Como a Análise de Retransmissões e o eBPF Podem Melhorar a Performance da Rede em Ambientes Kubernetes

A análise de retransmissões e a utilização de ferramentas como o eBPF oferecem uma compreensão profunda do comportamento das redes em ambientes distribuídos, especialmente em sistemas como o Kubernetes. O processo de retransmissão, fundamental para a confiabilidade das redes TCP, ilustra como pacotes podem ser perdidos ou se tornar ineficazes, impactando diretamente na latência e no desempenho geral da aplicação.

Na prática, o processo de retransmissão pode ocorrer quando um host envia um pacote, mas não recebe uma confirmação de recebimento (ACK). Isso força a retransmissão do pacote, como demonstrado em exemplos de handshake. O primeiro caso ilustra como um pacote com o número de sequência SEQ 2, ao ser enviado sem confirmação, leva à retransmissão do mesmo pacote, identificado como o número 4, com o mesmo tamanho de dados. A latência entre o envio do pacote 2 e a retransmissão no pacote 4 é evidente e afeta diretamente a performance da rede.

Quando se utiliza protocolos como o TCP, esse comportamento é comum e ocorre por questões de confiabilidade do protocolo. No entanto, a retransmissão pode gerar uma série de problemas, como aumento da latência, congestionamento de rede e sobrecarga nos recursos do servidor. A análise da retransmissão permite que engenheiros de rede identifiquem a origem do problema, seja ele uma falha no envio do pacote ou problemas com a configuração da rede.

Por outro lado, o eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) oferece uma solução moderna para monitoramento e análise de redes, principalmente em ambientes Kubernetes. Tradicionalmente, sistemas de filtragem de pacotes, como o uso de IP tables, exigem uma quantidade significativa de recursos para processar regras e atualizar tabelas. Com o eBPF, as regras são processadas diretamente no kernel do sistema, sem a necessidade de sobrecarga no espaço do usuário, reduzindo significativamente a latência e aumentando a eficiência no processamento de pacotes.

Esse tipo de processamento otimizado no kernel tem uma série de vantagens para ambientes com grande quantidade de microserviços, como os encontrados no Kubernetes. Com a implementação do eBPF, é possível monitorar o tráfego de pacotes entre pods e containers, identificar falhas de rede e realizar análises detalhadas de latência e erros. A principal vantagem do eBPF sobre os métodos tradicionais é a redução de overhead e a capacidade de fazer filtragens e análises em tempo real, com menor impacto na performance do sistema.

O Cilium, uma ferramenta baseada em eBPF, simplifica o gerenciamento de redes em Kubernetes. Ao integrar o Cilium com a observabilidade de rede, os desenvolvedores e engenheiros podem monitorar, analisar e diagnosticar problemas de infraestrutura com mais precisão. A capacidade de realizar uma análise detalhada da latência e identificar falhas específicas na rede é crucial para manter a performance ideal de sistemas distribuídos.

Além disso, a integração do Cilium com outras ferramentas de monitoramento de rede oferece um panorama completo do comportamento das redes, permitindo um diagnóstico preciso da origem dos problemas. O uso de políticas de rede do Cilium simplifica a implementação de testes de rede e permite simular cenários de falhas, como latência e perda de pacotes, sem a necessidade de ferramentas externas complexas.

É importante observar que, em ambientes distribuídos, problemas de rede podem ter múltiplas origens e uma análise de retransmissões pode ser apenas um dos aspectos que afetam o desempenho. A latência pode ser causada tanto por problemas de infraestrutura quanto por falhas no próprio código da aplicação. Por isso, é fundamental ter uma compreensão holística da rede, levando em conta não só as retransmissões, mas também a interação entre diferentes camadas do sistema.

Como coletar, analisar e otimizar métricas, logs e rastreamentos no Druid com Prometheus e MinIO?

