No desenvolvimento de sistemas de alta performance, é crucial minimizar a latência e maximizar a eficiência nas operações de leitura e escrita de dados. Entre as técnicas mais poderosas estão o contorno de kernel e o uso de arquivos mapeados na memória. Essas estratégias oferecem vantagens significativas, mas também vêm com desafios que devem ser compreendidos e tratados adequadamente.

O contorno de kernel (kernel bypass) é uma técnica que evita o processo de cópia de pacotes de dados entre o espaço de usuário e o espaço do kernel. No modelo tradicional, quando um pacote de dados é recebido, ele é copiado do buffer do controlador de rede (NIC) para o kernel e, em seguida, transferido para o espaço do usuário. Este processo é conhecido como "cópia dupla". No entanto, no contorno de kernel, essa etapa é eliminada. O pacote é diretamente encaminhado do buffer da NIC para o espaço do usuário, o que reduz significativamente a latência. Essa ausência de cópias é chamada de "zero copy" e pode resultar em melhorias notáveis na performance, especialmente em aplicações de rede com alto volume de dados.

No contexto de latência, as operações de leitura/escrita UDP, sem contorno de kernel, variam entre 1,5 e 10 microssegundos, enquanto com o contorno de kernel, a latência pode ser reduzida para entre 0,5 e 2 microssegundos. O mesmo princípio se aplica ao TCP, embora a melhoria de desempenho seja ligeiramente mais lenta em comparação ao UDP, devido às características do protocolo TCP, que envolve um maior controle de fluxo e verificação de erros.

Outra técnica de otimização importante é o uso de arquivos mapeados na memória (memory-mapped files). Esses arquivos são uma representação do conteúdo de um arquivo no espaço de memória virtual, permitindo que um aplicativo de múltiplas threads acesse e modifique os dados diretamente na memória sem necessidade de chamadas de sistema para manipular o disco. O uso de arquivos mapeados é particularmente eficiente para aplicações que precisam trabalhar com grandes volumes de dados ou armazenar resultados parciais de processamento. A criação desses mapeamentos é realizada através da chamada de sistema mmap(), que associa o arquivo a um endereço de memória.

Existem dois tipos principais de arquivos mapeados na memória: persistentes e não persistentes. Arquivos mapeados persistentes são aqueles cujas alterações são finalmente gravadas no disco quando o mapeamento é encerrado, enquanto arquivos mapeados não persistentes não possuem uma contrapartida no disco e são usados apenas para comunicação entre processos ou para armazenar dados temporários na memória.

Uma das principais vantagens do uso de arquivos mapeados na memória é a melhoria no desempenho de I/O. A leitura e escrita diretamente na memória são muito mais rápidas do que realizar chamadas de sistema tradicionais para acessar o disco. Além disso, a técnica de "lazy loading" (carregamento preguiçoso) permite que apenas os dados necessários sejam carregados na memória, evitando o custo de carregar grandes arquivos inteiros. Isso é particularmente importante quando se trabalha com arquivos grandes, onde a carga excessiva de memória pode causar falhas de cache e aumentar a latência.

A gestão de páginas de memória também é otimizada pelos sistemas operacionais modernos, que podem ajustar dinamicamente o tamanho das páginas conforme a necessidade, garantindo uma alocação eficiente de recursos. Outra vantagem significativa é o suporte ao acesso paralelo: múltiplos threads podem acessar e modificar o arquivo mapeado simultaneamente, o que é uma grande vantagem para aplicações multithreaded.

No entanto, como qualquer técnica de otimização, os arquivos mapeados na memória também apresentam desafios. Um dos maiores problemas é a ocorrência de "page faults" (falhas de página), que acontecem quando o sistema precisa buscar dados do disco porque eles não estão carregados na memória. Isso pode ser especialmente problemático em acessos não sequenciais aos dados, pois uma falha de página pode resultar em bloqueio até que os dados sejam carregados do disco. Além disso, quando o espaço de endereço se torna limitado devido ao uso de muitos arquivos mapeados na memória, isso pode exacerbar ainda mais o problema de falhas de página.

