proporciona um painel que fornece a visualização dos seus dados por meio de gráficos e tabelas, com o intuito de avaliar os dados gerados por sua plataforma e aplicações. A Azion, por exemplo, desenvolveu o Real-Time Metrics, uma ferramenta que pode ser totalmente integrada a aplicações de terceiros, oferecendo transparência de alto nível em todo o sistema. O Real-Time Metrics faz o loop em um hub de dados centralizado, que aumenta e é atualizado em tempo real à medida que novos dados são entregues. Devido à sua capacidade de rastrear os respectivos desempenhos das aplicações, essa solução fornece insights cruciais sobre os padrões de tráfego de seus usuários. Isso oferece um caminho claro para o mapeamento das origens de receita do dia a dia, abrindo o funcionamento interno de sua empresa com uma espécie de visão de raio-X digital. Uma vez que os processos do Real-Time Metrics podem ser filtrados através de dezenas de métricas especializadas, ele pode ser adaptado a novas necessidades e casos de uso em tempo real, o que oferece uma infinidade de maneiras para identificar problemas em todo o sistema e fazer planos estratégicos voltados para o futuro. É uma poderosa ferramenta generalista, semelhante a um telescópio de alta potência, que oferece uma visão realista e orientada a dados de sua infraestrutura digital em uma escala macro e de amplo alcance.

Eventos em tempo real

Outro exemplo, também desenvolvido pela Azion, é o Real-Time Events, uma ferramenta que atua como um microscópio para o telescópio Real-Time Metrics. Em vez de oferecer uma visão abrangente do cosmos digital, o Real-Time Events aborda eventos singulares com um foco de laser altamente específico. Ele faz isso usando um sistema de consulta complexo, permitindo que você construa uma consulta sofisticada e única para buscar as respostas a perguntas-chave específicas. Essa consulta alimenta-se do mesmo abrangente conjunto de dados que alimenta as varreduras baseadas em Real-Time Metrics, mas sua maior singularidade possibilita a coleta de detalhes refinados na busca de sua resposta. Ou seja, o Real-Time Events é a ferramenta perfeita quando você sabe exatamente qual pergunta você quer fazer. Se você estiver procurando reestruturar a monetização de uma função específica de um produto específico tendo um público-alvo específico em mente, o Real-Time Events o levará a mergulhar profundamente nos detalhes, mostrando a você dados minuciosos sobre o uso e o desempenho atual do cliente, além de destacar os sucessos e os fracassos de iniciativas semelhantes de monetização. Suas consultas de rápida resolução se dividem nos menores nichos de sua empresa com precisão cirúrgica, proporcionando aquele aspecto crítico de microanálise que qualquer empresa deve incluir ao buscar total transparência digital e observabilidade.

Experiência do usuário em tempo real

Também é possível obter dados sobre a experiência dos seus usuários. A Azion possui uma ferramenta específica para isso: o Edge Pulse, uma função inovadora do Real-Time Events que assume os princípios do RTE e inverte o roteiro. Em vez de se limitar às minúcias da sua empresa, o Edge Pulse volta sua atenção para o caminho oposto, concentrando-se na experiência do usuário e no lado do cliente. Com o Edge Pulse habilitado, os clientes que acessam suas aplicações geram dados reais de monitoramento do usuário, oferecendo insights sobre as tendências do consumidor, bem como destacando áreas onde a atenção do cliente diminui. Enquanto o Real-Time Metrics e o Real-Time Events oferecem insights sobre o desempenho de suas aplicações, o Edge Pulse oferece insights sobre a percepção do desempenho de suas aplicações, o que é igualmente vital. O Edge Pulse possibilita que você capture tendências significativas e mudanças de preferências, enriquecendo o que seus clientes gostaram, gostam e vão gostar em relação à sua oferta de produtos. O Edge Pulse possibilita oferecer aos seus clientes a atenção que eles merecem e oferecer os produtos e serviços que são perfeitos para eles.

Combinadas, todas essas ferramentas proporcionam um conjunto de recursos de análise de dados capazes de oferecer insights ricos e complexos a partir de uma multiplicidade de ângulos e focos. Como um conjunto de produtos, eles representam a transparência do sistema. Isso significa que você pode ver o que está acontecendo em seu sistema e por que isso está acontecendo, tudo em tempo real.

Você está preparado para o futuro da análise de dados?

Implementar a prática da observabilidade na sua empresa é uma tarefa importante e contínua, que vai muito além da instalação de uma única ferramenta. De fato, é necessário um conjunto completo de ferramentas analíticas modernas para dar à sua equipe acesso à transparência em grande escala de observabilidade. Mas, mais do que um conjunto de ferramentas, a observabilidade é uma cultura. E para obter seus benefícios, você precisa entendê-la e transmiti-la a todos os membros da sua empresa.

Ao finalizar esse material, você já tem uma boa ideia do que é e como funciona a observabilidade. Como a tecnologia está em constante evolução, manter-se atualizado é crucial para o bom desempenho do seu negócio. Mas entender é somente metade do caminho andado. Para obter resultados reais é preciso ir além e colocar tudo isso em prática. Então implemente ainda hoje a observabilidade e faça parte da revolução no modo de obter e analisar dados.

Coloque hoje mesmo a observabilidade em prática!

Aproveite para conhecer o Edge Analytics, o pacote de soluções inovadoras desenvolvidas pela Azion.