Druid opera como um sistema distribuído composto por múltiplos componentes funcionando como microsserviços. Cada componente — como o Historical, Middle Manager, Broker e Coordinator — é responsável por tarefas específicas no pipeline de ingestão e consulta. Para garantir observabilidade adequada em um ambiente tão fragmentado, é essencial configurar corretamente exportadores de métricas, armazenamento de logs e rastreamento detalhado dos processos internos.

A exportação de métricas em Druid pode ser feita via Prometheus utilizando o emissor HTTP. A configuração básica inclui definir a URL base do receptor e ativar o emissor: druid.emitter=http e druid.emitter.http.recipientBaseUrl=http://localhost:1234/druid. A coleta bem-sucedida das métricas é registrada nos logs do Druid, permitindo a verificação contínua da integridade do sistema.

MinIO, um armazenamento compatível com S3, pode ser utilizado como backend para persistência dos segmentos de dados do Druid. A inicialização do MinIO ocorre com o comando ./minio server /mnt/data --console-address ":9001", e o acesso às métricas é configurado via Prometheus após autenticação com o cliente mc. A geração de métricas do cluster MinIO é feita por ./mc admin prometheus generate myminio. O endpoint padrão para consulta via Prometheus é /minio/v2/metrics/cluster, e deve ser adicionado aos static_configs do Prometheus para permitir a coleta automatizada.

O Druid permite o registro de planos de consulta, fundamentais para diagnóstico de desempenho. Ao contrário das métricas, que não contêm informações específicas das queries executadas, os planos podem ser exportados como arquivos TSV ou CSV e analisados com ferramentas como OpenSearch. Essa abordagem permite identificar queries lentas, avaliar parâmetros, medir tempo de execução e detectar falhas sistemáticas. A extração desses planos é preferível ao uso de métricas no contexto de análise detalhada de desempenho, especialmente quando se busca compreender gargalos de latência e cache misses.

A análise de logs em tempo real pode ser feita com OpenSearch, que se mostra mais eficaz que Loki para agregações complexas. OpenSearch indexa logs automaticamente, facilitando buscas por mensagens de erro, correlação entre eventos e análise de desempenho por tipo de consulta. O Druid também pode registrar logs de requisição, os quais contêm detalhes valiosos para monitoramento. Entretanto, o logging vem desativado por padrão e deve ser explicitamente habilitado.

O rastreamento (trace) permite compreender as latências internas entre componentes. Como Druid usa Jetty internamente, é possível rastrear chamadas HTTP entre serviços. Ainda que OpenTelemetry possa ser utilizado para instrumentação, seu valor para depuração de falhas é limitado. Em contrapartida, o uso de perfis (profiles) é altamente recomendado para diagnosticar problemas decorrentes de mudanças na configuração.

A análise de perfil é especialmente útil quando se trabalha com sistemas de código aberto pouco documentados. Ao contrário de desenvolvimento de software proprietário, em Druid não se espera modificar a base de código, mas sim otimizar seu desempenho ajustando parâmetros existentes. Esse processo requer conhecimento preciso da estrutura interna do sistema, pois configurações incorretas podem causar comportamentos inesperados, sobretudo em ambientes de cluster complexos.

Por fim, os arquivos de configuração da JVM devem ser cuidadosamente preparados, como no exemplo a seguir:

diff
Copy code
-server
-Xms4g
-Xmx4g
-XX:MaxDirectMemorySize=8g
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-XX:+UseG1GC
-Duser.timezone=UTC
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager
-javaagent:/root/Downloads/opentelemetry-javaagent.jar

Além das práticas descritas, é fundamental entender que a coleta de métricas e logs deve ser proporcional à escala do cluster e ao volume de dados processado. É necessário ajustar o intervalo de coleta ou expandir a capacidade de memória do Prometheus para lidar com o volume crescente de métricas. Perfis e rastreamentos não devem ser ativados de forma indiscriminada — seu uso deve ser orientado a diagnósticos específicos, evitando sobrecarga desnecessária. A visibilidade operacional no Druid depende de um equilíbrio entre profundidade de observação e eficiência de coleta.