Além disso, a realização de chamadas de sistema frequentemente pode prejudicar o desempenho de uma aplicação, especialmente em código de baixa latência. Quando uma aplicação precisa realizar uma chamada de sistema, o sistema operacional precisa mudar para o modo de kernel e executar um "context switch", o que implica uma sobrecarga significativa. Em sistemas de ultra-baixa latência, onde cada microssegundo conta, essas transições devem ser minimizadas sempre que possível.

É importante compreender que a eliminação de chamadas de sistema, especialmente em caminhos críticos de execução, é uma estratégia essencial para otimizar o desempenho. Uma das formas de evitar esse tipo de sobrecarga é carregando arquivos diretamente na memória e controlando a frequência de modificações na memória antes que essas alterações sejam confirmadas no disco. Esse tipo de controle pode ser ainda mais aprimorado com o uso de técnicas como o contorno de kernel, que elimina as chamadas de sistema associadas à leitura e escrita de pacotes de rede.

Essas abordagens, embora poderosas, exigem uma compreensão detalhada dos mecanismos de gerenciamento de memória e de como o sistema operacional interage com o espaço do usuário. Um gerenciamento cuidadoso dos recursos e a minimização das operações dispendiosas são fundamentais para garantir que as melhorias de desempenho não sejam anuladas por outros fatores, como falhas de página ou falta de espaço de endereço.

Como criar spans e atributos com anotações em Java usando OpenTelemetry?

A criação de spans em métodos Java pode ser simplificada com o uso das anotações @WithSpan e @SpanAttribute, fornecidas pelo pacote de instrumentação do OpenTelemetry. Essa abordagem permite a instrumentação manual do código com um impacto mínimo na lógica original, garantindo visibilidade detalhada das operações executadas por métodos específicos da aplicação.

Ao utilizar a anotação @WithSpan, um novo span é automaticamente iniciado sempre que o método é chamado. O nome do span, por padrão, é o nome do método, a menos que seja explicitamente especificado como argumento da anotação. Isso permite uma nomeação clara e semântica das operações, facilitando sua rastreabilidade nas ferramentas de observabilidade.

A anotação @SpanAttribute, aplicada aos parâmetros do método, permite que os valores desses parâmetros sejam registrados como atributos do span. Esses atributos oferecem contexto adicional para cada chamada, enriquecendo os dados coletados com informações específicas de execução. Por exemplo:

java
@WithSpan("getAdsByCategory")


private Collection getAdsByCategory(@SpanAttribute("app.ads.category") String category) {
    Collection ads = adsMap.get(category);
    Span.current().setAttribute("app.ads.count", ads.size());
    return ads;
}

No exemplo acima, o método getAdsByCategory gera um span nomeado explicitamente. O parâmetro category é automaticamente adicionado como atributo com a chave app.ads.category. Além disso, um atributo adicional, app.ads.count, é adicionado manualmente ao span com base no tamanho da coleção retornada.

Para que os nomes dos parâmetros estejam disponíveis como atributos sem a necessidade de nomeá-los explicitamente, é necessário compilar o código com a opção -parameters do javac. Isso garante que os nomes dos parâmetros estejam presentes no bytecode .class e possam ser refletidos automaticamente.

Embora a criação de spans com anotações seja uma forma de instrumentação manual, ela é altamente eficaz para casos em que a instrumentação automática não cobre cenários específicos — como em operações de threads, onde o contexto pode não ser automaticamente propagado. Em tais casos, as anotações se tornam essenciais para garantir a continuidade do rastreamento distribuído.

É importante destacar que o uso de anotações com @WithSpan e @SpanAttribute é compatível com ferramentas como Micrometer Tracing e agentes do OpenTelemetry. Além disso, é possível empregar processadores de atributos no lado do coletor para enriquecer os spans gerados a partir de logs. Essa prática é recomendada especialmente em ambientes gerenciados onde a instrumentação baseada em traces não está disponível nativamente.

Para ambientes Kubernetes, é fundamental considerar a configuração adequada do OpenTelemetry Collector para garantir que os spans anotados sejam corretamente coletados e exportados. O Collector deve ser configurado para aceitar e processar spans por meio de pipelines adequadas, podendo exportá-los para backends como o Promscale e o Jaeger.