Como os Eventos Podem Melhorar a Observabilidade e a Detecção de Anomalias no Ambiente Empresarial e Técnico

A observabilidade de sistemas é um pilar essencial para garantir a eficiência operacional e a detecção precoce de falhas, mas para que seja realmente eficaz, ela deve ir além dos dados técnicos. Embora os rastreamentos (traces) sejam fundamentais para compreender o fluxo dos sistemas, muitas vezes eles não fornecem o contexto necessário para entender o impacto nos negócios. Eventos, ao contrário, têm o potencial de capturar uma mensagem mais completa e intuitiva, conectando o técnico ao empresarial.

Em muitas situações, os rastreamentos capturam informações técnicas, como falhas ou erros em componentes de software, mas não entregam informações claras sobre os processos de negócios em que esses erros ocorrem. Por exemplo, mesmo que um erro em um rastreamento seja identificado, ele dificilmente esclarecerá qual pedido ou pagamento falhou. O que realmente importa para a empresa não é saber qual ID de rastreamento gerou um erro, mas sim qual ID de pedido falhou, em que sistema e qual impacto financeiro a falha causou. Por isso, é fundamental que a observabilidade considere eventos que representem essas transações de negócios.

Os eventos são, portanto, uma ferramenta crucial para garantir que a observabilidade cubra tanto a parte técnica quanto a empresarial. Em ambientes corporativos, a implementação de eventos pode ser adaptada para suportar diferentes tipos de processos operacionais, desde o monitoramento de requisitos de negócios até o acompanhamento de implantações de software. Eles são flexíveis e podem ser utilizados tanto em níveis técnicos (como para monitorar versões de aplicativos implantados) quanto em níveis empresariais, fornecendo uma visão abrangente das operações.

No contexto de implantação de software, por exemplo, a visualização dos eventos com base em timestamps (marcas de tempo) se torna mais relevante do que a simples comparação de números de versão. As implantações podem ser registradas de maneira mais precisa com eventos, enquanto rastreamentos e logs, por sua natureza, não capturam informações de tempo de implantação. Utilizando eventos, é possível observar com mais clareza quando uma versão foi realmente implantada, permitindo uma análise mais detalhada sobre o impacto da mudança.

No entanto, é importante destacar que nem todos os protocolos suportam a coleta de eventos. Por exemplo, muitos sistemas de bancos de dados relacionais podem ter dificuldades em propagar eventos, especialmente quando não há cabeçalhos para transmitir dados de transações. Nesse caso, a integração de eventos se torna uma forma poderosa de unir rastreamentos fragmentados. Um exemplo seria usar eventos para capturar o ID do pedido e integrá-lo aos rastreamentos criados antes e depois de um processo no banco de dados, permitindo uma visão contínua e abrangente da transação, mesmo que tecnicamente as trilhas estejam quebradas.

O papel dos eventos na detecção de anomalias também não pode ser subestimado. Em sistemas de grande escala, como aqueles que operam na nuvem pública, é impossível monitorar manualmente todos os recursos. A automação é, portanto, uma necessidade. Detectar anomalias, especialmente em grandes volumes de dados e serviços, é uma tarefa complexa que deve ser tratada com ferramentas adequadas. Neste contexto, os eventos desempenham um papel crucial, pois podem ser utilizados como fontes primárias para identificar variações e falhas no sistema. A detecção de anomalias em nível técnico é uma prática comum, mas ela também pode ser estendida para processos de negócios, embora isso exija modelos mais sofisticados.

Por fim, é crucial entender que eventos não apenas enriquecem os rastreamentos e logs, mas também servem como uma ponte entre o técnico e o empresarial, oferecendo uma visão mais completa e útil para as organizações. A verdadeira observabilidade não é alcançada apenas com a coleta de dados técnicos, mas sim com a integração desses dados aos processos de negócios. Para ser eficaz, a observabilidade deve ser capaz de transformar dados em informações acionáveis, conectando os eventos que afetam tanto a performance técnica quanto os resultados financeiros e operacionais das empresas.