Por fim, vale observar que, embora a instrumentação com anotações reduza alterações no código-fonte, ela ainda exige compreensão do modelo de dados do OpenTelemetry. É essencial que os desenvolvedores entendam como spans e atributos são correlacionados e como isso impacta a análise posterior em sistemas de observabilidade.

A eficácia do rastreamento depende diretamente da consistência na nomeação de spans, da semântica dos atributos e da lógica de correlação entre eventos distribuídos. A anotação correta e estratégica dos pontos críticos no código pode transformar o tracing em uma ferramenta poderosa de diagnóstico, otimização e tomada de decisões.

Como funciona a agregação aproximada de percentis e o armazenamento eficiente de métricas em sistemas escaláveis?

A análise de percentis é fundamental para entender distribuições de dados, mas sua aplicação direta enfrenta limitações importantes, sobretudo no que diz respeito ao uso intensivo de memória e tempo de processamento, já que é necessário armazenar todo o conjunto de dados para calcular os percentis exatos. Para superar essas dificuldades, métodos aproximados de percentil foram desenvolvidos, como o uso da função approx_percentile combinada com estruturas como UDDSketch, que permitem estimar percentis de forma eficiente, mesmo em grandes volumes de dados.

Um avanço crucial é a utilização de agregações intermediárias, como a função percentile_agg, que cria agregados parciais a partir dos dados brutos. Esses agregados podem ser combinados posteriormente por meio de funções como rollup(), permitindo cálculos escaláveis e incrementais. Por exemplo, a criação de materialized views contínuas, como no TimescaleDB, possibilita o armazenamento dessas agregações percentílicas pré-computadas, facilitando consultas quase instantâneas sem a necessidade de recalcular todos os dados a cada consulta.

Essas técnicas são particularmente úteis para monitoramento de sistemas em tempo real, como no caso da análise de tempos de resposta, onde se pode facilmente detectar quando valores ultrapassam percentis críticos (por exemplo, o 95º percentil), indicativo de anomalias ou degradação de performance. O uso combinado de funções de agregação aproximada e materialized views contínuas cria uma base sólida para análises em larga escala, reduzindo a latência e a carga computacional.

No contexto do Promscale, que armazena métricas e traços em PostgreSQL, o esquema não é fixo para métricas, o que implica na criação de tabelas dinâmicas para cada métrica. Isso pode resultar em milhares de tabelas, dificultando a manutenção e o gerenciamento do banco. Para contornar essa complexidade, duas estratégias principais são adotadas: a criação de uma tabela por métrica ou o armazenamento de múltiplas métricas relacionadas em tabelas comuns, como latência e throughput. Embora a segunda estratégia diminua o número total de tabelas, ela pode dificultar consultas complexas, especialmente quando é necessário filtrar dados por múltiplas dimensões ou rótulos.

A organização eficiente do armazenamento de métricas também demanda considerar agregações temporais, como diárias, semanais e mensais, para otimizar consultas históricas e relatórios. Prometheus utiliza regras de gravação (recording rules) para pré-agregar dados, mas essas precisam ser adaptadas ao esquema dinâmico de métricas do Promscale, que suporta consultas SQL mais poderosas, incluindo agregações multidimensionais e análises aprofundadas, como detecção de anomalias e segmentação de dados por coortes.

Ao contrário das métricas, os traços armazenam dados de spans individuais em uma tabela fixa, possibilitando análise detalhada de latência, disponibilidade e SLOs, com a vantagem da reutilização de consultas relativamente estáveis, dada a consistência do esquema. A conversão de traços em séries temporais é facilitada por ferramentas como o spanmetric, que transforma dados de spans em métricas agregadas.

O uso do SQL no Promscale traz benefícios significativos em relação ao PromQL, linguagem nativa do Prometheus, oferecendo maior flexibilidade, facilidade na junção de sinais variados (métricas, logs, traços), e melhor integração com pipelines de dados e análises mais complexas, incluindo aprendizado de máquina. A estrutura de dados definida e a capacidade de snapshots e backup permitem gerenciar grandes volumes históricos e realizar análises retrospectivas com maior segurança.

Exemplos práticos demonstram como configurar ambientes com containers Docker para testar o Promscale e ferramentas relacionadas, como Jaeger para traçamento distribuído, facilitando a geração de tráfego e a visualização do desempenho das aplicações. Essa infraestrutura serve de base para experimentos com consultas SQL para análise de métricas e traços, onde se pode, por exemplo, comparar latências percentílicas entre diferentes clientes ou monitorar o consumo de CPU por equipe.

Além das técnicas e arquiteturas apresentadas, é fundamental que o leitor compreenda que o sucesso no monitoramento e análise de dados em sistemas distribuídos depende da correta modelagem dos dados, da escolha das métricas relevantes e da forma como estas são agregadas e consultadas. O equilíbrio entre detalhamento e performance, assim como a escolha entre precisão exata ou aproximada, deve ser orientado pelo contexto do sistema e pelas necessidades do negócio. A escalabilidade, tanto no armazenamento quanto na consulta, é um desafio constante que demanda soluções híbridas, combinando agregações incrementais, armazenamento eficiente e linguagens de consulta expressivas.

É importante notar também que a manutenção da integridade dos dados e a atualização eficiente das materialized views são aspectos cruciais para garantir que as análises reflitam o estado atual do sistema, especialmente em ambientes dinâmicos onde as métricas podem variar rapidamente. Além disso, a correta integração entre métricas e traços permite obter uma visão holística da saúde do sistema, unindo indicadores quantitativos e qualitativos em análises conjuntas.

Como Implementar Observabilidade em Sistemas Legados com Servidores EAI e Gateway CICS

A comunicação entre sistemas legados e modernos continua sendo um desafio técnico significativo, especialmente quando esses sistemas precisam ser integrados de forma eficiente e rastreável. A implementação de observabilidade, que permite a monitorização e análise detalhada dos processos de comunicação e transações, torna-se um elemento essencial para garantir o bom funcionamento desses sistemas em um ambiente corporativo complexo.

No contexto de servidores EAI (Enterprise Application Integration), um cliente de socket pode ser desenvolvido em várias linguagens para interagir com servidores que utilizam protocolos como CICS (Customer Information Control System), que é tradicionalmente usado em sistemas mainframe. Embora existam diversas formas de realizar essa comunicação, no exemplo apresentado, a combinação de um CICS Transaction Gateway (CTG) e um adaptador CICS é utilizada para implementar a observabilidade em um sistema legado. O CICS Transaction Gateway solicita e recebe dados de servidores CICS por meio de uma cópia Cobol (Cobol Copybook), que serve para mapear os dados trocados entre o servidor CICS e as aplicações que o acessam.

Uma das vantagens de utilizar o CICS Transaction Gateway é a possibilidade de instrumentar aplicações Java, o que facilita a rastreabilidade das transações feitas ao servidor CICS. Isso se dá graças ao uso do OpenTelemetry, que permite a coleta e análise das informações de transação sem que seja necessário instrumentar diretamente o código em Cobol. Embora o Cobol em si não seja instrumentável diretamente pelo OpenTelemetry, as transações podem ser rastreadas a partir da interface Java do gateway, o que oferece uma visão completa dos processos transacionais.

A TIBCO EAI server oferece uma interface CICS que pode ser configurada diretamente ou por meio de CTG. Embora o suporte ao OpenTelemetry em servidores EAI ainda seja limitado, plataformas como TIBCO e webMethods já implementam a instrumentação necessária para criar spans e rastrear transações. Mesmo em sistemas onde a instrumentação direta não é possível, soluções comerciais de observabilidade podem ser utilizadas para gerar essas spans, proporcionando uma visão mais clara do que ocorre nos bastidores, especialmente quando a aplicação é complexa e envolve múltiplos sistemas legados.

A conexão entre os servidores EAI e o CICS pode ser configurada de duas formas: direta ou intermediada pelo CTG. No caso da configuração com CTG, a comunicação entre o EAI e o servidor CICS utiliza a interface CICS ECI, que permite uma integração eficiente com programas e transações do CICS. A comunicação entre o servidor CICS e o EAI server pode ocorrer via porta padrão (1435 para CICS e 2006 para Java) e, por meio dessa configuração, é possível monitorar os fluxos de dados de forma eficaz, mesmo sem a instrumentação direta do código em Cobol.

Em sistemas legados, o uso de gateways e servidores EAI para configurar a observabilidade é recomendado, pois mudar o sistema legado diretamente pode ser complexo devido a restrições organizacionais e técnicas. Entre os tipos mais comuns de interfaces utilizadas entre sistemas legados e servidores EAI estão: requisição e resposta, publicação e inscrição. Cada um desses métodos tem suas características e aplicabilidades específicas, sendo o método de requisição e resposta um dos mais simples e eficazes para implementar observabilidade em sistemas legados.

Com a popularização do SAP ERP, que é amplamente utilizado por empresas em todo o mundo, a integração com sistemas legados se tornou ainda mais crucial. O SAP oferece diversas interfaces, como BAPI (Business Application Programming Interface), RFC (Remote Function Call) e ALE/IDoc, para garantir a integração com sistemas externos. A implementação de observabilidade em sistemas SAP geralmente é realizada por meio de clientes como o TIBCO SAP Adapter e bibliotecas como o JCO (Java Connector). Esses clientes podem ser instrumentados com OpenTelemetry, gerando spans que permitem rastrear chamadas de métodos e transações.

A combinação do RFC com o OpenTelemetry permite que transações realizadas com o SAP sejam monitoradas em tempo real, sem a necessidade de alterar o código interno do servidor SAP. Isso também é válido para a integração com outros sistemas legados, como os baseados em Tuxedo e CICS, onde a instrumentação do cliente, e não do servidor, se torna a solução ideal para garantir a rastreabilidade e observabilidade de processos críticos.

Importante frisar que, à medida que os servidores EAI e sistemas legados se tornam mais integrados ao OpenTelemetry, a implementação da rastreabilidade e da observabilidade se tornará progressivamente mais simples. No entanto, é fundamental que as empresas estejam atentas à necessidade de configurar corretamente os adaptadores e gateways, como o CICS Transaction Gateway e o TIBCO SAP Adapter, para garantir uma comunicação eficiente e rastreável entre os diversos sistemas, sejam eles legados ou modernos.

Como Implementar a Rastreabilidade E2E em Sistemas Bancários Complexos

A implementação da rastreabilidade end-to-end (E2E) é um desafio significativo para as instituições financeiras, especialmente devido à complexidade de suas infraestruturas. Quando a propagação de contexto não é possível devido a limitações em bancos de dados relacionais ou processamento em lotes, uma alternativa eficaz é o uso de servidores de mensagens para garantir a continuidade da rastreabilidade. No setor bancário, por exemplo, a rastreabilidade pode ser feita com êxito desde o canal de atendimento até o core bancário, mas a extensão dessa rastreabilidade para o backoffice é frequentemente dificultada pela presença de sistemas legados, caixas pretas e pela falta de instrumentação adequada.

Embora seja possível rastrear as transações E2E usando IDs de pagamento e de pedido, em vez de IDs de rastreio, isso nem sempre é viável, pois exige modificações em sistemas legados que muitas vezes não são compatíveis com tais alterações. Quando o rastreamento não é suportado, outros sinais, como eventos e logs, podem ser utilizados para configurar a observabilidade do sistema. Assim, a rastreabilidade E2E não se limita a simples identificações de transações, mas se estende a um monitoramento holístico e flexível que pode incluir diferentes formas de sinalização de falhas e comportamentos.

Os servidores de integração (EAI) desempenham um papel crucial ao suportar uma variedade de protocolos e tecnologias, considerando que sistemas legados frequentemente utilizam protocolos únicos, dificultando a interface com novas tecnologias. A instrumentação desses sistemas legados não é o objetivo principal da observabilidade; ao contrário, esses sistemas devem ser tratados como caixas pretas. O foco deve ser na instrumentação do servidor EAI, que interage diretamente com os legados e facilita a comunicação com microserviços e outros componentes da arquitetura moderna.

O setor bancário se caracteriza por uma arquitetura complexa composta por diversos sistemas e camadas, com os microserviços representando apenas uma fração dessa estrutura. A maioria dos sistemas bancários é composta por legados, processos em lote e sistemas de pipelines de dados, que frequentemente não são monitoráveis de maneira convencional. A verdade é que os microserviços são apenas uma parte de um ecossistema maior e, por isso, é fundamental integrar diferentes formas de rastreabilidade para conseguir monitorar e diagnosticar falhas de forma eficiente.

A arquitetura bancária é um exemplo clássico de orquestração de servidores de mensagens, com o servidor EAI no centro de toda a operação. Quando o servidor EAI e o servidor de mensagens não suportam rastreabilidade ou o contexto é perdido, torna-se extremamente difícil identificar as causas de falhas nas transações. Isso ocorre principalmente porque os processos são assíncronos, não bloqueantes e orientados a eventos, o que complica a compreensão do fluxo de interações entre microserviços. Em um único processo transacional, por exemplo, podem ser gerados centenas de spans, o que torna a identificação do ponto exato de falha um grande desafio.

Em uma rede de microserviços interligados com sistemas legados, é comum que as requisições e respostas se repitam entre diversos componentes, tornando difícil não apenas identificar falhas, mas também compreender o contexto completo das transações. A verdadeira complexidade do sistema bancário está em sua capacidade de orquestrar interações entre mais de 20 aplicações diferentes, sendo os microserviços apenas uma pequena parte dessa rede. Assim, mesmo com a implementação de rastreabilidade E2E, muitos sistemas legados ainda permanecem como pontos cegos, onde a instrumentação é impraticável ou impossível.

Apesar desses desafios, a observabilidade no setor bancário é imprescindível. Ela permite que engenheiros detectem problemas e compreendam melhor o comportamento do sistema, mesmo quando os componentes legados não podem ser diretamente monitorados. Embora as ferramentas modernas, como o OpenTelemetry, tenham revolucionado a capacidade de instrumentação e rastreabilidade, a verdadeira dificuldade reside na integração de sistemas antigos, que muitas vezes não foram projetados para suportar essas tecnologias.

O processo de rastreabilidade E2E no setor bancário pode ser ilustrado em várias fases, que vão desde a interação com o cliente até o processamento de dados em sistemas legados como SAP, CICS e SWIFT. Cada fase dessa transação pode ser instrumentada de maneira manual ou automática, dependendo do protocolo ou da tecnologia utilizada. Por exemplo, o servidor API pode usar gRPC para se comunicar com o cliente, enquanto o Kafka é utilizado para organizar a comunicação entre os diversos microserviços e sistemas. A integração de sistemas legados no processo é facilitada pela instrumentação do servidor EAI, que desempenha um papel fundamental na mediação entre os microserviços e as infraestruturas antigas.

Uma das questões mais críticas é a possibilidade de falhas no sistema bancário, que muitas vezes ocorre quando a transação não é completada de forma adequada. No caso de transferências bancárias, por exemplo, o processo de débito e crédito deve ser executado de forma consecutiva, garantindo a consistência dos dados. Caso uma das operações falhe, o sistema precisa ser capaz de detectar e corrigir esse erro de maneira eficiente. Esse tipo de transação é geralmente processado como uma transação distribuída de dois estágios (2PC), o que adiciona uma camada de complexidade na hora de garantir a integridade e a confiabilidade do sistema.

Por fim, é importante reconhecer que a instrumentação de sistemas legados, especialmente os que operam em tecnologias antigas como Delphi ou PowerBuilder, é um desafio considerável. Nesse cenário, os engenheiros devem se concentrar na instrumentação de servidores intermediários, como o EAI, para conseguir monitorar o desempenho desses sistemas sem a necessidade de modificações diretas no código legado. Embora a rastreabilidade E2E seja uma tarefa difícil, ela se torna ainda mais essencial quanto mais complexa a arquitetura de TI. Sistemas bancários modernos devem ser construídos com uma mentalidade de observabilidade, onde a capacidade de monitorar e corrigir falhas é considerada desde o início do desenvolvimento.

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